c算法大全常用c语言算法包括数论算法图论算法排序算法高精度计算树的遍历算法等等.docx
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c算法大全常用c语言算法包括数论算法图论算法排序算法高精度计算树的遍历算法等等
一、数论算法
1．求两数的最大公约数
function gcd（a,b:
integer）:
integer;
begin
ifb=0thengcd:
=a
elsegcd:
=gcd（b,amodb）;
end;
2．求两数的最小公倍数
function lcm（a,b:
integer）:
integer;
begin
ifa lcm:
=a;
whilelcmmodb>0doinc（lcm,a）;
end;
3．素数的求法
A.小范围内判断一个数是否为质数：
functionprime（n:
integer）:
Boolean;
varI:
integer;
begin
forI:
=2totrunc（sqrt（n））do
ifnmodI=0thenbegin
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）：
proceduregetprime;
var
i,j:
longint;
p:
array[1..50000]ofboolean;
begin
fillchar（p,sizeof（p）,true）;
p[1]:
=false;
i:
=2;
whilei<50000dobegin
ifp[i]thenbegin
j:
=i*2;
whilej<50000dobegin
p[j]:
=false;
inc（j,i）;
end;
end;
inc（i）;
end;
l:
=0;
fori:
=1to50000do
ifp[i]thenbegin
inc（l）;pr[l]:
=i;
end;
end;{getprime}
functionprime（x:
longint）:
integer;
vari:
integer;
begin
prime:
=false;
fori:
=1toldo
ifpr[i]>=xthenbreak
elseifxmodpr[i]=0thenexit;
prime:
=true;
end;{prime}
二、图论算法
1．最小生成树
A.Prim算法：
procedureprim（v0:
integer）;
var
lowcost,closest:
array[1..maxn]ofinteger;
i,j,k,min:
integer;
begin
fori:
=1tondobegin
lowcost[i]:
=cost[v0,i];
closest[i]:
=v0;
end;
fori:
=1ton-1dobegin
{寻找离生成树最近的未加入顶点k}
min:
=maxlongint;
forj:
=1tondo
if（lowcost[j]0）thenbegin
min:
=lowcost[j];
k:
=j;
end;
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}
forj:
=1tondo
if cost[k,j] lowcost[j]:
=cost[k,j];
closest[j]:
=k;
end;
end;
end;{prim}
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。
functionfind（v:
integer）:
integer;{返回顶点v所在的集合}
vari:
integer;
begin
i:
=1;
while（i<=n）and（notvinvset[i]）doinc（i）;
ifi<=nthenfind:
=ielsefind:
=0;
end;
procedurekruskal;
var
tot,i,j:
integer;
begin
fori:
=1tondovset[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}
whilep>0dobegin
i:
=find（e[q].v1）;j:
=find（e[q].v2）;
ifi<>jthenbegin
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]ofinteger;
b:
array[1..maxn]ofinteger;{b[i]指顶点i到源点的最短路径}
mark:
array[1..maxn]ofboolean;
procedurebhf;
var
best,best_j:
integer;
begin
fillchar（mark,sizeof（mark）,false）;
mark[1]:
=true;b[1]:
=0;{1为源点}
repeat
best:
=0;
fori:
=1tondo
Ifmark[i]then{对每一个已计算出最短路径的点}
forj:
=1tondo
if（notmark[j]）and（a[i,j]>0）then
if（best=0）or（b[i]+a[i,j] best:
=b[i]+a[i,j]; best_j:
=j;
end;
ifbest>0thenbegin
b[best_j]:
=best；mark[best_j]:
=true;
end;
untilbest=0;
end;{bhf}
B.Floyed算法求解所有顶点对之间的最短路径：
procedurefloyed;
begin
forI:
=1tondo
forj:
=1tondo
ifa[I,j]>0thenp[I,j]:
=Ielsep[I,j]:
=0;{p[I,j]表示I到j的最短路径上j的前驱结点}
fork:
=1tondo{枚举中间结点}
fori:
=1tondo
forj:
=1tondo
ifa[i,k]+a[j,k] a[i,j]:
=a[i,k]+a[k,j];
p[I,j]:
=p[k,j];
end;
end;
C.Dijkstra算法：
var
a:
array[1..maxn,1..maxn]ofinteger;
b,pre:
array[1..maxn]ofinteger;{pre[i]指最短路径上I的前驱结点}
mark:
array[1..maxn]ofboolean;
proceduredijkstra（v0:
integer）;
begin
fillchar（mark,sizeof（mark）,false）;
fori:
=1tondobegin
d[i]:
=a[v0,i];
ifd[i]<>0thenpre[i]:
=v0elsepre[i]:
=0;
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}
fori:
=1tondo
if（notmark[i]）and（d[i] u:
=i;min:
=d[i];
end;
ifu<>0thenbegin
mark[u]:
=true;
fori:
=1tondo
if（notmark[i]）and（a[u,i]+d[u] d[i]:
=a[u,i]+d[u];
pre[i]:
=u;
end;
end;
untilu=0;
end;
3.计算图的传递闭包
ProcedureLonglink;
Var
T:
array[1..maxn,1..maxn]ofboolean;
Begin
Fillchar（t,sizeof（t）,false）;
Fork:
=1tondo
ForI:
=1tondo
Forj:
=1tondoT[I,j]:
=t[I,j]or（t[I,k]andt[k,j]）;
End;
4．无向图的连通分量
A.深度优先
proceduredfs（now,color:
integer）;
begin
fori:
=1tondo
ifa[now,i]andc[i]=0thenbegin{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由表示，则Ee[I]=Ve[j];
d.边活动最晚开始时间El[I],若边I由表示，则El[I]=Vl[k]–w[j,k];
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。
procedurebellman-ford
begin
forI:
=0ton-1dod[I]:
=+infinitive;
d[0]:
=0;
forI:
=1ton-1do
forj:
=1tomdo{枚举每一条边}
ifd[x[j]]+t[j]=d[x[j]]+t[j];
forI:
=1tomdo
ifd[x[j]]+t[j] end;
10．第n最短路径问题
*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。
[color=#0000FF]三、背包问题[/color]
*部分背包问题可有贪心法求解：
计算Pi/Wi
数据结构：
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
proceduresearch（k,v:
integer）;{搜索第k个物品，剩余空间为v}
vari,j:
integer;
begin
ifv=v;
ifv-（s[n]-s[k-1]）>=bestthenexit;{s[n]为前n个物品的重量和}
ifk<=nthenbegin
ifv>w[k]thensearch（k+1,v-w[k]）;
search（k+1,v）;
end;
end;
lDP
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.
ForI:
=1tondo
Forj:
=w[I]tovdo 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;
ForI:
=1tondobegin
F1:
=f;
Forj:
=w[I]tovdo
Iff[j-w[I]]thenf1[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:
Procedureupdate;
varj,k:
integer;
begin
c:
=a;
forj:
=0tondo
ifa[j]>0then
ifj+now<=ntheninc（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..jdivw[I]）
B.求可以放入的最大价值。
USACO1.2 ScoreInflation
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<=idivw[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）;
Fori:
=1ToMDo
Forj:
=1ToNDo
Ifi-problem[j].time>=0Then
Begin
t:
=problem[j].point+f[i-problem[j].time];
Ift>f[i]Thenf[i]:
=t;
End;
Writeln（f[M]）;
End.
C.求恰好装满的情况数。
Ahoi2001Problem2
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。
proceduretry（dep:
integer）;
vari,j:
integer;
begin
cal;{此过程计算当前系数的计算结果，now为结果}
ifnow>nthenexit;{剪枝}
ifdep=l+1thenbegin{生成所有系数}
cal;
ifnow=ntheninc（tot）;
exit;
end;
fori:
=0tondivpr[dep] do begin
xs[dep]:
=i;
try（dep+1）;
xs[dep]:
=0;
end;
end;
思路二，递归搜索效率较高
proceduretry（dep,rest:
integer）;
vari,j,x:
integer;
begin
if（rest<=0）or（dep=l+1）thenbegin
ifrest=0theninc（tot）;
exit;
end;
fori:
=0torestdivpr[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
USACO1.2moneysystem
V个物品，背包容量为n，求放法总数。
转移方程：
Procedureupdate;
varj,k:
integer;
begin
c:
=a;
forj:
=0tondo
ifa[j]>0then
fork:
=1tondivnowdo
ifj+now*k<=ntheninc（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}
whilei<=ndobegin
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}
fori:
=2tovdo
begin
read（now）;
update;{动态更新}
end;
writeln（a[n]）;
四、排序算法
1.快速排序：
procedureqsort（l,r:
integer）;
vari,j,mid:
integer;
begin
i:
=l;j:
=r;mid:
=a[（l+r）div2];{将当前序列在中间位置的数定义为中间数}
repeat
whilea[i] whilea[j]>middodec（j）;{在右半部分寻找比中间数小的数}
ifi<=jthenbegin {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;
untili>j;
ifl ifiend;{sort}
B.插入排序：
思路：
当前a[1]..a[i-1]已排好序了，现要插入a[i]使a[1]..a[i]有序。
procedureinsert_sort;
vari,j:
integer;
begin
fori:
=2tondobegin
a[0]:
=a[i];
j:
=i-1;
whilea[0] a[j+1]:
=a[j];
j:
=j-1;
end;
a[j+1]:
=a[0];
end;
end;{inset_sort}
C.选择排序：
proceduresort;
vari,j,k:
integer;
begin
fori:
=1ton-1do
forj:
=i+1tondo
ifa[i]>a[j]thenswap（a[i],a[j]）;
end;
D.冒泡排序
procedurebubble_sort;
vari,j,k:
integer;
begin
fori:
=1ton-1do
forj:
=ndowntoi+1do
ifa[j]end;
E.堆排序：
proceduresift（i,m:
integer）;{调整以i为根的子树成为堆,m为结点总数}
var
升级会员 