1. 蠻力法是什麼樣的演算法
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2. 簡要敘述蠻力法,基本常用的例子有哪些
蠻力法（brute force method，也稱為窮舉法或枚舉法）是一種簡單直接地解決問題的方法，常常直接基於問題的描述，所以，蠻力法也是最容易應用的方法。
蠻力法特性：
（1）理論上，蠻力法可以解決可計算領域的各種問題。
（2）蠻力法經常用來解決一些較小問規模的問題。
（3）對於一些重要的問題（如排序、查找、串匹配），蠻力法可以設計一些合理的演算法，這些演算法具有實用價值，而且不受輸入規模的限制。
（4）蠻力法可以作為某類問題時間性能的下界，來衡量同樣問題的其他演算法是否具有更高的效率。
查找問題中使用蠻力法。
順序查找：
是指在查找集合中一次查找值為k的元素，若查找成功，則給出元素在查找集合中的位置；若查找失敗，則給出失敗信息。
【想法】：將查找集合放在一維數組中，然後從數組的一端向另一端逐個將元素與帶查找值進行比較，若相等，則查找成功，給出該元素在查找中的序號；若整個數組檢測完仍未找到與帶差值相等的元素，則查找失敗，給出失敗標志0。我們在查找過程中還要注意下標是否越界的問題。
演算法的實現方法一：
int SeqSearch1(int r[] ,int n, int k) //數組r[1] r[n]中存放查找集合。
{
int i = n;
while(i>0 && r[i]!k) //注意檢測比較位置是否越界。
{ i--; }
return i;
}
上述演算法我們每次都要去判斷數組的下標是否越界，為了避免在查找過程中每一次比較前都要判斷查找位置是否越界，可以設置觀察哨，即將待查值放在查找方向的「盡頭」處，則比較位置i至多移動到下標0處。
3. 有四件商品，它們的價格之和是 7.11，價格之乘積也是 7.11，用蠻力法求解這4件東西的價格各是多少
答案：1.20，1.25，1.50，3.16
注意：如果你對數論一竅不通，那麼以下的內容就不要看了。數學講求的是嚴謹的推導，有的時候嚴謹到甚至會讓人難於接受。
解：商品的價格，一般都有兩位小數，所以我們認為它們的形式就限於X.XX的形式。而4件商品的價格，都不能大於7.11（不然之
和必大於7.11），從而也不能有3個小於1的（不然另一個必大於7.11才能使乘積為7.11），也就是說，任意3個數字之和不能小
於1，所以這4個數字都不能大於6.11。我們可以將4件物品的價格分別乘以100，湊成整數。
設4件商品的價格乘以100後，分別是A，B，C，D，則有A+B+C+D=711，A*B*C*D=711000000
這是數論中一種典型的問題：高次方程的整數解。這類問題限制條件越多，越難出現無窮多解的情況，有限解的數量也越少。
對於這類問題，一般採用試數的方法。操作過程是：把所有限制轉換成為數學條件，然後逐一猜測答案並進行驗算。而第一步：
轉換為數學條件，直接關繫到第二步驗算的復雜程度。
首先對711000000做分解素因子處理711000000=26 *32 *56 *79
這里最令人注目的數字莫過於79了。把79的倍數列表如下：
0*79=0，1*79=79，2*79=158，3*79=237，4*79=316，
5*79=395，6*79=474，7*79=553，8*79=632，9*79=711
由於在4種物品的價格中，必有一個物品的價格為79的倍數，也就是上表中的一個數，而和數711也為79的倍數，所以另外3種物
品的價格之和也為79的倍數。該關系表示如下：
711（9*79）=M*79+N*79
這里，M*79是一種商品的價格，不妨令A=M*79，N*79是另3種商品價格之和，不妨令B+C+D=N*79。
顯然M+N=9
下面我們來篩選一下M，N的值，在上面79的倍數表中，因為不能有3個數都小於100，所以N≠0，N≠1，這樣M≠8，M≠9；而7並未出現
於711000000的素因子集合中，所以M≠7，N≠2。當然M≠0是顯而易見的，所以N≠9。至此，M可以取的值為1，2，3，4，5，6，當然
這還遠遠不夠的，我們需要進一步篩選M的值。
為了進一步篩選，以及後面的工作，我們引入一個著名的定理：若幾個正整數的和一定，那麼當且僅當它們相等時，它們的積取
最大值。
利用這個定理，下表是M取1~6時，B+C+D，B*C*D的要求值，以及B*C*D的理論最大值((B+C+D)/3)^3 ：
M B+C+D B*C*D ((B+C+D)/3)^3
1 632 9000000=2*2*2*2*2*2*3*3*5*5*5*5*5*5 9349480.296
2 553 4500000=2*2*2*2*2*3*3*5*5*5*5*5*5 6263421.37
3 474 3000000=2*2*2*2*2*2*3*5*5*5*5*5*5 3944312
4 395 2250000=2*2*2*2*3*3*5*5*5*5*5*5 2282587.963
5 316 1800000=2*2*2*2*2*2*3*3*5*5*5*5*5 1168685.037
6 237 1500000=2*2*2*2*2*3*5*5*5*5*5*5 493039
可見，M=5，M=6時，B*C*D的理論最大值都不能取到要求值，所以M=5，M=6不滿足題目要求。至此，M的值只能為1，2，3，4。
我們注意到，711000000的素因子中，只有2，3，5，79這四個素數，79已經分配給A。
B，C，D就只能使用2，3，5之中的素因子了。由於5的倍數，末位數字只能是0，5，我們可以把5作為問題的突破口。由於M≠5，所
以6個5都落在了B，C，D之中，下面分3種情況討論：
4. 動態規劃演算法中的狀態與蠻力法中的窮舉對象,有什麼異同
線性規模、作用。
1、異點：動態規劃演算法中的狀態由於是動態的，所以線性規模會表現出很大的狀態，蠻力法中的窮舉對象適用於解決極小規模或者復雜度線性增長，而線性規模不會有很大的狀態。
2、同點：動態規劃演算法中的狀態與蠻力法中的窮舉對象共同的作用就是為了解決問題。
5. 求演算法中蠻力法的經典例題，越多越好！！！謝謝諸位提供者了，小女子感激不盡。
蠻力法是什麼演算法？你是計算機科學與技術專業的嗎？這個演算法是演算法與數據結構這門課程中的演算法嗎？
6. 演算法設計 線性規劃 蠻力法 給出詳細設計過程
解：#include<iostream>
using namespace std;
//在此現行規劃列子：
//第一個約束方程的最大X1 max=4; Y1 max=4;
//第二個約束方程的最大X2 max=6 Y2 max=2;
//取X1,X2 的最小值 X=4+1,包括0
// Y1,Y2的最小值為y=2+1,包括0
//因此時間復雜度為 x*y=8
////////////////////////
int main()
{
int i,j,max=0;
for(i=0;i<=4;i++)
for(j=0;j<=2;j++)
{
if(max < 3*i+5*j)
{
if((i+j <=4) && (i+3*j<=6))
max=3*i+5*j;
}
}
cout<<max<<endl;
return 0;
}
7. 試從解空間、解向量的角度討論蠻力法的設計思想和解題步驟
合成營院感的話，他也有一些像角度的一些討論瑪麗的方法，設計以後堅決的一些不走和他的。一些解決方法吧。
8. 蠻力法字元串匹配的平均效率怎麼求出來是O(m+n）=O（n)
是O(m*n)，字元串的比較是需要時間的，大約n次字元串比較，每次耗時m。