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西南交通大学算法分析与设计课程作业.zip

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简介:
本压缩文件包含西南交通大学《算法分析与设计》课程的相关作业,涵盖各类经典算法问题及其实现代码、实验报告和心得体会。适合学习参考使用。 2023年西南交通大学算法分析与设计理论课作业。平时成绩的课后作业部分得分为94分。代码包含不规范的部分,仅供参考。 本次提交包括作业3、4、5 的代码内容: **作业三** 题目要求:给定一个整数n,对其进行因子分解,并统计其有多少种不同的分解方法;同时给出所有的分解方法。 输入格式:一行,为需要进行因子分解的整数 n; 输出格式: 第一行为该整数的不同因子分解的方法总数; 后续若干行表示具体的因子分解形式。例如对于6这个数字,输出应如下所示: ``` 2 6=2*3 ``` **作业四** 题目要求:给定一个包含n个元素的序列和分段数量m(其中 m 小于等于 n),将该序列划分为m段,每一段必须由连续的原始数组中的项组成。对于每一个划分方案求出其子序列的最大值MAXSi,并找出所有可能划分方式中MIN(MAXSi)。 输入格式:第一行为两个整数n和m;第二行包含n个用空格隔开的整数表示给定序列; 输出格式: 仅一行,为上述问题的答案。 示例: ``` 5 2 10 3 -4 6 8 答案应如下所示(假设最小的最大子段和是7): 7 ```

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客服
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  • 西.zip
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    本压缩文件包含西南交通大学《算法分析与设计》课程的相关作业,涵盖各类经典算法问题及其实现代码、实验报告和心得体会。适合学习参考使用。 2023年西南交通大学算法分析与设计理论课作业。平时成绩的课后作业部分得分为94分。代码包含不规范的部分,仅供参考。 本次提交包括作业3、4、5 的代码内容: **作业三** 题目要求:给定一个整数n,对其进行因子分解,并统计其有多少种不同的分解方法;同时给出所有的分解方法。 输入格式:一行,为需要进行因子分解的整数 n; 输出格式: 第一行为该整数的不同因子分解的方法总数; 后续若干行表示具体的因子分解形式。例如对于6这个数字,输出应如下所示: ``` 2 6=2*3 ``` **作业四** 题目要求:给定一个包含n个元素的序列和分段数量m(其中 m 小于等于 n),将该序列划分为m段,每一段必须由连续的原始数组中的项组成。对于每一个划分方案求出其子序列的最大值MAXSi,并找出所有可能划分方式中MIN(MAXSi)。 输入格式:第一行为两个整数n和m;第二行包含n个用空格隔开的整数表示给定序列; 输出格式: 仅一行,为上述问题的答案。 示例: ``` 5 2 10 3 -4 6 8 答案应如下所示(假设最小的最大子段和是7): 7 ```
  • 西的云
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    本课程作业为西南交通大学云计算课程要求完成的任务集合,涵盖理论学习、实践操作及项目开发等方面,旨在提升学生在云环境下的应用开发与运维能力。 【云计算作业——OpenStack搭建与实验】 本作业主要涵盖了使用开源的云计算平台OpenStack来构建私有云或公有云环境,并通过一系列操作实践帮助学生掌握其基本用法。 一、OpenStack环境搭建 首先,安装Ubuntu-18.04.6虚拟机系统。在完成操作系统安装后,为了优化软件包更新和下载速度,通常会将`apt-get`的源更换为国内服务器地址。此外,还需要安装文本编辑器如`vim`以方便修改配置文件,并通过调整Python包索引PyPI的源来提高依赖库的下载效率。 创建一个名为stack的新用户,该用户用于执行OpenStack部署脚本devstack中的命令。运行脚本过程中可能会遇到网络问题导致中断,但按照提示处理后可以顺利完成环境搭建并访问控制台网址。 二、OpenStack实验 实验部分主要涵盖四个领域:用户与项目管理、网络配置、镜像管理和虚拟机操作。 2.1 用户与项目管理 通过修改`openrc.sh`文件设置环境变量以创建和调整项目的配额,例如可以设定名为test的项目中的虚拟内核数为2。接着添加用户xiaomo,并将其权限绑定至特定项目中以便访问资源;当不再需要时可随时删除。 2.2 网络管理 OpenStack支持灵活配置网络环境,包括创建和删除不同类型的网络与子网如FlatNetwork及其下的subnet1等以满足虚拟机连接需求。 2.3 镜像管理 镜像是用于启动虚拟机实例的基础模板。实验中将下载cirros-0.4.0-x86_64-disk.img并保存到指定目录,利用OpenStack命令行工具列出所有可用镜像,并上传一个新命名为cirros-test1的镜像至服务;完成操作后可删除不再需要的资源。 2.4 虚拟机管理 通过创建不同规格(如内存、磁盘空间和虚拟内核数量)的flavor,可以灵活调整虚拟机配置。例如,定义了一个名为DotNet的新flavor并使用cirros-vm镜像启动一个实例;同时支持快照备份功能以及根据需要更改资源配置大小等操作。 通过本作业中的实际部署与实验练习,学习者能够全面了解OpenStack平台的基础架构及其核心组件的运作机制。
  • 西》含实验全集及答疑QQ群
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    本课程提供《算法分析与设计》所有作业题解和实验指导,并设有专属答疑QQ群,旨在帮助同学们深入理解和掌握算法知识。 西南交通大学2020级人工智能专业的学生在2022年学习了算法分析与设计以及对应的实验课程。该课程的课后作业平时分分别为:算法分析与设计部分90分,实验课程课后作业部分88分。本资源还附带答疑服务。
  • 西期末复习题
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    本资料为西南交通大学计算机相关专业《算法设计与分析》课程的期末复习题,涵盖课程核心知识点和典型例题,旨在帮助学生巩固所学知识、提高解题能力。 西南交大算法设计与分析期末复习题,希望对你有所帮助。
  • 西第七次
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    本作业为《西南交通大学算法课程》第七次练习,涵盖图论、动态规划等核心算法问题,旨在通过实践加深学生对复杂算法的理解与应用。 ### 知识点一:分支限界法在旅行问题中的应用 #### 1. 分支限界法概览 分支限界法是一种用于搜索解空间树的方法,通常用来解决优化问题,例如寻找最小成本路径、最优调度方案等。与回溯法相比,分支限界法更加关注在搜索过程中对解空间树进行剪枝,以减少不必要的搜索,提高效率。 #### 2. 旅行问题背景 本案例中考虑的是一个旅行问题:给定一系列城市及其之间的距离和汽油价格,任务是设计一条从起点到终点的路径,使得总的旅行成本最低。这是一个典型的组合优化问题,可以通过分支限界法来解决。 #### 3. 目标函数、限界函数及约束函数 - **目标函数**:总旅行成本最小化。 - **限界函数**:基于当前路径的已知成本和未来可能发生的最小成本(即后续城市中汽油价格最低的成本)的估计。 - **约束函数**:确保路径上的每一步都满足物理上的可行性(如剩余油量足够行驶至下一个城市)。 #### 4. 解空间树和搜索空间树 - **解空间树**:描述了所有可能的解路径,每个节点代表一个城市的访问顺序。 - **搜索空间树**:展示了实际搜索过程中经过的路径,包括已访问的城市和未访问的城市。 #### 5. 算法时间复杂度分析 对于这个问题,在最坏情况下分支限界法的时间复杂度大约为O(n!),因为需要考虑所有可能的路径组合。但是通过有效的限界函数和剪枝策略,实际运行的时间复杂度会显著降低。 ### 知识点二:分支限界法在贪吃蛇游戏中的应用 #### 1. 贪吃蛇游戏背景 在贪吃蛇游戏中,目标是让蛇从当前位置移动到出口位置,并尽可能减少移动的步数。同时确保每一步都避开障碍物或自己的身体。 #### 2. 算法设计思路 - **目标函数**:最少移动步数。 - **限界函数**:基于当前路径的步数和剩余最短路径步数的估计。 - **约束函数**:保证蛇在每次移动时都不会碰到障碍物或自己。 #### 3. 解空间树和搜索空间树 - **解空间树**:描述了所有可能的移动路径,每个节点代表蛇的一个位置状态。 - **搜索空间树**:展示了实际搜索过程中经过的状态,包括当前位置和下一步可能的位置。 #### 4. 算法时间复杂度分析 对于这个问题,在最坏情况下时间复杂度为O(4^L),其中L是蛇的长度。每一步都有四种方向选择的可能性。通过使用分支限界法进行有效的剪枝可以大大减少搜索的时间。 ### C/C++实现框架 ```cpp #include #include #include #include using namespace std; #define MAXNNUM 1000 int head[MAXNNUM]; bool visited[MAXNNUM][MAXNNUM]; int expense[MAXNNUM][MAXNNUM]; typedef struct HeapNode { int nowplace; int res; int cost; } HeapNode; HeapNode Heap[MAXNNUM]; // 其他必要的辅助函数和主函数实现... ``` ```cpp #include #include #include #include using namespace std; #define MAXNNUM 20 int board[MAXNNUM][MAXNNUM]; bool visited[MAXNNUM][MAXNNUM]; typedef struct SnakeNode { int pos[MAXNNUM][2]; // 保存蛇的每一个位置 int step; } SnakeNode; SnakeNode Snake[MAXNNUM]; // 其他必要的辅助函数和主函数实现... ``` 以上是对给定文件中的两个问题的知识点总结,包括理论分析、算法设计思路以及部分C/C++实现框架。
  • 西》(含实验) 合集及答疑QQ群
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    本课程提供《算法分析与设计》相关的所有作业题解和学习资源,并建立专属答疑QQ群,助力同学们掌握算法核心知识。 西南交通大学2020级人工智能专业的学生在2022年学习了算法分析与设计以及对应的实验课程。该课程的课后作业平时分分别为:算法分析与设计90分,实验课程88分。本资源包含答疑支持。
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    本课程为西南交通大学开设的《算法分析与设计》中第四章第二节的内容,专注于介绍和探讨如何高效地在数组中搜索特定元素的各种算法及其性能分析。 西南交通大学《算法分析与设计》课程实验4.2要求编写一个分治算法来搜索mx n矩阵matrix中的目标值target,该矩阵具有以下特性:每行的元素从左到右升序排列;每列的元素从上到下也升序排列。下面将详细解释如何使用蛮力法、分治法和空间缩减法解决这个问题。 ### 1. 蛮力法 **自然语言描述**: 遍历矩阵中的每一个元素,检查它是否等于目标值target。如果找到,则返回真;如果没有找到,则返回假。 **程序流程**: 1. 使用双重循环遍历矩阵的所有行和列。 2. 对于每一个元素,检查它是否等于目标值target。 3. 如果找到匹配项,则返回真。 4. 遍历完所有元素后仍未找到匹配项,则返回假。 **时间复杂度分析**: - 查找成功的平均时间复杂度为 O(m*n),其中 m 是矩阵的行数,n 是矩阵的列数。 - 查找失败的时间复杂度同样为 O(m*n)。 - 综合来看,蛮力法的时间复杂度为 O(m*n)。 ### 2. 分治法 **自然语言描述**: 利用矩阵的排序特性,通过逐步缩小搜索范围的方法来查找目标值target。 **程序流程**: 1. 从矩阵的第一行最后一个元素开始搜索。 2. 如果该元素小于目标值,则移动到下一行的同一列继续搜索。 3. 如果该元素大于目标值,则移动到当前行的前一列继续搜索。 4. 重复步骤2和3,直到找到目标值或搜索范围为空。 **时间复杂度分析**: - 在最佳情况下(即目标值位于第一行的第一个元素),时间复杂度为 O(1)。 - 在最坏的情况下(即目标值不在矩阵中或位于最后一行的最后一个元素),时间复杂度为 O(m + n)。 - 平均情况下,分治法的时间复杂度通常优于蛮力法,大约为 O(m + n)。 ### 3. 空间缩减法 **自然语言描述**: 通过递归地将问题分解为更小的问题来查找目标值,并逐渐减少搜索空间。 **程序流程**: 1. 选择矩阵的一个角落作为起始点。 2. 如果该元素等于目标值,则返回真。 3. 如果该元素小于目标值,则缩小搜索空间到右下角的子矩阵。 4. 如果该元素大于目标值,则缩小搜索空间到左上角的子矩阵。 5. 重复步骤2-4,直到找到目标值或搜索空间为空。 **时间复杂度分析**: - 每次递归调用都可以将搜索空间至少减半。 - 因此,这种方法的时间复杂度为 O(log m * log n)。 ### 总结 在这三个方法中,蛮力法是最简单但效率最低的方法。分治法则利用了矩阵的排序特性,可以显著提高查找效率,尤其是在大型矩阵中表现出色。空间缩减法进一步优化了查找过程,通过递归的方式减少搜索空间,从而实现了较高的效率。在实际应用中应根据具体情况选择最适合的方法:例如,在处理非常大的数据集时,使用空间缩减法则可能是最佳选择。
  • 西北工软件(完整版)
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    本课程作业涵盖了西北工业大学软件学院《算法设计与分析》课的核心内容,包括但不限于经典算法研究、复杂度分析及应用实践。文档全面展示了学生在算法理论学习和实际操作中的成果与思考。 西北工业大学软件学院的算法设计与分析实验作业现已完成并可供大家下载参考。
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