算法分析实验报告.pptx
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1、算法分析实验报告目录contents引言算法原理及流程实验环境及数据实验过程及结果结果分析与讨论结论与展望CHAPTER引言01实验目的010203通过实验了解算法性能与数据规模之间的关系培养解决实际问题的能力和编程实现能力学习和掌握基本算法分析方法和技巧实验背景01算法是计算机科学领域的重要组成部分,它是解决各种计算问题的有效方法02算法分析是对算法进行理论评估的过程,包括时间复杂度、空间复杂度等方面的分析通过实验可以更加深入地理解算法的本质和性能,为后续的学习和实践打下基础03CHAPTER算法原理及流程02通过每一步的局部最优选择,希望达到全局最优解。贪心算法将问题分解为更小的子问题,并
2、存储子问题的解,避免重复计算,最后通过组合子问题的解得到原问题的解。动态规划将原问题分解为若干个规模较小、相互独立且与原问题相同的子问题,递归地解决子问题,然后将子问题的解合并得到原问题的解。分治算法算法原理032.根据贪心策略,对输入数据进行处理,得到每一步的最优选择。01贪心算法流程021.确定问题的贪心策略。算法流程将所有步骤的最优选择组合起来,得到最终的全局最优解。算法流程1.定义状态将问题的解表示为一个或多个状态。2.状态转移方程根据子问题的解,推导出原问题的解。算法流程3.初始化边界条件。4.自底向上计算状态的值,存储并复用已计算的状态值。算法流程1.分解将原问题分解为若干个规模较
3、小的子问题。2.解决子问题递归地解决子问题,直到子问题规模足够小可以直接求解。3.合并将子问题的解合并得到原问题的解。算法流程CHAPTER实验环境及数据03操作系统编程语言开发工具硬件配置实验环境Windows 10PyCharm 2021.1Python 3.7Intel Core i7-8700 CPU 3.20GHz,16GB RAM使用公开数据集,包含10000个样本,每个样本包含10个特征。数据集对原始数据进行清洗和处理,包括缺失值填充、异常值处理、特征缩放等。数据预处理将数据集划分为训练集、验证集和测试集,其中训练集用于训练模型,验证集用于调整模型参数,测试集用于评估模型性能。数
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