C# 分治算法
Angel 人气:0分治策略是：
对于一个规模为n的问题，若该问题可以容易地解决（比如说规模n较小）则直接解决，否则将其分解为k个规模较小的子问题，这些子问题互相独立且与原问题形式相同，递归地解这些子问题，然后将各子问题的解合并得到原问题的解。这种算法设计策略叫做分治法。
可使用分治法求解的一些经典问题
（1）二分搜索
（2）大整数乘法
（3）Strassen矩阵乘法
（4）棋盘覆盖
（5）合并排序
（6）快速排序
（7）线性时间选择
（8）最接近点对问题
（9）循环赛日程表
（10）汉诺塔
分治算法 - 最大子数组问题
股票问题：
（1）暴力求解
嵌套循环，遍历所有的子数组，找到最大的子数组，从13开始遍历，一直遍历到7，找到最大的子数组，再从-3开始遍历，找到最大子数组，最简单粗暴，耗费性能最高，最消耗时间。
/****************************************************
* 功能：使用暴力求解股票价格购买问题
*****************************************************/
using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;
public class Test : MonoBehaviour
{
void Start()
{
Suanfa();
}
void Suanfa()
{
int[] priceArray = {100, 113, 110, 85, 105, 102, 86, 63, 81, 101, 94, 106, 101, 79, 94, 90, 97};//价格数组
int[] priceFluctuationArray = new int[priceArray.Length - 1];//价格波动的数组
for (int i = 1; i < priceArray.Length; i++)//给价格波动表赋值
{
priceFluctuationArray[i-1] = priceArray[i] - priceArray[i - 1];//当天价格-上一天价格
}
int total = priceFluctuationArray[0];//默认第一个元素是最大子数组的和
int startIndex = 0;
int endIndex = 0;
for (int i = 0; i < priceFluctuationArray.Length; i++)
{
//取得以i为子数组起点的所有子数组
for (int j = i; j < priceFluctuationArray.Length; j++)//以i开始以i结束
{
//由i,j就确定了一个子数组
int totalTemp = 0;//临时最大子数组的和
for (int k = i; k < j+1; k++)
{
totalTemp += priceFluctuationArray[k];//当前子数组的和
}
if (totalTemp>total)//判断当前子数组的和是否大于总和
{
total = totalTemp;//最大子数组的和
startIndex = i;//最大子数组的开始索引
endIndex = j;//最大子数组的结束索引
}
}
}
Debug.Log("startIndex："+startIndex);
Debug.Log("endIndex："+endIndex);
Debug.Log("购买日期是第"+startIndex+"天 出售日期是第"+(endIndex+1)+"天");
}
}（2）分治法
求low和high数组的最大子数组（区间）（和最大）：
由low和high取得中间的mid索引，由最初的[low,high]区间得到[low,mid][mid+1,high]两个区间，
i为子数组的开始索引，j为子数组的结束索引：
- i j 同时位于低区间
- i j 同时位于高区间
- i 位于低区间，j位于高区间
因为ij是由mid分隔的，分别取得在low mid里面的i值，mid high里面的j值
/****************************************************
* 功能：使用分治法求解股票价格购买问题
*****************************************************/
using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;
public class Test : MonoBehaviour
{
struct SubArray//最大子数组的结构体
{
public int startIndex;
public int endIndex;
public int total;
}
void Start()
{
Suanfa();
}
void Suanfa()
{
int[] priceArray = {100, 113, 110, 85, 105, 102, 86, 63, 81, 101, 94, 106, 101, 79, 94, 90, 97};//价格数组
int[] priceFluctuationArray = new int[priceArray.Length - 1];//价格波动的数组
for (int i = 1; i < priceArray.Length; i++)//给价格波动表赋值
{
priceFluctuationArray[i-1] = priceArray[i] - priceArray[i - 1];//当天价格-上一天价格
}
SubArray subArray = GetMaxSubArray(0, priceFluctuationArray.Length - 1, priceFluctuationArray);
Debug.Log("startIndex："+subArray.startIndex);
Debug.Log("endIndex："+subArray.endIndex);
Debug.Log("购买日期是第"+ subArray.startIndex+"天 出售日期是第" +(subArray.endIndex + 1)+"天");
}
static SubArray GetMaxSubArray(int low, int high, int[] array)//用来取得array这个数组从low到high之间的最大子数组
{
if (low==high)//递归结束的终止条件
{
SubArray subArray;
subArray.startIndex = low;
subArray.endIndex = high;
subArray.total = array[low];
return subArray;
}
int mid = (low + high) / 2;//低区间[low,mid]高区间[mid+1,high]
SubArray subArray1=GetMaxSubArray(low, mid, array);//低区间最大子数组
SubArray subArray2=GetMaxSubArray(mid + 1, high, array);//高区间最大子数组
//从[low,mid]找到最大子数组[i,mid]
int total1 = array[mid];//最大子数组的和
int startIndex = mid;//最大子数组的开始索引
int totalTemp = 0;//临时的和
for (int i = mid; i >=low; i--)//从mid向low遍历
{
totalTemp += array[i];
if (totalTemp>total1)
{
total1 = totalTemp;
startIndex = i;
}
}
//从[mid+1,high]找到最大子数组[mid+1,j]
int total2 = array[mid+1];//最大子数组的和
int endIndex = mid+1;//最大子数组的结束索引
totalTemp = 0;
for (int j = mid+1; j <= high; j++)//从mid+1向high遍历
{
totalTemp += array[j];
if (totalTemp>total2)
{
total2 = totalTemp;
endIndex = j;
}
}
SubArray subArray3;
subArray3.startIndex = startIndex;
subArray3.endIndex = endIndex;
subArray3.total = total1 + total2;
if (subArray1.total>=subArray2.total&&subArray1.total>=subArray3.total)
{
return subArray1;
}
else if (subArray2.total >= subArray1.total && subArray2.total >= subArray3.total)
{
return subArray2;
}
else
{
return subArray3;
}
}
}分治法实现大数相乘 C#实现
用C#实现，尽可能的利用C#的特性。本例中，只要拆分的数字小于9位数，就可以直接相乘计算，保证不会溢出。
在编程中，还需要用的加法和减法，也要通过字符串模拟实现。
最终的乘法运算，依赖递归思想得以实现。
本文的代码还有一些可以优化的地方，比如对于不使用字符串而是全部使用数组，可能会更快点。
代码如下：
namespace bigIntMultiply
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
string a = "99999999999999";
string b = "123456789001234567890";
Stopwatch sw = new Stopwatch();
sw.Start();
string s = Multiply(b, b);
sw.Stop();
Console.WriteLine(s);
Console.WriteLine(sw.Elapsed);
}
//字符串模拟乘法操作
static string Multiply(string x, string y)
{
//deep++;// Console.WriteLine("-" + deep + "-");
string negative = "";
if ((x.StartsWith("-") && y.StartsWith("-")) || (!x.StartsWith("-") && !y.StartsWith("-")))
{
x = x.TrimStart('-'); y = y.TrimStart('-');
negative = "";
}
else if ((x.StartsWith("-") && !y.StartsWith("-")) || (!x.StartsWith("-") && y.StartsWith("-")))
{
x = x.TrimStart('-'); y = y.TrimStart('-');
negative = "-";
}
//如果长度都小于9，直接相乘，返回就行了。
if (x.Length <= 9 && y.Length <= 9)
{
long tmp = (long.Parse(x) * long.Parse(y));
if (tmp == 0)
return tmp.ToString();
return negative + (long.Parse(x) * long.Parse(y)).ToString();
}
//公式里的abcd
string a, b, c, d;
if (x.Length <= 9)
{
a = "0"; b = x;
}
else
{
if (x.Length % 2 != 0)
x = "0" + x;
a = x.Substring(0, x.Length / 2);
b = x.Substring(x.Length / 2);
}
if (y.Length <= 9)
{
c = "0";
d = y;
}
else
{
if (y.Length % 2 != 0)
y = "0" + y;
c = y.Substring(0, y.Length / 2);
d = y.Substring(y.Length / 2);
}
int n = x.Length >= y.Length ? x.Length : y.Length;
string t1, t2, t3;
//递归调用，根据公式计算出值。
string ac = Multiply(a, c);
string bd = Multiply(b, d);
t1 = Multiply(Subtract(a, b), Subtract(d, c));
t2 = Add(Add(t1, ac), bd);
t3 = Add(Add(Power10(ac, n), Power10(t2, n / 2)), bd).TrimStart('0');
if (t3 == "") return "0";
return negative + t3;
}
//字符串模拟加法操作
static string Add(string x, string y)
{
if (x.StartsWith("-") && !y.StartsWith("-"))
{
return Subtract(y, x.TrimStart('-'));
}
else if (!x.StartsWith("-") && y.StartsWith("-"))
{
return Subtract(x, y.TrimStart('-'));
}
else if (x.StartsWith("-") && y.StartsWith("-"))
{
return "-" + Add(x.TrimStart('-'), y.TrimStart('-'));
}
if (x.Length > y.Length)
{
y = y.PadLeft(x.Length, '0');
}
else
{
x = x.PadLeft(y.Length, '0');
}
int[] sum = new int[x.Length + 1];
for (int i = x.Length - 1; i >= 0; i--)
{
int tmpsum = int.Parse(x[i].ToString()) + int.Parse(y[i].ToString()) + sum[i + 1];
if (tmpsum >= 10)
{
sum[i + 1] = tmpsum - 10;
sum[i] = 1;//表示进位
}
else
{
sum[i + 1] = tmpsum;
}
}
string returnvalue = string.Concat(sum);
if (sum[0] == 1)
{
return returnvalue;
}
else
{
return returnvalue.Remove(0, 1);
}
}
//字符串模拟减法操作
static string Subtract(string x, string y)
{
//if (x.StartsWith("-") && !y.StartsWith("-"))
//{
// return "-" + Add(x.TrimStart('-'), y);
//}
//if (y.StartsWith("-"))
//{
// return Add(x, y.TrimStart('-'));
//}
//x是正数，y也是正数
int flag = checkBigger(x, y);
if (flag == 0)
{
return "0";
}
else if (flag == -1)
{
string tmp = y;
y = x;
x = tmp;
}
//保证了x>=y
y = y.PadLeft(x.Length, '0');//y补0与x对齐
int[] difference = new int[x.Length];
for (int i = x.Length - 1; i >= 0; i--)
{
int tmpdifference;
tmpdifference = int.Parse(x[i].ToString()) - int.Parse(y[i].ToString()) + difference[i];
if (tmpdifference < 0)
{
tmpdifference += 10;
difference[i - 1] = -1;//表示借位
}
difference[i] = tmpdifference;
}
StringBuilder returnvalue = new StringBuilder(string.Concat(difference).TrimStart('0'));
{
if (returnvalue.ToString() == "")
{
return "0";
}
}
if (flag == -1)
{
returnvalue = returnvalue.Insert(0, "-");
}
return returnvalue.ToString();
}
//比较大小
static int checkBigger(string x, string y)
{
if (x.Length > y.Length)
{
return 1;
}
else if (x.Length < y.Length)
{
return -1;
}
else
{
for (int i = 0; i < x.Length; i++)
{
if (int.Parse(x[i].ToString()) > int.Parse(y[i].ToString()))
{
return 1;
}
else if (int.Parse(x[i].ToString()) < int.Parse(y[i].ToString()))
{
return -1;
}
continue;
}
return 0;
}
}
//模拟移位
static string Power10(string num, int n)
{
return num.PadRight(num.Length + n, '0');
}
}
}加载全部内容