最大子段和算法

最大子段和算法
最大子段和算法

最大子段和n3算法

1. int MaxSubseqSum1( int A[], int N )

2. { int ThisSum, MaxSum = 0;

3. int i, j, k;

4. for( i = 0; i < N; i++ ) { /* i是子列左端位置*/

5. for( j = i; j < N; j++ ) { /* j是子列右端位置*/

6. ThisSum = 0; /* ThisSum是从A[i]到A[j]的子列和*/

7. for( k = i; k <= j; k++ )

8. ThisSum += A[k];

9. if( ThisSum > MaxSum ) /* 如果刚得到的这个子列和更大*/

10. MaxSum = ThisSum; /* 则更新结果*/

11. } /* j循环结束*/

12. } /* i循环结束*/

13. return MaxSum;

14. }

最大子段和n2算法

int MaxSubseqSum2( int A[], int N )

{ int ThisSum, MaxSum = 0;

int i, j;

for( i = 0; i < N; i++ ) { /* i是子列左端位置*/

ThisSum = 0; /* ThisSum是从A[i]到A[j]的子列和*/

for( j = i; j < N; j++ ) { /* j是子列右端位置*/

ThisSum += A[j]; /*对于相同的i,不同的j,只要在j-1次循环的基础上累加1项即可*/

if( ThisSum > MaxSum ) /* 如果刚得到的这个子列和更大*/

MaxSum = ThisSum; /* 则更新结果*/

} /* j循环结束*/

} /* i循环结束*/

return MaxSum;

}

最大子段和nlongn算法(分治)

int maxSum(int a[],int left, int right)

{

int sum = 0;

if(left == right) //如果序列长度为1,直接求解

{

if(a[left] > 0) sum = a[left];

else sum = 0;

}

else

{

int center = (left + right) / 2; //划分

int leftsum = maxSum(a,left,center); //对应情况1,递归求解

int rightsum = maxSum(a, center + 1, right);//对应情况2,递归求解

int s1 = 0;

int lefts = 0;

for(int i = center; i >= left; i--) //求解s1

{

lefts += a[i];

if(lefts > s1) s1 = lefts; //左边最大值放在s1

}

int s2 = 0;

int rights = 0;

for(int j = center + 1; j <= right; j++)//求解s2

{

rights += a[j];

if(rights > s2) s2 =rights;

}

sum = s1 + s2; //计算第3钟情况的最大子段和

if(sum < leftsum) sum = leftsum; //合并,在sum、leftsum、rightsum中取最大值

if(sum < rightsum) sum = rightsum;

}

return sum;

}

最大子段和动态规划算法

int DY_Sum(int a[],int n)

{

int sum = 0;

int *b = (int *) malloc(n * sizeof(int)); //动态为数组分配空间

b[0] = a[0];

for(int i = 1; i < n; i++)

{

if(b[i-1] > 0)

b[i] = b[i - 1] + a[i];

else

b[i] = a[i];

}

for(int j = 0; j < n; j++)

{

if(b[j] > sum)

sum = b[j];

}

delete []b; //释放内存

return sum;

}

#include

#include

#include

using namespace std;

#define MAX 10000

int BF_Sum(int a[],int n)

{

int max=0;

int sum=0;

int i,j;

for (i=0;i

{

sum=a[i];

for(j=i+1;j

{

if(sum>=max)

{

max=sum;

}

sum+=a[j];

}

}

return max;

}

int maxSum1(int a[],int left, int right)

{

int sum = 0;

if(left == right) //如果序列长度为1,直接求解

{

if(a[left] > 0) sum = a[left];

else sum = 0;

}

else

{

int center = (left + right) / 2; //划分

int leftsum = maxSum1(a,left,center); //对应情况1,递归求解

int rightsum = maxSum1(a, center + 1, right);//对应情况2,递归求解

int s1 = 0;

int lefts = 0;

for(int i = center; i >= left; i--) //求解s1

{

lefts += a[i];

if(lefts > s1) s1 = lefts; //左边最大值放在s1

}

int s2 = 0;

int rights = 0;

for(int j = center + 1; j <= right; j++)//求解s2

{

rights += a[j];

if(rights > s2) s2 =rights;

}

sum = s1 + s2; //计算第3钟情况的最大子段和

if(sum < leftsum) sum = leftsum; //合并,在sum、leftsum、rightsum中取最大值

if(sum < rightsum) sum = rightsum;

}

return sum;

}

int DY_Sum(int a[],int n)

{

int sum = 0;

int *b = (int *) malloc(n * sizeof(int)); //动态为数组分配空间

b[0] = a[0];

for(int i = 1; i < n; i++)

{

if(b[i-1] > 0)

b[i] = b[i - 1] + a[i];

else

b[i] = a[i];

}

for(int j = 0; j < n; j++)

{

if(b[j] > sum)

sum = b[j];

}

delete []b; //释放内存

return sum;

}

int main()

{

int num[MAX];

int i;

const int n = 40;

LARGE_INTEGER begin,end,frequency;

QueryPerformanceFrequency(&frequency);

//生成随机序列

cout<<"生成随机序列:";

srand(time(0));

for(int i = 0; i < n; i++)

{

if(rand() % 2 == 0)

num[i] = rand();

else

num[i] = (-1) * rand();

if(n < 100)

cout<

}

cout<

//蛮力法//

cout<<"\n蛮力法:"<

cout<"最大字段和:";

QueryPerformanceCounter(&begin);

cout<

QueryPerformanceCounter(&end);

cout<<"时间:"

<<(double)(end.QuadPart - begin.QuadPart) / frequency.QuadPart

<<"s"<

cout<<"\n分治法:"<

cout<"最大字段和:";

QueryPerformanceCounter(&begin);

cout<

QueryPerformanceCounter(&end);

cout<<"时间:"

<<(double)(end.QuadPart - begin.QuadPart) / frequency.QuadPart

<<"s"<

cout<<"\n动态规划法:"<

cout<"最大字段和:";

QueryPerformanceCounter(&begin);

cout<

QueryPerformanceCounter(&end);

cout<<"时间:"

<<(double)(end.QuadPart - begin.QuadPart) / frequency.QuadPart

<<"s"<

system("pause");

return 0;

}

算法分析与设计 实验三 最大子段和问题

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 ( 201 — 201 学年 第 1 学期 ) 课程名称:算法分析与设计 开课实验室: 年 月 日 一、上机目的及内容 1.上机内容 给定有n 个整数(可能有负整数)组成的序列(a 1,a 2,…,a n ),求改序列形如 ∑=j k k a 1 的子段和的 最大值,当所有整数均为负整数时,其最大子段和为0。 2.上机目的 (1)复习数据结构课程的相关知识,实现课程间的平滑过渡; (2)掌握并应用算法的数学分析和后验分析方法; (3)理解这样一个观点:不同的算法能够解决相同的问题,这些算法的解题思路不同,复杂程度不同,解题效率也不同。 二、实验原理及基本技术路线图(方框原理图或程序流程图) (1)分别用穷举法、分治法和动态规划法设计最大子段和问题的算法; (2)对所设计的算法采用大O 符号进行时间复杂性分析; (3)上机实现算法,并用计数法和计时法分别测算算法的运行时间; (4)通过分析对比,得出自己的结论。 穷举法是用一个二维数组将从i 到j 的和都记录下来,再比较各元素的大小,时间复杂性为O (n 2),分治法的设计思想是不断将问题为子问题,然后求解子问题,最后对解进行合并,时间复杂性为O(nlog n ),动态规划法的设计思想是将问题划分为若干个子问题,时间复杂度为O(n)。

分治法流程图:

穷举法流程图: 动态规划法流程图: 三、所用仪器、材料(设备名称、型号、规格等或使用软件) 1台PC 及VISUAL C++6.0软件

四、实验方法、步骤(或:程序代码或操作过程) 程序代码: //穷举法 #include void main() { int i,j,n; int num[100],a[100],max; printf("\t\t\t 最大子段和问题(穷举法)\n\n"); printf("请输入所要求最大字段和整数的个数:\n"); scanf("%d",&n); printf("请分别输入这%d个整数的值:\n",n); for(i=0;i int MaxSum(int a[],int left,int right) { int sum=0; if (left==right) {

算法练习题-分章节-带答案

算法练习题-分章节-带答案

算法练习题---算法概述 一、选择题 1、下面关于算法的描述,正确的是() A、一个算法只能有一个输入 B、算法只能用框图来表示 C、一个算法的执行步骤可以是无限的 D、一个完整的算法,不管用什么方法来表示,都至少有一个输出结果 2、一位爱好程序设计的同学,想通过程序设计解决“韩信点兵”的问题,他制定的如下工作过程中,更恰当的是() A、设计算法,编写程序,提出问题,运行程序,得到答案 B、分析问题,编写程序,设计算法,运行程序,得到答案 C、分析问题,设计算法,编写程序,运行程序,得到答案 D、设计算法,提出问题,编写程序,运行程序,得到答案 3、下面说法正确的是() A、算法+数据结构=程序 B、算法就是程序 C、数据结构就是程序 D、算法包括数据结构 4、衡量一个算法好坏的标准是()。 A、运行速度快 B、占用空间少 C、时间复杂度低 D、代码短 5、解决一个问题通常有多种方法。若说一个算法“有效”是指( )。 A、这个算法能在一定的时间和空间资源限制内将问题解决 B、这个算法能在人的反应时间内将问题解决 C、这个算法比其他已知算法都更快地将问题解决 D、A和C 6、算法分析中,记号O表示(),记号Ω表示()。 A.渐进下界 B.渐进上界 C.非紧上界 D.非紧下界 7、以下关于渐进记号的性质是正确的有:() A.f(n)(g(n)),g(n)(h(n))f(n)(h(n)) =Θ=Θ?=Θ B.f(n)O(g(n)),g(n)O(h(n))h(n)O(f(n)) ==?= C. O(f(n))+O(g(n)) = O(min{f(n),g(n)}) D.f(n)O(g(n))g(n)O(f(n)) =?=

《大数据时代下的数据挖掘》试题和答案与解析

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题(共80题) 1)( D )的目的缩小数据的取值范围,使其更适合于数据挖掘算法的需要,并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖 掘的哪类问题?(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准? (A) (a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务?(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时,可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离?(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型,通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务?(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法? (D) A.变量代换 B.离散化

C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下:5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频(等深)划分时,15在第几个箱子内? (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型:(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作:( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法: (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是: (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法? (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为:(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为:一年级200人,二年级160人,三年级130人,四年 级110人。则年级属性的众数是: (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级

最大子段和动态规划法

实验名称: 最大子段和问题 实验目的: 了解最大子段和问题 实验环境: 操作系统:Windows XP Professional SP3 机器配置:Intel Pentium4 CPU 3.0GHz , 512MB 内存 开发工具:eclipse 实验内容: 1. 求数列的最大子段和(要求时间复杂为nlogn) (算法设计与分析 吕国英 清华大学出 版社 135页 4..3.3 二分法变异) (分治法) (也可用动态规划算法 参看递归王晓东计算机算法设计与分析第三版p61页) 算法的设计思想: 在对分治法德算法分析中注意到,若记???? ? ? <=<==∑=j i k k a n j i i b ][max ][,1<=j<=n,则所求的 最大子段和为: ][1max ][1max 1max ][1max j b n j k a j i n j k a n j i j i k j i k <=<== <=<=<=<==????? ?<=<=<=∑ ∑== 分为两种情况: (1)、当b[j-1]>0时,b[j]=b[j-1]+a[j]。 (2)、当b[j-1]<0时,b[j]=a[j]。 由此可得计算b[j]的动态规划递归式为: b[j]=max }{][],[]1[j a j a j b +-,1<=j<=n 由分析可知:次算法一共比较了n 次,故: T(n)=O(n)

据此可以写出如下程序: 实验步骤: 程序代码如下: package s; public class Po{ public static void main(String[] args) { int[] a=new int[10]; int[] b=new int[10]; int[] x=new int[10]; int start=0; int end = 0; System.out.print("数组为:");//随机赋值 for(int i =0;i<10;i++){ a[i]=(int)(Math.random()*100-50); System.out.print(a[i]+" "); } System.out.print("\n"); tem(a,x,b); int max=maxSum(a,b,end); System.out.print("最大子段和为:"); System.out.println(max); System.out.print("结束位置为:"); System.out.println(findend(a,b,end)); int begin=findStart(a,b,start,end); System.out.print("开始位置为:"); System.out.println(begin); systemout(x,start,end,a,b); } public static void tem(int a[],int x[],int b[]) {int n=a.length-1; int sum=0; b[0]=x[0];

聚类、关联规则挖掘、图数据库

聚类 一、聚类的定义 聚类,属于一种非监督学习方法,它试图在无标签的数据集中发现其分布状况或模式。通常,我们认为同一聚类中的数据点比不同聚类的数据点具有更大的相似性。 二、传统的聚类算法的分类 1、基于划分的聚类算法 主要思想:基于划分的聚类算法通过构造一个迭代过程来优化目标函数,当优化到目标函数的最小值或极小值时,可以得到数据集的一些不相交的子集,通常认为此时得到的每个子集就是一个聚类。 典型方法: k-means算法 FCM算法。 2、层次聚类算法 主要思想:层次聚类方法使用一个距离矩阵作为输入,经过聚类后得到一个反映该数据集分布状况的聚类层次结构图。 层次聚类算法通常分为两种: 凝聚的层次聚类算法:它首先把每个数据点看作是一个聚类,然后以一种自底向上的方式通过不断地选择最近邻居聚类对的合并操作,最终可以构造出一棵代表着该数据集聚类结构的层次树。 分类的层次聚类算法:它首先把所有的数据点看作是一个聚类,然后以一种以自顶向下的方式通过不断地选择最松散簇进行分裂操作,最终可以构造出一棵代表着该数据集聚类结构的层次树。 典型方法: AGNES (AGglomerative NESting) BIRCH (Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies) CURE (Clustering Using REpresentative) 3、基于密度的聚类算法 主要思想:基于密度的聚类算法试图通过稀疏区域来划分高密度区域以发现明显的聚类和孤立点,主要用于空间型数据的聚类。 典型方法: DBSCAN (Density-based Spatial Clustering of Application with Noise) OPTICS (Ordering Points to Identify the Clustering Structure) 4、基于网格的聚类算法 主要思想:基于网格的聚类算法是一种基于网格的具有多分辨率的聚类方法。它首先将数据集的分布空间划分为若干个规则网格(如超矩形单元)或灵活的网格(如任意形状的多

一种高效频繁子图挖掘算法.2007,18(10)_2469-2480

ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@https://www.360docs.net/doc/791285988.html, Journal of Software , Vol.18, No.10, October 2007, pp.2469?2480 https://www.360docs.net/doc/791285988.html, DOI: 10.1360/jos182469 Tel/Fax: +86-10-62562563 ? 2007 by Journal of Software . All rights reserved. 一种高效频繁子图挖掘算法 ? 李先通, 李建中+, 高 宏 (哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院,黑龙江 哈尔滨 150001) An Efficient Frequent Subgraph Mining Algorithm LI Xian-Tong, LI Jiang-Zhong +, GAO Hong (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) + Corresponding author: Phn: +86-451-86415827, E-mail: lijzh@https://www.360docs.net/doc/791285988.html,, https://www.360docs.net/doc/791285988.html, Li XT, Li JZ, Gao H. An efficient frequent subgraph mining algorithm. Journal of Software , 2007,18(10): 2469?2480. https://www.360docs.net/doc/791285988.html,/1000-9825/18/2469.htm Abstract : With the successful development of frequent item set and frequent sequence mining, the technology of data mining is natural to extend its way to solve the problem of structural pattern mining —Frequent subgraph mining. Frequent patterns are meaningful in many applications such as chemistry, biology, computer networks, and World-Wide Web. In this paper we propose a new algorithm GraphGen for mining frequent subgraphs. GraphGen reduces the mining complexity through the extension of frequent subtree. For the best algorithm before, the complexity is O (n 3·2n ), n is the number of frequent edges in a graph dataset. The complexity of GraphGen is ???? ?????n n O n log 25.2, which is improved )log (n n O ? times than the best one. Experiment results prove this theoretical analysis. Key words : frequent pattern mining; subgraph isomorphism; subtree isomorphism; frequent subgraph; spanning tree 摘 要: 由于在频繁项集和频繁序列上取得的成功,数据挖掘技术正在着手解决结构化模式挖掘问题——频繁子图挖掘.诸如化学、生物学、计算机网络和WWW 等应用技术都需要挖掘此类模式.提出了一种频繁子图挖掘的新算法.该算法通过对频繁子树的扩展,避免了图挖掘过程中高代价的计算过程.目前最好的频繁子图挖掘算法的时间 复杂性是O (n 3·2n ),其中,n 是图集中的频繁边数.提出的算法时间复杂性是???? ?????n n O n log 25.2,性能提高了)log (n n O ?倍. 实验结果也证实了这个理论结果. 关键词: 频繁模式挖掘;子图同构;子树同构;频繁子树;生成树 中图法分类号: TP311 文献标识码: A ? Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60473075 (国家自然科学基金); the Key Program National Natural Science Foundation of China under Grant No.60533110 (国家自然基金重点项目); the National Basic Research Program of China under Grant No.2006CB303000 (国家重点基础研究发展计划(973)); the Program for New Century Excellent Talents in University (NCET) under Grant No.NCET-05-0333 (国家教育部新世纪创新人才计划) Received 2006-09-08; Accepted 2006-11-14

分治法求最大子段和问题

分治法求最大子段和问题 共有四种方法: 算法一; 算法二; 算法三、Divide and Conquer 算法四源代码、On-line Algorithm 算法一源代码: /*Given (possibly negative) integers A1, A2, …, AN, find the maximum value. 找最大子段和*/ #include #include #include intMaxSubsequenceSum(int A[],int N); main() { inti,N,*A,MaxSum,judge; LARGE_INTEGER begin,end,frequency; //代表64位有符号整数,记录程序运行时间QueryPerformanceFrequency(&frequency);//可以获得当前的处理器的频率 printf("输入整数的个数:"); scanf("%d",&N); A=(int *)malloc(N*sizeof(int)); //用数组给数据动态分配空间 printf("自行输入数据请按1,随机产生数据请按2\n"); scanf("%d",&judge); if(judge==1){ //自行输入数据 printf("输入%d个整数:",N); for(i=0;i

频繁子图模式挖掘

数据挖掘与商务智能读书报告Using Association Rules for Product Assortment

英文标题:gSpan: Graph-Based Substructure Pattern Mining 中文标题:频繁子图模式挖掘 文献来源:ICDM 2002 一、主要内容(2000~2500字): (1)论文研究的问题概述 数据挖掘技术及其算法是目前国际上数据库和信息决策领域最前沿的研究方向之一,本文就数据挖掘中基于图结构的gSpan挖掘算法及其应用进行了研究。本文研究了频繁字图挖掘在图数据集的新方法,提出了一种新的算法gSpan,它在没有候选集的情况下发现了频繁子结构。gSpan在图中建立了一种新的字典序,和各图形映射到一个唯一的最小DFS代码作为它的规范的标签。基于这种字典顺序,gSpan采用深度优先的搜索策略高效的挖掘频繁连通子图。研究表明,gSpan大大优于以前的算法。 gSpan算法是图挖掘邻域的一个算法,而作为子图挖掘算法,又是其他图挖掘算法的基础,所以gSpan算法在图挖掘算法中还是非常重要的。gSpan算法在挖掘频繁子图的时候,用了和FP-grown中相似的原理,就是模式增长方法,也用到了最小支持度计数作为一个过滤条件。图算法在程序上比其他的算法更加的抽象,在实现时更加需要空间想象能力。 如果整个数据集图中可以容纳主存,gSpan可以直接应用,否则人们要首先执行基于图的数据投影仪,然后应用gSpan。gSpan是第一个在频繁子图挖掘中使用深度优先搜索的算法。本文介绍DFS字典序和最小DFS码这两种技术,它们形成一种新的规范的标识系统来支持DFS搜索。gSpan在一个步骤里结合了频繁子图的增长和检查,从而加速挖掘过程。 (2)论文研究的理论意义及其应用前景 频繁图挖掘是数据挖掘中一个非常广泛的应用。频繁图挖掘可以理解为从大量的图中挖掘出一些满足给定支持度的频繁图,同时算法需要保证这些频繁图不是重复的。gSpan是一个非常高效的算法,它利用dfs-code序列对搜索树进行编码,并且制定一系列比较规则,从而保证最后只得到序列“最小”的频繁图集合。 由于大部分图挖掘算法都需要利用频繁子图,频繁子图挖掘逐渐成为了数据挖掘领域中的热点研究内容。目前,很多高效的频繁子图挖掘算法已经被提出。其中,gSpan算法是目前公认的最好的频繁子图挖掘算法。然而,在化合物数据集上,还可以利用化合物的特殊结构进一步优化gSpan算法的性能。文献利用了化合物分子结构的对称性和原子类型分布的不均衡

分治法

分治法 【摘要】:分治法可以通俗的解释为:把一片领土分解,分解为若干块小部分,然后一块块地占领征服,被分解的可以是不同的政治派别或是其他什么,然后让他们彼此异化。本文主要叙述了分治法的设计思想及与之有关的递归思想,了解使用分治法解决问题的过程。 【关键词】:分治法分解算法递归二分搜索 Partition Method (Junna Wei) 【abstract 】: the partition method can explain to popular: decomposition, put a slice of territory is decomposed into several pieces of small, then pieces of land occupation of conquest, the decomposition can be different political factions or something, then let them each other alienation. This paper mainly describes the design idea of the partition method and recursive thinking, related to understand the process of solving the problem using the partition method. 【key words 】: partition method decomposition algorithm recursive Binary search 1.引论

算法学习:图论之二分图的最优匹配(KM算法)

二分图的最优匹配(KM算法) KM算法用来解决最大权匹配问题:在一个二分图内,左顶点为X,右顶点为Y,现对于每组左右连接XiYj有权wij,求一种匹配使得所有wij的和最大。 基本原理 该算法是通过给每个顶点一个标号(叫做顶标)来把求最大权匹配的问题转化为求完备匹配的问题的。设顶点Xi的顶标为A[ i ],顶点Yj的顶标为B[ j ],顶点Xi与Yj之间的边权为w[i,j]。在算法执行过程中的任一时刻,对于任一条边(i,j),A[ i ]+B[j]>=w[i,j]始终成立。 KM算法的正确性基于以下定理: 若由二分图中所有满足A[ i ]+B[j]=w[i,j]的边(i,j)构成的子图(称做相等子图)有完备匹配,那么这个完备匹配就是二分图的最大权匹配。 首先解释下什么是完备匹配,所谓的完备匹配就是在二部图中,X点集中的所有点都有对应的匹配或者是 Y点集中所有的点都有对应的匹配,则称该匹配为完备匹配。 这个定理是显然的。因为对于二分图的任意一个匹配,如果它包含于相等子图,那么它的边权和等于所有顶点的顶标和;如果它有的边不包含于相等子图,那么它的边权和小于所有顶点的顶标和。所以相等子图的完备匹配一定是二分图的最大权匹配。 初始时为了使A[ i ]+B[j]>=w[i,j]恒成立,令A[ i ]为所有与顶点Xi关联的边的最大权,B[j]=0。如果当前的相等子图没有完备匹配,就按下面的方法修改顶标以使扩大相等子图,直到相等子图具有完备匹配为止。 我们求当前相等子图的完备匹配失败了,是因为对于某个X顶点,我们找不到一条从它出发的交错路。这时我们获得了一棵交错树,它的叶子结点全部是X顶点。现在我们把交错树中X顶点的顶标全都减小某个值d,Y顶点的顶标全都增加同一个值d,那么我们会发现: 1)两端都在交错树中的边(i,j),A[ i ]+B[j]的值没有变化。也就是说,它原来属于相等子图,现在仍属于相等子图。 2)两端都不在交错树中的边(i,j),A[ i ]和B[j]都没有变化。也就是说,它原来属于(或不属于)相等子图,现在仍属于(或不属于)相等子图。 3)X端不在交错树中,Y端在交错树中的边(i,j),它的A[ i ]+B[j]的值有所增大。它原来不属于相等子图,现在仍不属于相等子图。 4)X端在交错树中,Y端不在交错树中的边(i,j),它的A[ i ]+B[j]的值有所减小。也就说,它原来不属于相等子图,现在可能进入了相等子图,因而使相等子图得到了扩大。(针对之后例子中x1->y4这条边) 现在的问题就是求d值了。为了使A[ i ]+B[j]>=w[i,j]始终成立,且至少有一条边进入相等子图,d应该等于: Min{A[i]+B[j]-w[i,j] | Xi在交错树中,Yi不在交错树中}。 改进 以上就是KM算法的基本思路。但是朴素的实现方法,时间复杂度为O(n4)——需要找O(n)次增广路,每次增广最多需要修改O(n)次顶标,每次修改顶标时由于要枚举边来求d值,复杂度为O(n2)。实际上KM算法的复杂度是可以做到O(n3)的。我们给每个Y顶点一个“松弛量”函数slack,每次开始找增广路时初始化为无穷大。在寻找增广路的过程中,检查边(i,j)时,如果它不在相等子图中,则让slack[j]变成原值与A[ i ]+B[j]-w[i,j]的较小值。这样,在修改顶标时,取所有不在交错树中的Y 顶点的slack值中的最小值作为d值即可。但还要注意一点:修改顶标后,要把所有的不在交错树中的Y顶点的slack值都减去d(因为:d的定义为 min{ (x,y)| Lx(x)+ Ly(y)- W(x,y), x∈ S, y? T }

数据挖掘实验三应用 Apriori 算法挖掘频繁项集

实验三、应用 Apriori 算法挖掘频繁项集 学院计算机科学与软件学院 ?实验目的: (1)熟悉 VC++编程工具和 Apriori 频繁项集挖掘算法。 (2)根据管理层的需求,确定数据挖掘的任务,明确数据挖掘的功能,也 就是明确要挖掘什么。 (3)由确定的数据挖掘任务,从实验一处理后的结果中,采用切块或切片 等联机分析处理技术,选择出挖掘任务相关数据。 (4)用 VC++编程工具编写 Apriori 算法的程序,对任务相关数据运行 Apriori 算法,挖掘出所有的频繁项集。 1.写出实验报告。 ?实验原理: 1 、Apriori 算法 Apriori 使用一种称作逐层搜索的迭代方法,k 项集用于探索(k+1)项集。 首先,通过扫描数据库,累计每个项的计数,并收集满足最小支持度的项, 找出频繁 1 项集的集合。该集合记作 L 1 。然后,L 1 用于找频繁 2 项集的集合L 2 ,L 2 用于找 L 3 ,如此下去,直到不能再找到频繁 k 项集。找每个 L k 需要一次数据库全扫描。 2、提高频繁项集逐层产生的效率 Apriori 性质:频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的。 三、实验内容: 1、实验内容 在给定的数据中提取统一购物篮购买的商品信息,由这些数据构成事务数据库 D,挖掘其中的频繁项集 L。 挖掘频繁项集的算法描述如下: Apriori 算法:使用逐层迭代找出频繁项集 输入:事务数据库 D;最小支持度阈值。 输出:D 中的频繁项集 L。 (1) L 1 = find_frequent_1-itemsets(D); // 挖掘频繁 1-项集,比较容易 (2) for (k=2;L k-1 ≠Φ ;k++) { (3) C k = apriori_gen(L k-1 ,min_sup); // 调用 apriori_gen 方法生成候选频繁 k-项集分为两步:合并、减枝 (4) for each transaction t ∈ D { // 扫描事务数据库 D (5) Ct = subset(C k ,t); (6) for each candidate c ∈ Ct (7) c.count++; // 统计候选频繁 k-项集的计数 (8) } (9) L k ={c ∈ Ck|c.count≥min_sup} // 满足最小支持度的 k-项集即为频 繁 k-项集

算法分析实验报告--分治策略

分治策略 姓名:XXX 专业班级:XXX 学号:XXX 指导教师:XXX 完成日期:XXX

一、试验名称:分治策略 (1)写出源程序,并编译运行 (2)详细记录程序调试及运行结果 二、实验目的 (1)了解分治策略算法思想 (2)掌握快速排序、归并排序算法 (3)了解其他分治问题典型算法 三、实验内容 (1)编写一个简单的程序,实现归并排序。 (2)编写一段程序,实现快速排序。 (3)编写程序实现循环赛日程表。设有n=2k个运动员要进行网球循环赛。现 要设计一个满足以下要求的比赛日程表:(1)每个选手必须与其它n-1个选手各赛一次(2)每个选手一天只能赛一场(3)循环赛进行n-1天 四、算法思想分析 (1)编写一个简单的程序,实现归并排序。 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。 (2)编写一段程序,实现快速排序。 通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有 数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数 据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据 变成有序序列。 (3)编写程序实现循环日赛表。 按分治策略,将所有的选手分为两组,n个选手的比赛日程表就可以通 过为n/2个选手设计的比赛日程表来决定。递归地用对选手进行分割, 直到只剩下2个选手时,比赛日程表的制定就变得很简单。这时只要让

这2个选手进行比赛就可以了。 五、算法源代码及用户程序 (1)编写一个简单的程序,实现归并排序。 #include #include<> #define MAX 10 using namespace std; void merge(int array[],int p,int q,int r) { int i,k; int begin1,end1,begin2,end2; int* temp = new int[r-p+1]; begin1 = p; end1 = q; begin2 = q+1; end2 = r; k = 0; while((begin1 <= end1)&&(begin2 <= end2)) { if(array[begin1] < array[begin2]) { temp[k] = array[begin1]; begin1++; } else { temp[k] = array[begin2]; begin2++; } k++; } while(begin1 <= end1) { temp[k++] = array[begin1++]; }

最大子序列和的总结

最大子序列和 第一种情况:可以一个不取 【问题描述】:最大子序列和也叫数列的连续最大和,顾名思义,就是在一个长度为n的数列{An}中,求i,j(1<=i<=j<=n),使得数列{An}中,第i个元素到第j个元素之间,所有元素的和最大。例如:-2, 11, -4, 13, -5, -2时答案为20(11 -4 13) 解法一穷举法:以前我想出了一种算法,具体做法是:取出所给序列的所有子序列求和,共分n组,第一组长度为1,有n个;第二组长度为2, 有n-1个;……,最后一组,长度为n,只有一个。比较这n(n+1)/2个序列的和,再将每组的最大值比较,从而得到最大值以及其上下标。 a1 a2 a n-1 a n a1+a2 a2+a3 a n-1+a n a1+a2+a3 a2+a3+a4 ...... ...... ...... a1+a2......+a n-1 a2+a3......+a n a1+a2......+a n-1 +a n 此算法比较直接,也容易写出代码,但其时间开销为O(n2),空间开销为O(n),效率不高。 解法二:动态规划求解, 1 2 F[i]:表示以元素i结尾的连续最大子序列的和 那么对于第i个元素来说,要形成连续的最大子序列,只和相邻的前一个元素有关。因为可以不取,所以如果元素a[i]连接到以元素i-1结尾的最大连续子序列f[i-1]后是负数(f[i-1]+a[i]<0);则宁可不取,这样最大连续子序列和为0。 动态方程: f[i]:=max{0,f[I-1]+a[i]} (边界条件:f[0]=0;) 3、代码1: for I:=1 to n do if (f[I-1]+a[i])>0 then f[i]:=f[I-1]+a[i] else f[i]:=0; max:=-maxlongint; for i:=1 to n do if f[i]>max then max:=f[i];

最大字段和

最大字段和 【实验目的】 1掌握动态规划法的设计思想并能熟练运用; 2分别用分治法和动态规划法设计最大子段和问题的算法; 【实验设备与环境】 1 PC机一台 2 Turbo C 或VC++ 【实验内容:】 给定由n个整数(可能为负整数)组成的序列a1, a2, …, an,求该序列形如的子段和的最大值,当所有整数均为负整数时定义其最大子段和为0。 【实验方法步骤】 1用分治法求最大子段和 程序代码: #include int MaxSum(int a[],int left,int right) { int i,sum=0; if(left==right) sum=a[left]>0?a[left]:0; else { int center=(left+right)/2; int leftsum=MaxSum(a,left,center); int rightsum=MaxSum(a,center+1,right); int s1=0,s2=0,lefts=0,rights=0; for(i=center;i>=left;i--) { lefts+=a[i]; if(lefts>s1) s1=lefts; }

for(i=center+1;i<=right;i++) { rights+=a[i]; if(rights>s2) s2=rights; } sum=s1+s2; if(sum

算法(复习题)1

平均情况:设待查找的元素在数组中的概率为P,不在数组中的概率为1-P,若出现在数组中每个位置的概率是均等的为p/n T(n)=P1D1+P2D2+...+PiDi+(1-P)Dn+1 =p/2+n(1-p/2) 1.叙述分治算法和动态规划算法的基本思想,并比较两种算法的异同。答:分治法将待求解的问题划分成K个较小规模的子问题,对这K个子问题分别求解,再将子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问题的解. 动态规划将待求解的问题分解成若干的子问题,自底向上地通过求解子问题的解得到原问题的解。动态规划将每个子问题只求解一次并将其解保存在一个表格中,当需要再次求解此子问题时,只是简单的通过查表过的该子问题的解,避免了大量的重复计算. 异同:分治法求解的问题分解后的子问题都是独立的,而使用动态规划求解的问题分解后得到的子问题往往不是相互独立的。 分治法是自顶向下用递归的方法解决问题,而动态规划则是自底向上非递归解决问题。 1.简述分治算法求解过程的三个阶段。 答:(1)划分:既然是分治,当然需要把规模为n的原问题划分为k个规模较小的子问题,并尽量使这k个子问题的规模大致相同。 (2)求解子问题:各子问题的解法与原问题的解法通常是相同的,可以用递归的方法求解各个子问题,有时递归处理也可以用循环来实现。 (3)合并:把各个子问题的解合并起来,合并的代价因情况不同有很大差异,分治算法的有效性很大程度上依赖于合并的实现。 2.叙述分治法的基本思想,并分析分治法与减治法二者的区别。 答:分治法将待求解的问题划分成K个较小规模的子问题,对这K个子问题分别求解,再将子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问题的解. 区别:分治法是把一个大问题划分成若干个子问题,分别求解各个子问题,然后把子问题的解进行合并并得到原问题的解。减治法同样是把一个大问题划分成若干个子问题,但是这些子问题不需要分别求解,只需求解其中的一个子问题,因而也无需对子问题的解进行合并。 3.设计分治算法求一个数组中最大元素的位置,建立该算法时间复杂性的 递推式并给出其复杂性的大O表示。 答:设数组a1,a2...an int maxpos(a[],i,j); {if(i==j) return i; mid=(i+j)/2; lmaxpos=maxpos(a,i,mid); rmaxpos=maxpos(a,mid+1,j); if(a[lmaxpos]>=a[rmoxpos]) return lmaxpos; else return rmaxpos;} T(1)=O(n) n=1; T(n)=2T(n/2)+O(1) n>1;

数据挖掘一些面试题总结

数据挖掘一些面试题总结(Data Mining) 摘录一段 企业面对海量数据应如何具体实施数据挖掘,使之转换成可行的结果/模型? 首先进行数据的预处理,主要进行数据的清洗,数据清洗,处理空缺值,数据的集成,数据的变换和数据规约。 请列举您使用过的各种数据仓库工具软件(包括建模工具,ETL工具,前端展现工具,OLAP Server、数据库、数据挖掘工具)和熟悉程度。 ETL工具:Ascential DataStage ,IBM warehouse MANAGER、Informatica公司的PowerCenter、Cognos 公司的DecisionStream 市场上的主流数据仓库存储层软件有:SQL SERVER、SYBASE、ORACLE、DB2、TERADATA 请谈一下你对元数据管理在数据仓库中的运用的理解。 元数据能支持系统对数据的管理和维护,如关于数据项存储方法的元数据能支持系统以最有效的方式访问数据。具体来说,在数据仓库系统中,元数据机制主要支持以下五类系统管理功能: (1)描述哪些数据在数据仓库中; (2)定义要进入数据仓库中的数据和从数据仓库中产生的数据; (3)记录根据业务事件发生而随之进行的数据抽取工作时间安排; (4)记录并检测系统数据一致性的要求和执行情况; (5)衡量数据质量。 数据挖掘对聚类的数据要求是什么? (1)可伸缩性 (2)处理不同类型属性的能力 (3)发现任意形状的聚类 (4)使输入参数的领域知识最小化 (5)处理噪声数据的能力 (6)对于输入顺序不敏感 (7)高维性 (8)基于约束的聚类 (9)可解释性和可利用性 简述Apriori算法的思想,谈谈该算法的应用领域并举例。 思想:其发现关联规则分两步,第一是通过迭代,检索出数据源中所有烦琐项集,即支持度不低于用户设定的阀值的项即集,第二是利用第一步中检索出的烦琐项集构造出满足用户最小信任度的规则,其中,第一步即挖掘出所有频繁项集是该算法的核心,也占整个算法工作量的大部分。 在商务、金融、保险等领域皆有应用。在建筑陶瓷行业中的交叉销售应用,主要采用了Apriori 算法 通过阅读该文挡,请同学们分析一下数据挖掘在电子商务领域的应用情况(请深入分析并给出实例,切忌泛泛而谈)? 单选题 1. 某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题?(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理

相关文档
最新文档