南京邮电大学算法分析与设计实验二（动态规划法）
文章目录
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- 一、LCS问题
- 二、矩阵连乘问题
一、LCS问题
//习题7-10-用备忘录算法求LCS
//备忘录方法是动态规划法的一个变种，它采用分治法思想，自顶向下直接递 归 求最优解。
//但与分治法不同的是，备忘录方法为每个已经计算的子问题建立备忘录，即保存子问题的计
//算结果以备需要时引用，从而避免子问题的重复求解。
//试改写当前程序的int LCS::LCSLength()函数，用备忘录方法来求解最长公共子序列。
//提示：备忘录方法采用的是递归求解方式，因此需要用一个公有成员函数int LCSLength()
//来调用私有递归成员函数int LCSLength(int i,int j); 共同实现。
#include "iostream"
#include "math.h"
using namespace std;
class LCS
{
public:
LCS(int nx, int ny, char *a, char *b);
~LCS();
int LCSLength(); //求c和s数组，返回LCS的长度
int LCSLength_Memo(); //备忘录算法求c和s数组，返回LCS长度，非递归函数
void CLCS(); //构造LCS，非递归
private:
int LCSLength_Memo(int i,int j); //备忘录算法求c和s数组，返回LCS长度，递归函数
void CLCS(int i, int j); //构造LCS，递归
int **c, **s, m, n; // 算法中的二维数组c，二维数组s，字符串 x 和 y 的长度
char *x, *y; // 要求最大公共子串的两个字符串 x 和 y
};
/// 二、矩阵连乘问题
//程序7-3-矩阵连乘算法和程序7-4-矩阵连乘算法的备忘录方法
#include "iostream"
#include "math.h"
#include "iomanip" //输出格式头文件
using namespace std;
//【程序7-3】 矩阵连乘算法
class MatrixChain
{ public:
MatrixChain(int mSize, int *q); //创建二维数组m和s，一维数组p，并初始化
int MChain(); //一般动态规划法求最优解值
int LookupChain(); //备忘录方法求最优解值（程序7-4）
void Traceback(); //构造最优解的公有函数
void Output();
private:
void Traceback(int i, int j); //构造最优解的私有递归函数
int LookupChain(int i, int j); //备忘录方法私有递归（程序7-4）
int *p, **m, **s, n;
};
MatrixChain::MatrixChain(int mSize, int *q)
{ n=mSize;
m=new int*[n]; s=new int*[n]; p=new int[n+1];
for(int i=0; i<n; i++)
{ m[i]=new int [n]; m[i][i]=0;
s[i]=new int [n]; s[i][i]=0;
p[i]=q[i];
}
p[n]=q[n];
}
int MatrixChain::MChain()
{
for (int i = 0; i < n; i++)
m[i][i] = 0;
for (int r = 2; r <= n; r++) {
for (int i = 0; i <= n - r; i++) {
int j = i + r - 1;
m[i][j] = m[i + 1][j] + p[i] * p[i + 1] * p[j + 1];
s[i][j] = i;
for (int k = i + 1; k < j; k++) {
int t = m[i][k] + m[k + 1][j] + p[i] * p[k + 1] * p[j + 1];
if (t < m[i][j]) {
m[i][j] = t;
s[i][j] = k;
}
}
}
}
return m[0][n - 1];
}
void MatrixChain::Traceback(int i, int j)
{
if (i == j) {
cout << "A" << i;
return;
}
if (i < s[i][j]) cout << "(";
Traceback(i, s[i][j]);
if (i < s[i][j]) cout << ")";
if (s[i][j] + 1 < j) cout << "(";
Traceback(s[i][j] + 1, j);
if (s[i][j] + 1 < j) cout << ")";
}
void MatrixChain::Traceback()
{
cout << "(";
Traceback(0, n - 1);
cout << ")";
cout << endl;
}
//【程序7-4】 矩阵连乘的备忘录方法
int MatrixChain::LookupChain(int i, int j)
{
if (m[i][j] > 0)
return m[i][j];
if (i == j)
return 0;
int u = LookupChain(i + 1, j) + p[i] * p[i + 1] * p[j + 1];
s[i][j] = i;
for (int k = i + 1; k < j; k++) {
int t = LookupChain(i, k) + LookupChain(k + 1, j) + p[i] * p[k + 1] * p[j + 1];
if (t < u) {
u = t;
s[i][j] = k;
}
}
m[i][j] = u;
return u;
}
int MatrixChain::LookupChain()
{
return LookupChain(0, n - 1);
}
void MatrixChain::Output()
{ int i,j;
cout<<" m="<<endl;
cout<<" ";
for(j=0; j<n; j++)
if(j<2) cout<<setw(4)<<j;
else cout<<setw(6)<<j;
cout<<endl;
for(i=0; i<n; i++)
{ cout<<" "<<i<<" ";
for(j=0; j<n; j++)
{ if(i<j) cout<<setw(6)<<m[i][j]; //setw(6), 指定输出域宽为6
else if(i==j) cout<<setw(2)<<m[i][j];
else cout<<setw(6)<<" ";
}
cout<<endl;
}
cout<<" s="<<endl;
cout<<" ";
for(j=0; j<n; j++) cout<<j<<" ";
cout<<endl;
for(i=0; i<n; i++)
{ cout<<" "<<i<<" ";
for(j=0; j<n; j++)
{ if(i<=j) cout<<s[i][j]<<" ";
else cout<<" ";
}
cout<<endl;
}
}
//例7-5: 6个矩阵连乘积A0*A1*A2*A3*A4*A5
// A0:30*35, A1:35*15, A2:15*5, A3:5*10, A4:10:20, A5:20*25
//p={p0,p1,p2,p3,p4,p5,p6}={30,35,15,5,10,20,25}
void main()
{ int nn=6,k;
int pp[7]={30,35,15,5,10,20,25};
MatrixChain mm(nn,pp);
cout<<"数据来源例7-5"<<endl;
cout<<endl<<"1.不用备忘录方法求矩阵连乘的数乘最少次数"<<endl;
k=mm.MChain(); cout<<" 最少数乘次数k="<<k<<endl; //最少数乘次数k=15125
mm.Traceback(); //矩阵连乘次序: ( (A0(A1A2)) ((A3A4)A5) )
cout<<endl;
mm.Output();
//下面是备忘录方法
cout<<endl<<"2.用备忘录方法求矩阵连乘的数乘最少次数"<<endl;
MatrixChain a(nn,pp);
k=a.LookupChain(); cout<<" 最少数乘次数k="<<k<<endl;
a.Traceback();
cout<<endl;
a.Output();
}
Thanks♪(･ω･)ﾉ