Đề đầy đủ không bạn chứ mình k thấy chương trình ở câu hỏi

nhìu zữ men

bạn tham khảo nha

a) Thuật nhân đôi một số a

Đầu vào: số a

Đầu ra: giá trị 2 x a

b) Thuật tìm số lớn hơn trong hai số a,b

Đầu vào: hai số a,b

Đầu ra: số lớn hơn

a, đầu vào:a; đầu ra:a x 2

b, đầu vào:a,b; đầu ra:số lớn hơn giữa a và b

c, đầu vào:a,b; đầu ra:(a+b):2

d, đầu vào:a,b; đầu ra:ƯCLN(a,b)

Thuật toán tìm kiếm nhị phân thực hiện tìm kiếm một mảng đã sắp xếp bằng cách liên tục chia các khoảng tìm kiếm thành 1 nửa. Bắt đầu với một khoảng từ phần tử đầu mảng, tới cuối mảng. Nếu giá trị của phần tử cần tìm nhỏ hơn giá trị của phần từ nằm ở giữa khoảng thì thu hẹp phạm vi tìm kiếm từ đầu mảng tới giửa mảng và nguợc lại. Cứ thế tiếp tục chia phạm vi thành các nửa cho dến khi tìm thấy hoặc đã duyệt hết.

Thuật toán tìm kiếm nhị phân tỏ ra tối ưu hơn so với tìm kiếm tuyết tính ở các mảng có độ dài lớn và đã được sắp xếp. Ngược lại, tìm kiếm tuyến tính sẽ tỏ ra hiệu quả hơn khi triển khai trên các mảng nhỏ và chưa được sắp xếp.

Thuật toán tìm kiếm tuần tự: Duyệt lần lượt các phần tử của dãy để tìm phần tử có giá trị bằng K. Nếu tìm thấy, trả về chỉ số của phản tử bằng K; Ngược lại, thông báo không tìm thây và trả về giá trị -1. Thuật toán có thê duyệt từ đâu dãy hoặc từ cuối dãy.

a. Thuật toán 1 :

Máy tính sẽ thực hiện 10 vòng lặp , khi kết thúc thuật toán giá trị của S = 5.0

   Đoạn chương trình Pascal tương ứng:

Quảng cáo

   S := 10;  x := 0.5;

   While S > 5.2 do

                       S := S – x;

   Writeln(S);

b. Thuật toán 2 :

Máy tính sẽ không thực hiện vòng lặp nào do điều kiện không thỏa mãn, khi kết thúc thuật toán giá trị của S = 10

Đoạn chương trình Pascal tương ứng:

S := 10;  n := 0;

   While S < 10 do

                 Begin

                       n := n + 3;

                       S := S – n

                   End;                     

   Writeln(S);

Thuật toán là một chuỗi các bước được thiết kế để giải quyết một vấn đề cụ thể. Một trong những yếu tố quan trọng để đánh giá hiệu suất của một thuật toán là độ phức tạp thời gian, tức là thời gian mà thuật toán mất để thực thi dựa trên kích thước đầu vào của vấn đề. Phân loại thuật toán dựa trên độ phức tạp thời gian là một phương pháp được sử dụng phổ biến để đánh giá và so sánh hiệu suất của các thuật toán khác nhau. Dưới đây là một số phân loại chính dựa trên độ phức tạp thời gian của thuật toán:

-O(1) (độ phức tạp thời gian hằng số): Đây là loại thuật toán có thời gian thực thi không thay đổi theo kích thước đầu vào. Thời gian thực thi của thuật toán này là cố định, vì vậy độ phức tạp thời gian là hằng số. Ví dụ: Truy cập vào phần tử trong mảng có kích thước cố định.

-O(log n) (độ phức tạp thời gian logarithmic): Đây là loại thuật toán có thời gian thực thi tăng theo logarit của kích thước đầu vào. Thuật toán này thường được sử dụng trong các bài toán tìm kiếm nhị phân, các thuật toán chia để trị, hoặc các thuật toán sắp xếp hiệu quả như QuickSort hoặc MergeSort.

-O(n) (độ phức tạp thời gian tuyến tính): Đây là loại thuật toán có thời gian thực thi tăng tỷ lệ trực tiếp với kích thước đầu vào. Ví dụ: Duyệt qua từng phần tử trong mảng một lần.

-O(n²) (độ phức tạp thời gian bậc hai): Đây là loại thuật toán có thời gian thực thi tăng theo bình phương của kích thước đầu vào. Ví dụ: Thuật toán sắp xếp Bubble Sort, các thuật toán tìm kiếm không hiệu quả như Linear Search trong một mảng lồng nhau.

-O(n^k) (độ phức tạp thời gian bậc k): Đây là loại thuật toán có thời gian thực thi tăng theo lũy thừa của kích thước đầu

a) 

Input: Dãy n số nguyên 

Output: Đếm xem trong dãy đó có bao nhiêu số nguyên dương

b) 

Bước 1: Nhập n và nhập dãy số

Bước 2: dem←0; i←1;

Bước 3: Nếu a[i]>0 thì dem←dem+1;

Bước 4: i←i+1;

Bước 5: Nếu i<=n thì quay lại bước 3

Bước 6: Xuất dem

Bước 7: Kết thúc

Input: Số nguyên N và dãy a1,a2,...,aN

Output: Số số nguyên có trong dãy

Thuật toán:

- Bước 1: Nhập N và dãy a1,a2,...,aN

- Bước 2: d←0; i←1;

- Bước 3: Nếu i>N thì in ra có d số dương trong dãy và kết thúc

- Bước 4: Nếu ai > 0 thì d←d+1;

- Bước 5: i←i+1, quay lại bước 3

May tính sẽ thực hiện 4 vòng lặp

Kết quả là 12