算法和算法分析.ppt

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1、第一章绪论1.1什么是数据结构1.2基本概念和术语1.4算法和算法分析1.3抽象数据类型的表示与实现一、算法二、算法设计的要求三、算法效率的度量四、算法的存储空间需求1.4算法和算法分析1．有穷性2．确定性3．可行性4．有输入5．有输出一、算法算法（algorithm）：是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列，其中每一条指令表示一个或多个操作。一个算法还具有以下5个重要特性：1．有穷性对于任意一组合法输入值，在执行有穷步骤之后一定能结束，即：算法中的每个步骤都能在有限时间内完成；2．确定性对于每种情况下所应执行的操作，在算法中都有确切的规定，使算法

2、的执行者或阅读者都能明确其含义及如何执行。并且在任何条件下，算法都只有一条执行路径；3．可行性算法中的所有操作都必须足够基本，都可以通过已经实现的基本操作运算有限次实现之；4．有输入作为算法加工对象的量值，通常体现为算法中的一组变量。有些输入量需要在算法执行过程中输入，而有的算法表面上可以没有输入，实际上已被嵌入算法之中；5．有输出它是一组与“输入”与确定关系的量值，是算法进行信息加工后得到的结果，这种确定关系即为算法的功能。二、算法设计的原则设计算法时，通常应考虑达到以下目标：1．正确性2.可读性3．健壮性4．高效率与低存储量需求1．正确性首先，算法应当满足

3、以特定的“规格说明”方式给出的需求。其次，对算法是否“正确”的理解可以有以下四个层次：a．程序中不含语法错误；b．程序对于几组输入数据能够得出满足要求的结果；c．程序对于精心选择的、典型、苛刻且带有刁难性的几组输入数据能够得出满足要求的结果；通常以第c层意义的正确性作为衡量一个算法是否合格的标准。d．程序对于一切合法的输入数据都能得出满足要求的结果；2.可读性算法主要是为了人的阅读与交流，其次才是为计算机执行。因此算法应该易于人的理解；另一方面，晦涩难读的程序易于隐藏较多错误而难以调试；3．健壮性当输入的数据非法时，算法应当恰当地作出反映或进行相应处理，而不是

4、产生莫名奇妙的输出结果。并且，处理出错的方法不应是中断程序的执行，而应是返回一个表示错误或错误性质的值，以便在更高的抽象层次上进行处理。4．高效率与低存储量需求通常，效率指的是算法执行时间；存储量指的是算法执行过程中所需的最大存储空间。两者都与问题的规模有关。三、算法效率的度量通常有两种衡量算法效率的方法:事后统计法事前分析估算法缺点：1。必须执行程序2。其它因素掩盖算法本质和算法执行时间相关的因素：1．算法选用的策略2．问题的规模3．编写程序的语言4．编译程序产生的机器代码的质量5．计算机执行指令的速度一个特定算法的“运行工作量”的大小，只依赖于问题的规模（

5、通常用整数量n表示），或者说，它是问题规模的函数。一个算法是由控制结构（顺序、分支和循环三种）和原操作（指固有数据类型的操作）构成的，则算法时间取决于两者的综合效果。为了便于比较同一问题的不同算法，通常的做法是，从算法中选取一种对于所研究的问题（或算法类型）来说是基本操作的原操作，以该基本操作重复执行的次数作为算法的时间量度。假如，随着问题规模n的增长，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，则可记作：T(n)=O(f(n))称T(n)为算法的(渐近)时间复杂度如何估算算法的时间复杂度？算法=控制结构+原操作（固有数据类型的操作）算法的执行时间=原操作(i

6、)的执行次数×原操作(i)的执行时间算法的执行时间与原操作执行次数之和成正比从算法中选取一种对于所研究的问题来说是基本操作的原操作，以该基本操作在算法中重复执行的次数作为算法运行时间的衡量准则。语句频度是指的是该语句重复执行的次数。例一两个矩阵相乘voidmult(inta[],intb[],int&c[]){//以二维数组存储矩阵元素，c为a和b的乘积for(i=1;i<=n;++i)for(j=1;j<=n;++j){c[i,j]=0;for(k=1;k<=n;++k)c[i,j]+=a[i,k]*b[k,j];}//for}//mult基本操作:乘法操作

7、时间复杂度:O(n3)由于算法的时间复杂度考虑的只是对于问题规模n的增长率，在难以精确计算基本操作执行次数（语句频度）的情况下，只需要求出它关于n的增长率或阶即可。通常算法中基本操作重复执行的次数随问题的输入数据集不同而不同，对这类算法的分析，其一是计算算法的平均时间复杂度，其二是计算最坏情况下的时间复杂度。常用的时间复杂度有如下的关系：O(1)<=O(log2n)<=O(n)<=O(nlog2n)<=O(n2)<=O(2n)四、算法的存储空间需求算法的空间复杂度定义为:表示随着问题规模n的增大，算法运行所需存储量的增长率与g(n)的增长率相同。S(n)=O(

8、g(n))算法的存储量包括:1．输入数