1、1,中国计算机学会 “21世纪大学本科计算机专业系列教材” 算法设计与分析,王晓东 编著,2,主要内容介绍,第1章 算法引论 第2章 递归与分治策略 第3章 动态规划 第4章 贪心算法 第5章 回溯法 第6章 分支限界法,3,主要内容介绍（续）,第7章 概率算法 第8章 NP完全性理论 第9章 近似算法 第10章 算法优化策略,4,第1章 算法引论,1.1 算法与程序 1.2 表达算法的抽象机制 1.3 描述算法 1.4 算法复杂性分析,本章主要知识点：,5,1.1 算法与程序,输 入：有零个或多个外部量作为算法的输入。 输 出：算法产生至少一个量作为输出。 确定性：组成算法的每条指令清晰、无
2、歧义。 有限性：算法中每条指令的执行次数有限，执行每条指令的时间也有限。,是算法用某种程序设计语言的具体实现。程序可以不满足算法的性质(4)即有限性。,是满足下述性质的指令序列。,算法：,程序：,6,1.从机器语言到高级语言的抽象,1.2 表达算法的抽象机制,高级程序设计语言的主要好处是：,（4）把繁杂琐碎的事务交给编译程序，所以自动化程度高，开发周期短，程序员可以集中时间和精力从事更重要的创造性劳动，提高程序质量。,（1）高级语言更接近算法语言，易学、易掌握，一般工程技术人员只需 要几周时间的培训就可以胜任程序员的工作；,（2）高级语言为程序员提供了结构化程序设计的环境和工具，使得设计出来的
3、程序可读性好，可维护性强，可靠性高；,（3）高级语言不依赖于机器语言，与具体的计算机硬件关系不大，因而所写出来的程序可植性好、重用率高；,7,2.抽象数据类型,1.2 表达算法的抽象机制,抽象数据类型是算法的一个数据模型连同定义在该模型上 并作为算法构件的一组运算。,抽象数据类型带给算法设计的好处有：,（1）算法顶层设计与底层实现分离； （2）算法设计与数据结构设计隔开，允许数据结构自由选择； （3）数据模型和该模型上的运算统一在ADT中，便于空间和时间耗费的折衷； （4）用抽象数据类型表述的算法具有很好的可维护性； （5）算法自然呈现模块化； （6）为自顶向下逐步求精和模块化提供有效途径和工
4、具； （7）算法结构清晰，层次分明，便于算法正确性的证明和复杂性的分析。,8,在本书中，采用Java语言描述算法。1.Java程序结构,1.3 描述算法,以下，对Java语言的若干重要特性作简要概述。,（1）Java程序的两种类型：应用程序和applet区别：应用程序的主方法为main，其可在命令行中用命令语句 java 应用程序名 来执行；applet的主方法为init，其必须嵌入HTML文件，由Web浏览器或applet阅读器来执行。,（2）包：java程序和类可以包(packages)的形式组织管理。,（3）import语句：在java程序中可用import语句加载所需的包。例如，imp
5、ort java.io.*;语句加载java.io包。,9,1.3 描述算法,2.Java数据类型,Java对两种数据类型的不同处理方式：,s = new String(“Welcome”); String s = new String(“Welcome”);,10,1.3 描述算法,表格1-1 Java基本数据类型,11,1.3 描述算法,3.方法,在Java中，执行特定任务的函数或过程统称为方法(methods) 。 例如，java的Math类给出的常见数学计算的方法如下表所示：,12,1.3 描述算法,3.方法,计算表达式 值的自定义方法ab描述如下：,public static int
6、 ab(int a, int b)return (a+b+Math.abs(a-b)/2;,（1）方法参数：Java中所有方法的参数均为值参数。上述方法ab中，a和b 是形式参数，在调用方法时通过实际参数赋值。,（2）方法重载：Java允许方法重载，即允许定义有不同签名的同名方法。上述方法ab可重载为：,public static double ab(double a, double b)return (a+b+Math.abs(a-b)/2.0;,13,1.3 描述算法,4.异常,Java的异常提供了一种处理错误的方法。当程序发现一个错误，就引发一个异常，以便在合适地方捕获异常并进行处理。,
7、通常用try块来定义异常处理。每个异常处理由一个catch语句组成。,public static void main(String args)try f ( ); catch (exception1) 异常处理; catch (exception2) 异常处理; finally finally块; ,14,1.3 描述算法,5.Java的类,(4)访问修饰,Java的类一般由4个部分组成：,(1)类名,(2)数据成员,(3)方法,15,1.3 描述算法,6.通用方法,下面的方法swap用于交换一维整型数组a的位置i和位置j处的值。,public static void swap(int a,
8、int i, int j)int temp = ai;ai = aj;aj = temp;,public static void swap(object a, int i, int j)object temp = ai;ai = aj;aj = temp;,该方法只适用于 整型数组,该方法具有通用性，适用于Object类型及其所有子类,以上方法修改如下：,16,1.3 描述算法,6.通用方法,（1）Computable界面,public static Computable sum(Computable a, int n)if (a.length = 0) return null;Computa
9、ble sum = (Computable) a0.zero();for (int i = 0; i n; i+)sum.increment(ai);return sum; ,利用此界面使 方法sum通用化,17,1.3 描述算法,6.通用方法,（2）java.lang.Comparable 界面,Java的Comparable 界面中惟一的方法头compareTo用于比较 2个元素的大小。例如java.lang.CpareTo(y) 返回x-y的符号，当xy时返 回正数。,（3）Operable 界面,有些通用方法同时需要Computable界面和Comparable 界面 的支持。为此可定
10、义Operable界面如下:,public interface Operable extends Computable, Comparable ,（4）自定义包装类,由于Java的包装类如Integer等已定义为final型，因此无法 定义其子类，作进一步扩充。为了需要可自定义包装类。,18,1.3 描述算法,7.垃圾收集8.递归,Java的new运算用于分配所需的内存空间。 例如， int a = new int500000; 分配2000000字节空间 给整型数组a。频繁用new分配空间可能会耗尽内存。Java的垃 圾收集器会适时扫描内存，回收不用的空间（垃圾）给new重新 分配。,Jav
11、a允许方法调用其自身。这类方法称为递归方法。,public static int sum(int a, int n) if (n=0) return 0;else return an-1+sum(a,n-1);,计算一维整型数组前n个元素之和的递归方法,19,1.4 算法复杂性分析,算法复杂性是算法运行所需要的计算机资源的量， 需要时间资源的量称为时间复杂性，需要的空间资源的 量称为空间复杂性。这个量应该只依赖于算法要解的问 题的规模、算法的输入和算法本身的函数。如果分别用 N、I和A表示算法要解问题的规模、算法的输入和算法 本身，而且用C表示复杂性，那么，应该有C=F(N,I,A)。 一般把
12、时间复杂性和空间复杂性分开，并分别用T和S来 表示，则有： T=T(N,I)和S=S(N,I) 。（通常，让A隐含在复杂性函数名当中）,20,1.4 算法复杂性分析,最坏情况下的时间复杂性：,最好情况下的时间复杂性：,平均情况下的时间复杂性：,其中DN是规模为N的合法输入的集合；I*是DN中使T(N, I*) 达到Tmax(N)的合法输入； 是中使T(N, )达到Tmin(N)的合法 输入；而P(I)是在算法的应用中出现输入I的概率。,21,1.4 算法复杂性分析,算法复杂性在渐近意义下的阶：,渐近意义下的记号：O、o 设f(N)和g(N)是定义在正数集上的正函数。,O的定义：如果存在正的常数
13、C和自然数N0，使得当NN0时有f(N)Cg(N)，则称函数f(N)当N充分大时上有界，且g(N)是它的一个上界，记为f(N)=O(g(N)。即f(N)的阶不高于g(N)的阶。,根据O的定义，容易证明它有如下运算规则：(1)O(f)+O(g)=O(max(f,g)；(2)O(f)+O(g)=O(f+g)；(3)O(f)O(g)=O(fg)；(4)如果g(N)=O(f(N)，则O(f)+O(g)=O(f)；(5)O(Cf(N)=O(f(N)，其中C是一个正的常数；(6)f=O(f)。,22,1.4 算法复杂性分析,的定义：如果存在正的常数C和自然数N0，使得当NN0时 有f(N)Cg(N)，则称
14、函数f(N)当N充分大时下有界，且g(N)是它 的一个下界，记为f(N)=(g(N)。即f(N)的阶不低于g(N)的阶。,的定义：定义f(N)= (g(N)当且仅当f(N)=O(g(N)且 f(N)= (g(N)。此时称f(N)与g(N)同阶。,o的定义：对于任意给定的0，都存在正整数N0，使得 当NN0时有f(N)/Cg(N),则称函数f(N)当N充分大时的阶比 g(N)低，记为f(N)=o(g(N)。例如，4NlogN+7=o(3N2+4NlogN+7)。,23,第2章 递归与分治策略,24,将要求解的较大规模的问题分割成k个更小规模的子问题。,算法总体思想,n,T(n/2),T(n/2)
15、,T(n/2),T(n/2),T(n),=,对这k个子问题分别求解。如果子问题的规模仍然不够小，则再划分为k个子问题，如此递归的进行下去，直到问题规模足够小，很容易求出其解为止。,25,算法总体思想,对这k个子问题分别求解。如果子问题的规模仍然不够小，则再划分为k个子问题，如此递归的进行下去，直到问题规模足够小，很容易求出其解为止。,n,T(n),=,将求出的小规模的问题的解合并为一个更大规模的问题的解，自底向上逐步求出原来问题的解。,26,算法总体思想,将求出的小规模的问题的解合并为一个更大规模的问题的解，自底向上逐步求出原来问题的解。,n,T(n),=,27,算法总体思想,将求出的小规模的
16、问题的解合并为一个更大规模的问题的解，自底向上逐步求出原来问题的解。,分治法的设计思想是，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。凡治众如治寡，分数是也。-孙子兵法,28,2.1 递归的概念,直接或间接地调用自身的算法称为递归算法。用函数自身给出定义的函数称为递归函数。 由分治法产生的子问题往往是原问题的较小模式，这就为使用递归技术提供了方便。在这种情况下，反复应用分治手段，可以使子问题与原问题类型一致而其规模却不断缩小，最终使子问题缩小到很容易直接求出其解。这自然导致递归过程的产生。 分治与递归像一对孪生兄弟，经常同时应用在算法设计之中，并由此产
17、生许多高效算法。,下面来看几个实例。,29,2.1 递归的概念,例1 阶乘函数 阶乘函数可递归地定义为：,边界条件,递归方程,边界条件与递归方程是递归函数的二个要素，递归函数只有具备了这两个要素，才能在有限次计算后得出结果。,30,2.1 递归的概念,例2 Fibonacci数列 无穷数列1，1，2，3，5，8，13，21，34，55，被称为Fibonacci数列。它可以递归地定义为：,边界条件,递归方程,第n个Fibonacci数可递归地计算如下： public static int fibonacci(int n)if (n = 1) return 1;return fibonacci(n
18、-1)+fibonacci(n-2);,31,32,2.1 递归的概念,例3 Ackerman函数 当一个函数及它的一个变量是由函数自身定义时，称这个函数是双递归函数。 Ackerman函数A(n，m)定义如下：,33,2.1 递归的概念,例3 Ackerman函数 前2例中的函数都可以找到相应的非递归方式定义：,但本例中的Ackerman函数却无法找到非递归的定义。,34,2.1 递归的概念,例3 Ackerman函数 A(n，m)的自变量m的每一个值都定义了一个单变量函数： M=0时，A(n,0)=n+2 M=1时，A(n,1)=A(A(n-1,1),0)=A(n-1,1)+2，和A(1,
19、1)=2故A(n,1)=2*n M=2时，A(n,2)=A(A(n-1,2),1)=2A(n-1,2)，和A(1,2)=A(A(0,2),1)=A(1,1)=2，故A(n,2)= 2n 。M=3时，类似的可以推出 M=4时，A(n,4)的增长速度非常快，以至于没有适当的数学式子来表示这一函数。,35,2.1 递归的概念,例3 Ackerman函数 定义单变量的Ackerman函数A(n)为，A(n)=A(n，n)。 定义其拟逆函数(n)为：(n)=minkA(k)n。即(n)是使nA(k)成立的最小的k值。 (n)在复杂度分析中常遇到。对于通常所见到的正整数n，有(n)4。但在理论上(n)没有
20、上界，随着n的增加，它以难以想象的慢速度趋向正无穷大。,36,2.1 递归的概念,例4 排列问题 设计一个递归算法生成n个元素r1,r2,rn的全排列。,设R=r1,r2,rn是要进行排列的n个元素，Ri=R-ri。 集合X中元素的全排列记为perm(X)。 (ri)perm(X)表示在全排列perm(X)的每一个排列前加上前缀得到的排列。R的全排列可归纳定义如下：,当n=1时，perm(R)=(r)，其中r是集合R中唯一的元素； 当n1时，perm(R)由(r1)perm(R1)，(r2)perm(R2)，(rn)perm(Rn)构成。,37,2.1 递归的概念,例5 整数划分问题 将正整数
21、n表示成一系列正整数之和：n=n1+n2+nk， 其中n1n2nk1，k1。 正整数n的这种表示称为正整数n的划分。求正整数n的不 同划分个数。 例如正整数6有如下11种不同的划分：6；5+1；4+2，4+1+1；3+3，3+2+1，3+1+1+1；2+2+2，2+2+1+1，2+1+1+1+1；1+1+1+1+1+1。,38,(2) q(n,m)=q(n,n),mn; 最大加数n1实际上不能大于n。因此，q(1,m)=1。,(1) q(n,1)=1,n1; 当最大加数n1不大于1时，任何正整数n只有一种划分形式， 即,(4) q(n,m)=q(n,m-1)+q(n-m,m),nm1; 正整数
22、n的最大加数n1不大于m的划分由n1=m的划分和 n1n-1 的划分组成。,(3) q(n,n)=1+q(n,n-1); 正整数n的划分由n1=n的划分和n1n-1的划分组成。,2.1 递归的概念,例5 整数划分问题 前面的几个例子中，问题本身都具有比较明显的递归关系，因而容易用递归函数直接求解。 在本例中，如果设p(n)为正整数n的划分数，则难以找到递归关系，因此考虑增加一个自变量：将最大加数n1不大于m的划分个数记作q(n,m)。可以建立q(n,m)的如下递归关系。,39,2.1 递归的概念,例5 整数划分问题 前面的几个例子中，问题本身都具有比较明显的递归关系，因而容易用递归函数直接求解
23、。 在本例中，如果设p(n)为正整数n的划分数，则难以找到递归关系，因此考虑增加一个自变量：将最大加数n1不大于m的划分个数记作q(n,m)。可以建立q(n,m)的如下递归关系。,正整数n的划分数p(n)=q(n,n)。,40,41,2.1 递归的概念,例6 Hanoi塔问题 设a,b,c是3个塔座。开始时，在塔座a上有一叠共n个圆盘，这些圆盘自下而上，由大到小地叠在一起。各圆盘从小到大编号为1,2,n,现要求将塔座a上的这一叠圆盘移到塔座b上，并仍按同样顺序叠置。在移动圆盘时应遵守以下移动规则： 规则1：每次只能移动1个圆盘； 规则2：任何时刻都不允许将较大的圆盘压在较小的圆盘之上； 规则3
24、：在满足移动规则1和2的前提下，可将圆盘移至a,b,c中任一塔座上。,42,在问题规模较大时，较难找到一般的方法，因此我们尝试用递归技术来解决这个问题。,当n=1时，问题比较简单。此时，只要将编号为1的圆盘从塔座a直接移至塔座b上即可。 当n1时，需要利用塔座c作为辅助塔座。此时若能设法将n-1个较小的圆盘依照移动规则从塔座a移至塔座c，然后，将剩下的最大圆盘从塔座a移至塔座b，最后，再设法将n-1个较小的圆盘依照移动规则从塔座c移至塔座b。 由此可见，n个圆盘的移动问题可分为2次n-1个圆盘的移动问题，这又可以递归地用上述方法来做。由此可以设计出解Hanoi塔问题的递归算法如下。,2.1 递
25、归的概念,例6 Hanoi塔问题,public static void hanoi(int n, int a, int b, int c)if (n 0)hanoi(n-1, a, c, b);move(a,b);hanoi(n-1, c, b, a);,思考题：如果塔的个数变为a,b,c,d四个，现要将n个圆盘从a全部移动到d，移动规则不变，求移动步数最小的方案。,43,递归小结,优点：结构清晰，可读性强，而且容易用数学归纳法来证明算法的正确性，因此它为设计算法、调试程序带来很大方便。缺点：递归算法的运行效率较低，无论是耗费的计算时间还是占用的存储空间都比非递归算法要多。,44,递归小结,解
26、决方法：在递归算法中消除递归调用，使其转化为非递归算法。 1.采用一个用户定义的栈来模拟系统的递归调用工作栈。该方法通用性强，但本质上还是递归，只不过人工做了本来由编译器做的事情，优化效果不明显。 2.用递推来实现递归函数。 3.通过Cooper变换、反演变换能将一些递归转化为尾递归，从而迭代求出结果。后两种方法在时空复杂度上均有较大改善，但其适用范围有限。,45,分治法的适用条件,分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征： 该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决； 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结构性质 利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解；
27、该问题所分解出的各个子问题是相互独立的，即子问题之间不包含公共的子问题。,因为问题的计算复杂性一般是随着问题规模的增加而增加，因此大部分问题满足这个特征。,这条特征是应用分治法的前提，它也是大多数问题可以满足的，此特征反映了递归思想的应用,能否利用分治法完全取决于问题是否具有这条特征，如果具备了前两条特征，而不具备第三条特征，则可以考虑贪心算法或动态规划。,这条特征涉及到分治法的效率，如果各子问题是不独立的，则分治法要做许多不必要的工作，重复地解公共的子问题，此时虽然也可用分治法，但一般用动态规划较好。,46,分治法的基本步骤,divide-and-conquer(P)if ( | P | =
28、 n0) adhoc(P); /解决小规模的问题divide P into smaller subinstances P1,P2,.,Pk；/分解问题for (i=1,i=k,i+)yi=divide-and-conquer(Pi); /递归的解各子问题return merge(y1,.,yk); /将各子问题的解合并为原问题的解人们从大量实践中发现，在用分治法设计算法时，最好使子问题的规模大致相同。即将一个问题分成大小相等的k个子问题的处理方法是行之有效的。这种使子问题规模大致相等的做法是出自一种平衡(balancing)子问题的思想，它几乎总是比子问题规模不等的做法要好。,47,分治法的复
29、杂性分析,一个分治法将规模为n的问题分成k个规模为nm的子问题去解。设分解阀值n0=1，且adhoc解规模为1的问题耗费1个单位时间。再设将原问题分解为k个子问题以及用merge将k个子问题的解合并为原问题的解需用f(n)个单位时间。用T(n)表示该分治法解规模为|P|=n的问题所需的计算时间，则有：,通过迭代法求得方程的解：,注意：递归方程及其解只给出n等于m的方幂时T(n)的值，但是如果认为T(n)足够平滑，那么由n等于m的方幂时T(n)的值可以估计T(n)的增长速度。通常假定T(n)是单调上升的，从而当minmi+1时，T(mi)T(n)T(mi+1)。,48,二分搜索技术,分析：如果n
30、=1即只有一个元素，则只要比较这个元素和x就可以确定x是否在表中。因此这个问题满足分治法的第一个适用条件,分析：比较x和a的中间元素amid，若x=amid，则x在L中的位置就是mid；如果xai，同理我们只要在amid的后面查找x即可。无论是在前面还是后面查找x，其方法都和在a中查找x一样，只不过是查找的规模缩小了。这就说明了此问题满足分治法的第二个和第三个适用条件。,分析：很显然此问题分解出的子问题相互独立，即在ai的前面或后面查找x是独立的子问题，因此满足分治法的第四个适用条件。,给定已按升序排好序的n个元素a0:n-1，现要在这n个元素中找出一特定元素x。 分析：,该问题的规模缩小到一
31、定的程度就可以容易地解决； 该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题; 分解出的子问题的解可以合并为原问题的解； 分解出的各个子问题是相互独立的。,49,二分搜索技术,给定已按升序排好序的n个元素a0:n-1，现要在这n个元素中找出一特定元素x。,据此容易设计出二分搜索算法： public static int binarySearch(int a, int x, int n)/ 在 a0 amiddle) left = middle + 1;else right = middle - 1;return -1; / 未找到x,算法复杂度分析： 每执行一次算法的while循环， 待搜索数组的大小
32、减少一半。因此，在最坏情况下，while循环被执行了O(logn) 次。循环体内运算需要O(1) 时间，因此整个算法在最坏情况下的计算时间复杂性为O(logn) 。,思考题：给定a，用二分法设计出求an的算法。,50,大整数的乘法,请设计一个有效的算法，可以进行两个n位大整数的乘法运算,小学的方法：O(n2) 效率太低 分治法:,a,b,c,d,复杂度分析T(n)=O(n2) 没有改进,X = Y = X = a 2n/2 + b Y = c 2n/2 + d XY = ac 2n + (ad+bc) 2n/2 + bd,51,大整数的乘法,请设计一个有效的算法，可以进行两个n位大整数的乘法运
33、算,小学的方法：O(n2) 效率太低 分治法:,XY = ac 2n + (ad+bc) 2n/2 + bd 为了降低时间复杂度，必须减少乘法的次数。 XY = ac 2n + (a-c)(b-d)+ac+bd) 2n/2 + bd XY = ac 2n + (a+c)(b+d)-ac-bd) 2n/2 + bd,复杂度分析T(n)=O(nlog3) =O(n1.59)较大的改进,细节问题：两个XY的复杂度都是O(nlog3)，但考虑到a+c,b+d可能得到m+1位的结果，使问题的规模变大，故不选择第2种方案。,52,大整数的乘法,请设计一个有效的算法，可以进行两个n位大整数的乘法运算,小学的
34、方法：O(n2) 效率太低 分治法: O(n1.59) 较大的改进 更快的方法?,如果将大整数分成更多段，用更复杂的方式把它们组合起来，将有可能得到更优的算法。最终的，这个思想导致了快速傅利叶变换(Fast Fourier Transform)的产生。该方法也可以看作是一个复杂的分治算法，对于大整数乘法，它能在O(nlogn)时间内解决。是否能找到线性时间的算法？目前为止还没有结果。,53,Strassen矩阵乘法,A和B的乘积矩阵C中的元素Ci,j定义为:,若依此定义来计算A和B的乘积矩阵C，则每计算C的一个元素Cij，需要做n次乘法和n-1次加法。因此，算出矩阵C的 个元素所需的计算时间为
35、O(n3),传统方法：O(n3),54,Strassen矩阵乘法,使用与上例类似的技术，将矩阵A，B和C中每一矩阵都分块成4个大小相等的子矩阵。由此可将方程C=AB重写为：,传统方法：O(n3) 分治法:,由此可得：,复杂度分析T(n)=O(n3) 没有改进,55,Strassen矩阵乘法,传统方法：O(n3) 分治法:,为了降低时间复杂度，必须减少乘法的次数。,复杂度分析T(n)=O(nlog7) =O(n2.81)较大的改进,56,Strassen矩阵乘法,传统方法：O(n3) 分治法: O(n2.81) 更快的方法?,Hopcroft和Kerr已经证明(1971)，计算2个矩阵的乘积，7
36、次乘法是必要的。因此，要想进一步改进矩阵乘法的时间复杂性，就不能再基于计算22矩阵的7次乘法这样的方法了。或许应当研究或矩阵的更好算法。在Strassen之后又有许多算法改进了矩阵乘法的计算时间复杂性。目前最好的计算时间上界是 O(n2.376)是否能找到O(n2)的算法？目前为止还没有结果。,57,棋盘覆盖,在一个2k2k 个方格组成的棋盘中，恰有一个方格与其他方格不同，称该方格为一特殊方格，且称该棋盘为一特殊棋盘。在棋盘覆盖问题中，要用图示的4种不同形态的L型骨牌覆盖给定的特殊棋盘上除特殊方格以外的所有方格，且任何2个L型骨牌不得重叠覆盖。,58,棋盘覆盖,当k0时，将2k2k棋盘分割为4
37、个2k-12k-1 子棋盘(a)所示。 特殊方格必位于4个较小子棋盘之一中，其余3个子棋盘中无特殊方格。为了将这3个无特殊方格的子棋盘转化为特殊棋盘，可以用一个L型骨牌覆盖这3个较小棋盘的会合处，如 (b)所示，从而将原问题转化为4个较小规模的棋盘覆盖问题。递归地使用这种分割，直至棋盘简化为棋盘11。,59,棋盘覆盖,public void chessBoard(int tr, int tc, int dr, int dc, int size)if (size = 1) return;int t = tile+, / L型骨牌号s = size/2; / 分割棋盘/ 覆盖左上角子棋盘if (d
38、r = tc + s)/ 特殊方格在此棋盘中chessBoard(tr, tc+s, dr, dc, s);else / 此棋盘中无特殊方格/ 用 t 号L型骨牌覆盖左下角,boardtr + s - 1tc + s = t;/ 覆盖其余方格chessBoard(tr, tc+s, tr+s-1, tc+s, s);/ 覆盖左下角子棋盘if (dr = tr + s ,复杂度分析T(n)=O(4k) 渐进意义下的最优算法,60,合并排序,基本思想：将待排序元素分成大小大致相同的2个子集合，分别对2个子集合进行排序，最终将排好序的子集合合并成为所要求的排好序的集合。,public static
39、void mergeSort(Comparable a, int left, int right)if (leftright) /至少有2个元素int i=(left+right)/2; /取中点mergeSort(a, left, i);mergeSort(a, i+1, right);merge(a, b, left, i, right); /合并到数组bcopy(a, b, left, right); /复制回数组a,复杂度分析T(n)=O(nlogn) 渐进意义下的最优算法,61,合并排序,算法mergeSort的递归过程可以消去。,62,合并排序,最坏时间复杂度：O(nlogn) 平
40、均时间复杂度：O(nlogn) 辅助空间：O(n) 稳定性：稳定,思考题：给定有序表A1:n，修改合并排序算法，求出该有序表的逆序对数。,63,快速排序,在快速排序中，记录的比较和交换是从两端向中间 进行的，关键字较大的记录一次就能交换到后面单 元，关键字较小的记录一次就能交换到前面单元， 记录每次移动的距离较大，因而总的比较和移动次 数较少。,private static void qSort(int p, int r)if (pr) int q=partition(p,r); /以ap为基准元素将ap:r划分成3段ap:q-1,aq和aq+1:r，使得ap:q-1中任何元素小于等于aq，a
41、q+1:r中任何元素大于等于aq。下标q在划分过程中确定。qSort (p,q-1); /对左半段排序qSort (q+1,r); /对右半段排序,快速排序是对气泡排序的一种改进方法 它是由C.A.R. Hoare于1962年提出的,64,快速排序,private static int partition (int p, int r)int i = p,j = r + 1;Comparable x = ap;/ 将= x的元素交换到左边区域/ 将 0);if (i = j) break;MyMath.swap(a, i, j);ap = aj;aj = x;return j;,初始序列,j-;
42、,5, 7, 5, 2, 6, 8,i+;,5, 6, 5, 2, 7, 8,j-;,5, 2, 5, 6, 7, 8,i+;,完成,5, 2, 5 6 7, 8,65,private static int randomizedPartition (int p, int r)int i = random(p,r);MyMath.swap(a, i, p);return partition (p, r);,快速排序,快速排序算法的性能取决于划分的对称性。通过修改算法partition，可以设计出采用随机选择策略的快速排序算法。在快速排序算法的每一步中，当数组还没有被划分时，可以在ap:r中随机选
43、出一个元素作为划分基准，这样可以使划分基准的选择是随机的，从而可以期望划分是较对称的。,最坏时间复杂度：O(n2) 平均时间复杂度：O(nlogn) 辅助空间：O(n)或O(logn) 稳定性：不稳定,66,线性时间选择,给定线性序集中n个元素和一个整数k，1kn，要求找出这n个元素中第k小的元素,private static Comparable randomizedSelect(int p,int r,int k)if (p=r) return ap;int i=randomizedpartition(p,r),j=i-p+1;if (k=j) return randomizedSelec
44、t(p,i,k);else return randomizedSelect(i+1,r,k-j);,在最坏情况下，算法randomizedSelect需要O(n2)计算时间 但可以证明，算法randomizedSelect可以在O(n)平均时间内找出n个输入元素中的第k小元素。,67,线性时间选择,如果能在线性时间内找到一个划分基准，使得按这个基准所划分出的2个子数组的长度都至少为原数组长度的倍(01是某个正常数)，那么就可以在最坏情况下用O(n)时间完成选择任务。,例如，若=9/10，算法递归调用所产生的子数组的长度至少缩短1/10。所以，在最坏情况下，算法所需的计算时间T(n)满足递归式T
45、(n)T(9n/10)+O(n) 。由此可得T(n)=O(n)。,68,将n个输入元素划分成n/5个组，每组5个元素，只可能有一个组不是5个元素。用任意一种排序算法，将每组中的元素排好序，并取出每组的中位数，共n/5个。 递归调用select来找出这n/5个元素的中位数。如果n/5是偶数，就找它的2个中位数中较大的一个。以这个元素作为划分基准。,线性时间选择,设所有元素互不相同。在这种情况下，找出的基准x至少比3(n-5)/10个元素大，因为在每一组中有2个元素小于本组的中位数，而n/5个中位数中又有(n-5)/10个小于基准x。同理，基准x也至少比3(n-5)/10个元素小。而当n75时，3
46、(n-5)/10n/4所以按此基准划分所得的2个子数组的长度都至少缩短1/4。,69,private static Comparable select (int p, int r, int k)if (r-p5) /用某个简单排序算法对数组ap:r排序;bubbleSort(p,r);return ap+k-1;/将ap+5*i至ap+5*i+4的第3小元素/与ap+i交换位置;/找中位数的中位数，r-p-4即上面所说的n-5for ( int i = 0; i=(r-p-4)/5; i+ )int s=p+5*i,t=s+4;for (int j=0;j3;j+) bubble(s,t-j)
47、;MyMath.swap(a, p+i, s+2);Comparable x = select(p, p+(r-p-4)/5, (r-p+6)/10);int i=partition(p,r,x),j=i-p+1;if (k=j) return select(p,i,k);else return select(i+1,r,k-j);,复杂度分析T(n)=O(n),上述算法将每一组的大小定为5，并选取75作为是否作递归调用的分界点。这2点保证了T(n)的递归式中2个自变量之和n/5+3n/4=19n/20=n，01。这是使T(n)=O(n)的关键之处。当然，除了5和75之外，还有其他选择。,70
48、,最接近点对问题,给定平面上n个点的集合S，找其中的一对点，使得在n个点组成的所有点对中，该点对间的距离最小。,71,最接近点对问题,如果S的最接近点对是p3,q3，即|p3-q3|d，则p3和q3两者与m的距离不超过d，即p3(m-d,m，q3(m,m+d。 由于在S1中，每个长度为d的半闭区间至多包含一个点（否则必有两点距离小于d），并且m是S1和S2的分割点，因此(m-d,m中至多包含S中的一个点。由图可以看出，如果(m-d,m中有S中的点，则此点就是S1中最大点。 因此，我们用线性时间就能找到区间(m-d,m和(m,m+d中所有点，即p3和q3。从而我们用线性时间就可以将S1的解和S2的解合并成为S的解。,能否在线性时间内找到p3,q3？,72,最接近点对问题,下面来考虑二维的情形。,选取一垂直线l:x=m来作为分割直线。其中m为S中各点x坐标的中位数。由此将S分割为S1和S2。 递归地在S1和S2上找出其最小距离d1和d2，并设d=mind1,d2，S中的最接近点对或者是d，或者是某个p,q，其中pP1且qP2。 能否在线性时间内找到p,q？,
