(完整版)信息学奥赛——算法入门教程(最新整理)

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1、全国青少年信息学奥林匹克联赛算法讲义算法基础篇1算法具有五个特征:2信息学奥赛中的基本算法(枚举法)4采用枚举算法解题的基本思路:4枚举算法应用4信息学奥赛中的基本算法(回溯法)7回溯基本思想7信息学奥赛中的基本算法(递归算法)10递归算法的定义:10递归算法应用10算法在信息学奥赛中的应用(递推法)13递推法应用14算法在信息学奥赛中的应用(分治法)17分治法应用18信息学奥赛中的基本算法(贪心法)20贪心法应用21算法在信息学奥赛中的应用(搜索法一)24搜索算法应用24算法在信息学奥赛中的应用(搜索法二)28广度优先算法应用29算法在信息学奥赛中的应用(动态规划法)32动态规划算法应用

2、33算法基础篇学习过程序设计的人对算法这个词并不陌生,从广义上讲,算法是指为解决一个问题而采用的方法和步骤;从程序计设的角度上讲,算法是指利用程序设计语言的各种语句,为解决特定的问题而构成的各种逻辑组合。我们在编写程序的过程就是在实施某种算法,因此程序设计的实质就是用计算机语言构造解决问题的算法。算法是程序设计的灵魂,一个好的程序必须有一个好的算法,一个没有有效算法的程序就像一个没有灵魂的躯体。算法具有五个特征:1、有穷性:一个算法应包括有限的运算步骤,执行了有穷的操作后将终止运算,不能是个死循环;2、确切性:算法的每一步骤必须有确切的定义,读者理解时不会产生二义性。并且,在任何条件下,算

3、法只有唯一的一条执行路径,对于相同的输入只能得出相同的输出。如在算法中不允许有“计算8/0”或“将7或8与x相加”之类的运算,因为前者的计算结果是什么不清楚,而后者对于两种可能的运算应做哪一种也不知道。3、输入:一个算法有0个或多个输入,以描述运算对象的初始情况,所谓0个输入是指算法本身定义了初始条件。如在5个数中找出最小的数,则有5个输入。4、输出:一个算法有一个或多个输出,以反映对输入数据加工后的结果,这是算法设计的目的。它们是同输入有着某种特定关系的量。如上述在5个数中找出最小的数,它的出输出为最小的数。如果一个程序没有输出,这个程序就毫无意义了;5、

7、=0;sum:=1;readln(n);fori:=1tondobeginsum:=sum*i;whilesummod10=0dobeginsum:=sumdiv10;inc(t);计数器增加1end;sum:=summod1000;舍去与生成0无关的数end;writeln(t:6);end.算法二:此题中生成o的个数只与含5的个数有关,n!的分解数中含5的个数就等于末尾o的个数,因此问题转化为直接求n!的分解数中含5的个数。vart,n:integer;beginreadln(n);t:=0;repeatn:=ndiv

9、用的,哪些是有用的。能使命题成立者,即为问题的解。采用枚举算法解题的基本思路:(1)确定枚举对象、枚举范围和判定条件;(2)一一枚举可能的解,验证是否是问题的解下面我们就从枚举算法的的优化、枚举对象的选择以及判定条件的确定,这三个方面来探讨如何用枚举法解题。枚举算法应用例1:百钱买百鸡问题:有一个人有一百块钱,打算买一百只鸡。到市场一看,大鸡三块钱一只,小鸡一块钱三只,不大不小的鸡两块钱一只。现在,请你编一程序,帮他计划一下,怎么样买法,才能刚好用一百块钱买一百只鸡?算法分析:此题很显然是用枚举法,我们以三种鸡的个数为枚举对象(分别设为x,y,z),以三种鸡的总数(x+y+z)和买鸡

10、用去的钱的总数(x*3+y*2+z)为判定条件,穷举各种鸡的个数。下面是解这个百鸡问题的程序varx,y,z:integer;beginforx:=0to100dofory:=0to100doforz:=0to100do枚举所有可能的解if(x+y+z=100)and(x*3+y*2+zdiv3=100)and(zmod3=0)thenwriteln(x=,x,y=,y,z=,z);验证可能的解,并输出符合题目要求的解end.上面的条件还有优化的空间,三种鸡的和是固定的,我们只要枚举二种鸡(x,y),第三种鸡就可以根据约束条件求得(z=100-x-

13、次数就有9次,如果我们分别设三个数为x,2x,3x,以x为枚举对象,穷举的范围就减少为,在细节上再进一步优化,枚举范围就更少了。程序如下:vart,x:integer;s,st:string;c:char;beginforx:=123to321do枚举所有可能的解begint:=0;str(x,st);把整数x转化为字符串,存放在st中str(x*2,s);st:=st+s;str(x*3,s);st:=st+s;forc:=1to9do枚举9个字符,判断是否都在st中ifpos(c,st)0theninc(t)elsebreak;

14、如果不在st中,则退出循环ift=9thenwriteln(x,,x*2,,x*3);end;end.在枚举法解题中,判定条件的确定也是很重要的,如果约束条件不对或者不全面,就穷举不出正确的结果,我们再看看下面的例子。例一元三次方程求解(noip2001tg)问题描述有形如:ax3+bx2+cx+d=0这样的一个一元三次方程。给出该方程中各项的系数(a,b,c,d均为实数),并约定该方程存在三个不同实根(根的范围在-100至100之间),且根与根之差的绝对值=1。要求由小到大依次在同一行输出这三个实根(根与根之间留有空格),并精确到小数点后2位。提示:记方程f(x

15、)=0,若存在2个数x1和x2,且x1x2,f(x1)*(x2)0,则在(x1,x2)之间一定有一个根。样例输入:1-5-420输出:-2.002.005.00算法分析:由题目的提示很符合二分法求解的原理,所以此题可以用二分法。用二分法解题相对于枚举法来说很要复杂很多。此题是否能用枚举法求解呢?再分析一下题目,根的范围在-100到100之间,结果只要保留两位小数,我们不妨将根的值域扩大100倍(-10000=x=10000),再以根为枚举对象,枚举范围是-10000到10000,用原方程式进行一一验证,找出方程的解。有的同学在比赛中是这样做vark:integer;a,b

16、,c,d,x:real;beginread(a,b,c,d);fork:=-10000to10000dobeginx:=k/100;ifa*x*x*x+b*x*x+c*x+d=0thenwrite(x:0:2,);end;end.用这种方法,很快就可以把程序编出来,再将样例数据代入测试也是对的,等成绩下来才发现这题没有全对,只得了一半的分。这种解法为什么是错的呢?错在哪里?前面的分析好象也没错啊,难道这题不能用枚举法做吗?看到这里大家可能有点迷惑了。在上面的解法中,枚举范围和枚举对象都没有错,而是在验证枚举结果时,判定条件用错了。因为要保留二位小数,所以求出来的解不一定

17、是方程的精确根,再代入ax3+bx2+cx+d中,所得的结果也就不一定等于0,因此用原方程ax3+bx2+cx+d=0作为判断条件是不准确的。我们换一个角度来思考问题,设f(x)=ax3+bx2+cx+d,若x为方程的根,则根据提示可知,必有f(x-0.005)*(x+0.005)0,如果我们以此为枚举判定条件,问题就逆刃而解。另外,如果f(x-0.005)=0,哪么就说明x-0.005是方程的根,这时根据四舍5入,方程的根也为x。所以我们用(f(x-0.005)*f(x+0.005)0)和(f(x-0.005)=0)作为判定条件。为了程序设计的方便,我们设计

18、一个函数f(x)计算ax3+bx2+cx+d的值,程序如下:$n+vark:integer;a,b,c,d,x:extended;functionf(x:extended):extended;计算ax3+bx2+cx+d的值beginf:=(a*x+b)*x+c)*x+d;end;beginread(a,b,c,d);fork:=-10000to10000dobeginx:=k/100;if(f(x-0.005)*f(x+0.005)a2ar;(2)其中第i位数(1=ir-i;我们按以上原则先确定第一个数,再逐位生成所有的r个数,如果当前数符合要求,则

19、添加下一个数;否则返回到上一个数,改变上一个数的值再判断是否符合要求,如果符合要求,则继续添加下一个数,否则返回到上一个数,改变上一个数的值按此规则不断循环搜索,直到找出r个数的组合,这种求解方法就是回溯法。如果按以上方法生成了第i位数ai,下一步的的处理为:(1)若air-i且i=r,则输出这r个数并改变ai的值:ai=ai-1;(2)若air-i且ir,则继续生成下一位ai+1=ai-1;(3)若air-1则重复:若air-i,若i=r,则输出解,并且ai:=ai-1;若ir,则继续生成下一位:ai+1:=ai-1;i:=i+1;若ai

20、r-ithen符合条件ifi=rthen输出beginforj:=1tordowrite(aj:3);writeln;ai:=ai-1;endelse继续搜索beginai+1:=ai-1;i:=i+1;endelse回溯begini:=i-1;ai:=ai-1;end;untila1=r-1;end.下面我们再通过另一个例子看看回溯在信息学奥赛中的应用。例2数的划分(noip2001tg)问题描述整数n分成k份,且每份不能为空,任意两份不能相同(不考虑顺序)。例如:n=7,k=3,下面三种分法被认为是相同的。1,1,5;1,5,1;5,1,1;问

21、有多少种不同的分法。输入:n,k(6n=200,2=k=6)输出:一个整数,即不同的分法。样例输入:73输出:4四种分法为:1,1,5;1,2,4;1,3,3;2,2,3;算法分析:此题可以用回溯法求解,设自然数n拆分为a1,a2,ak,必须满足以下两个条件:(1)n=a1+a2+ak;(2)a1=a2=ak(避免重复计算);现假设己求得的拆分数为a1,a2,ai,且都满足以上两个条件,设sum=n-a1-a2-ai,我们根据不同的情形进行处理:(1)如果i=k,则得到一个解,则计数器t加1,并回溯到上一步,改变ai-1的值;(2)如果i=ai,则添加下

22、一个元素ai+1;(3)如果ik且sumai,则说明达不到目标,回溯到上一步,改变ai-1的值;算法实现步骤如下:第一步:输入自然数n,k并初始化;t:=0;i:=1;ai:=1;sum:=n-1;nk:=ndivk;第二步:如果a1=ai则继续搜索;若sum=aithen判断是否回溯begininc(i);ai:=ai-1;sum:=sum-ai;end继续搜elsebegindec(i);inc(ai);sum:=sum+ai+1-1;end;回溯end;untila1nk;writeln(t);end.回溯法是通过尝试和纠正错误来寻

23、找答案,是一种通用解题法,在noip中有许多涉及搜索问题的题目都可以用回溯法来求解。信息学奥赛中的基本算法(递归算法)递归算法的定义:如果一个对象的描述中包含它本身,我们就称这个对象是递归的,这种用递归来描述的算法称为递归算法。我们先来看看大家熟知的一个的故事:从前有座山,山上有座庙,庙里有个老和尚在给小和尚讲故事,他说从前有座山,山上有座庙,庙里有个老和尚在给小和尚讲故事,他说上面的故事本身是递归的,用递归算法描述:procedurebonze-tell-story;beginif讲话被打断then故事结束elsebegin从前有座山,山上有座庙,庙里有个老和尚在给小和尚讲故

24、事;bonze-tell-story;endend;从上面的递归事例不难看出,递归算法存在的两个必要条件:(1)必须有递归的终止条件;(2)过程的描述中包含它本身;在设计递归算法中,如何将一个问题转化为递归的问题,是初学者面临的难题,下面我们通过分析汉诺塔问题,看看如何用递归算法来求解问题;递归算法应用例1:汉诺塔问题,如下图,有a、b、c三根柱子。a柱子上按从小到大的顺序堆放了n个盘子,现在要把全部盘子从a柱移动到c柱,移动过程中可以借助b柱。移动时有如下要求:(1)一次只能移动一个盘子;(2)不允许把大盘放在小盘上边;(3)盘子只能放在三根柱子上;算法分析

25、:当盘子比较多的时,问题比较复杂,所以我们先分析简单的情况:如果只有一个盘子,只需一步,直接把它从a柱移动到c柱;如果是二个盘子,共需要移动3步:(1)把a柱上的小盘子移动到b柱;(2)把a柱上的大盘子移动到c柱;(3)把b柱上的大盘子移动到c柱;如果n比较大时,需要很多步才能完成,我们先考虑是否能把复杂的移动过程转化为简单的移动过程,如果要把a柱上最大的盘子移动到c柱上去,必须先把上面的n-1个盘子从a柱移动到b柱上暂存,按这种思路,就可以把n个盘子的移动过程分作3大步:(1)把a柱上面的n-1个盘子移动到

26、b柱;(2)把a柱上剩下的一个盘子移动到c柱;(3)把b柱上面的n-1个盘子移动到c柱;其中n-1个盘子的移动过程又可按同样的方法分为三大步,这样就把移动过程转化为一个递归的过程,直到最后只剩下一个盘子,按照移动一个盘子的方法移动,递归结束。递归过程:procedurehanoi(n,a,b,c:integer;);以b柱为中转柱将n个盘子从a柱移动到c柱beginifn=1thenwrite(a,-,c)把盘子直接从a移动到celsebeginhanoi(n-1,a,c,b);以c柱为中转柱将n-1个盘子从a柱移动到b

27、柱write(a,-,c);把剩下的一个盘子从a移动到chanoi(n-1,b,a,c);以a柱为中转柱将n-1个盘子从b柱移动到c柱end;end;从上面的例子我们可以看出,在使用递归算法时,首先弄清楚简单情况下的解法,然后弄清楚如何把复杂情况归纳为更简单的情况。在信息学奥赛中有的问题的结构或所处理的数据本身是递归定义的,这样的问题非常适合用递归算法来求解,对于这类问题,我们把它分解为具有相同性质的若干个子问题,如果子问题解决了,原问题也就解决了。例2求先序排列(noip2001pj)问题描述给出一棵二叉树的中序与后序排列。求出它的先序排列。(约定树结点用不

28、同的大写字母表示,长度8)。样例输入:badcbdca输出:abcd算法分析:我们先看看三种遍历的定义:先序遍历是先访问根结点,再遍历左子树,最后遍历右子树;中序遍历是先遍历左子树,再访问根结点,最后遍历右子树;后序遍历是先遍历左子树,再遍历右子树,最后访问根结点;从遍历的定义可知,后序排列的最后一个字符即为这棵树的根节点;在中序排列中,根结点前面的为其左子树,根结点后面的为其右子树;我们可以由后序排列求得根结点,再由根结点在中序排列的位置确定左子树和右子树,把左子树和右子树各看作一个单独的树。这样,就把一棵树分解为具有相同性质的二棵子树,一直递归下去,当分解的子树为空时,递归结束,在

29、递归过程中,按先序遍历的规则输出求得的各个根结点,输出的结果即为原问题的解。源程序programnoip2001_3;varz,h:string;proceduremake(z,h:string);z为中序排列,h为后序排列vars,m:integer;beginm:=length(h);m为树的长度write(hm);输出根节点s:=pos(hm,z);求根节点在中序排列中的位置ifs1thenmake(copy(z,1,s-1),copy(h,1,s-1);处理左子树ifmsthenmake(copy(z,s+1,m-s),copy(h,s,m-

30、s);处理右子树end;beginreadln(z);readln(h);make(z,h);end.递归算法不仅仅是用于求解递归描述的问题,在其它很多问题中也可以用到递归思想,如回溯法、分治法、动态规划法等算法中都可以使用递归思想来实现,从而使编写的程序更加简洁。比如上期回溯法所讲的例2数的划分问题,若用递归来求解,程序非常短小且效率很高,源程序如下varn,k:integer;tol:longint;proceduremake(sum,t,d:integer);vari:integer;beginifd=ktheninc(tol)elsefori:=tto

31、sumdiv2domake(sum-i,i,d+1);end;beginreadln(n,k);tol:=0;make(n,1,1);writeln(tol);end.有些问题本身是递归定义的,但它并不适合用递归算法来求解,如斐波那契(fibonacci)数列,它的递归定义为:f(n)=1(n=1,2)f(n)=f(n-2)+f(n-1)(n2)用递归过程描述为:funtionfb(n:integer):integer;beginifn3thenfb:=1elsefb:=fb(n-1)+fb(n-2);end;上面的递归过程,调用一次产生二个新的调用,递归次数

33、题本身已经给定,或是通过对问题的分析与化简后确定。可用递推算法求解的题目一般有以下二个特点:(1)问题可以划分成多个状态;(2)除初始状态外,其它各个状态都可以用固定的递推关系式来表示。在我们实际解题中,题目不会直接给出递推关系式,而是需要通过分析各种状态,找出递推关系式。递推法应用例1骑士游历:(noip1997tg)设有一个n*m的棋盘(2=n=50,2=m(2,3)-(4,4)若不存在路径,则输出no任务2:当n,m给出之后,同时给出马起始的位置和终点的位置,试找出从起点到终点的所有路径的数目。例如:(n=10,m=10),(1,5)(起点),(3,5)(终点)输出:2

34、(即由(1,5)到(3,5)共有2条路径)输入格式:n,m,x1,y1,x2,y2(分别表示n,m,起点坐标,终点坐标)输出格式:路径数目(若不存在从起点到终点的路径,输出0)算法分析:为了研究的方便,我们先将棋盘的横坐标规定为i,纵坐标规定为j,对于一个nm的棋盘,i的值从1到n,j的值从1到m。棋盘上的任意点都可以用坐标(i,j)表示。对于马的移动方法,我们用k来表示四种移动方向(1,2,3,4);而每种移动方法用偏移值来表示,并将这些偏移值分别保存在数组dx和dy中,如下表kdxkdyk12122-131241-2根据马走的规则,马可以由(

35、i-dxk,j-dyk)走到(i,j)。只要马能从(1,1)走到(i-dxk,j-dyk),就一定能走到(i,j),马走的坐标必须保证在棋盘上。我们以(n,m)为起点向左递推,当递推到(i-dxk,j-dyk)的位置是(1,1)时,就找到了一条从(1,1)到(n,m)的路径。我们用一个二维数组a表示棋盘,对于任务一,使用倒推法,从终点(n,m)往左递推,设初始值an,m为(-1,-1),如果从(i,j)一步能走到(n,m),就将(n,m)存放在ai,j中。如下表,a3,2和a2,3的值是(4,4),表示从这两个点都可以到达坐标(4,4)。从(1,1)可到达(2,3)、(3,2

36、)两个点,所以a1,1存放两个点中的任意一个即可。递推结束以后,如果a1,1值为(0,0)说明不存在路径,否则a1,1值就是马走下一步的坐标,以此递推输出路径。-1,-14,44,42,3任务一的源程序:constdx:array1.4ofinteger=(2,2,1,1);dy:array1.4ofinteger=(1,-1,2,-2);typemap=recordx,y:integer;end;vari,j,n,m,k:integer;a:array0.50,0.50ofmap;beginread(n,m);fillchar(a,sizeof(a),0);an,m.x:

37、=-1;an,m.y:=-1;标记为终点fori:=ndownto2do倒推forj:=1tomdoifai,j.x0thenfork:=1to4dobeginai-dxk,j-dyk.x:=i;ai-dxk,j-dyk.y:=j;end;ifa1,1.x=0thenwriteln(no)elsebegin存在路径i:=1;j:=1;write(,i,j,);whileai,j.x-1dobegink:=i;i:=ai,j.x;j:=ak,j.y;write(-(,i,j,);end;end;end.对于任务二,也可以使用递推法,用数

38、组ai,j存放从起点(x1,y1)到(i,j)的路径总数,按同样的方法从左向右递推,一直递推到(x2,y2),ax2,y2即为所求的解。源程序(略)在上面的例题中,递推过程中的某个状态只与前面的一个状态有关,递推关系并不复杂,如果在递推中的某个状态与前面的所有状态都有关,就不容易找出递推关系式,这就需要我们对实际问题进行分析与归纳,从中找到突破口,总结出递推关系式。我们可以按以下四个步骤去分析:(1)细心的观察;(2)丰富的联想;(3)不断地尝试;(4)总结出递推关系式。下面我们再看一个复杂点的例子。例2、栈(noip2003pj)题目大意:求n个数通过栈后的排列总数。(1n18)

39、如输入3输出5算法分析:先模拟入栈、出栈操作,看看能否找出规律,我们用f(n)表示n个数通过栈操作后的排列总数,当n很小时,很容易模拟出f(1)=1;f(2)=2;f(3)=5,通过观察,看不出它们之间的递推关系,我们再分析n=4的情况,假设入栈前的排列为“4321”,按第一个数“4”在出栈后的位置进行分情况讨论:(1)若“4”最先输出,刚好与n=3相同,总数为f(3);(2)若“4”第二个输出,则在“4”的前只能是“1”,“23”在“4”的后面,这时可以分别看作是n=1和n=2时的二种情况,排列数分别为f(1)和f(2),所以此时的总数为f(1)*

40、f(2);(3)若“4”第三个输出,则“4”的前面二个数为“12”,后面一个数为“3”,组成的排列总数为f(2)*f(1);(4)若“4”第四个输出,与情况(1)相同,总数为f(3);所以有:f(4)=f(3)+f(1)*f(2)+f(2)*f(1)+f(3);若设0个数通过栈后的排列总数为:f(0)=1;上式可变为:f(4)=f(0)*f(3)+f(1)*f(2)+f(2)*f(1)+f(3)*f(0);再进一步推导,不难推出递推式:f(n)=f(0)*f(n-1)+f(1)*f(n-2)+f(n-1)*f(0);即f(n)=f(i)*f(n-i-1)0i

41、n-1(n=1)var初始值:f(0)=1;有了以上递推式,就很容易用递推法写出程序。a:array0.18oflongint;n,i,j:integer;beginreadln(n);fillchar(a,sizeof(a),0);a0:=1;fori:=1tondoforj:=0toi-1doai:=ai+aj*ai-j-1;writeln(an);end.递推算法最主要的优点是算法结构简单,程序易于实现,难点是从问题的分析中找出解决问题的递推关系式。对于以上两个例子,如果在比赛中找不出递推关系式,也可以用回溯法求解。算法在信息学奥赛中的应用(分治法)分治算法

42、的基本思想是将一个规模为n的问题分解为k个规模较小的子问题,这些子问题相互独立且与原问题性质相同。求出子问题的解,就可得到原问题的解。分治法解题的一般步骤:(1)分解,将要解决的问题划分成若干规模较小的同类问题;(2)求解,当子问题划分得足够小时,用较简单的方法解决;(3)合并,按原问题的要求,将子问题的解逐层合并构成原问题的解。分治法应用例1、比赛安排(noip1996)设有2n(n=6)个球队进行单循环比赛,计划在2n-1天内完成,每个队每天进行一场比赛。设计一个比赛的安排,使在2n-1天内每个队都与不同的对手比赛。例如n=2时的比赛安排为:队1234比赛

43、1-23-4第一天1-32-4第二天1-42-3第三天算法分析:此题很难直接给出结果,我们先将问题进行分解,设m=2n,将规模减半,如果n=3(即m=8),8个球队的比赛,减半后变成4个球队的比赛(m=4),4个球队的比赛的安排方式还不是很明显,再减半到两个球队的比赛(m=2),两个球队的比赛安排方式很简单,只要让两个球队直接进行一场比赛即可:1221分析两个球队的比赛的情况不难发现,这是一个对称的方阵,我们把这个方阵分成4部分(即左上,右上,左下,右下),右上部分可由左上部分加1(即加m/2)得到,而右上与左下部分、左上与右下部分别相等。因此我们也可以把

44、这个方阵看作是由m=1的方阵所成生的,同理可得m=4的方阵:1234214334124321同理可由m=4方阵生成m=8的方阵:1234567821436587341278564321876556781234658721437856341287654321这样就构成了整个比赛的安排表。在算法设计中,用数组a记录2n个球队的循环比赛表,整个循环比赛表从最初的1*1方阵按上述规则生成2*2的方阵,再生成4*4的方阵,直到生成出整个循环比赛表为止。变量h表示当前方阵的大小,也就是要生成的下一个方阵的一半。源程序:vari,j,h,m,n:integer;a:

45、array1.32,1.32ofinteger;beginreadln(n);m:=1;a1,1:=1;h:=1;fori:=1tondom:=m*2;repeatfori:=1tohdoforj:=1tohdobeginai,j+h:=ai,j+h;构造右上角方阵ai+h,j:=ai,j+h;构造左下角方阵ai+h,j+h:=ai,j;构造右下角方阵end;h:=h*2;untilh=m;fori:=1tomdobeginforj:=1tomdowrite(ai,j:4);writeln;end;end.在分治算法中,若将原问

47、二分法求解此题。由题意知(i,i+1)中若有根,则只有一个根,我们枚举根的值域中的每一个整数x(-100x100),设定搜索区间x1,x2,其中x1=x,x2=x+1。若:f(x1)=0,则确定x1为f(x)的根;f(x1)*f(x2)0,则确定根x不在区间x1,x2内,设定x2,x2+1为下一个搜索区间;若确定根x在区间x1,x2内,采用二分法,将区间x1,x2分成左右两个子区间:左子区间x1,x和右子区间x,x2(其中x=(x1+x2)/2)。如果f(x1)*f(x)0,则确定根在左区间x1,x内,将x设为该区间的右界值(x2=x),继续对左区间进行

48、对分;否则确定根在右区间x,x2内,将x设为该区间的左界值(x1=x),继续对右区间进行对分;上述对分过程一直进行到区间的间距满足精度要求为止(即x2-x10.005)。此时确定x1为f(x)的根。源程序:$n+varx:integer;a,b,c,d,x1,x2,xx:extended;functionf(x:extended):extended;beginf:=(a*x+b)*x+c)*x+d;end;beginread(a,b,c,d);forx:=-100to100dobeginx1:=x;x2:=x+1;iff(x1)=0thenwrite(x1:0:2,)elseiff(x1)*f(x2)=0.005dobeginxx:=(x1+x2)/2;iff(x1)*f(x

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1.全面掌握算法:从基础到高级的完整学习之旅在整个算法系列博客中,我们从最基础的概念出发,一步步深入到了更为复杂和高级的算法结构。这一系列的学习不仅帮助我们掌握了各种算法的理论基础,也通过实际案例和代码实现,增强了我们在实际项目中的应用能力。以下是对整个系列的回顾与总结。 1. 初识算法:打下坚实的基础 https://blog.csdn.net/qq_40254606/article/details/141176376
2.深度学习边缘检测实战边缘检测最新算法深度学习边缘检测实战 边缘检测最新算法 Canny边缘检测算法 一、边缘检测的步骤 1)滤波:边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数,但导数通常对噪声很敏感, 因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。常见的滤波方法主要有高斯滤波、均值滤波等。https://blog.51cto.com/u_16213695/11074326
3.机器学习:原理算法与应用机器学习机器学习算法算法人工智能苏宁易购提供清华大学出版社人工智能最新价格,包括优质商家报价、参数、图片、视频、问答、评价、怎么样等详细信息。关注苏宁易购,为您购买机器学习:原理、算法与应用 机器学习 机器学习算法 算法 人工智能 数学基础提供有价值的参考https://m.suning.com/item/0071602506/12438927157.html
4.科学网—[转载]强化学习在资源优化领域的应用基于这种行业趋势,本文针对强化学习算法在资源优化领域的应用展开调研,帮助读者了解该领域最新的进展,学习如何利用数据驱动的方式解决资源优化问题。鉴于资源优化问题场景众多、设定繁杂,划分出3类应用广泛的资源优化问题,即资源平衡问题、资源分配问题、装箱问题,集中进行调研。在每个领域阐述问题的特性,并根据具体的问题特性https://blog.sciencenet.cn/blog-3472670-1312677.html
5.朋友圈出镜最高的几个IT公众号学习如逆水行舟,不进则退;今天给大家精机器学习算法工程师 致力于为机器学习、深度学习、数据挖掘等AI技术的“初学者”或者“爱好者”,进行基础理论与实战技能的介绍和学习。我们团队成员既有各个著名院校的在校硕士生、博士生,也有BAT一线资深工程师,我们会竭诚为您服务! 云间拾遗 以开发者视角关注云计算,针对云上各类IaaS/PaaS服务进行产品逻辑、应用场景https://xueqiu.com/5998107859/133593842
6.机器学习流行算法一览这篇文章介绍几个最流行的机器学习算法。现在有很多机器学习算法,困难的是进行方法归类,这里我们介绍两种方法进行思考和分类这些算法。第一组算法是学习风格,第二组是在形式和功能上类似。 学习风格 一个算法基于问题建模有不同的方法,无论这个问题是基于经验或环境的交互,或者是基于我们需要输入的数据,学习风格是机器https://www.jdon.com/bigdata/a-tour-of-machine-learning-algorithms.html
7.图论与图学习(二):图算法腾讯云开发者社区我们将在第三篇文章中介绍图中的机器学习和图学习。 networkx 中的所有算法都可在这里找到:https://networkx.github.io/documentation/stable/reference/algorithms/index.html 我们只会介绍 networkx 中实现的最常见的基本算法。 一 寻路和图搜索算法 寻路算法是通过最小化跳(hop)的数量来寻找两个节点之间的最短路径https://cloud.tencent.com/developer/article/1481099
8.超详细算法岗的学习路线大总结!课程主页:最新2021年课程https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2021-spring.html 学习笔记:https://github.com/datawhalechina/leeml-notes 4. 书籍|《机器学习》 周志华的《机器学习》被大家亲切地称为“西瓜书”。这本书非常经典,讲述了机器学习核心数学理论和算法,适合有作为学校的教材或者中阶读者自学使用https://leetcode.cn/circle/discuss/SX3aa6/
9.吴师兄学算法五分钟学算法吴师兄学算法(www.cxyxiaowu.com)提供许多数据结构与算法学习的基础知识, 涵盖 LeetCode 题解、剑指 Offer 题解、数据结构等内容。https://www.cxyxiaowu.com/
10.算法数据结构体系学习班马士兵教育官网注意原“算法与数据结构基础班”已经过期。所有内容都被现在的“算法数据结构体系学习班”重新讲述,还增加了内容,增加了题目练习。原“算法与数据结构基础班”的所有内容,对应现在的“算法数据结构体系学习班”的1-23节。 注意原“算法与数据结构进阶班”已经过期。所有内容已经被现在的“算法数据结构体系学习班”和“https://www.mashibing.com/course/339
11.盘点机器学习的十大主流算法,看看你会哪个?机器学习作为现代人工智能的最重要的发展之一,是一门多领域交叉学科,包含概率论、统计学、逼近论、凸分析等多门学科,主要用于研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为。今天将盘点十个机器学习的主流算法,看看小伙伴会哪个? 1、线性回归 线性回归是机器学习最常见的算法,是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变https://www.fanyedu.com/content/4542.html
12.深度学习高手笔记卷1:基础算法本书通过扎实、详细的内容和清晰的结构,从算法理论、算法源码、实验结果等方面对深度学习算法进行分析和介绍。本书共三篇,第一篇主要介绍深度学习在计算机视觉方向的一些卷积神经网络,从基础骨干网络、轻量级 CNN、模型架构搜索 3 个方向展开,介绍计算机视觉方向的里程碑算法;第二篇主要介绍深度学习在自然语言处理方向的https://www.epubit.com/bookDetails?id=UB7d8623610d375
13.统计学习方法(豆瓣)—— 引自章节:第一篇 监督学习 算法2.2 (感知机学习算法的对偶形式) (3) 如果 y_i(\sum_{j=1}^N \alpha_j y_j x_j \dot x_i+b) \le 0, \alpha_i \leftarrow \alpha_i+\eta b \leftarrow b + \eta y_i (查看原文) https://book.douban.com/subject/10590856/
14.深度学习之算法(Algorithm)在讨论了损失函数后,已经将监督学习问题转化成最优化问题,现在就要考虑使用什么算法求解最优解,从而得到最优解情况下的模型参数,最优模型就基本得到了。 一、有哪些最优化算法 TensorFlow 有哪些最优化算法(优化器) image.png 二、算法的对比 然后参照莫烦大神的对比 https://www.jianshu.com/p/3f3ce11eeb85