不算法治
1. 做分治法算法实验，在一组无序数中找最大最小值
你好的！
那的看看你的遍历程序是不是没有错误！
另外，也要看看你的数据是不是真的是一组完全无须的数据！
在特定的情况下确实直接遍历要耗时小！
祝你好运，望采纳！
2. 防止电话诈骗算法治吗
防止电话诈骗抄，这只是防范措施，不是法治。
电信诈骗是指犯罪分子通过电话、网络和短信方式，编造虚假信息，设置骗局，对受害人实施远程、非接触式诈骗，诱使受害人给犯罪分子打款或转账的犯罪行为。
符合上述条件的，都是电信诈骗。
对于电信诈骗的，你们可以向公安机关报案或者举报。
3. C++算法，分治法实现归并
参考如下
//分治法实现归并排序
#include <iostream>
using namespace std;
#define SIZE 10
void merge(int array[],int first,int mid,int last) //合并
{
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++) //将排好顺序的元素放回原数组【注意：p的范围为每个小分支中的元素，而非整个0到sizeof(arr)/sizeof(int)】
array[p]=new_arr[p];
}
void merge_sort(int array[],int first,int last)//归并排序
{
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. 治安学居然不算法学
怎么说呢
你这个治安学 应该学了有些法律知识吧
但是你这个不是纯法学的
治安是属于政府行为
5. C++算法问题分治法 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];//存储各个士兵的坐标
i++;
}
for(int j=0;j<n;j++)//这主要是y轴方向的移动，找一个最小y坐标，使得
//y轴方向移动次数最小
{
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]);//计算y=y[j],都移动到y=y[j],x不变，要移动的步数
}
}
if(j!=0)
{
if(minyt<miny)
miny=minyt;//记录y轴方向移动的最小步数。也就是确定最后就是移动了这个y轴上了。
}
}
sort(x,x+n);//对士兵x坐标排序，这里sort()是库函数在<algorithm>
int begin=(x[0]-n)>-10000?(x[0]-n):-10000;//这是x轴排列最小起始点。
int end=x[n-1];//这是x轴排列最大起始点。
for(int b=begin;b<=end;b++)//b依次以begin到end内的坐标作为起始点，
{
int minxt=0;
for(int p=0,q=b;p<n;p++,q++)
{
if(b==begin)
{
minx+=abs(x[p]-q);这是把x[]数组移动到x轴起始点为b的移动步数。
}
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轴方向最小的移动步数。也就是找到，排列的y位置。
然后求x轴方向最小的移动步数。
对你给的数据是可以求出结果的。不知道其他大数数据是否可以，你可以试下。
6. 分治算法和动态规划有什么不同和联系
一、分治法与动态规划主要共同点：
1）二者都要求原问题具有最优子结构性质，都是将原问题分版而治之，分解成权若干个规模较小(小到很容易解决的程序)的子问题。然后将子问题的解合并，形成原问题的解。
二、分治法与动态规划实现方法：
① 分治法通常利用递归求解。
② 动态规划通常利用迭代法自底向上求解，但也能用具有记忆功能的递归法自顶向下求解。
三、分治法与动态规划主要区别：
① 分治法将分解后的子问题看成相互独立的。
② 动态规划将分解后的子问题理解为相互间有联系，有重叠部分。
7. 分治算法的小问题
A是排好序的吗？？
应该是吧，不然还要分治算法干什么……
时间复杂度O（logn）
如n=16,朴素算法16次，分治算法4次
8. c语言算法。分治法，金块问题。
int &fmin表示复形参的【引用】制声明，&是【引用操作符】，不是指针的地址操作符，都可以表示指向， int &fmin“参数类型 &形参”实际上相当于“int &fmin=min”，“参数类型 &形参=实参”
被引用的形参fmin与其对应的实参min代表同一变量，可以互换，代替实参进行同样的操作，可理解为实参的别名
”同样是int类型的虚参，为啥跟i，j不是一个待遇“
这句话的理解不对
在maxmin(int i,int j,int &fmax,int &fmin){......}中，i、j是maxmin()函数的形参（虚参）
在int main (){ int n,i,j,max,min;.......}中，i、j是主函数main（）的参数，当它们用在maxmin()函数的函数头，作为maxmin()函数的参数，理解为maxmin()函数的实参（是maxmin()函数的实参），是函数形参的具体赋值，
所以通常只有在主函数main（）中才可以看到有实参的函数头（实参值调用形式）或无实参的空函数头
只有在主函数中看到其它所有函数的实参
9. 分治算法问题
(1)设一函数int count(int b,int e,int x),可求出A[b,e]中x的出现频度,则:
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);
}
}
复杂度O(n),具体地n次比较,n-1次加法运算.
(2)直接从第1个往后内选,选到满为止容.复杂度O(n)
证明:
假设此方法得出的解不是最优解,则:
设所选物品为1~k,必然存在一个n(n>k),用这个物品代替原所选物品物品时,能取得更优的解值.
但由条件可知,位置大于k的物品重量必然比小于k的物品大,所以至少要替换掉1个;而它的值却小于原物品中的任何一个.所以假设不成立.
按"直接从第1个往后选,选到满为止"的方法选取,得出的解就是最优解.
10. 使用分治算法解决的问题具备什么特征
分治法能解决的问题一般具有以下几个特征：
1、该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易的解专决。
2、该问题属可以分解为若干个规模较小的相同问题，即该问题具有最优子结构性质。
3、利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解。
4、该问题所分解出的自问题是相互独立的，即子问题之间不包含子子问题。
(10)不算法治扩展阅读
思想及策略
分治算法的设计思想是：将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模小的相同的问题，一边各个击破，分而治之。
分治算法的策略是：对于一个规模为n的问题，若该问题可以容易地解决（比如规模n比较小）则直接解决，否则将其分解成k个规模较小的自问题，这些子问题相互独立且与元问题形式相同，递归地解这些子问题，然后将各子问题的解合并得到原问题的解。