《趣学算法》附录G 排列树

本文详细介绍了排列树的概念和生成过程,通过递归交换元素实现全排列。通过示例展示了3个机器零件加工顺序的排列树,并逐步解释了如何通过回溯得到所有可能的排列。

例如3个机器零件的解空间树,如图G-1所示。

图片 903

图G-1 解空间树

从根到叶子的路径就是机器零件的一个加工顺序,例如最右侧路径(3,1,2),表示先加工3号零件,再加工1号零件,最后加工2号零件。

那么我们如何得到这n个机器零件号的排列呢?

(1)1与1交换,求(2,3,…,n)的排列。

(2)2与1交换,求(1,3,…,n)的排列。

(3)3与1交换,求(2,1,…,n)的排列。

……

nn与1交换,求(2,3,…,1)的排列。

这样每个数开头一次,递归求解剩下序列的排列,即可得到n个数的全排列。

我们可以很容易得到3个数的排列:

(1)1与1交换,求(2,3)的排列

(2,3)的排列是(2,3)和(3,2),得到1开头的排列:1 2 3,1 3 2。

(2)2与1交换,求(1,3)的排列

(1,3)的排列是(1,3)和(3,1),得到2开头的排列:2 1 3,2 3 1。

(3)3与1交换,求(2,1)的排列

### 关于最小生成树 Kruskal 算法设计与分析实验 #### 实验目的 了解并掌握Kruskal算法的工作原理及其在构建最小生成树中的应用,熟悉该算法的时间复杂度以及空间复杂度,并能够编写程序实现此算法。 #### 实验环境准备 - 开发平台:可以选用任意支持C++/Python/Java编程的语言环境。 - 数据集:自行创建若干无向加权图作为测试案例,确保覆盖不同规模和密度的情况。 #### 实验内容概述 1. **理论基础** - 习什么是连通图、生成树的概念;理解什么是最小生成树(MST),即在一个给定的带权连通无向图G=(V,E)中找到一棵总权重最低的生成树[^1]。 2. **算法描述** - 掌握Kruskal算法的核心思想——按照边的权重升序排列所有可能加入MST的候选边,在不影响连通性的前提下依次选取最短者直到完成整个MST构造过程。特别注意处理可能出现的循环路径问题[^3]。 3. **伪代码展示** ```cpp // C++版本Kruskal算法示意性代码片段 struct Edge { int u, v; // 边连接的两个节点编号 double weight; // 边上的权重值 }; bool cmp(const Edge& a, const Edge& b){ return a.weight < b.weight; } int find(int parent[], int i){...} // 查找根结点函数 void unionSets(int parent[], int rank[], int x, int y){...}// 合并集合操作 double kruskalMST(vector<Edge> edges, int V){ sort(edges.begin(), edges.end(), cmp); // 对所有的边按重量排序 vector<int> parent(V); vector<int> rank(V); for (size_t i = 0; i != V; ++i) makeSet(parent[i],rank[i]); double result = 0; for(auto &edge : edges){ int rootU = find(parent, edge.u), rootV = find(parent, edge.v); if(rootU != rootV){ result += edge.weight; unionSets(parent, rank,rootU ,rootV ); } } return result; } ``` 4. **性能评估** - 时间复杂度主要取决于排序阶段O(ElogE)(其中E表示边的数量),而后续遍历过程中每次find() 和union() 的平均时间成本接近常数级别; - 空间复杂度则由存储输入数据所需的空间决定,通常为O(V+E)[^2]. 5. **实践环节** - 编写完整的源码实现上述功能,并针对预设的数据集运行调试; - 记录每一步骤耗时情况,对比理论预期结果差异; - 尝试优化现有方案,比如采用更高效的优先队列代替简单数组存取等方式改进效率。 6. **总结讨论** - 总结本次实验收获体会,思考如何进一步提高算法效能; - 分析其他同类方法如Prim算法的特点优劣比较; - 提出未来研究方向或改进建议。 7. **附录部分** - 列举参考资料列表,包括但不限于书籍章节、在线教程链接等辅助材料。
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