不演算法治
1. 做分治法演算法實驗，在一組無序數中找最大最小值
你好的！
那的看看你的遍歷程序是不是沒有錯誤！
另外，也要看看你的數據是不是真的是一組完全無須的數據！
在特定的情況下確實直接遍歷要耗時小！
祝你好運，望採納！
2. 防止電話詐騙算法治嗎
防止電話詐騙抄，這只是防範措施，不是法治。
電信詐騙是指犯罪分子通過電話、網路和簡訊方式，編造虛假信息，設置騙局，對受害人實施遠程、非接觸式詐騙，誘使受害人給犯罪分子打款或轉賬的犯罪行為。
符合上述條件的，都是電信詐騙。
對於電信詐騙的，你們可以向公安機關報案或者舉報。
3. C++演算法，分治法實現歸並
參考如下
//分治法實現歸並排序
#include <iostream>
using namespace std;
#define SIZE 10
void merge(int array[],int first,int mid,int last) //合並
{
int new_arr[SIZE],i,j,k=first;
memset(new_arr,0,SIZE);
for (i = first,j = mid + 1;(i <= mid)&&(j <= last);)
{
if(array[i] <= array[j])
new_arr[k++] = array[i++];
else
new_arr[k++] = array[j++];
}
if(i <= mid)
for(;i <= mid;i++)
new_arr[k++] = array[i];
if(j <= last)
for(;j <= last;j++)
new_arr[k++] = array[j];
for(int p = first;p <=last;p++) //將排好順序的元素放回原數組【注意：p的范圍為每個小分支中的元素，而非整個0到sizeof(arr)/sizeof(int)】
array[p]=new_arr[p];
}
void merge_sort(int array[],int first,int last)//歸並排序
{
int mid = 0;
if(first<last)
{
mid = (first + last)/2;
merge_sort(array, first,mid);
merge_sort(array, mid+1,last);
merge(array,first,mid,last);
}
}
int main()
{
int arr[SIZE]={9,3,5,6,8,7,0,2,1,4};
merge_sort(arr,0,9);
for(int i = 0;i < SIZE;i++)
cout << arr[i] << " ";
cout << endl;
return 0;
}
4. 治安學居然不算法學
怎麼說呢
你這個治安學 應該學了有些法律知識吧
但是你這個不是純法學的
治安是屬於政府行為
5. C++演算法問題分治法 注意 要是c++！！！
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
int main()
{
int n;
int x[10000],y[10000];
int i=0,miny=0,minx=0;
int temp;
cin>>n;
temp=n;
while(temp--)
{
cin>>x[i]>>y[i];//存儲各個士兵的坐標
i++;
}
for(int j=0;j<n;j++)//這主要是y軸方向的移動，找一個最小y坐標，使得
//y軸方向移動次數最小
{
int minyt=0;
for(int k=0;k<n;k++)
{
if(j==0)
{
miny+=abs(y[j]-y[k]);
}
else
{
minyt+=abs(y[j]-y[k]);//計算y=y[j],都移動到y=y[j],x不變，要移動的步數
}
}
if(j!=0)
{
if(minyt<miny)
miny=minyt;//記錄y軸方向移動的最小步數。也就是確定最後就是移動了這個y軸上了。
}
}
sort(x,x+n);//對士兵x坐標排序，這里sort()是庫函數在<algorithm>
int begin=(x[0]-n)>-10000?(x[0]-n):-10000;//這是x軸排列最小起始點。
int end=x[n-1];//這是x軸排列最大起始點。
for(int b=begin;b<=end;b++)//b依次以begin到end內的坐標作為起始點，
{
int minxt=0;
for(int p=0,q=b;p<n;p++,q++)
{
if(b==begin)
{
minx+=abs(x[p]-q);這是把x[]數組移動到x軸起始點為b的移動步數。
}
else
{
minxt+=abs(x[p]-q);
}
}
if(b!=begin)
{
if(minxt<minx)
minx=minxt;
}
}
cout<<minx+miny<<endl;
return 0;
}
程序如上，思想是先求y軸方向最小的移動步數。也就是找到，排列的y位置。
然後求x軸方向最小的移動步數。
對你給的數據是可以求出結果的。不知道其他大數數據是否可以，你可以試下。
6. 分治演算法和動態規劃有什麼不同和聯系
一、分治法與動態規劃主要共同點：
1）二者都要求原問題具有最優子結構性質，都是將原問題分版而治之，分解成權若干個規模較小(小到很容易解決的程序)的子問題。然後將子問題的解合並，形成原問題的解。
二、分治法與動態規劃實現方法：
① 分治法通常利用遞歸求解。
② 動態規劃通常利用迭代法自底向上求解，但也能用具有記憶功能的遞歸法自頂向下求解。
三、分治法與動態規劃主要區別：
① 分治法將分解後的子問題看成相互獨立的。
② 動態規劃將分解後的子問題理解為相互間有聯系，有重疊部分。
7. 分治演算法的小問題
A是排好序的嗎？？
應該是吧，不然還要分治演算法干什麼……
時間復雜度O（logn）
如n=16,樸素演算法16次，分治演算法4次
8. c語言演算法。分治法，金塊問題。
int &fmin表示復形參的【引用】制聲明，&是【引用操作符】，不是指針的地址操作符，都可以表示指向， int &fmin「參數類型 &形參」實際上相當於「int &fmin=min」，「參數類型 &形參=實參」
被引用的形參fmin與其對應的實參min代表同一變數，可以互換，代替實參進行同樣的操作，可理解為實參的別名
」同樣是int類型的虛參，為啥跟i，j不是一個待遇「
這句話的理解不對
在maxmin(int i,int j,int &fmax,int &fmin){......}中，i、j是maxmin()函數的形參（虛參）
在int main (){ int n,i,j,max,min;.......}中，i、j是主函數main（）的參數，當它們用在maxmin()函數的函數頭，作為maxmin()函數的參數，理解為maxmin()函數的實參（是maxmin()函數的實參），是函數形參的具體賦值，
所以通常只有在主函數main（）中才可以看到有實參的函數頭（實參值調用形式）或無實參的空函數頭
只有在主函數中看到其它所有函數的實參
9. 分治演算法問題
(1)設一函數int count(int b,int e,int x),可求出A[b,e]中x的出現頻度,則:
int count(int b,int e,int x){
if(b==e){
return A[b]==x);
}
else{
return count(b,(b+e)/2,x)+count((b+e)/2+1,e,x);
}
}
復雜度O(n),具體地n次比較,n-1次加法運算.
(2)直接從第1個往後內選,選到滿為止容.復雜度O(n)
證明:
假設此方法得出的解不是最優解,則:
設所選物品為1~k,必然存在一個n(n>k),用這個物品代替原所選物品物品時,能取得更優的解值.
但由條件可知,位置大於k的物品重量必然比小於k的物品大,所以至少要替換掉1個;而它的值卻小於原物品中的任何一個.所以假設不成立.
按"直接從第1個往後選,選到滿為止"的方法選取,得出的解就是最優解.
10. 使用分治演算法解決的問題具備什麼特徵
分治法能解決的問題一般具有以下幾個特徵：
1、該問題的規模縮小到一定的程度就可以容易的解專決。
2、該問題屬可以分解為若干個規模較小的相同問題，即該問題具有最優子結構性質。
3、利用該問題分解出的子問題的解可以合並為該問題的解。
4、該問題所分解出的自問題是相互獨立的，即子問題之間不包含子子問題。
(10)不演算法治擴展閱讀
思想及策略
分治演算法的設計思想是：將一個難以直接解決的大問題，分割成一些規模小的相同的問題，一邊各個擊破，分而治之。
分治演算法的策略是：對於一個規模為n的問題，若該問題可以容易地解決（比如規模n比較小）則直接解決，否則將其分解成k個規模較小的自問題，這些子問題相互獨立且與元問題形式相同，遞歸地解這些子問題，然後將各子問題的解合並得到原問題的解。