演算法設計與分析 第一章演算法概論

2021-10-04 01:48:20 字數 1989 閱讀 9385

可由乙個給定計算模型機械地執行的規則計算步驟序列稱為該計算模型的乙個計算

演算法是滿足下列條件的計算:

輸出:滿足給定約束條件地結果

演算法的目的是求解問題

乙個演算法面向乙個問題,而不是僅求解乙個問題的乙個或幾個例項

偽**例項

input: a[1, ..., n] = n個數

output: a[1, ..., n] = n個sorted數

for j=2 to n do

key <- a[j];

i <- j-1

while i>0 and a[i]>key do

a[i+1] <- a[i];

i <- i-1;

a[i+1] <- key;

設input和output是兩個集合。乙個問題是乙個關係r ⊆

\subseteq

⊆ input × output

output稱為問題r的輸出或結果集合

o ut

put=

output = \

output

= 問題定義了輸入和輸出的關係

\to→ r=

=}

r = \ = \ \}

r==}

可計算否

能行計算否

演算法設計與分析

用計算機語言實現演算法

軟體系統

### 可計算理論

近似演算法

複雜性測度 →

\to→輸入大小的函式

用途 需要的數學基礎

需要的數學能力

設input是問題r的輸入集合,com

plex

ity(

x)

complexity(x)

comple

xity

(x)是求解r的演算法a的複雜性函式,siz

e(y)

size(y)

size(y

)是確定r中輸入大小的函式,a的最壞複雜性是

m ax

max\

max我們往往集中於只求最壞情況執行時間

平均複雜性往往與最壞複雜性大致一樣差 mi

nmin\

min設 y∈i

nput

y\in input

y∈inpu

t, y作為演算法a的輸入出現的概率是p

yp_y

py​,a的平均複雜性為

∑ y∈

inpu

tpy×

comp

lexi

ty(s

ize(

y)

)\sum_ p_y \times complexity(size(y))

y∈inpu

t∑​p

y​×c

ompl

exit

y(si

ze(y

))記作:θ(n

2)

\theta(n^2)

θ(n2

)

如果乙個演算法的最壞情況執行時間具有比另乙個演算法更低的增長量級,通常認為前者比後者有效

指令(所需時間為常量

資料移動指令

控制指令

基本資料型別

基本操作 →

\to→ 每個操作常數的時間

暫不涉及

隨機化方法

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