1
一、数论算法
1.求两数的最大公约数
function gcd(a,b:integer):integer; begin
if b=0 then gcd:=a
else gcd:=gcd (b,a mod b); end ;
2.求两数的最小公倍数
function lcm(a,b:integer):integer; begin
if awhile lcm mod b>0 do inc(lcm,a); end;
3.素数的求法
A.小范围内判断一个数是否为质数:
function prime (n: integer): Boolean; var I: integer; begin
for I:=2 to trunc(sqrt(n)) do if n mod I=0 then begin prime:=false; exit; end;
prime:=true; end;
B.判断longint范围内的数是否为素数(包含求50000以内的素数表): procedure getprime; var
i,j:longint;
p:array[1..50000] of boolean; begin
fillchar(p,sizeof(p),true); p[1]:=false; i:=2;
while i<50000 do begin if p[i] then begin j:=i*2;
while j<50000 do begin p[j]:=false; inc(j,i); end;
1
end; inc(i); end; l:=0;
for i:=1 to 50000 do if p[i] then begin inc(l);pr[l]:=i; end;
end;{getprime}
function prime(x:longint):integer; var i:integer; begin
prime:=false; for i:=1 to l do
if pr[i]>=x then break
else if x mod pr[i]=0 then exit; prime:=true; end;{prime}
二、图论算法 1.最小生成树 A.Prim算法:
procedure prim(v0:integer); var
lowcost,closest:array[1..maxn] of integer; i,j,k,min:integer; begin
for i:=1 to n do begin lowcost[i]:=cost[v0,i]; closest[i]:=v0; end;
for i:=1 to n-1 do begin
{寻找离生成树最近的未加入顶点k} min:=maxlongint; for j:=1 to n do
if (lowcost[j] lowcost[k]:=0; {将顶点k加入生成树} {生成树中增加一条新的边k到closest[k]} {修正各点的lowcost和closest值} for j:=1 to n do 2 if cost[k,j] B.Kruskal算法:(贪心) 按权值递增顺序删去图中的边,若不形成回路则将此边加入最小生成树。 function find(v:integer):integer; {返回顶点v所在的集合} var i:integer; begin i:=1; while (i<=n) and (not v in vset[i]) do inc(i); if i<=n then find:=i else find:=0; end; procedure kruskal; var tot,i,j:integer; begin for i:=1 to n do vset[i]:=[i];{初始化定义n个集合,第I个集合包含一个元素I} p:=n-1; q:=1; tot:=0; {p为尚待加入的边数,q为边集指针} sort; {对所有边按权值递增排序,存于e[I]中,e[I].v1与e[I].v2为边I所连接的两个顶点的序号,e[I].len为第I条边的长度} while p>0 do begin i:=find(e[q].v1);j:=find(e[q].v2); if i<>j then begin inc(tot,e[q].len); vset[i]:=vset[i]+vset[j];vset[j]:=[]; dec(p); end; inc(q); end; writeln(tot); end; 2.最短路径 A.标号法求解单源点最短路径: var a:array[1..maxn,1..maxn] of integer; b:array[1..maxn] of integer; {b[i]指顶点i到源点的最短路径} mark:array[1..maxn] of boolean; procedure bhf; var 3 best,best_j:integer; begin fillchar(mark,sizeof(mark),false); mark[1]:=true; b[1]:=0;{1为源点} repeat best:=0; for i:=1 to n do If mark[i] then {对每一个已计算出最短路径的点} for j:=1 to n do if (not mark[j]) and (a[i,j]>0) then if (best=0) or (b[i]+a[i,j] b[best_j]:=best;mark[best_j]:=true; end; until best=0; end;{bhf} B.Floyed算法求解所有顶点对之间的最短路径: procedure floyed; begin for I:=1 to n do for j:=1 to n do if a[I,j]>0 then p[I,j]:=I else p[I,j]:=0; {p[I,j]表示I到j的最短路径上j的前驱结点} for k:=1 to n do {枚举中间结点} for i:=1 to n do for j:=1 to n do if a[i,k]+a[j,k]C. Dijkstra 算法: var a:array[1..maxn,1..maxn] of integer; b,pre:array[1..maxn] of integer; {pre[i]指最短路径上I的前驱结点} mark:array[1..maxn] of boolean; procedure dijkstra(v0:integer); begin fillchar(mark,sizeof(mark),false); for i:=1 to n do begin d[i]:=a[v0,i]; if d[i]<>0 then pre[i]:=v0 else pre[i]:=0; 4 end; mark[v0]:=true; repeat {每循环一次加入一个离1集合最近的结点并调整其他结点的参数} min:=maxint; u:=0; {u记录离1集合最近的结点} for i:=1 to n do if (not mark[i]) and (d[i] if (not mark[i]) and (a[u,i]+d[u] 3.计算图的传递闭包 Procedure Longlink; Var T:array[1..maxn,1..maxn] of boolean; Begin Fillchar(t,sizeof(t),false); For k:=1 to n do For I:=1 to n do For j:=1 to n do T[I,j]:=t[I,j] or (t[I,k] and t[k,j]); End; 4.无向图的连通分量 A.深度优先 procedure dfs ( now,color: integer); begin for i:=1 to n do if a[now,i] and c[i]=0 then begin {对结点I染色} c[i]:=color; dfs(I,color); end; end; B 宽度优先(种子染色法) 5.关键路径 几个定义: 顶点1为源点,n为汇点。 a. 顶点事件最早发生时间Ve[j], Ve [j] = max{ Ve [j] + w[I,j] },其中 5 Ve (1) = 0; b. 顶点事件最晚发生时间 Vl[j], Vl [j] = min{ Vl[j] – w[I,j] },其中 Vl(n) = Ve(n); c. 边活动最早开始时间 Ee[I], 若边I由 若 Ee[j] = El[j] ,则活动j为关键活动,由关键活动组成的路径为关键路径。 求解方法: a. 从源点起topsort,判断是否有回路并计算Ve; b. 从汇点起topsort,求Vl; c. 算Ee 和 El; 6.拓扑排序 找入度为0的点,删去与其相连的所有边,不断重复这一过程。 例 寻找一数列,其中任意连续p项之和为正,任意q 项之和为负,若不存在则输出NO. 7.回路问题 Euler回路(DFS) 定义:经过图的每条边仅一次的回路。(充要条件:图连同且无奇点) Hamilton回路 定义:经过图的每个顶点仅一次的回路。 一笔画 充要条件:图连通且奇点个数为0个或2个。 9.判断图中是否有负权回路 Bellman-ford 算法 x[I],y[I],t[I]分别表示第I条边的起点,终点和权。共n个结点和m条边。 procedure bellman-ford begin for I:=0 to n-1 do d[I]:=+infinitive; d[0]:=0; for I:=1 to n-1 do for j:=1 to m do {枚举每一条边} if d[x[j]]+t[j] *第二最短路径:每举最短路径上的每条边,每次删除一条,然后求新图的最短路径,取这些路径中最短的一条即为第二最短路径。 *同理,第n最短路径可在求解第n-1最短路径的基础上求解。 三、背包问题 *部分背包问题可有贪心法求解:计算Pi/Wi 数据结构: 6 w[i]:第i个背包的重量; p[i]:第i个背包的价值; 1.0-1背包: 每个背包只能使用一次或有限次(可转化为一次): A.求最多可放入的重量。 NOIP2001 装箱问题 有一个箱子容量为v(正整数,o≤v≤20000),同时有n个物品(o≤n≤30),每个物品有一个体积 (正整数)。要求从 n 个物品中,任取若千个装入箱内,使箱子的剩余空间为最小。 l 搜索方法 procedure search(k,v:integer); {搜索第k个物品,剩余空间为v} var i,j:integer; begin if v if v>w[k] then search(k+1,v-w[k]); search(k+1,v); end; end; l DP F[I,j]为前i个物品中选择若干个放入使其体积正好为j的标志,为布尔型。 实现:将最优化问题转化为判定性问题 f [I, j] = f [ i-1, j-w[i] ] (w[I]<=j<=v) 边界:f[0,0]:=true. For I:=1 to n do For j:=w[I] to v do F[I,j]:=f[I-1,j-w[I]]; 优化:当前状态只与前一阶段状态有关,可降至一维。 F[0]:=true; For I:=1 to n do begin F1:=f; For j:=w[I] to v do If f[j-w[I]] then f1[j]:=true; F:=f1; End; B.求可以放入的最大价值。 F[I,j] 为容量为I时取前j个背包所能获得的最大价值。 F [i,j] = max { f [ i – w [ j ], j-1] + p [ j ], f[ i,j-1] } C.求恰好装满的情况数。 DP: Procedure update; var j,k:integer; begin c:=a; for j:=0 to n do if a[j]>0 then 7 if j+now<=n then inc(c[j+now],a[j]); a:=c; end; 2.可重复背包 A求最多可放入的重量。 F[I,j]为前i个物品中选择若干个放入使其体积正好为j的标志,为布尔型。 状态转移方程为 f[I,j] = f [ I-1, j – w[I]*k ] (k=1.. j div w[I]) B.求可以放入的最大价值。 USACO 1.2 Score Inflation 进行一次竞赛,总时间T固定,有若干种可选择的题目,每种题目可选入的数量不限,每种题目有一个ti(解答此题所需的时间)和一 个si(解答此题所得的分数),现要选择若干题目,使解这些题的总时间在T以内的前提下,所得的总分最大,求最大的得分。 *易想到: f[i,j] = max { f [i- k*w[j], j-1] + k*p[j] } (0<=k<= i div w[j]) 其中f[i,j]表示容量为i时取前j种背包所能达到的最大值。 *实现: Begin FillChar(f,SizeOf(f),0); For i:=1 To M Do For j:=1 To N Do If i-problem[j].time>=0 Then Begin t:=problem[j].point+f[i-problem[j].time]; If t>f[i] Then f[i]:=t; End; Writeln(f[M]); End. C.求恰好装满的情况数。 Ahoi2001 Problem2 求自然数n本质不同的质数和的表达式的数目。 思路一,生成每个质数的系数的排列,在一一测试,这是通法。 procedure try(dep:integer); var i,j:integer; begin cal; {此过程计算当前系数的计算结果,now为结果} if now>n then exit; {剪枝} if dep=l+1 then begin {生成所有系数} cal; if now=n then inc(tot); exit; end; for i:=0 to n div pr[dep] do begin 8 xs[dep]:=i; try(dep+1); xs[dep]:=0; end; end; 思路二,递归搜索效率较高 procedure try(dep,rest:integer); var i,j,x:integer; begin if (rest<=0) or (dep=l+1) then begin if rest=0 then inc(tot); exit; end; for i:=0 to rest div pr[dep] do try(dep+1,rest-pr[dep]*i); end; {main: try(1,n); } 思路三:可使用动态规划求解 USACO1.2 money system V个物品,背包容量为n,求放法总数。 转移方程: Procedure update; var j,k:integer; begin c:=a; for j:=0 to n do if a[j]>0 then for k:=1 to n div now do if j+now*k<=n then inc(c[j+now*k],a[j]); a:=c; end; {main} begin read(now); {读入第一个物品的重量} i:=0; {a[i]为背包容量为i时的放法总数} while i<=n do begin a[i]:=1; inc(i,now); end; {定义第一个物品重的整数倍的重量a值为1,作为初值} for i:=2 to v do begin read(now); update; {动态更新} end; 9 writeln(a[n]); 四、排序算法 1.快速排序: procedure qsort(l,r:integer); var i,j,mid:integer; begin i:=l;j:=r; mid:=a[(l+r) div 2]; {将当前序列在中间位置的数定义为中间数} repeat while a[i] if i<=j then begin {若找到一组与排序目标不一致的数对则交换它们} swap(a[i],a[j]); inc(i);dec(j); {继续找} end; until i>j; if l for i:=2 to n do begin a[0]:=a[i]; j:=i-1; while a[0]a[j+1]:=a[0]; end; end;{inset_sort} C.选择排序: procedure sort; var i,j,k:integer; begin for i:=1 to n-1 do for j:=i+1 to n do if a[i]>a[j] then swap(a[i],a[j]); end; D. 冒泡排序 10 procedure bubble_sort; var i,j,k:integer; begin for i:=1 to n-1 do for j:=n downto i+1 do