篇一 :算法设计与分析学习心得

班级:物联网1201 姓名:刘潇 学号:1030612129

一、实验内容:

这学期的算法与设计课,老师布置了这四个问题,分别是货郎担问题,动态生成二维数组,对话框下拉列表,排序问题。

二、学习掌握:

基本程序描述:

(1)货郎担问题:货郎担问题属于易于描述但难于解决的著名难题之一,至今世界上还有不少人在研究它。货郎担问题要从图g的所有周游路线中求取具有最小成本的周游路线,而由始点出发的周游路线一共有(n一1)!条,即等于除始结点外的n一1个结点的排列数,因此货郎担问题是一个排列问题。货郎担的程序实现了利用穷举法解决货郎担问题,可以在城市个数和各地费用给定的情况下利用穷举法逐一计算出每一条路线的费用,并从中选出费用最小的路线。从而求出问题的解

(2)费用矩阵:费用矩阵的主要内容是动态生成二维数组。首先由键盘输入自然数,费用矩阵的元素由随机数产生,并取整,把生成的矩阵存放在二维数组中,最后把矩阵内容输出到文件和屏幕上。它采用分支界限法,分支限界法的基本思想是对包含具有约束条件的最优化问题的所有可行解的解(数目有限)空间进行搜索。该算法在具体执行时,把全部可行的解空间不断分割为越来越小的子集,并为每个子集内的解计算一个下界或上界。动态生成二维n*n的数组程序利用指针表示数组的行和列,并逐一分配空间,在输入n的数值后,系统自动分配空间,生成n*n的数组,并产生随机数填充数组,最后将结果输入到指定文件中。

(3)Mfc:在下拉列表框中添加内容程序,在下拉列表对应的函数中利用addstring添加需要的内容。首先定义下拉列表框为ccombox型,并定义其属性名,利用addstring函数可以任意添加需要的内容。a排序问题:快速排序的运行时间与划分是否对称有关,其最坏情况发生在划分过程中产生的两个区域分别包含n-1个元素和1个元素的时候。其算法的时间复杂度为O(n 2),在最好的情况下每次划分的基准恰好为中值,可得其算法时间复杂度为O(n㏒n)。 算法的实现和理解和代码实现完全是两回事,想要完全掌握一种算法,需要动手实践,用代码实现,才能理解透彻,真正掌握。b对话框下拉列表:这个项目简单易懂,轻松实现。

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篇二 :算法个人心得

算法学习心得:

算法这个词是在我在大学第一次C语言课上听到的,当时老师讲的是程序=算法+数据结构,算法是一个程序的灵魂。当时我什么也不懂,不知道什么叫数据结构,什么叫算法,它们是干什么的我也不明白。然而经历了大学四年的学习,现在的我对算法有了一个较为清晰的认识,对于它的作用也有了深刻的体会。

所谓算法简单来说就是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,也就是说算法告诉计算机怎么做,以此来解决问题。同一个问题存在多种算法来解决它,但是这些算法存在着优劣之分,好的算法速度快,效率高,占用空间小,差的算法不仅复杂难懂,而且效率低,对机器要求还高,当然,有时候算法之间存在一种互补关系,有些算法效率高,节省时间,但浪费空间,另外一些算法可能速度上慢些,但是空间比较节约,这时候我们就应该根据实际要求,和具体情况来采取相应的算法来解决问题。

这学期算法课上我们主要讲了七部分内容.

第一章主要讲的是算法的基本概念,算法时间复杂度分析,算法的渐近时间复杂度等内容。因为算法之间的比较就是通过时间复杂度和空间复杂度来来比较的,第一章的主要目的就是让我们学会去分析一个算法的复杂度,以后就可以通过对复杂度的分析来评价算法的好坏。

第二章讲的是分治法,任何一个可以用计算机求解的问题所需的计算时间都与其规模有关。问题的规模越小,越容易直接求解,解题所需的计算时间也越少,分治法的设计思想就是,将一个难以直接解决的大问题,分割成一些规模较小的相同问题,以便各个击破,分而治之。在这一章中我们讲到了寻找第K个元素,矩阵相乘,寻找最近点对等几个使用分治法的经典例子,最后还将讲到了傅里叶变换的问题。以前我们学到的归并排序,二分搜索其实也是基于分治法思想的。能采用分治法来解决的问题通常有如下几个特征:

1) 该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决

2) 该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题,即该问题具有最优子

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篇三 :《程序员编程艺术:面试和算法心得》第二部分算法心得

第四章 查找匹配

4.1有序数组的查找

题目描述

给定一个有序的数组,查找某个数是否在数组中,请编程实现。

分析与解法

一看到数组本身已经有序,我想你可能反应出了要用二分查找,毕竟二分查找的适用条件就是有序的。那什么是二分查找呢?

二分查找可以解决(预排序数组的查找)问题:只要数组中包含T(即要查找的值),那么通过不断缩小包含T的范围,最终就可以找到它。其算法流程如下:

?

?

? 一开始,范围覆盖整个数组。 将数组的中间项与T进行比较,如果T比数组的中间项要小,则到数组的前半部分继续查找,反之,则到数组的后半部分继续查找。 如此,每次查找可以排除一半元素,范围缩小一半。就这样反复比较,反复缩小范围,最终就会在数组中找到T,或者确定原以为T所在的范围实际为空。

对于包含N个元素的表,整个查找过程大约要经过log(2)N次比较。

此时,可能有不少读者心里嘀咕,不就二分查找么,太简单了。

然《编程珠玑》的作者Jon Bentley曾在贝尔实验室做过一个实验,即给一些专业的程序员几个小时的时间,用任何一种语言编写二分查找程序(写出高级伪代码也可以),结果参与编写的一百多人中:90%的程序员写的程序中有bug(我并不认为没有bug的代码就正确)。

也就是说:在足够的时间内,只有大约10%的专业程序员可以把这个小程序写对。但写不对这个小程序的还不止这些人:而且高德纳在《计算机程序设计的艺术 第3卷 排序和查找》第6.2.1节的“历史与参考文献”部分指出,虽然早在19xx年就有人将二分查找的方法公诸于世,但直到19xx年才有人写出没有bug的二分查找程序。

你能正确无误的写出二分查找代码么?不妨一试,关闭所有网页,窗口,打开记事本,或者编辑器,或者直接在本文评论下,不参考上面我写的或其他任何人的程序,给自己十分钟到N个小时不等的时间,立即编写一个二分查找程序。

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篇四 :算法设计与分析课程的心得体会

《算法设计与分析》课程的心得体会

以最少的成本、最快的速度、最好的质量开发出合适各种各样应用需求的软件,必须遵循软件工程的原则,设计出高效率的程序。一个高效的程序不仅需要编程技巧,更需要合理的数据组织和清晰高效的算法。这正是计算机科学领域里数据结构与算法设计所研究的主要内容。一些著名的计算机科学家认为,算法是一种创造性思维活动,并且处于计算机科学与技术学科的核心。

在计算机软件专业中算法分析与设计是一门非常重要的课程,很多人为它如痴如醉。很多问题的解决,程序的编写都要依赖它,在软件还是面向过程的阶段,就有程序=算法+数据结构这个公式。算法的学习对于培养一个人的逻辑思维能力是有极大帮助的,它可以培养我们养成思考分析问题,解决问题的能力。

如果一个算法有缺陷,或不适合某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂性和时间复杂度来衡量。算法可以使用自然语言、伪代码、流程图等多种不同的方法来描述。

计算机系统中的操作系统、语言编译系统、数据库管理系统以及各种各样的计算机应用系统中的软件,都必须使用具体的算法来实现。

算法设计与分析是计算机科学与技术的一个核心问题。因此,学习算法无疑会增强自己的竞争力,提高自己的修为,为自己增彩。

那么,什么是算法呢?算法是指解决问题的方法或过程。算法满足四个性质,即输入、输出、确定性和有限性。为了了解算法,这个学期马老师带我们走进了算法的世界。

马老师这学期提出不少实际的问题,以及解决问题的算法。我在此只说比较记忆深刻的问题,即0-1背包的问题。

0-1背包问题可以描述为:给定一组物品,每种物品都有自己的重量和价格,在限定的总重量内,我们如何选择,才能使得物品的总价格最高。问题的名称来源于如何选择最合适的物品放置于给定背包中。

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篇五 :C++算法心得

/*

方格数组,高9,宽12。数字0代表空缺位置,其他数字代表

每种图像块,同数字代表同种图像块,规定头尾数组所有元

素只能为0,各数组首尾元素只能为0,以构成一个矩形环绕

空位。用表达式map_ary[0~9][0~12],可以访问这个矩阵的

所有元素。

*/ var map_ary:Array = Array();

//// [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0, 1, 2]; map_ary[0] = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]; map_ary[1] = [0, 1, 3, 4, 7, 7, 8, 9, 1, 6, 6, 2, 0]; map_ary[2] = [0, 3, 5, 6, 8, 8, 9, 2, 5, 7, 0, 7, 0]; map_ary[3] = [0, 4, 2, 6, 7, 5, 4, 3, 0, 0, 0, 2, 0]; map_ary[4] = [0, 7, 5, 9, 3, 8, 0, 8, 0, 5, 4, 5, 0]; map_ary[5] = [0, 5, 3, 4, 0, 0, 7, 5, 4, 2, 4, 2, 0]; map_ary[6] = [0, 1, 0, 3, 6, 0, 0, 6, 2, 4, 5, 6, 0]; map_ary[7] = [0, 6, 0, 0, 0, 7, 0, 4, 3, 8, 9, 4, 0]; map_ary[8] = [0, 2, 5, 6, 7, 4, 3, 9, 7, 9, 8, 1, 0]; map_ary[9] = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]; /*

排序方法函数,用于Array.sort()方法的调用。编写方法是

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篇六 :数据结构与算法课程设计 心得体会 学习体会 (24)

课程设计的心得体会

姓名:何云龙 学号:0804012022 班级:08计科(2)班

“数据结构与算法课程设计”是计算机科学与技术专业学生的集中实践性环节之一,是学习“数据结构与算法”理论和实验课程后进行的一次全面的综合练习。其目的是要达到理论与实际应用相结合,提高学生组织数据及编写程序的能力,使学生能够根据问题要求和数据对象的特性,学会数据组织的方法,把现实世界中的实际问题在计算机内部表示出来并用软件解决问题,培养良好的程序设计技能。

当初拿到这次课程设计题目时,似乎无从下手,但是经过分析可知,对于简单文本编辑器来说功能有限,不外乎创作文本、显示文本、统计文本中字母—数字—空格—特殊字符—文本总字数、查找、删除及插入这几项功能。于是,我进行分模块进行编写程序。虽然每个模块程序并不大,但是每个模块都要经过一番思考才能搞清其算法思想,只要有了算法思想,再加上C程序语言基础,基本完成功能,但是,每个模块不可能一次完成而没有一点错误,所以,我给自己定了一个初级目标:用C语言大体描述每个算法,然后经调试后改掉其中明显的错误,并且根据调试结果改正一些算法错误,当然,这一目标实现较难。最后,经过反复思考,看一下程序是否很完善,如果能够达到更完善当然最好。并非我们最初想到的算法就是最好的算法,所以,有事我们会而不得不在编写途中终止换用其他算法,但是,我认为这不是浪费时间,而是一种认识过程,在编写程序中遇到的问题会为我们以后编写程序积累经验,避免再犯同样的错误。但是,有的方法不适用于这个程序,或许会适用于另外一个程序。所以,探索的过程是成长的过程,是为成功做的铺垫。经过努力后获得成功,会更有成就感。

在课程设计过程中通过独立解决问题,首先分析设计题目中涉及到的数据类型,在我们学习的数据存储结构中不外乎线性存储结构及非线性存储结构,非线性存储结构中有树型,集合型,图型等存储结构,根据数据类型设计数据结点类型。然后根据设计题目的主要任务,设计出程序大体轮廓(包括子函数和主函数),然后对每个子函数进行大体设计,过程中错误在所难免,所以要经过仔细探索,对每个函数进行改进。

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篇七 :数据结构与算法课程设计 心得体会 学习体会 (33)

课程设计心得体会

姓名:曾辉 学号;0804012041 班级:08计本(2) 课程设计是计算机科学与技术专业学生的集中实践性环节之一,是学习“数据结构与算法”理论和实验课程后进行的一次全面的综合练习。其目的是要达到理论与实际应用相结合,使学生能够根据问题要求和数据对象的特性,学会数据组织的方法,把现实世界中的实际问题在计算机内部表示出来并用软件解决问题,培养良好的程序设计技能。

在这次课程设计当中,我了解到了我的不足,如算法的不完善、不细心和耐心不是很好等等。不细心的我在调试程序时,老是因为某个书写错误导致错误;对这些错误,我不得不花大量的时间去更正,并且还要重复检查是否出现雷同的错误而导致程序不能运行。但是通过这次课程设计,我的这些缺点有些改善。我在写新的程序时,首先要考虑的深入一点、仔细一点,这样要修改程序的时间就会少很多。并且也不会因为自己不细心而导致的浪费时间的情况出现。

在进行程序设计时,要注意想好思路。即要有恰当模块名、变量名、常量名、子程序名等。将每个功能的模块,即函数名要清晰的表述出来,使用户能够一目了然此程序的功能。当然适当的给写注释,也是方便用户的理解。还有在编写程序时要注意对程序的适当分配,便于用户看懂程序,也便于自己检查城市。但是完成任何一个较大的程序,都需要掌握一定的编程基础,需要不断的探索和求知过程,这样对自己编程能力的提高有较大的帮助。当然,任何程序必须经过计算机的调试,看是否调试成功,发现错误,一个个,一步步去解决,这样就能从错误中进步。

通过课程设计加强了我的动手能力,以及提升了局部和统一考虑问题的思维方式。回顾起此次课程设计,至今我仍感慨颇多,的确,从从拿到题目到完成整个编程,从理论到实践,在整整半个月的日子里,可以学到很多很多的的东西,同时不仅可以巩固了以前所学过的知识,而且学到了很多在书本上所没有学到过的知识。通过这次课程设计使我懂得了理论与实际相结合是很重要的,只有理论知识是远远不够的,只有把所学的理论知识与实践相结合起来,从理论中得出结论,才能真正为社会服务,从而提高自己的实际动手能力和独立思考的能力。在设计的过程中遇到问题,可以说得是困难重重,这毕竟第一次做的,难免会遇到过各种各样的问题,同时在设计的过程中发现了自己的不足之处,对以前所学过的知识理解得不够深刻,掌握得不够牢固,比如说结构体??通过这次课程设计之后,一定把以前所学过的知识重新温故。

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篇八 :遗传算法学习心得

基本概念

遗传算法(Genetic Algorithms, GA)是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法。

它模拟自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖、交叉和基因突变现象,在每次迭代中都保留一组候选解,并按某种指标从解群中选取较优的个体,利用遗传算子(选择、交叉和变异)对这些个体进行组合,产生新一代的候选解群,重复此过程,直到满足某种收敛指标为止。

GA的组成:

(1)编码(产生初始种群)

(2)适应度函数

(3)遗传算子(选择、交叉、变异)

(4)运行参数

编码

基因在一定能够意义上包含了它所代表的问题的解。基因的编码方式有很多,这也取决于要解决的问题本身。常见的编码方式有:

(1)       二进制编码,基因用0或1表示(常用于解决01背包问题

如:基因A:00100011010 (代表一个个体的染色体)

(2)       互换编码(用于解决排序问题,如旅行商问题和调度问题

如旅行商问题中,一串基因编码用来表示遍历的城市顺序,如:234517986,表示九个城市中,先经过城市2,再经过城市3,依此类推。

(3)       树形编码(用于遗传规划中的演化编程或者表示

如,问题:给定了很多组输入和输出。请你为这些输入输出选择一个函数,使得这个函数把每个输入尽可能近地映射为输出。

编码方法:基因就是树形结构中的一些函数。

(4)       值编码 (二进制编码不好用时,解决复杂的数值问题)

在值编码中,每个基因就是一串取值。这些取值可以是与问题有关任何值:整数,实数,字符或者其他一些更复杂的东西。

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