#include#includeusingnamespacestd;classMinHeapNode{friendclassFlowshop;public:booloperator＜(constMinHeapNode&a)const{returna.bb＜bb;}private:voidInit(int);voidNewNode(MinHeapNode,int,int,int,int);ints;//已安排作业数intf1;//机器1上最后完成时间intf2;//机器2上最后完成时间intsf2;//当前机器2上的完成时间和intbb;//当前完成时间和下界int*x;//当前作业调度};voidMinHeapNode::Init(intn){//最小堆结点初始化x=newint[n];for(inti=0;i＜n;i++)x[i]=i;

随机给定一个3×3的矩阵，其元素为8个不同的数码，起始状态为S0，目标状态为Sg，要求用两种或以上的方法设计优先队列式分支限界法，寻找从初始状态变换到目标状态的最优解，说明不同的优先选择策略变换到最终状态用了多少步，并对获得的结果做出比较分析。
最终状态均如Sg表示。

前言第1章　绪论第2章　算法复杂度与问题的下界2.1　算法的时间复杂度2.2　最好、平均和最坏情况的算法分析2.3　问题的下界2.4　排序的最坏情况下界2.5　堆排序：在最坏情况下最优的排序算法2.6　排序的平均情况下界2.7　通过神谕改进下界2.8　通过问题转换求下界2.9　注释与参考2.10　进一步的阅读资料习题第3章　贪心法3.1　生成最小生成树的Kruka1算法3.2　生成最小生成树的Prim算法3.3　单源最短路径问题3.4　二路归并问题3.5　用贪心法解决最小圈基问题3.6　用贪心法解决2终端一对多问题3.7　用贪心法解决1螺旋多边形最小合作警卫问题3.8　实验结果3.9　注释与参考3.10　进一步的阅读资料习题第4章　分治策略4.1　求2维极大点问题4.2　最近点对问题4.3　凸包问题4.4　用分冶策略构造Voronoi图4.5　voronoi图的应用4.6　快速傅里叶变换4.7　实验结果4.8　注释与参考4.9　进一步的阅读资料习题第5章　树搜索策略5.1　广度优先搜索5.2　深度优先搜索5.3　爬山法5.4　最佳优先搜素策略5.5　分支限界策略5.6　用分支限界策略解决人员分配问题5.7　用分支限界策略解决旅行商优化问题5.8　用分支限界策略解决O，1背包问题5.9　用分支限界方法解决作业调度问题5.10　A*算法5.11　用特殊的A*算法解决通道路线问题5.12　用A*算法解决线性分块编码译码问题5.13　实验结果5.14　注释与参考5.15　进一步的阅读资料习题第6章　剪枝搜索方法6.1　方法概述6.2　选择问题6.3　两变量线性规划6.4　圆心问题6.5　实验结果6.6　注释与参考6.7　进一步的闷读瓷料习题弟7章　动态规划方法7.1　资源配置问题7.2　最长公共f序列问题7.3　2序列比对问题7.4　RNA最大碱基对匹配问题7.5　0，1背包问题7.6　最优二卫树问题7.7　树的带权完垒支配问题7.8　树的带权单步图边的搜索问题7.9　用动态规划方法解决1螺旋多边形m守卫路由问题7.10　实验结果7.11　注释与参考7.12　进一步的阅读资料习题第8章　NP完全性理论8.1　关十NP完垒性理论的非形式化讨论8.2　判定问题8.3　可满足性问题8.4　NP问题8.5　库克定理8.6　NP完全问题8.7　证明NP完全性的例子8.8　2可满足性问题8.9　注释与参考8.10　进一步的阅读资料习题第9章　近似算法9.1　顶点覆盖问题的近似算珐9.2　欧几里得旅行商问题的近似算法9.3　特殊瓶颈旅行商问题的近似算珐9.4　特殊瓶颈加权K供应商问题的近似算法9.5　装箱问题的近似算法9.6　直线m中心问题的最优近似算法9.7　多序列比对问题的近似算珐9.8　对换排序问题的2近似算法9.9　多项式时间近似方案9.10　最小路径代价生成树问题的2近似算法9.11　最小路径代价生成树问题的Pns9.12　NP0完全性9.13　注释与参考9.14　进一步的阅读资料习题第10章　分摊分析10.1　使用势能函数的例子10.2　斜堆的分摊分析10.3　Av1树的分摊分析10.4　自组织顺序检索启发式方法的分摊分析10.5　配对堆及其分摊分析10.6　不相交集合并算法的分摊分析10.7　一些磁盘调度算法的分摊分析10.8　实验结果10.9　注释与参考10.10　进步的阅读资料习题第11章　随机算法11.1　解决最近点对问题的随机算珐11.2　随机最近点对问题的平均性能11.3　素数测试的随机算法11.4　模式匹配的随机算法11.5　交互证明的随机算法11.6　最小生成树的随机线性时间算法11.7　注释与参考11.8　进一步的阅读资料习题第12章　在线算法12.1　用贪心法解决在线欧几里得生成树问题12.2　在线K服务员问题及解决定义在平面树上该问题的贪心算法12.3　基于平衡策略的在线穿越障碍算法12.4　用补偿策略求解在线二分匹配问题12.5　用适中策略解决在线m台机器调度问题12.6　基于排除策略的三个计算几何问题的在线算法12.7　基于随机策略的在线生成树算法12.8　注释与参考12.

*问题描述：一个网格迷宫由n行m列的单元格组成，每个单元格要么是空地（用1表示），*要么是障碍物(用0表示)。
找出从起点到终点的最短移动序列，其中U,D,L,R,*分别代表往上，下，左，右移动到相邻单元格。
任何时候都不能在障碍格中，*也不能走到迷宫之外，起点和终点保证是空地。
n,m＜=100.**分析：可以使用bfs，节点的访问顺序恰好是它们从根节点距离从小到大的顺序。
类*似的，也可以用bfs来按照起点的距离顺序遍历迷宫图。
不断沿着父亲指针走，*保存方向序列dir，最后反向输出。
*比深度优化的效率要高很多，因为每次都定义了活结点还有下一个扩展节点，*在活结点当中去寻找扩展节点，不会盲目的搜索到底，而是有一定的选择性。
*因此我们可以定义记录扩展节点的数组，并且定义函数来判断，看下一层将要*被搜索的节点是不是能够作为扩展节点。
这就运用到了分支限界的知识。
*

对于最小重量机器设计问题，设计其回溯算法和分支限界算法的解决方案，并体会回溯方法和分支限界方法的区别。

算法设计方法的基本思想及其适用特征——分治法、动态规划法、贪心法、回溯法、分支限界法。

0-1背包问题算法设计各种解法动态规划贪心回溯分支限界

N后问题设计其解空间结构分别为子集树和排列树，并分别用回溯法和分支限界法来实现。
其中N是作为程序的一个参数输入，要求当对于给定的N没有可行解的时候给出信息提示；
当有可行解的时候给出二个可行解，并统计获得该可行解的时间。

´问题描述：码头仓库是划分为n×m个格子的矩形阵列。
有公共边的格子是相邻格子。
当前仓库中有的格子是空闲的；
有的格子则已经堆放了沉重的货物。
由于堆放的货物很重，单凭仓库管理员的力量是无法移动的。
仓库管理员有一项任务，要将一个小箱子推到指定的格子上去。
管理员可以在仓库中移动，但不能跨过已经堆放了货物的格子。
管理员站在与箱子相对的空闲格子上时，可以做一次推动，把箱子推到另一相邻的空闲格子。
推箱时只能向管理员的对面方向推。
由于要推动的箱子很重，仓库管理员想尽量减少推箱子的次数。
´编程任务：对于给定的仓库布局，以及仓库管理员在仓库中的位置和箱子的开始位置和目标位置，设计一个解推箱子问题的分支限界法，计算出仓库管理员将箱子从开始位置推到目标位置所需的最少推动次数。
´数据输入：由文件input.txt提供输入数据。
输入文件第1行有2个正整数n和m（1＜=n,m＜=100），表示仓库是n×m个格子的矩形阵列。
接下来有n行，每行有m个字符，表示格子的状态。
S表示格子上放了不可移动的沉重货物；
w表示格子空闲；
M表示仓库管理员的初始位置；
P表示箱子的初始位置；
K表示箱子的目标位置。
´结果输出:将计算出的最少推动次数输出到文件output.txt。
如果仓库管理员无法将箱子从开始位置推到目标位置则输出“Nosolution！”。
输入文件示例输出文件示例input.txtoutput.txt

java算法分析与设计之世界名画陈列馆问题（分支限界法）源代码和实验报告算法作为计算机专业学生的必修课，同时也是软件开发过程中必备的编程思想，对学习研究计算机专业意义重大；
正因为这门课程难，所以除了相关方面的书籍，网络资源少的可怜,尤其是java代码简直如大海捞针。
因此，做完这次课程设计，我决定把这些资源传到广大学生钟爱的CSDN上供大家分享学习，希望能真正帮到大家！

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。