2.12 常用算法的应用实例

本文介绍了算法的基本分类,包括直接法、枚举法和递推法。通过实例详细讲解了每种方法的应用场景及实现方式,如筛选法求素数、百鸡问题的解决及数列的递推计算。

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从思想方法上可将算法归为以下几种:直接法、枚举法、递推法、递归法、回溯法等等。本节先介绍直接法、枚举法、递推法的思想,其他算法将在后续内容中逐步介绍。

直接法:根据问题给出的条件直接求解。
【例2.19】 用筛选法求100之内的所有素数,并将这些素数输出。
#include<iostream>
#include<iomanip>
#include<cmath>
using namespace std;
const int n=100;
int main(){
    int a[n];
    int i,j;
    for(i=0;i<n;i++) a[i]=1+i;   //用数组保存整数1-100
    a[0]=0;       //1不是素数,置0
   for(i=1;i<n;i++){
      if(a[i]==0)  continue;   //该数已经置0,判断下一个数
      for(j=i+1;j<n;j++) if(a[j]%a[i]==0)  a[j]=0; //是a[i]倍数的元素置0;
   }
   int count=0;
   cout<<"1-" <<n<<"之间的素数:"<<endl;
   for(i=0;i<n;i++)      //输出所有素数
      if(a[i]!=0){                       //非0元素即为素数
         cout<<setw(6)<<a[i];
         count++;
         if(count%10==0)  cout<<endl; //每行10个数据
   }
   cout<<endl;
   return 0;
}

枚举法:在有限范围内列举所有可能的结果,找出其中符合要求的解,又称“穷举法”。其适合求解的问题是:可能的答案是有限个且答案是可知的,但又难以用解析法描述。通常,用循环结构来完成。
【例2.20】 中国古代数学史上著名的“百鸡买百鸡问题”:鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一。百钱买百鸡,问鸡翁、母、雏各几何? 
#include <iostream>
#include <iomanip>
using namespace std;
int main(){
    int i,j,k;
    cout<<"   公鸡      母鸡      小鸡"<<endl;
   for(i=0;i<=20;i++)
      for(j=0;j<=33;j++){
         k=100-i-j;
         if((5*i+3*j+k/3==100)&&(k%3==0))   //注意(k%3==0)非常重要
      cout<<setw(6)<<i<<setw(10)<<j<<setw(10)<<k<<endl;
   }
   return 0;
}

递推法:通过问题的一个或多个已知解,用同样的方法逐个推算出其他解,如数列问题,近似计算问题等。通常,也要借助于循环结构完成。
【例2.21】用欧几里德算法(也称辗转法)求两个整数的最大公约数。
【分析】假定两个整数分别为num1和num2,最大公约数应当是不超过其中较小数的一个整数。辗转法的思想是:用num1除以num2,求出余数resd,如果resd==0,则当前num2就是最大公约数,否则(resd!=0),num1=num2, num2=resd, 重复以上过程,直到resd==0为止。
#include<iostream>
using namespace std;
int main(){
  int num1,num2,resd;
  cout<<"输入两个整数:"<<endl;
  cin>>num1>>num2;
  cout<<num1<<"和"<<num2<<"的最大公约数为:";
  for(;;){
      resd=num1%num2;
      if(resd==0)  break;
      num1=num2;  num2=resd;
  }
  cout<<num2<<endl;
  return 0;
}
【例2.22】 输入一个小于1的数x,求sinx的近似值,要求误差小于0.0001。sinx的近似计算公式如下:

#include<iostream>
using namespace std;
int main(){
    const double epsilon=0.0001;          //用epsilon保存误差
   double x,sinx,item;
   int n=2,sign=-1;                     //sign保存符号
   cout<<"input x:";
   cin>>x;
   sinx=x;item=x*x*x/6;                //第一项作为初值,第二项为误差项
   while(item>epsilon){
      sinx=sinx+item*sign;            //将当前项累加进结果,注意符号作为因子
      item=item*x*x/((2*n)*(2*n+1));   //推算新的误差项
      sign=-sign;                    //注意符号的变换
      n++;
   }
   cout<<"sin("<<x<<")="<<sinx<<endl;
   return 0;
}

【例2.23】输入一个8位二进制数,将其转换为十进制数输出。
#include<iostream>
using namespace std;
const int n=8;
int main(){
    char bin[n];
   int x=2,a,dec,i;
   cout<<"输入二进制序列:"<<endl;
   for(i=n-1;i>=0;i--)  cin>>bin[i];      //先输入的是高位数
   dec=0;
   for(i=n-1;i>=0;i--){
      a=bin[i]-'0';                //数字字符转换为数字
      dec= dec*x+a;
   }
   cout<<"二进制序列(";
   for(i=n-1;i>=0;i--)  cout<<bin[i];
   cout<<")的值为:"<<dec<<endl;
   return 0;
}
### Scala 2.12与Spark集成教程 #### 安装配置环境 为了确保能够顺利使用Scala 2.12版本开发基于Apache Spark的应用程序,需先完成必要的软件安装。这包括JDK、Scala以及Spark本身的部署[^1]。 对于操作系统而言,无论是Linux还是Windows平台都可以支持上述组件的搭建;不过考虑到实际操作中的便利性和稳定性,在此推荐采用类Unix系统作为主要工作环境。具体来说: - JDK建议选用Oracle官方发布的稳定版; - 下载对应于目标系统的预编译二进制包形式的Scala发行版并解压至指定路径; - 同样地获取适合当前硬件架构的Spark压缩文件,并按照文档指示设置好相应的环境变量以便后续调用命令行工具。 #### 创建项目结构 当所有依赖项都已妥善安置之后,则可以着手构建新的工程实例了。通常情况下会借助Maven或者SBT这样的自动化构建管理器来简化流程控制过程。这里以SBT为例说明如何定义`build.sbt`文件内的基本信息: ```scala name := "MyFirstSparkApp" version := "0.1" scalaVersion := "2.12.18" libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "3.4.0" ``` 这段简单的声明指定了项目的名称、版本号还有所使用的Scala语言级别,同时也引入了一个来自Maven中央仓库的核心库模块用于处理分布式计算任务。 #### 编写业务逻辑代码 有了良好的开端之后就可以专注于实现具体的算法模型或是数据分析功能点了。下面给出一段用来统计单词频率分布情况的小例子供参考学习之用: ```scala import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("Word Count").setMaster("local[*]") val sc = new SparkContext(conf) val lines = sc.textFile("/path/to/input.txt") val words = lines.flatMap(_.split("\\W+")) val pairs = words.map(word => (word.toLowerCase(), 1)) val counts = pairs.reduceByKey(_ + _).sortByKey() println(counts.collect.mkString("\n")) sc.stop() } } ``` 该片段展示了怎样通过读取纯文本资源的方式加载原始数据集进入内存空间形成RDD对象序列化表示法,接着运用一系列转换方法逐步提炼出最终的结果集合——即每一对键值对代表某个特定词条在整个语料库中出现过的总次数。 #### 提交作业执行计划 最后一步就是把打包好的jar包上传到集群节点上启动服务端口监听等待客户端请求连接过来提交待办事项列表给调度中心安排合适的Executor进程去负责运算加工环节的工作啦! 假设已经编写完成了名为`patrol-spark-service-0.0.1-SNAPSHOT.jar`的目标产物并且放置到了HDFS文件系统当中的话,那么只需要在终端窗口里输入如下所示的一串参数组合即可触发整个批处理周期的操作链条运转起来[^2]: ```bash spark-submit \ --class com.patrol.spark.PatrolSparkServiceApplication \ --executor-memory 4G \ --num-executors 8 \ --master yarn-client \ /data/test/patrol-spark-service-0.0.1-SNAPSHOT.jar ``` 这条指令明确了应用程序入口位置在哪一处类里面定义的方法之中,同时还设置了若干影响性能表现的关键属性比如分配多少内存大小给各个子线程共享使用啊之类的细节问题。
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