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经典算法实例

CC++,经典算法实例

一、数论算法

1.求两数的最大公约数

functiongcd(a,b:

integer):

integer;

begin

ifb=0thengcd:

=a

elsegcd:

=gcd(b,amodb);

end;

2.求两数的最小公倍数

functionlcm(a,b:

integer):

integer;

begin

ifa

lcm:

=a;

whilelcmmodb>0doinc(lcm,a);

end;

3.素数的求法

A.小范围内判断一个数是否为质数:

functionprime(n:

integer):

Boolean;

varI:

integer;

begin

forI:

=2totrunc(sqrt(n))do

ifnmodI=0thenbegin

prime:

=false;exit;

end;

prime:

=true;

end;

B.判断longint范围内的数是否为素数(包含求50000以内的素数表):

proceduregetprime;

var

i,j:

longint;

p:

array[1..50000]ofboolean;

begin

fillchar(p,sizeof(p),true);

p[1]:

=false;

i:

=2;

whilei<50000dobegin

ifp[i]thenbegin

j:

=i*2;

whilej<50000dobegin

p[j]:

=false;

inc(j,i);

end;

end;

inc(i);

end;

l:

=0;

fori:

=1to50000do

ifp[i]thenbegin

inc(l);pr[l]:

=i;

end;

end;{getprime}

functionprime(x:

longint):

integer;

vari:

integer;

begin

prime:

=false;

fori:

=1toldo

ifpr[i]>=xthenbreak

elseifxmodpr[i]=0thenexit;

prime:

=true;

end;{prime}

 

二、图论算法

1.最小生成树

算法:

procedureprim(v0:

integer);

var

lowcost,closest:

array[1..maxn]ofinteger;

i,j,k,min:

integer;

begin

fori:

=1tondobegin

lowcost[i]:

=cost[v0,i];

closest[i]:

=v0;

end;

fori:

=1ton-1dobegin

{寻找离生成树最近的未加入顶点k}

min:

=maxlongint;

forj:

=1tondo

if(lowcost[j]0)thenbegin

min:

=lowcost[j];

k:

=j;

end;

lowcost[k]:

=0;{将顶点k加入生成树}

{生成树中增加一条新的边k到closest[k]}

{修正各点的lowcost和closest值}

forj:

=1tondo

ifcost[k,j]

lowcost[j]:

=cost[k,j];

closest[j]:

=k;

end;

end;

end;{prim}

算法:

(贪心)

按权值递增顺序删去图中的边,若不形成回路则将此边加入最小生成树。

functionfind(v:

integer):

integer;{返回顶点v所在的集合}

vari:

integer;

begin

i:

=1;

while(i<=n)and(notvinvset[i])doinc(i);

ifi<=nthenfind:

=ielsefind:

=0;

end;

procedurekruskal;

var

tot,i,j:

integer;

begin

fori:

=1tondovset[i]:

=[i];{初始化定义n个集合,第I个集合包含一个元素I}

p:

=n-1;q:

=1;tot:

=0;{p为尚待加入的边数,q为边集指针}

sort;

{对所有边按权值递增排序,存于e[I]中,e[I].v1与e[I].v2为边I所连接的两个顶点的序号,e[I].len为第I条边的长度}

whilep>0dobegin

i:

=find(e[q].v1);j:

=find(e[q].v2);

ifi<>jthenbegin

inc(tot,e[q].len);

vset[i]:

=vset[i]+vset[j];vset[j]:

=[];

dec(p);

end;

inc(q);

end;

writeln(tot);

end;

2.最短路径

A.标号法求解单源点最短路径:

var

a:

array[1..maxn,1..maxn]ofinteger;

b:

array[1..maxn]ofinteger;{b[i]指顶点i到源点的最短路径}

mark:

array[1..maxn]ofboolean;

procedurebhf;

var

best,best_j:

integer;

begin

fillchar(mark,sizeof(mark),false);

mark[1]:

=true;b[1]:

=0;{1为源点}

repeat

best:

=0;

fori:

=1tondo

Ifmark[i]then{对每一个已计算出最短路径的点}

forj:

=1tondo

if(notmark[j])and(a[i,j]>0)then

if(best=0)or(b[i]+a[i,j]

best:

=b[i]+a[i,j];best_j:

=j;

end;

ifbest>0thenbegin

b[best_j]:

=best;mark[best_j]:

=true;

end;

untilbest=0;

end;{bhf}

算法求解所有顶点对之间的最短路径:

procedurefloyed;

begin

forI:

=1tondo

forj:

=1tondo

ifa[I,j]>0thenp[I,j]:

=Ielsep[I,j]:

=0;{p[I,j]表示I到j的最短路径上j的前驱结点}

fork:

=1tondo{枚举中间结点}

fori:

=1tondo

forj:

=1tondo

ifa[i,k]+a[j,k]

a[i,j]:

=a[i,k]+a[k,j];

p[I,j]:

=p[k,j];

end;

end;

C.Dijkstra算法:

var

a:

array[1..maxn,1..maxn]ofinteger;

b,pre:

array[1..maxn]ofinteger;{pre[i]指最短路径上I的前驱结点}

mark:

array[1..maxn]ofboolean;

proceduredijkstra(v0:

integer);

begin

fillchar(mark,sizeof(mark),false);

fori:

=1tondobegin

d[i]:

=a[v0,i];

ifd[i]<>0thenpre[i]:

=v0elsepre[i]:

=0;

end;

mark[v0]:

=true;

repeat{每循环一次加入一个离1集合最近的结点并调整其他结点的参数}

min:

=maxint;u:

=0;{u记录离1集合最近的结点}

fori:

=1tondo

if(notmark[i])and(d[i]

u:

=i;min:

=d[i];

end;

ifu<>0thenbegin

mark[u]:

=true;

fori:

=1tondo

if(notmark[i])and(a[u,i]+d[u]

d[i]:

=a[u,i]+d[u];

pre[i]:

=u;

end;

end;

untilu=0;

end;

3.计算图的传递闭包

ProcedureLonglink;

Var

T:

array[1..maxn,1..maxn]ofboolean;

Begin

Fillchar(t,sizeof(t),false);

Fork:

=1tondo

ForI:

=1tondo

Forj:

=1tondoT[I,j]:

=t[I,j]or(t[I,k]andt[k,j]);

End;

 

4.无向图的连通分量

A.深度优先

proceduredfs(now,color:

integer);

begin

fori:

=1tondo

ifa[now,i]andc[i]=0thenbegin{对结点I染色}

c[i]:

=color;

dfs(I,color);

end;

end;

B宽度优先(种子染色法)

 

5.关键路径

几个定义:

顶点1为源点,n为汇点。

a.顶点事件最早发生时间Ve[j],Ve[j]=max{Ve[j]+w[I,j]},其中Ve

(1)=0;

b.顶点事件最晚发生时间Vl[j],Vl[j]=min{Vl[j]–w[I,j]},其中Vl(n)=Ve(n);

c.边活动最早开始时间Ee[I],若边I由表示,则Ee[I]=Ve[j];

d.边活动最晚开始时间El[I],若边I由表示,则El[I]=Vl[k]–w[j,k];

若Ee[j]=El[j],则活动j为关键活动,由关键活动组成的路径为关键路径。

求解方法:

a.从源点起topsort,判断是否有回路并计算Ve;

b.从汇点起topsort,求Vl;

c.算Ee和El;

 

6.拓扑排序

找入度为0的点,删去与其相连的所有边,不断重复这一过程。

例寻找一数列,其中任意连续p项之和为正,任意q项之和为负,若不存在则输出NO.

 

7.回路问题

Euler回路(DFS)

定义:

经过图的每条边仅一次的回路。

(充要条件:

图连同且无奇点)

Hamilton回路

定义:

经过图的每个顶点仅一次的回路。

一笔画

充要条件:

图连通且奇点个数为0个或2个。

9.判断图中是否有负权回路Bellman-ford算法

x[I],y[I],t[I]分别表示第I条边的起点,终点和权。

共n个结点和m条边。

procedurebellman-ford

begin

forI:

=0ton-1dod[I]:

=+infinitive;

d[0]:

=0;

forI:

=1ton-1do

forj:

=1tomdo{枚举每一条边}

ifd[x[j]]+t[j]

=d[x[j]]+t[j];

forI:

=1tomdo

ifd[x[j]]+t[j]

end;

10.第n最短路径问题

*第二最短路径:

每举最短路径上的每条边,每次删除一条,然后求新图的最短路径,取这些路径中最短的一条即为第二最短路径。

*同理,第n最短路径可在求解第n-1最短路径的基础上求解。

三、背包问题

*部分背包问题可有贪心法求解:

计算Pi/Wi

数据结构:

w[i]:

第i个背包的重量;

p[i]:

第i个背包的价值;

1.0-1背包:

每个背包只能使用一次或有限次(可转化为一次):

A.求最多可放入的重量。

NOIP2001装箱问题

有一个箱子容量为v(正整数,o≤v≤20000),同时有n个物品(o≤n≤30),每个物品有一个体积(正整数)。

要求从n个物品中,任取若千个装入箱内,使箱子的剩余空间为最小。

l搜索方法

proceduresearch(k,v:

integer);{搜索第k个物品,剩余空间为v}

vari,j:

integer;

begin

ifv

=v;

ifv-(s[n]-s[k-1])>=bestthenexit;{s[n]为前n个物品的重量和}

ifk<=nthenbegin

ifv>w[k]thensearch(k+1,v-w[k]);

search(k+1,v);

end;

end;

lDP

F[I,j]为前i个物品中选择若干个放入使其体积正好为j的标志,为布尔型。

实现:

将最优化问题转化为判定性问题

f[I,j]=f[i-1,j-w[i]](w[I]<=j<=v)边界:

f[0,0]:

=true.

ForI:

=1tondo

Forj:

=w[I]tovdoF[I,j]:

=f[I-1,j-w[I]];

优化:

当前状态只与前一阶段状态有关,可降至一维。

F[0]:

=true;

ForI:

=1tondobegin

F1:

=f;

Forj:

=w[I]tovdo

Iff[j-w[I]]thenf1[j]:

=true;

F:

=f1;

End;

B.求可以放入的最大价值。

F[I,j]为容量为I时取前j个背包所能获得的最大价值。

F[i,j]=max{f[i–w[j],j-1]+p[j],f[i,j-1]}

C.求恰好装满的情况数。

DP:

Procedureupdate;

varj,k:

integer;

begin

c:

=a;

forj:

=0tondo

ifa[j]>0then

ifj+now<=ntheninc(c[j+now],a[j]);

a:

=c;

end;

2.可重复背包

A求最多可放入的重量。

F[I,j]为前i个物品中选择若干个放入使其体积正好为j的标志,为布尔型。

状态转移方程为

f[I,j]=f[I-1,j–w[I]*k](k=1..jdivw[I])

B.求可以放入的最大价值。

USACOScoreInflation

进行一次竞赛,总时间T固定,有若干种可选择的题目,每种题目可选入的数量不限,每种题目有一个ti(解答此题所需的时间)和一个si(解答此题所得的分数),现要选择若干题目,使解这些题的总时间在T以内的前提下,所得的总分最大,求最大的得分。

*易想到:

f[i,j]=max{f[i-k*w[j],j-1]+k*p[j]}(0<=k<=idivw[j])

其中f[i,j]表示容量为i时取前j种背包所能达到的最大值。

*实现:

Begin

FillChar(f,SizeOf(f),0);

Fori:

=1ToMDo

Forj:

=1ToNDo

Ifi-problem[j].time>=0Then

Begin

t:

=problem[j].point+f[i-problem[j].time];

Ift>f[i]Thenf[i]:

=t;

End;

Writeln(f[M]);

End.

C.求恰好装满的情况数。

Ahoi2001Problem2

求自然数n本质不同的质数和的表达式的数目。

思路一,生成每个质数的系数的排列,在一一测试,这是通法。

proceduretry(dep:

integer);

vari,j:

integer;

begin

cal;{此过程计算当前系数的计算结果,now为结果}

ifnow>nthenexit;{剪枝}

ifdep=l+1thenbegin{生成所有系数}

cal;

ifnow=ntheninc(tot);

exit;

end;

fori:

=0tondivpr[dep]dobegin

xs[dep]:

=i;

try(dep+1);

xs[dep]:

=0;

end;

end;

思路二,递归搜索效率较高

proceduretry(dep,rest:

integer);

vari,j,x:

integer;

begin

if(rest<=0)or(dep=l+1)thenbegin

ifrest=0theninc(tot);

exit;

end;

fori:

=0torestdivpr[dep]do

try(dep+1,rest-pr[dep]*i);

end;

{main:

try(1,n);}

思路三:

可使用动态规划求解

moneysystem

V个物品,背包容量为n,求放法总数。

转移方程:

 

Procedureupdate;

varj,k:

integer;

begin

c:

=a;

forj:

=0tondo

ifa[j]>0then

fork:

=1tondivnowdo

ifj+now*k<=ntheninc(c[j+now*k],a[j]);

a:

=c;

end;

{main}

begin

read(now);{读入第一个物品的重量}

i:

=0;{a[i]为背包容量为i时的放法总数}

whilei<=ndobegin

a[i]:

=1;inc(i,now);end;{定义第一个物品重的整数倍的重量a值为1,作为初值}

fori:

=2tovdo

begin

read(now);

update;{动态更新}

end;

writeln(a[n]);

四、排序算法

A.快速排序:

procedureqsort(l,r:

integer);

vari,j,mid:

integer;

begin

i:

=l;j:

=r;mid:

=a[(l+r)div2];{将当前序列在中间位置的数定义为中间数}

repeat

whilea[i]

whilea[j]>middodec(j);{在右半部分寻找比中间数小的数}

ifi<=jthenbegin{若找到一组与排序目标不一致的数对则交换它们}

swap(a[i],a[j]);

inc(i);dec(j);{继续找}

end;

untili>j;

ifl

ifi

end;{sort}

B.插入排序:

思路:

当前a[1]..a[i-1]已排好序了,现要插入a[i]使a[1]..a[i]有序。

procedureinsert_sort;

vari,j:

integer;

begin

fori:

=2tondobegin

a[0]:

=a[i];

j:

=i-1;

whilea[0]

a[j+1]:

=a[j];

j:

=j-1;

end;

a[j+1]:

=a[0];

end;

end;{inset_sort}

C.选择排序:

proceduresort;

vari,j,k:

integer;

begin

fori:

=1ton-1do

forj:

=i+1tondo

ifa[i]>a[j]thenswap(a[i],a[j]);

end;

D.冒泡排序

procedurebubble_sort;

vari,j,k:

integer;

begin

fori:

=1ton-1do

forj:

=ndowntoi+1do

ifa[j]

end;

E.堆排序:

proceduresift(i,m:

integer);{调整以i为根的子树成为堆,m为结点总数}

vark:

integer;

begin

a[0]:

=a[i];k:

=2*i;{在完全二叉树中结点i的左孩子为2*i,右孩子为2*i+1}

whilek<=mdobegin

if(k

ifa[0]

=a[k];i:

=k;k:

=2*i;end

elsek:

=m+1;

end;

a[i]:

=a[0];{将根放在合适的位置}

end;

procedureheapsort;

var

j:

integer;

begin

forj:

=ndiv2downto1dosift(j,n);

forj:

=ndownto2dobegin

swap(a[1],a[j]);

sift(1,j-1);

end;

end;

F.归并排序

{a为序列表,tmp为辅助数组}

proceduremerge(vara:

listtype;p,q,r:

integer);

{将已排序好的子序列a[p..q]与a[q+1..r]合并为有序的tmp[p..r]}

varI,j,t:

integer;

tmp:

listtype;

begin

t:

=p;i:

=p;j:

=q+1;{t为tmp指针,I,j分别为左右子序列的指针}

while(t<=r)dobegin

if(i<=q){左序列有剩余}and((j>r)or(a[i]<=a[j])){满足取左边序列当前元素的要求}

thenbegin

tmp[t]:

=a[i];inc(i);

end

elsebegin

tmp[t]:

=a[j];inc(j);

end;

inc(t);

end;

fori:

=ptordoa[i]:

=tmp[i];

end;{merge}

proceduremerge_sort(vara:

listtype;p,r:

integer);{合并排序a[p..r]}

varq:

integer;

begin

ifp<>rthenbegin

q:

=(p+r-1)div2;

merge_sort(a,p,q);

merge_sort(a,q+1,r);

merge(a,p,q,r);

end;

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