tecplot90几个例子
Tecplot9.0用法简介
Tecplot9.0十分友好，用户打开后会看到如下的界面:
下面将用一些例子来讲解Tecplot的使用方法。
一、创建三维（3D）等高图
1、点击File菜单，选择New Layout。
2、顺次点击File/Load Datafile(s),在Tecplot的安装目录TEC90下顺次选择
Demo/plt/skirt.plt。
3、点击界面左上角的按钮。对弹出的消息框均点“确定”。
4、在界面左侧边栏中的工具按钮栏中，选择“定Z轴旋转”按钮（左起第二列倒数第
二个按钮），用鼠标单击图象将其拖动旋转180度，直至面向使用者。
5、在边栏左上方Zone Layers栏目中,去掉Mesh前的,选中Contour前的。在弹出的
Contour variable对话框中选择V4：P（N）。关闭对话框。
6、在Field菜单中点击Boundary Attributes项，在弹出的对话框中选择所有区域，然后将
Bndy Color设置为Black。
7、仍在Boundary Attributes窗口中选择Effects标签，将Lighting Effects设置为Gouraud。
关闭对话框。
最终结果如下：
二、用结构化排列的数据绘制等高图
1、点击菜单File，选择New Layout。
2、顺次点击File/Load Datafile(s),在Tecplot的安装目录TEC90下顺次选择Demo/plt/cylinder.plt。
3、在边栏左上方的Zone Layers处,去掉Mesh前的,选中Contour前的。在弹出的Contour variable对话框中选择V5：V（M/S）。关闭对话框。
4、在Field菜单中选择Contour项,点击Contour Attributes。选中zone 1,将Contour Plot Type 设置为Lines。选中zone 2,设置该项为Flood，选中zone 3，设置该项为Both Lines and Flood。
5、在Field菜单中依次选择Contour/Contour Levels，点击New Levels按钮。选中Min,Max,and Delta项，再设Minumum Level的值为-75；Maximum Level的值为75；Delta的值为15。点“OK”后关闭对话框。
6、在边栏中的工具按钮栏中，选择“调整”按钮（右起第一列自上第二个按钮），点击
y轴，移动光标至y轴顶端（光标将会变为竖直向下的箭头），此时按下鼠标左键拖动y 轴到y=10的位置。再在工具按钮中点击“选择”按钮。然后点击坐标轴选中整个图象。当光标显现为十字箭头时，按住鼠标左键将图象拖动到整个工作区的中央。
7、再在Field菜单中，顺次选择Contour/Contour Legend，然后选择Show Contour Legend。
选中Align Horizontal。关闭对话框。出现图例。
8、点击图例，按住鼠标左键将之拖动到合适的空白位置。
9、在左侧工具按钮栏中选“标记”按钮后，单击图象中的等高线既可标出其相应数值。最终结果如下：
三、创建有影等高图
1、点击菜单File，选择New Layout。
2、顺次点击File/Load Datafile(s),在Tecplot的安装目录TEC90下顺序选择Demo/plt/skirt.plt。
3、点击界面左上角的按钮。对弹出的消息框均点“确定”。。
4、在界面左侧的工具栏中，选择“定Z轴旋转”按钮（左起第二列倒数第二个按钮），用鼠标单击图象并且将其旋转180度，面向用户。
5、在边栏左上方的Zone Layers处,去掉Mesh前的,选中Contour前的。在弹出的Contour
variable对话框中选择V4：P（N）。关闭对话框。
Plot Type项设置为Flood。
8、在左侧边栏中的Zone Effects部分选中Translucency。
9、再点击Boundary标签，将Bndy Color设置为Black。关闭对话框。
最终结果如下：
四、创建切片图
1、点击菜单File，选择New Layout。
2、顺次点击File/Load Datafile,在Tecplot的安装目录TEC90下顺序选择Demo/plt/ijkortho.plt。
3、在边栏左上方的Zone Layers处,去掉Mesh前的。
4、在工具按钮栏中选中“切片”按钮，点击图片，创建切片一。选择v5:E作为等高值变量（Contour variable）。取出切片的缺省设置是以x轴常量为准的。
6、点击切片，按下鼠标左键拖动切片至大约z=2的位置。
8、点击切片，按下鼠标左键拖动切片至大约y=4的位置。
9、在图象上按住Shift键，同时鼠标左键单击图象，创建切片二。
10、输入一个整数n(n介于1－9之间)，将会在已有的两切片间创建n个切片（本例中
输入的是6）。
11、拖动切片一，或者按住Shift键同时拖动切片二。中间的切片会随之自动调整。
12、在Field菜单中点击3D Slice Details,然后选择“Other”标签。开启“Show boundary”
功能。
最终结果如下：
注：更多选择项讲解请参看Help菜单中的Keyboard Shortcuts或者是Field菜单中的3D Slice Details。
五、创建流线图
1、点击菜单File，选择New Layout。
2、顺次点击File/Load Datafile(s),在Tecplot的安装目录TEC90下顺序选择
Demo/plt/fetetra2.plt。
3、在边栏左上方的Zone Layers部分,去掉Mesh前的,选中Contour前的。在弹出的Contour variable对话框中选择V7：P（N）。关闭对话框。
4、在边栏中的Zone Effects部分，选中Translucency。
5、在Field菜单中点击Mesh Attributes，然后选中“Zone 2”。点击“Zone Show”按钮，选择“Deactivate”。
6、在工具按钮栏中选中“切片”按钮，点击图片，创建切片一。选择v5:E作为等高值
变量（Contour variable）。取出切片的缺省设置是以x轴的常量为准的。
7、在Field菜单中选择Streamtrace Placement。首先对于Vector Variables对话框，将U设置为v4：U(M/S),V设置为v5：V(M/S), W设置为v6：W(M/S)，然后在Streamtrace Placement对话框中将格式Format设置为Volume Rod，方向Direction设置为Both。关闭对话框。
8、在边栏的工具按钮栏中选择“流线”按钮（工具按钮栏中左起首列自上第四个按钮）。
用复合操作“Alt＋鼠标左键单击”在切片上的不同位置单击即可画出流线。如果想删除所画的流线，在“Alt＋鼠标左键单击”流线的同时按下Delete键即可。
9、在Field菜单中选择Streamtrace Details。点击Rod/Ribbon标签，设置宽度Width为0.05，
Rod Point为4。选中Show Mesh前的。将Shade Color改为Blue。
最终结果如下：
注：更多选择项讲解请参看Help菜单中的Keyboard Shortcuts或者是File菜单中的Streamtrace Details。
六、创建向量图
1、点击菜单File，选择New Layout。
2、顺次点击File/Load Datafile,在Tecplot的安装目录TEC90下顺序选择Demo/plt/velocity.plt。
3、在边栏左上方的Zone Layers部分,去掉Mesh前的,选中Vector前的。在弹出的Select
Variables对话框中设置U为V4：U/RFC，V为V5：V/RFC，点击OK。
4、在Field菜单中顺次选择Vector/V ector Attributes。点击Index Skip标签，选择Enter Skip，设置Iskip为2,Jskip为2，然后点OK。再将Line Thick设置为0.4％,V ect Color 设置为MultiColor。在Field菜单中顺次选择Contour/Contour Variables,设置为V10:V orticity。关闭对话框。
的值设置为0.2。关闭对话框。
6、在边栏中的工具按钮栏中选择“流线”按钮，在图象中的向量上点击画出流线。
最终结果如下：
1、点击菜单File，选择New Layout。
2、顺次点击File/Load Datafile,在Tecplot的安装目录TEC90下顺序选择Demo/plt/multizn.plt。
3、在边栏左上方的Zone Layers部分,去掉Mesh前的,选中Contour前的。在弹出的Contour variable对话框中选择V3：U（M/S）。关闭对话框。
4、在Field菜单中顺次选择Contour/Contour Attributes。选中所有区域并且将Cont PlotType 设为Both Lines and Flood，将Line Color设为Red。
5、点击Boudary标签，设置Bndy Clolor为Black，I-Indx Bndy为None。关闭对话框。
c语言经典算法
C语言的学习要从基础，100个经典的算法 题目：古典问题：有一对兔子，从出生后第3个月起每个月都生一对兔子，小兔子长到第三个月后每个月又生一对兔子，假如兔子都不死，问每个月的兔子总数为多少？ ________________________________________________________________ 程序分析：兔子的规律为数列1,1,2,3,5,8,13,21.... __________________________________________________________________ 程序源代码： main() { long f1,f2; int i; f1=f2=1; for(i=1;i<=20;i++) { printf("%12ld %12ld",f1,f2); if(i%2==0) printf("\n");/*控制输出，每行四个*/ f1=f1+f2;/*前两个月加起来赋值给第三个月*/ f2=f1+f2;/*前两个月加起来赋值给第三个月*/ } } 上题还可用一维数组处理，you try! 题目：判断101-200之间有多少个素数，并输出所有素数。 _________________________________________________________________ 程序分析：判断素数的方法：用一个数分别去除2到sqrt(这个数)，如果能被整除，则表明此数不是素数，反之是素数。 ___________________________________________________________________ 程序源代码： #include "math.h" main() { int m,i,k,h=0,leap=1; printf("\n"); for(m=101;m<=200;m++) { k=sqrt(m+1); for(i=2;i<=k;i++) if(m%i==0) {leap=0;break;} if(leap) {printf("%-4d",m);h++; if(h%10==0) printf("\n"); } leap=1; } printf("\nThe total is %d",h); } 题目：打印出所有的“水仙花数”，所谓“水仙花数”是指一个三位数，其各位数字立方和等于该数本身。例如：153是一个“水仙花数”，因为153=1的三次方＋5的三次方＋3的三次方。 __________________________________________________________________ 程序分析：利用for循环控制100-999个数，每个数分解出个位，十位，百位。 ___________________________________________________________________ 程序源代码：
贪心算法经典例题
贪心算法经典例题 发布日期：2009-1-8 浏览次数：1180 本资料需要注册并登录后才能下载！ ·用户名密码验证码找回密码·您还未注册？请注册 您的账户余额为元，余额已不足，请充值。 您的账户余额为元。此购买将从您的账户中扣除费用0.0元。 内容介绍>> 贪心算法经典例题 在求最优解问题的过程中，依据某种贪心标准，从问题的初始状态出发，直接去求每一步的最优解，通过若干次的贪心选择，最终得出整个问题的最优解，这种求解方法就是贪心算法。 从贪心算法的定义可以看出，贪心法并不是从整体上考虑问题，它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优解，而由问题自身的特性决定了该题运用贪心算法可以得到最优解。 我们看看下面的例子 例1 均分纸牌（NOIP2002tg） [问题描述] 有 N 堆纸牌，编号分别为 1，2，…, N。每堆上有若干张，但纸牌总数必为 N 的倍数。可以在任一堆上取若干张纸牌，然后移动。移牌规则为：在编号为 1 堆上取的纸牌，只能移到编号为 2 的堆上；在编号为 N 的堆上取的纸牌，只能移到编号为 N-1 的堆上；其他堆上取的纸牌，可以移到相邻左边或右边的堆上。现在要求找出一种移动方法，用最少的移动次数使每堆上纸牌数都一样多。例如 N=4，4 堆纸牌数分别为： ①9 ②8 ③17 ④ 6 移动3次可达到目的： 从③取 4 张牌放到④（9 8 13 10） -> 从③取 3 张牌放到②（9 11 10 10）-> 从②取 1 张牌放到①（10 10 10 10）。 [输入]：键盘输入文件名。 文件格式：N（N 堆纸牌，1 <= N <= 100） A1 A2 … An （N 堆纸牌，每堆纸牌初始数，l<= Ai <=10000） [输出]：输出至屏幕。格式为：所有堆均达到相等时的最少移动次数。 [输入输出样例] a.in： 4 9 8 17 6 屏慕显示：3 算法分析：设a[i]为第i堆纸牌的张数（0<=i<=n），v为均分后每堆纸牌的张数，s为最小移到次数。 我们用贪心法，按照从左到右的顺序移动纸牌。如第i堆(0 回溯法与分支限界法的分析与比较 摘要：通过对回溯法与分支限界法的简要介绍，进一步分析和比较这两种算法在求解问题时的差异，并通过具体的应用来说明两种算法的应用场景及侧重点。 关键词：回溯法分支限界法n后问题布线问题 1、引言 1.1回溯法 回溯法在问题的解空间树中，按深度优先策略，从根结点出发搜索解空间树。算法搜索至解空间树的任意一点时，先判断该结点是否包含问题的解。如果肯定不包含，则跳过对该结点为根的子树的搜索，逐层向其祖先结点回溯；否则，进入该子树，继续按深度优先策略搜索。这种以深度优先方式系统搜索问题解的算法称为回溯法。 1.2分支限界法 分支限界法是以广度优先或以最小耗费优先的方式搜索解空间树，在每一个活结点处，计算一个函数值，并根据函数值，从当前活结点表中选择一个最有利的结点作为扩展结点，使搜索朝着解空间上有最优解的分支推进，以便尽快地找出一个最优解，这种方法称为分支限界法。 2、回溯法的基本思想 用回溯法解问题时，应明确定义问题的解空间。问题的解空间至少应包含问题的一个解。之后还应将解空间很好的组织起来，使得能用回溯法方便的搜索整个解空间。在组织解空间时常用到两种典型的解空间树，即子集树和排列树。确定了解空间的组织结构后，回溯法从开始结点出发，以深度优先方式搜索整个解空间。这个开始结点成为活结点，同时也成为当前的扩展结点。在当前的扩展结点处，搜索向纵深方向移至一个新结点。这个新结点就成为新的活结点，并成为当前扩展结点。如果在当前的扩展结点处不能再向纵深方向移动，则当前扩展结点就成为死结点。此时，应往回移动至最近的一个活结点处，并使这个活结点成为当前的扩展结点。回溯法以这种工作方式递归的在解空间中搜索，直至找到所要求的解或解空间中已无活结点时为止。 3、分支限界法的基本思想 用分支限界法解问题时，同样也应明确定义问题的解空间。之后还应将解空间很好的组织起来。分支限界法也有两种组织解空间的方法，即队列式分支限界法和优先队列式分支限界法。两者的区别在于：队列式分支限界法按照队列先进先出的原则选取下一个节点为扩展节点，而优先队列式分支限界法按照优先队列 （1）一个零件加工过程，零件以20±5分的速率到达，到达后先由机床A加工，加工时间为16±5分，然后再由机床B加工，加工时间为15±10分，最后通过一个检验员检验，检验需要10±2分，其中5％的零件加工不合格，需要重新加工。试仿真40小时和生产2000个合格零件，估算机床的平均利用率。 试仿真40小时： generate 20,5 aaa queue 1 seize 1 depart 1 advance 16,5 release 1 queue 2 seize 2 depart 2 advance 15,10 release 2 queue 3 seize 3 depart 3 advance 10,2 release 3 transfer 0.05,bbb,aaa bbb terminate generate 60 terminate 1 start 40 生产2000个合格产品: generate 20,5 aaa queue 1 seize 1 depart 1 advance 16,5 release 1 queue 2 seize 2 depart 2 advance 15,10 release 2 queue 3 seize 3 depart 3 advance 10,2 release 3 transfer 0.05,bbb,aaa bbb terminate 1 start 2000 （2）一个售后服务电话系统有20部电话，服务请求电话以20±15 秒的速率到达，当 电话占用时服务请求者过6±4分钟重拨，每个电话持续5±4分钟，仿真24小时，估算完 成一个服务电话的平均时间。 若系统的初始条件是：仿真开始时，已有12部电话正在服务，剩余服务时间为4±3 分钟。 str storage 20 generate 20,15 queue 1 transfer both,acc,agn acc enter str advance 300,240 leave str depart 1 terminate agn advance 360,240 transfer both,acc,agn generate ,,,12 enter str,1 advance 240,180 leave str terminate generate 3600 terminate 1 start 24 看懂一个程序，分三步：1、流程；2、每个语句的功能；3、试数； 小程序：1、尝试编程去解决他；2、看答案；3、修改程序，不同的输出结果； 4、照答案去敲； 5、调试错误； 6、不看答案，自己把答案敲出来； 7、实在不会就背会。。。。。周而复始，反复的敲。。。。。 【程序1】 题目：有1、2、3、4个数字，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？都是多少？ ============================================================== 【程序2】 题目：企业发放的奖金根据利润提成。利润(I)低于或等于10万元时，奖金可提10%；利润高 于10万元，低于20万元时，低于10万元的部分按10%提成，高于10万元的部分，可可提 成7.5%；20万到40万之间时，高于20万元的部分，可提成5%；40万到60万之间时高于 40万元的部分，可提成3%；60万到100万之间时，高于60万元的部分，可提成1.5%，高于 100万元时，超过100万元的部分按1%提成，从键盘输入当月利润I，求应发放奖金总数？ ============================================================== 【程序3】 题目：一个整数，它加上100后是一个完全平方数，再加上168又是一个完全平方数，请问该数是多少？============================================================== 【程序4】 题目：输入某年某月某日，判断这一天是这一年的第几天？ ============================================================== 【程序5】 题目：输入三个整数x,y,z，请把这三个数由小到大输出。 ============================================================== 【程序6】 题目：用*号输出字母C的图案。 ============================================================== 【程序7】 题目：输出特殊图案，请在c环境中运行，看一看，Very Beautiful! ============================================================== 【程序8】 题目：输出9*9口诀。 ============================================================== 【程序9】 题目：要求输出国际象棋棋盘。 ============================================================== 【程序10】 题目：打印楼梯，同时在楼梯上方打印两个笑脸。 -------------------------------------------------------------------------------- 【程序11】 题目：古典问题：有一对兔子，从出生后第3个月起每个月都生一对兔子，小兔子长到第三个月 后每个月又生一对兔子，假如兔子都不死，问每个月的兔子总数为多少？ ============================================================== 算法设计与分析试卷 一、填空题（20分，每空2分） 1、算法的性质包括输入、输出、确定性、有限性。 2、动态规划算法的基本思想就将待求问题分解成若干个子问题、先求解子问题，然后 从这些子问题的解得到原问题的解。 3、设计动态规划算法的4个步骤： （1）找出最优解的性质，并刻画其结构特征。 （2）递归地定义最优值。 （3）以自底向上的方式计算出最优值。 （4）根据计算最优值得到的信息，构造最优解。 4、流水作业调度问题的johnson算法： （1）令N1={i|ai 动态规划法、回溯法解0-1背包问题 2012级计科庞佳奇 一、问题描述与分析 1.动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题。在这类问题中，可能会 有许多可行解。每一个解都对应于一个值，我们希望找到具有最优值的解。动态规划算法与分治法类似，其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解。与分治法不同的是，适合于用动态规划求解的问题，经分解得到子问题往往不是互相独立的。若用分治法来解这类问题，则分解得到的子问题数目太多，有些子问题被重复计算了很多次。如果我们能够保存已解决的子问题的答案，而在需要时再找出已求得的答案，这样就可以避免大量的重复计算，节省时间。我们可以用一个表来记录所有已解的子问题的答案。 不管该子问题以后是否被用到，只要它被计算过，就将其结果填入表中。这就是动态规划法的基本思路。具体的动态规划算法多种多样，但它们具有相同的填表格式。 多阶段决策问题中，各个阶段采取的决策，一般来说是与时间有关的，决策依赖于当前状态，又随即引起状态的转移，一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的，故有“动态”的含义，称这种解决多阶段决策最优化问题的方法为动态规划方法。任何思想方法都有一定的局限性，超出了特定条件，它就失去了作用。同样，动态规划也并不是万能的。适用动态规划的问题必须满足最优化原理和无后效性。1.最优化原理（最优子结构性质）最优化原理可这样阐述：一个最优化策略具有这样的性质，不论过去状态和决策如何，对前面的决策所形成的状态而言，余下的诸决策必须构成最优策略。简而言之，一个最优化策略的子策略总是最优的。一个问题满足最优化原理又称其具有最优子结构性质。2.无后效性将各阶段按照一定的次序排列好之后，对于某个给定的阶段状态，它以前各阶段的状态无法直接影响它未来的决策，而只能通过当前的这个状态。换句话说，每个状态都是过去历史的一个完整总结。这就是无后向性，又称为无后效性。3.子问题的重叠性动态规划将原来具有指数级时间复杂度的搜索算法改进成了具有多项式时间复杂度的算法。其中的关键在于解决冗余，这是动态规划算法的根本目的。动态规划实质上是一种以空间换时间的技术，它在实现的过程中，不得不存储产生过程中的各种状态，所以它的空间复杂度要大于其它的算法。 01背包是在M件物品取出若干件放在空间为W的背包里，每件物品的体积为W1，W2……Wn，与之相对应的价值为P1,P2……Pn。求出获得最大价值的方案。 2.回溯法（探索与回溯法）是一种选优搜索法，按选优条件向前搜索，以达到目 标。但当探索到某一步时，发现原先选择并不优或达不到目标，就退回一步重新选择，这种走不通就退回再走的技术为回溯法，而满足回溯条件的某个状态的点称为“回溯点”。 在包含问题的所有解的解空间树中，按照深度优先搜索的策略，从根结点出发深度探索解空间树。当探索到某一结点时，要先判断该结点是否包含问题的解，如果包含，就从该结点出发继续探索下去，如果该结点不包含问题的解，则逐层向其祖先结点回溯。（其实回溯法就是对隐式图的深度优先搜索算法）。若用回溯法求问题的所有解时，要回溯到根，且根结点的所有可行的子树都要已被搜索遍才结束。 2008-02-18 18:48 【程序1】 题目：有1、2、3、4个数字，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？都是多少？ 1.程序分析：可填在百位、十位、个位的数字都是1、2、3、4。组成所有的排列后再去 掉不满足条件的排列。 2.程序源代码： main() { int i,j,k; printf("\n"); for(i=1;i<5;i++) ／*以下为三重循环*/ for(j=1;j<5;j++) for (k=1;k<5;k++) { if (i!=k&&i!=j&&j!=k) /*确保i、j、k三位互不相同*/ printf("%d,%d,%d\n",i,j,k); } } ============================================================== 【程序2】 题目：企业发放的奖金根据利润提成。利润(I)低于或等于10万元时，奖金可提10%；利润高 于10万元，低于20万元时，低于10万元的部分按10%提成，高于10万元的部分，可可提 成7.5%；20万到40万之间时，高于20万元的部分，可提成5%；40万到60万之间时高于 40万元的部分，可提成3%；60万到100万之间时，高于60万元的部分，可提成1.5%，高于 100万元时，超过100万元的部分按1%提成，从键盘输入当月利润I，求应发放奖金总数？ 1.程序分析：请利用数轴来分界，定位。注意定义时需把奖金定义成长整型。 2.程序源代码： main() { long int i; int bonus1,bonus2,bonus4,bonus6,bonus10,bonus; scanf("%ld",&i); bonus1=100000*0.1;bonus2=bonus1+100000*0.75; bonus4=bonus2+200000*0.5; bonus6=bonus4+200000*0.3; bonus10=bonus6+400000*0.15; if(i<=100000) 贪心算法概论 贪心算法一般来说是解决“最优问题”，具有编程简单、运行效率高、空间 复杂度低等特点。是信息学竞赛中的一个有为武器，受到广大同学们的青睐。本 讲就贪心算法的特点作些概念上的总结。 一、贪心算法与简单枚举和动态规划的运行方式比较 贪心算法一般是求“最优解”这类问题的。最优解问题可描述为：有n个输入，它的解是由这n 个输入的某个子集组成，并且这个子集必须满足事先给定的条 件。这个条件称为约束条件。而把满足约束条件的子集称为该问题的可行解。这 些可行解可能有多个。为了衡量可行解的优劣，事先给了一个关于可行解的函数，称为目标函数。目标函数最大（或最小）的可行解，称为最优解。 a)求“最优解”最原始的方法为搜索枚举方案法（一般为回溯法）。 除了极简单的问题，一般用深度优先搜索或宽度优先搜索。通常优化方法为利用约束条件进行可行性判断剪枝；或利用目标函数下界（或上界），根据当前最 优解进行分枝定界。 b)其次现今竞赛中用的比较普遍的动态规划（需要满足阶段无后效性原则）。 动态规划主要是利用最最优子问题的确定性，从后向前（即从小规模向大规模）得到当前最优策略，从而避免了重复的搜索。 举例说明：求多段图的最短路径。 在图（1）中，我们省略了各线段的长度。 如果用回溯法，搜索树大致如下： 显然，上面的搜索有大量重复性工作。比如节点8、9、10到11的最短路分别被调用了9次，从节点5、6、7到节点11也分别搜索了3次。 如果先算出节点8、9、10到11的最短路，由于它与前面的点无关，因此最优值确定下来，再用它们求定节点5、6、7 到节点11 的最短路径。同理，再用节 点5、6、7 的最优值，来求节点2、3、4 优值。最后从节点2、3、4 推出1 到 11的最优值。显然复杂度大为降低。 当然，如果本题把简单搜索改为搜索＋记忆化的方法，则就是得能动态规划的原理，本质上就是动态规划，只是实现的方法不同与传统的表格操作法。搜索＋记忆化算法有其特有的特点，以后再讨论。 c)贪心算法则不同，它不是建立在枚举方案的基础上的。它从前向后，根据当前情况，“贪心地”决定出下一步，从而一步一步直接走下去，最终得到解。 假如上面的例子中，我们定下这样的贪心策略：节点号k%3= =1。则有图3： 应用数学学院信息安全专业班学号姓名 实验题目回溯算法 实验评分表 实验报告 一、实验目的与要求 1、理解回溯算法的基本思想； 2、掌握回溯算法求解问题的基本步骤； 3、了解回溯算法效率的分析方法。 二、实验内容 【实验内容】 最小重量机器设计问题：设某一个机器有n个部件组成，每个部件都可以m个不同供应商处购买，假设已知表示从j个供应商购买第i个部件的重量，表示从j个供应商购买第i个部件的价格，试用回溯法求出一个或多个总价格不超过c且重量最小的机器部件购买方案。 【回溯法解题步骤】 1、确定该问题的解向量及解空间树； 2、对解空间树进行深度优先搜索； 3、再根据约束条件（总价格不能超过c）和目标函数（机器重量最小）在搜索过程中剪去多余的分支。 4、达到叶结点时记录下当前最优解。 5、实验数据n,m, ] ][ [j i w,] ][ [j i c的值由自己假设。 三、算法思想和实现【实现代码】 【实验数据】 假设机器有3个部件，每个部件可由3个供应商提供（n=3，m=3）。总价不超过7（c<=7）。 部件重量表： 部件价格表： 【运行结果】 实验结果：选择供应商1的部件1、供应商1的部件2、供应商3的部件3，有最小重量机器的重量为4，总价钱为6。 四、问题与讨论 影响回溯法效率的因素有哪些？ 答：影响回溯法效率的因素主要有以下这五点： 1、产生x[k]的时间； 2、满足显约束得x[k]值的个数； 3、计算约束函数constraint的时间； 4、计算上界函数bound的时间； 5、满足约束函数和上界函数约束的所有x[k]的个数。 五、总结 这次实验的内容都很有代表性，通过上机操作实践与对问题的思考，让我更深层地领悟到了回溯算法的思想。 回溯算法的基本思路并不难理解，简单来说就是：从一条路往前走，能进则进，不能进则退回来，换一条路再试。回溯法的基本做法是深度优先搜索，是一种组织得井井 安徽大学2010-2011学年第1学期《算法分析与设计》 期末试题 押宝 （内部交流，非考试试题，学生自发交流创作，版权归作者testfudan@https://www.sodocs.net/doc/3a17401462.html, 所有） 一、选择题(单选)(10*2’=20’) 1. 选择正确的组合对于 2112n +=( ) ①2()o n ② 2()O n ③2()n θ ④2()n Ω ⑤ 2()n ω A. ①③④ B. ②③④ C.③④⑤ D. ①⑤ 2. ①21()()n i i O n O n ==∑ ②2()()n O n O n = ③(log )()O n O n ? ④ 2.99993 ()n O n = ⑤2/lo g ()n n n ω=其中正确的有（ ） A ．5组 B.4组 C.3组 D.没有正确的 3. 2/102n n +=（ ） A. 2()O n B.(2)n O C.2(2)n n O + D.2 ()o n 4. 211/n += ( )（我认为是比较不错的一道题，考试可能会出现相同的方法，用极限定义来做，最后一节课老师也讲过类似的方法） A. ()O n B.()o n C.()n Ω D.(1)O 5. 310lo g n = ( ) A.(log )O n n B. (log )O n C. 3()O n D. lo g ()n O n 6. 认真完成课后习题P5面的算法分析题1-6，里面也有我不会做的，可是有谁愿意讨论？ 如果能够把以上的题目都能做对，应该就是掌握了。给自己一个奖励吧！答案(如有问题，联系我吧)：1-5：BBBDB 6.做出来对对答案吧。 二、填空题 1.()2(/2)T n T n n =+????的一个渐进上界为 （答案：(log )O n n ，用迭代法） 2.()(/3)(2/3)()T n T n T n O n =++的一个渐进上界为 （答案：(log )O n n ，用递归树求解，不会的赶快看） 3.()9(/3)T n T n n =+的一个渐进紧致界为 （答案：2 ()n θ，采用迭代法或者采用主方法，不会的赶快看） 算法分析与设计实验报告第五次附加实验 附录： 完整代码（回溯法） //0-1背包问题回溯法求解 #include Typew c; //背包容量 int n; //物品数 Typew *w; //物品重量数组| Typep *p; //物品价值数组 Typew cw; //当前重量 Typep cp; //当前价值 Typep bestp; //当前最后价值 }; template Electrode { { Name="source" Voltage=0 } { Name="drain" Voltage=0 } { Name="gate" Voltage=0 } { Name="sub_con" Voltage=0 } } File { Grid = "@grid@" Doping = "@doping@" # Parameter = "@parameter@" Output = "@log@" Plot = "@dat@" Current = "@plot@" } Physics { EffectiveIntrinsicDensity( Nobandgapnarrowing ) Recombination( SRH ) } Physics (Material=Silicon) { Mobility( DopingDependent HighFieldsat Enormal ) EffectiveIntrinsicDensity( OldSlotboom NoFermi ) Recombination( SRH(DopingDep) ) Temperature=300 } Plot { ElectrostaticPotential eTrappedCharge hTrappedCharge eDensity hDensity eCurrent/Vector hCurrent/Vector ElectricField SpaceCharge SRH RadiationGeneration eMobility hMobility SurfaceRecombination Doping DonorConcentration AcceptorConcentration } 从贪心算法的定义可以看出，贪心法并不是从整体上考虑问题，它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优解，而由问题自身的特性决定了该题运用贪心算法可以得到最优解。 我们看看下面的例子 例1 均分纸牌（NOIP2002tg） [问题描述] 有 N 堆纸牌，编号分别为 1，2，…, N。每堆上有若干张，但纸牌总数必为 N 的倍数。可以在任一堆上取若干张纸牌，然后移动。移牌规则为：在编号为 1 堆上取的纸牌，只能移到编号为 2 的堆上；在编号为 N 的堆上取的纸牌，只能移到编号为 N-1 的堆上；其他堆上取的纸牌，可以移到相邻左边或右边的堆上。现在要求找出一种移动方法，用最少的移动次数使每堆上纸牌数都一样多。例如 N=4，4 堆纸牌数分别为： ①9 ②8 ③17 ④6 移动3次可达到目的： 从③取 4 张牌放到④（9 8 13 10） -> 从③取 3 张牌放到②（9 11 10 10）-> 从②取 1 张牌放到①（10 10 10 10）。 [输入]：键盘输入文件名。 文件格式：N（N 堆纸牌，1 <= N <= 100） A1 A2 … An （N 堆纸牌，每堆纸牌初始数，l<= Ai <=10000） [输出]：输出至屏幕。格式为：所有堆均达到相等时的最少移动次数。 [输入输出样例] ： 4 9 8 17 6 屏慕显示：3 算法分析：设a[i]为第i堆纸牌的张数（0<=i<=n），v为均分后每堆纸牌的张数，s为最小移到次数。 我们用贪心法，按照从左到右的顺序移动纸牌。如第i堆(0 《算法分析与设计》期末复习题 一、选择题 1.算法必须具备输入、输出和（ D ）等4个特性。 A．可行性和安全性 B．确定性和易读性 C．有穷性和安全性 D．有穷性和确定性 2.算法分析中，记号O表示（ B ），记号Ω表示（ A ） A.渐进下界 B.渐进上界 C.非紧上界 D.紧渐进界 3.假设某算法在输入规模为n时的计算时间为T(n)=3*2^n。在某台计算机上实现并 完成概算法的时间为t秒。现有另一台计算机，其运行速度为第一台的64倍，那么在这台新机器上用同一算法在t秒内能解输入规模为多大的问题？（ B ）解题方法：3*2^n*64=3*2^x A．n+8 B．n+6 C．n+7 D．n+5 4.设问题规模为N时，某递归算法的时间复杂度记为T(N)，已知T(1)=1， T(N)=2T(N/2)+N/2，用O表示的时间复杂度为（ C ）。 A．O(logN) B．O(N) C．O(NlogN) D．O(N2logN) 5.直接或间接调用自身的算法称为（ B ）。 A．贪心算法 B．递归算法 C．迭代算法 D．回溯法 6.Fibonacci数列中，第4个和第11个数分别是（ D ）。 A．5，89 B．3，89 C．5，144 D．3，144 7.在有8个顶点的凸多边形的三角剖分中，恰有（ B ）。 A．6条弦和7个三角形 B．5条弦和6个三角形 C．6条弦和6个三角形 D．5条弦和5个三角形 8.一个问题可用动态规划算法或贪心算法求解的关键特征是问题的（ B ）。 A．重叠子问题 B．最优子结构性质 C．贪心选择性质 D．定义最优解 9.下列哪个问题不用贪心法求解（ C ）。 A．哈夫曼编码问题 B．单源最短路径问题 C．最大团问题 D．最小生成树问题 10.下列算法中通常以自底向上的方式求解最优解的是（ B ）。 A．备忘录法 B．动态规划法 C．贪心法 D．回溯法 11.下列算法中不能解决0/1背包问题的是（ A ）。 A．贪心法 B．动态规划 C．回溯法 D．分支限界法 12.下列哪个问题可以用贪心算法求解（ D ）。 算法分析与设计实验报告第七次附加实验 } } 测试结果 当输入图如下时： 当输入图如下时： 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 当输入图如下时： 1 2 3 4 5 附录： 完整代码（回溯法） //最大团问题回溯法求解 #include cout<<"最大团：（"; for(int i=1;i 活动安排 public static int greedySelector(int [] s, int [] f, boolean a[]) { //s[]开始时间f[]结束时间 int n=s.length-1; a[1]=true; int j=1; int count=1; for (int i=2;i<=n;i++) { if (s[i]>=f[j]) { a[i]=true; j=i; count++; } else a[i]=false; } return count; } 背包问题 void Knapsack(int n,float M,float v[],float w[],float x[]) { Sort(n,v,w); //以每种物品单位重量的价值Vi/Wi从大到小排序 int i; for (i=1;i<=n;i++) x[i]=0; float c=M; for (i=1;i<=n;i++) { if (w[i]>c) break; x[i]=1; c-=w[i]; } if (i<=n) x[i]=c/w[i]; //允许放入一个物品的一部分 } 最优装载 void Loading(int x[], T ype w[], T ype c, int n) { int *t = new int [n+1]; //t[i]要存的是w[j]中重量从小到大的数组下标Sort(w, t, n); //按货箱重量排序 for (int i = 1; i <= n; i++) x[i] = 0; //O(n) for (int i = 1; i <= n && w[t[i]] <= c; i++) {x[t[i]] = 1; c -= w[t[i]];} //调整剩余空间 } 单源最短路径Dijiksra template 第一章系统仿真与GPSS 系统仿真是利用系统模型的试验方法来研究现有的或计划的或设计的系统的有效性、合理性或经济性的过程。仿真技术涉及到管理工程、系统工程、信息技术、控制理论、统计学、计算方法和计算机科学与技术等众多学科和领域的知识与应用，并随着这些学科领域的发展而不断发展和完善。 1.1基本概念 1.系统与元素 系统：系统是一个整体，由相互联系和相互依存的事物组成，它的范围由研究者根据所要解决问题的复杂性而定。 元素：也称为实体，即组成系统的基本事物。 在定义一个系统时，首先要确定系统的边界。边界确定了系统的范围，边界以外对系统的作用称为系统的输入，系统对边界以外的环境的作用称为系统的输出。 尽管系统千差万别，但人们总结出描述系统的三个要素，即实体、属性和活动。实体确定了系统的构成，属性描述每一实体的特征；活动表示了实体的行为以及它们之间的联系或作用。 例如：一个理发馆可以定义为一个管理系统。构成理发馆系统的元素为理发师和顾客。理发师与顾客相互联系而又相互依存，组成一个统一的整体。理发师与顾客存在着服务与被服务的关系，同时理发师和顾客的存在不可或缺。 现实中的系统千差万别，常见的分类方式有以下3种： 1.静态（static）和动态（dynamic）：静态系统与时间没有关系，但在动态系统中，时间却扮演着不可或缺的角色。在绪论中介绍的蒲丰投针问题就属于静态系统的仿真，而第2章和第3章描述的理发馆系统则属于动态系统。GPSS/JA V A就是为动态系统建立计算机模型的，因此，本书的主要研究动态模型。 2.连续（continuous）与离散（discrete）：在连续系统中，系统状态随时间连续变化，例如水库蓄水、放水以及出现降水和蒸发时水位的变化等。我国发射的“嫦娥1号”探月飞船在发射过程中和绕月飞行过程中的状态也是时刻变化的，它也属于连续系统。在离散模型中，系统的状态仅在离散的时间点上发生变化，例如在制造系统中，零件会在特定的时间到达和离开，机器会在特定的时间出现故障及被维修，工人也会在特定的时间开始休息。由于在管理系统在大多数情况下都属于离散系统，本书主要研究离散系统。 3.确定（deterministic）与随机（stochastic）：如果一个系统的输出完全取决于系统的输入，那么这个系统就是确定系统，也就是说，没有随机输入的模型为确定模型，严格预约时间与固定服务时间的运作过程即属此类。如果一个系统中包含随机因素，那么这个系统就是随机系统，例如在银行系统中，顾客的到达时间与服务时间都是随机变化的。在管理系统中，很多事情的发生都具有随机性，不确定性，往往以概率的形式出现。本书主要研究随机系统。 2. 排队系统 日常生活中存在大量有形和无形的排队或拥挤现象，如旅客购票排队，市内电话占线等现象。排队论起源于20世纪初的电话通话。1909—1920年丹麦数学家、电气工程师爱尔朗（A.K.Erlang）用概率论方法研究电话通话问题，从而开创了这门应用数学学科，并为这门学科建立许多基本原则。 排队论(queueing theory), 或称随机服务系统理论, 是通过对服务对象到来及服务时间的统计研究，得出这些数量指标（等待时间、排队长度、忙期长短等）的统计规律，然后根据这些规律来改进服务系统的结构或重新组织被服务对象，使得服务系统既能满足服务对回溯法与分支限界法的分析与比较
GPSS实验
C语言经典算法100例题目
算法习题
算法分析与程序设计动态规划及回溯法解背包问题
C语言经典算法100例(1---30)
贪心算法概论
算法设计与分析：回溯法-实验报告
算法分析与设计期末模拟试题
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最新《算法分析与设计》期末考试复习题纲(完整版)
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贪心算法经典问题：活动安排,背包问题,最优装载,单源最短路径 Dijiksra,找零钱问题,多机调度
第一章 系统仿真与GPSS