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冉文杰
2017-04-01 17:37:30 +08:00
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## 算法分析思路
* 迭代法
* 穷举搜索法
* 动态规划
* 贪心算法
* 回溯
* 分治算法
下面我们将会详细介绍每一种算法设计的思路,并为每种方法给出一个经典案例的详细解读,最后还给出对应设计思路的其它案例,以供参考。
### 迭代法
是一种不断用旧值递推新值的过程,分精确迭代和近视迭代。是用来求方程和方程组近似根的方法。
迭代变量
迭代关系, 迭代关系选择不合理,会导致迭代失败
迭代过程控制,也就是迭代什么时候结束,不能无休止进行下去
### 穷举搜索法
或者叫蛮力法。对可能的解的众多候选按照某种顺序逐一枚举和检验。典型的问题如选择排序和冒泡排序。
#### 背包问题
给定n个重量为 w1,w2,...,wn,定价为 v1,v2,...,vn 的物品,和一个沉重为W的背包,求这些物品中一个最有价值的子集,且能装入包中。
#### 其它案例
选择排序
冒泡排序
### 递归
递归是一种设计和描述算法的有力工具。 递归算法执行过程分 `递推` 和 `回归` 两个阶段
在 `递推` 阶段,将大的问题分解成小的问题
在 `回归` 阶段,获得最简单问题的解后,逐级返回,依次得到稍微复杂情况的解,知道获得最终的结果
1) 确定递归公式
2) 确定边界条件
#### 斐波那契数列
fib(n)=fib(n-1)+fib(n-2)
递归实现
```
```
非递归实现
```
```
#### 其它案例
阶乘计算
梵塔问题 (三根针1,2,3表示,1号从小到大n个盘子,先要都移到3号上,不能出现大盘压小盘,找出移动次数最少的方案)
快速排序
递归运行效率较低,因为有函数调用的开销,递归多次也可能造成栈溢出。
### 贪心算法
不追求最优解,只找到满意解。
#### 赫夫曼编码
#### 其它案例
找回零钱问题
装箱问题
### 分治算法
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,各个击破,分而治之。
分治算法常用`递归`实现
1) 问题缩小的小规模可以很容易解决
2) 问题可以分解为规模较小相同问题
3) 子问题的解可以合并为该问题的解
4) 各个子问题相互独立,(如果这条不满足,转为`动态规划`求解)
分治法的步骤:
1. 分解
2. 解决
3. 合并
#### 大整数乘法
如 26542123532213598*345987342245553677884
#### 其它案例
快速排序
归并排序
最大子数组和
### 动态规划DP
复杂问题不能分解成几个子问题,而分解成一系列子问题;
DP通常基于一个递推公式及一个(或多个)初始状态,当前子问题解由上一次子问题解推出。
状态
状态转移方程
递推关系
动态规划算法的关键在于解决冗余,以空间换时间的技术,需要存储过程中的各种状态。可以看着是`分治算法`+`解决冗余`
使用动态规划算法的问题的特征是`子问题的重叠性`,否则动态规划算法不具备优势
####基本步骤
1. 划分问题
2. 选择状态
3. 确定决策并写出状态转移方程
4. 写出规划方程
#### 最长递增子序列
最长递增子序列(LIS Longest Increasing Subsequence)
#### 其它案例
最短路径
### 回溯法
也叫 `试探法`。 是一种选优搜索法,按照选优条件搜索,当搜索到某一步,发现原先选择并不优或达不到目标,就退回重新选择。
一般步骤
1. 针对问题,定义解空间( 这时候解空间是一个集合,且包含我们要找的最优解)
2. 组织解空间,确定易于搜索的解空间结构,通常组织成`树结构` 或 `图结构`
3. 深度优先搜索解空间,搜索过程中用剪枝函数避免无效搜索
回溯法求解问题时,一般是一边建树,一边遍历该树;且采用非递归方法。
#### 八皇后问题
8x8的国际象棋棋盘上放置8个皇后,使得任何一个皇后都无法直接吃掉其他的皇后。任意2个皇后都不能处于同一个 横线,纵线,斜线上。
分析
1. 任意2个皇后不能同一行,也就是每个皇后占据一行,通用的,每个皇后也要占据一列
2. 一个斜线上也只有一个皇后
#### 其它案例
迷宫问题
### 总结
贪心法、分治法、动态规划都是将问题归纳为根小的、相似的子问题,通过求解子问题产生全局最优解。
`贪心法`
`分治法`
`动态规划`
## 参考
《算法设计与分析基础》 Anany Levitin
http://www.chinaunix.net/old_jh/23/437639.html