算法导论读书笔记（1）

来源：互联网发布：数据调查报告编辑：程序博客网时间：2024/05/21 01:47

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算法

所谓算法（algorithm）就是定义良好的计算过程，它取一个或一组值作为输入，并产生出一个或一组值作为输出。亦即，算法就是一系列的计算步骤，用来将输入数据转换成输出结果。我们还可以将算法看作是一种工具，用来解决一个具有良好规范说明的 计算问题 。

例如，假设要将一列数按非降顺序进行排列，下面是有关该排序问题的形式化定义：

输入：由 n 个数构成的一个序列<a_1， a_2， …， a_n>
输出：对输入序列的一个排列（重排）<a₁ '， a₂ '， …， a_n '>使得a₁ ' <= a₂ ' <= … <= a_n '

插入排序

插入排序 算法是一个对少量元素进行排序的有效算法。它的伪码是以一个过程的形式给出的，称为 INSERTION-SORT ，它的参数是一个数组 A [ 1 .. n ]，包含了 n 个待排数字。（在伪码中， A 中元素的个数 n 用 A.length 来表示。）输入的各个数字是 原地排序 的（sorted in place），就是说这些数字是在数组A 中进行重新排序的，在任何时刻，至多只有其中的常数个数字是存储在数组之外的。当过程 INSERTION-SORT 执行完毕后，输入数组 A 中就包含了已排好序的输出序列。

INSERTION-SORT(A)1 for j = 2 to A.length2     key = A[j]3     // Insert A[j] into the sorted sequence A[1 .. j - 1]4     i = j - 15     while i > 0 and A[i] > key6         A[i + 1] = A[i]7         i = i - 18     A[i + 1] = key

插入排序算法的简单Java实现：

/** * 插入排序 * * @param array */public static void insertionSort(int[] array) {    int key, j;    for (int i = 1; i < array.length; i++) {        key = array[i];        j = i - 1;        while (j >= 0 && array[j] > key) {            array[j + 1] = array[j];            j--;        }        array[j + 1] = key;    }}

循环不变式与插入算法的正确性

下图给出了这个算法在数组 A = <5， 2， 4， 6， 1， 3>上的工作过程。下标 j 指示了待插入的元素。在外层 for 循环的每一轮迭代开始时，包含元素 A [ 1 .. j - 1 ]的子数组就已经是排好序的了。

循环不变式 主要用来帮助我们理解算法的正确性。对于循环不变式，必须证明它的三个性质：

初始化（Initialization）：: 它在循环的第一轮迭代开始之前，应该是正确的。
保持（Maintenance）：: 如果在循环的某一次迭代开始之前它是正确的，那么，在下一次迭代开始之前，它也应该保持正确。
终止（Termination）：: 当循环结束时，不变式给了我们一个有用的性质，它有助于表明算法是正确的。

算法分析

算法分析 是指对一个算法所需要的资源进行预测。内存，通信带宽或计算机硬件等资源偶尔会是我们主要关心的，但通常，资源是指我们希望测度的计算时间。

插入排序算法的分析

INSERTION-SORT 过程的时间开销与输入有关。此外，即使排序两个相同长度的输入序列，所需的时间也可能不同。这取决于它们已排序的程度。一般来说，算法所需的时间是与输入规模同步增长的，因而常常将一个程序的运行时间表示为其输入的函数。这里就涉及到两个名词“运行时间”和“输入规模”。

输入规模 的概念与具体问题有关，最自然的度量标准是输入中的元素个数。

算法的 运行时间 是指在特定输入时，所执行的基本操作数（或步数）。这里我们假设每次执行第 i 行所花的时间都是常量 c_i 。

首先给出 INSERTION-SORT 过程中，每一条指令的执行时间及执行次数。对 j = 2， 3， …， n ， n = A.length ，设 t_j 为第5行 while 循环所做的测试次数。当 for 或 while 循环以通常方式退出时，测试要比循环体多执行1次。另外，假定注释部分不可执行。

该算法总的运行时间是每一条语句执行时间之和。为计算总运行时间 T = [ n ]，对每一对 cost 和 times 之积求和。得：

即使是对给定规模的输入，一个算法的运行时间也可能要依赖于给定的是该规模下的哪种输入。例如，在 INSERTION-SORT 中，如果输入数组已经是排好序的，那就会出现最佳情况。对 j = 2， 3， …， n 中的每一个值，都有 t_j = 1，则最佳运行时间为：

这一运行时间可以表示成 a n + b ，常量 a 和 b 依赖于语句的代价 c_i ；因此，它是 n 的一个 线性函数 。

如果输入数组是按照逆序排序的，那么就会出现最坏情况。我们必须将每个元素 A [ j ]与整个已排序的子数组 A [ 1 .. j - 1 ]中的每一个元素进行比较，因而，对 j = 2， 3， …， n ，有 t_j = j 。则最坏运行时间为：

这一最坏情况运行时间可以表示为 a n² + b n + c ，常量 a ， b 和 c 仍依赖于语句的代价 c_i ；因而，这是一个关于 n 的 二次函数 。

练习

2.1-2

重写过程 INSERTION-SORT ，使之按非升序排序。

INSERTION-SORT(A)1 for j = 2 to A.length2     key = A[j]3     // Insert A[j] into the sorted sequence A[1 .. j - 1]4     i = j - 15     while i > 0 and A[i] < key6         A[i + 1] = A[i]7         i = i - 18     A[i + 1] = key

2.1-3

考虑下面的查找问题：

输入：一列数 A = <a_1， a_2， …， a_n>和一个值/v/ 。
输出：下标 i ，使得 v = A [ i ]，或当 v 不在 A 中时为 NIL 。

写出线性查找的伪码：

LINEAR-SEARCH(A, v)1 for j = 1 to A.length2     if A[j] == v3         return j4 return NIL

2.1-4

将两个各存放在数组 A 和数组 B 中的 n 位二进制整数相加。和以二进制形式存放在具有 n + 1个元素的数组 C 中。

ADD-BINARY-ARRAY(A, B)1  let C[1 .. A.length + 1] be new arrays2  flag = 03  for i = 1 to A.length 4      key = A[i] + B[i] + flag5      C[i] = key mod 26      if key > 17          flag = 18      else9          flag = 010 C[i] = flag

2.2-2

选择排序 伪码：

SELECT-SORT(A)1  for i = 1 to A.length - 12      index = i3      for j = i + 1 to A.length4          if A[index] > A[j]5              index = j6      exchange A[index] with A[i]

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