算法设计与分析试卷答案

算法设计与分析试卷答案
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算法设计与分析

1、(1) 证明:O(f)+O(g)=O(f+g)(7分)

(2) 求下列函数的渐近表达式:(6分)

① 3n 2+10n;

② 21+1/n;

2、对于下列各组函数f(n)和g(n),确定f(n)=O(g(n))或f(n)=Ω(g(n))或f(n)=θ(g(n)),并简述理由。(15分)

(1)

;5log )(;log )(2+==n n g n n f (2)

;)(;log )(2n n g n n f == (3)

;log )(;)(2n n g n n f == 3、试用分治法对数组A[n]实现快速排序。(13分)

4、试用动态规划算法实现最长公共子序列问题。(15分)

5、试用贪心算法求解汽车加油问题:已知一辆汽车加满油后可行驶n 公里,而旅途中有若干个加油站。试设计一个有效算法,指出应在哪些加油站停靠加油,使加油次数最少。(12分)

6、试用动态规划算法实现下列问题:设A 和B 是两个字符串。我们要用最少的字符操作,将字符串A 转换为字符串B ,这里所说的字符操作包括:

(1)删除一个字符。

(2)插入一个字符。

(3)将一个字符改为另一个字符。

将字符串A 变换为字符串B 所用的最少字符操作数称为字符串A 到B 的编辑距离,记为d(A,B)。试设计一个有效算法,对任给的两个字符串A 和B ,计算出它们的编辑距离d(A,B)。

(16分)

7、试用回溯法解决下列整数变换问题:关于整数i 的变换f 和g 定义如下:??2/)(;3)(i i g i i f ==。对于给定的两个整数n 和m ,要求用最少的变换f 和g 变换次数将n 变为m 。(16分)

1、⑴证明:令F(n)=O(f),则存在自然数n 1、c 1,使得对任意的自然数n ≥n 1,有:F(n)≤c 1f(n)……………………………..(2分) 同理可令G(n)=O(g),则存在自然数n

2、c 2,使得对任意的自然数n ≥n 2,有:G(n)≤c 2g(n)……………………………..(3分)

令c 3=max{c 1,c 2},n 3=max{n 1,n 2},则对所有的n ≥n 3,有: F(n)≤c 1f(n)≤c 3f(n)

G(n)≤c 2g(n)≤c 3g(n)……………………………..(5分) 故有:

O(f)+O(g)=F(n)+G(n)≤c 3f(n)+c 3g(n)=c 3(f(n)+g(n))

因此有:

O(f)+O(g)=O(f+g)……………………………..(7分)

⑵ 解:

① 因为;01033)103(lim 22

2=+-+∞→n n n n n n 由渐近表达式的定义易知:

3n 2是3n 2+10n 的渐近表达式。……………………………..(3分) ② 因为∞→→+-+n n

n ,012121121,由渐近表达式的定义易知: 21是n

121+的渐近表达式。……………………………..(6分) 说明:函数T(n)的渐近表达式t(n)定义为:

∞→→-n n T n t n T ,0)()()( 2、解:经分析结论为:

(1)

);5(log log 2+=n n θ………………………….(5分) (2))(log 2n n O =;………………………….(10分)

(3)

)(log 2n n Ω=;………………………….(15分) 3、解:用分治法求解的算法代码如下:

int partition(float A[],int p,int r)

{

int i=p,j=r+1;

float x=a[p];

while(1){

while(a[++i]

while(a[--j]>x);

if(i>=j) break;

a[i ]←→a[j]……………………………..(4分)

};

a[p]=a[j];

a[j]=x;

return j;……………………………..(7分)

}

void Quicksort(float a[],int p,int r)

{

if(p

int q=partition(a,p,r);……………………………..(10分) Quicksort(a,p,q-1);

Quicksort(a,q+1,r);

}

};

Quicksort(a,0,n-1);……………………………..(13分)

4、解:用动态规划算法求解的算法代码如下:

int lcs_len(char* a,char* b,int c[][N])

{

int m=strlen(a),n=strlen(b),i,j;

for(i=0;i<=m;i++)c[i][0]=0;

for(j=1;j<=n;j++)c[0][j]=0;……………………………..(4分)for(i=1;i<=m;i++)

for(j=1;j<=n;j++)

if(a[i-1]==b[j-1])c[i][j]=c[i-1][j-1]+1;

else if(c[i-1][j]>=c[i][j-1])

c[i][j]=c[i-1][j];

elsec[i][j]=c[i][j-1];……………………………..(7分)

return c[m][n];……………………………..(8分)

};

char* build_lcs(char s[],char* a,char* b)

{

int k,i=strlen(a),j=strlen(b),c[N][N];

k=lcs_len(a,b,c);

s[k]=’\0’;

while(k>0){

if(c[i][j]==c[i-1][j])i--;……………………………..(11分)

else if(c[i][j]==c[i][j-1])j--;

else{

s[--k]=a[i-1];

i--,j--;

}

}

return s;……………………………..(15分)

}

5、解:int greedy(vecter x,int n)

{

int sum=0,k=x.size();

for(int j=0;j

if(x[j]>n){

cout<<”Nosolution”<

return-1;……………………………..(6分)

}

for(int i=0,s=0;i

s+=x[i];

if(s>n){sum++;s=x[i];}……………………………..(9分)}

return sum;……………………………..(12分)

}

6、解:此题用动态规划算法求解:

int dist()

{

int m=a.size();

int n=b.size();

vector d(n+1,0);

for(int i=1;i<=n;i++)d[i]=i;……………………………..(5分)for(i=1;i<=m;i++){

int y=i-1;

for(int j=1;j<=n;j++){

int x=y;

y=d[j];

int z=j>1?d[j-1]:i;……………………………..(10分)

int del=a[i-1]==b[j-1]?0:1;

d[j]=min(x+del,y+1,z+1);……………………………..(13分)}

}

return d[n];……………………………..(16分)

}

7、解:解答如下:

void compute()

{

k=1;

while(!search(1,n)){

k++;

if(k>maxdep)break;

init();

};……………………………..(6分)

if(found)output();……………………………..(9分)else cout<<”NoSolution!”<

}

bool search(int dep,int n)

{

if(dep>k)return false;……………………………..(11分)for(int i=0;i<2;i++){

int n1=f(n,i);t[dep]=I;……………………………..(13分)if(n1==m||search(dep+1,n1)){

found=true;

out();

return true;

}

return false;……………………………..(16分)

}

中科院陈玉福计算机算法设计与分析期末简答题答案

1. 贪心算法和动态规划算法有什么共同点和区别?它们都有那些优势和劣势? 共通点:动态规划和贪心算法都是一种递推算法,均有局部最优解来推导全局最优解 区别:贪心算法中,作出的每步贪心决策都无法改变,每一步的最优解一定包含上一步的 最优解,而上一部之前的最优解则不作保留。 动态优化算法,全局最优解中一定包含某个局部最优解,但不一定包含前一个局部最优解,因此需要记录之前的所有最优解 动态规划算法利用子问题重叠性质,对每一个子问题只计算一次,将其解保存在一个表格中。不同的子问题个数随着输入问题的规模呈多项式增长,因此,动态规划算法通常只需要多项式时间,从而获得较高的解题效率。但它需要计算之前所有情况花费,更加耗费空间。 贪心算法所作的选择依赖于以往所作过的选择,但决不依赖于将来的选择,这使得算法在编 码和执行过程中都有一定的速度优势。贪心算法是只是找局部最优解,不一定是全局最优解。 2. 试比较回溯法与分枝限界算法,分别谈谈这两个算法比较适合的问题? 二者都是在解空间树里搜索问题的可靠解或最优解,但是搜索的方式不同,回溯法采用深 度优先的方式,直到达到问题的一个可行解,或经判断沿此路径不会达到问题的可行解或最优解时,停止向前搜索,并沿原路返回到该路径上最后一个还可扩展的节点,然后,从该节点出发朝新的方向纵深搜索。分枝限界法采用的是宽度优先的方式,它将活节点存放在一个特殊的表中,其策略是,在扩展节点处,首先生成其所有的儿子节点,将那些导致不可行解或导致非最优解的儿子节点舍弃,其余儿子节点加入活节点表中,然后,从活节点中取出一个节点作为当前扩展节点,重复上述节点中扩展过程。可以看出,回溯法一般用于求问题的一个可行解,而分枝限界可以用于求出问题的所有可行解。 3. 何谓最优化原理?采用动态规划算法必须满足的条件是什么?动态规划算法是通过什 么问题的什么特性提高效率的? 一个最优化策略的子策略总是最优的。一个问题满足最优化原理又称其具有最优子结构性质。最优子结构性质,子问题重叠性质是计算模型采用动态规划算法求解的两个基本要素。 动态规划算法利用子问题重叠性质,对每一个子问题只计算一次,将其解保存在一个表格中。不同的子问题个数随着输入问题的规模呈多项式增长,因此,动态规划算法通常只需要多项式时间,从而获得较高的解题效率 4. 什么是多项式时间算法? 若存在一个常数C,使得对于所有n>=0,都有|f(n)| <= C*|g(n)|,则称函数f(n)是O(g(n))。时间复杂度是O(p(n))的算法称为多项式时间算法,这里p(n)是关于n的多项式。 时间复杂度为O(nlog(n))、O(n^3)的算法都是多项式时间算法,时间复杂度为O(n^log(n))、O(n!)、O(2^n)的算法是指数时间算法。 一个优化问题如果已经找到了多项式时间算法,则称该问题为多项式时间可解问题,并 将这类问题的集合记为P,因此多项式时间可解问题就称为P类问题。。

考研数据结构必须掌握的知识点与算法-打印版

《数据结构》必须掌握的知识点与算法 第一章绪论 1、算法的五个重要特性(有穷性、确定性、可行性、输入、输出) 2、算法设计的要求(正确性、可读性、健壮性、效率与低存储量需求) 3、算法与程序的关系: (1)一个程序不一定满足有穷性。例操作系统,只要整个系统不遭破坏,它将永远不会停止,即使没有作业需要处理,它仍处于动态等待中。因此,操作系统不是一个算法。 (2)程序中的指令必须是机器可执行的,而算法中的指令则无此限制。算法代表了对问题的解,而程序则是算法在计算机上的特定的实现。 (3)一个算法若用程序设计语言来描述,则它就是一个程序。 4、算法的时间复杂度的表示与计算(这个比较复杂,具体看算法本身,一般关心其循环的次数与N的关系、函数递归的计算) 第二章线性表 1、线性表的特点: (1)存在唯一的第一个元素;(这一点决定了图不是线性表) (2)存在唯一的最后一个元素; (3)除第一个元素外,其它均只有一个前驱(这一点决定了树不是线性表) (4)除最后一个元素外,其它均只有一个后继。 2、线性表有两种表示:顺序表示(数组)、链式表示(链表),栈、队列都是线性表,他们都可以用数组、链表来实现。 3、顺序表示的线性表(数组)地址计算方法: (1)一维数组,设DataType a[N]的首地址为A0,每一个数据(DataType类型)占m个字节,则a[k]的地址为:A a[k]=A0+m*k(其直接意义就是求在数据a[k]的前面有多少个元素,每个元素占m个字节) (2)多维数组,以三维数组为例,设DataType a[M][N][P]的首地址为A000,每一个数据(DataType 类型)占m个字节,则在元素a[i][j][k]的前面共有元素个数为:M*N*i+N*j+k,其其地址为: A a[i][j][k]=A000+m*(M*N*i+N*j+k); 4、线性表的归并排序: 设两个线性表均已经按非递减顺序排好序,现要将两者合并为一个线性表,并仍然接非递减顺序。可见算法2.2 5、掌握线性表的顺序表示法定义代码,各元素的含义; 6、顺序线性表的初始化过程,可见算法2.3 7、顺序线性表的元素的查找。 8、顺序线性表的元素的插入算法,注意其对于当原来的存储空间满了后,追加存储空间(就是每次增加若干个空间,一般为10个)的处理过程,可见算法2.4 9、顺序线性表的删除元素过程,可见算法2.5 10、顺序线性表的归并算法,可见算法2.7 11、链表的定义代码,各元素的含义,并能用图形象地表示出来,以利分析; 12、链表中元素的查找 13、链表的元素插入,算法与图解,可见算法2.9 14、链表的元素的删除,算法与图解,可见算法2.10 15、链表的创建过程,算法与图解,注意,链表有两种(向表头生长、向表尾生长,分别用在栈、队列中),但他们的区别就是在创建时就产生了,可见算法2.11 16、链表的归并算法,可见算法2.12 17、建议了解所谓的静态单链表(即用数组的形式来实现链表的操作),可见算法2.13 18、循环链表的定义,意义 19、循环链表的构造算法(其与单链表的区别是在创建时确定的)、图解

《计算机算法设计与分析》习题及答案

《计算机算法设计与分析》习题及答案 一.选择题 1、二分搜索算法是利用( A )实现的算法。 A、分治策略 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 2、下列不是动态规划算法基本步骤的是( A )。 A、找出最优解的性质 B、构造最优解 C、算出最优解 D、定义最优解 3、最大效益优先是(A )的一搜索方式。 A、分支界限法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 4. 回溯法解旅行售货员问题时的解空间树是( A )。 A、子集树 B、排列树 C、深度优先生成树 D、广度优先生成树 5.下列算法中通常以自底向上的方式求解最优解的是(B )。 A、备忘录法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 6、衡量一个算法好坏的标准是( C )。 A 运行速度快 B 占用空间少 C 时间复杂度低 D 代码短 7、以下不可以使用分治法求解的是( D )。 A 棋盘覆盖问题 B 选择问题 C 归并排序 D 0/1背包问题 8. 实现循环赛日程表利用的算法是(A )。 A、分治策略 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 9.下面不是分支界限法搜索方式的是(D )。 A、广度优先 B、最小耗费优先 C、最大效益优先 D、深度优先 10.下列算法中通常以深度优先方式系统搜索问题解的是(D )。 A、备忘录法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法

11.备忘录方法是那种算法的变形。( B ) A、分治法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 12.哈夫曼编码的贪心算法所需的计算时间为(B )。 A、O(n2n) B、O(nlogn) C、O(2n) D、O(n) 13.分支限界法解最大团问题时,活结点表的组织形式是(B )。 A、最小堆 B、最大堆 C、栈 D、数组 14.最长公共子序列算法利用的算法是(B)。 A、分支界限法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 15.实现棋盘覆盖算法利用的算法是(A )。 A、分治法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 16.下面是贪心算法的基本要素的是(C )。 A、重叠子问题 B、构造最优解 C、贪心选择性质 D、定义最优解 17.回溯法的效率不依赖于下列哪些因素( D ) A.满足显约束的值的个数 B. 计算约束函数的时间 C.计算限界函数的时间 D. 确定解空间的时间 18.下面哪种函数是回溯法中为避免无效搜索采取的策略(B ) A.递归函数 B.剪枝函数 C。随机数函数 D.搜索函数 19. (D)是贪心算法与动态规划算法的共同点。 A、重叠子问题 B、构造最优解 C、贪心选择性质 D、最优子结构性质 20. 矩阵连乘问题的算法可由( B )设计实现。 A、分支界限算法 B、动态规划算法 C、贪心算法 D、回溯算法 21. 分支限界法解旅行售货员问题时,活结点表的组织形式是( A )。

算法设计与分析复习题目及答案19874

一。选择题 1、二分搜索算法就是利用( A )实现的算法。 A、分治策略B、动态规划法C、贪心法 D、回溯法 2、下列不就是动态规划算法基本步骤的就是( A )。 A、找出最优解的性质 B、构造最优解 C、算出最优解 D、定义最优解 3、最大效益优先就是( A )的一搜索方式。 A、分支界限法B、动态规划法C、贪心法D、回溯法 4、在下列算法中有时找不到问题解的就是( B )。 A、蒙特卡罗算法 B、拉斯维加斯算法 C、舍伍德算法 D、数值概率算法 5、回溯法解旅行售货员问题时的解空间树就是( B )。 A、子集树???B、排列树C、深度优先生成树?D、广度优先生成树 6.下列算法中通常以自底向上的方式求解最优解的就是( B)。 A、备忘录法?B、动态规划法?C、贪心法????D、回溯法 7、衡量一个算法好坏的标准就是(C )。?A 运行速度快B占用空间少 C 时间复杂度低 D 代码短?8、以下不可以使用分治法求解的就是(D )。?A棋盘覆盖问题B选择问题 C 归并排序 D 0/1背包问题?9、实现循环赛日程表利用的算法就是( A )。 A、分治策略?? B、动态规划法 C、贪心法??D、回溯法 10、下列随机算法中运行时有时候成功有时候失败的就是(C ) A 数值概率算法 B 舍伍德算法 C 拉斯维加斯算法 D 蒙特卡罗算法 11.下面不就是分支界限法搜索方式的就是( D )。 A、广度优先?B、最小耗费优先C、最大效益优先D、深度优先 12、下列算法中通常以深度优先方式系统搜索问题解的就是( D )。 A、备忘录法B、动态规划法??C、贪心法???D、回溯法

13、备忘录方法就是那种算法的变形。( B ) A、分治法? B、动态规划法? C、贪心法?? D、回溯法 14、哈弗曼编码的贪心算法所需的计算时间为( B )。 A、O(n2n)?? B、O(nlogn)? C、O(2n) ??? D、O(n) 15.分支限界法解最大团问题时,活结点表的组织形式就是( B )。 A、最小堆???? B、最大堆?? C、栈???D、数组 16.最长公共子序列算法利用的算法就是( B )。 A、分支界限法? B、动态规划法? C、贪心法 D、回溯法 17.实现棋盘覆盖算法利用的算法就是( A )。 A、分治法??B、动态规划法C、贪心法??D、回溯法 18、下面就是贪心算法的基本要素的就是( C )。 A、重叠子问题?B、构造最优解??C、贪心选择性质??D、定义最优解 19.回溯法的效率不依赖于下列哪些因素( D ) A、满足显约束的值的个数????B、计算约束函数的时间 C、计算限界函数的时间?? D、确定解空间的时间 20、下面哪种函数就是回溯法中为避免无效搜索采取的策略( B ) A.递归函数?B、剪枝函数? C。随机数函数???D、搜索函数 21、下面关于NP问题说法正确的就是(B )?A NP问题都就是不可能解决的问题?B P类问题包含在NP类问题中?C NP完全问题就是P类问题的子集 D NP类问题包含在P类问题中 22、蒙特卡罗算法就是( B )的一种。 A、分支界限算法 B、概率算法C、贪心算法D、回溯算法 23、下列哪一种算法不就是随机化算法( C ) A、蒙特卡罗算法 B、拉斯维加斯算法 C、动态规划算法 D、舍伍德算法 24、 ( D )就是贪心算法与动态规划算法的共同点。A、重叠子问题B、构造最优解?C、贪心选择性质D、最优子结构性质25、矩阵连乘问题的算法可由( B)设计实现。

算法设计与分析试卷(2010)

算法设计与分析试卷(A 卷) 一、 选择题 ( 选择1-4个正确的答案, 每题2分,共20分) (1)计算机算法的正确描述是: B 、D A .一个算法是求特定问题的运算序列。 B .算法是一个有穷规则的集合,其中之规则规定了一个解决某一特定类型的问题的运算序列。 C .算法是一个对任一有效输入能够停机的图灵机。 D .一个算法,它是满足5 个特性的程序,这5个特性是:有限性、确定性、能 行性、有0个或多个输入且有1个或多个输出。 (2)影响程序执行时间的因素有哪些? C 、D A .算法设计的策略 B .问题的规模 C .编译程序产生的机器代码质量 D .计算机执行指令的速度 (3)用数量级形式表示的算法执行时间称为算法的 A A .时间复杂度 B .空间复杂度 C .处理器复杂度 D .通信复杂度 (4)时间复杂性为多项式界的算法有: A .快速排序算法 B .n-后问题 C .计算π值 D .prim 算法 (5)对于并行算法与串行算法的关系,正确的理解是: A .高效的串行算法不一定是能导出高效的并行算法 B .高效的串行算法不一定隐含并行性 C .串行算法经适当的改造有些可以变化成并行算法 D. 用串行方法设计和实现的并行算法未必有效 (6)衡量近似算法性能的重要标准有: A A .算法复杂度 B .问题复杂度 C .解的最优近似度 D .算法的策略 (7)分治法的适用条件是,所解决的问题一般具有这些特征: ABCD A .该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决; B .该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题; C .利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解 D .该问题所分解出的各个子问题是相互独立的。 (8)具有最优子结构的算法有: A .概率算法 B .回溯法 C .分支限界法 D .动态规划法 (9)下列哪些问题是典型的NP 完全问题: A .排序问题 B .n-后问题 C .m-着色问题 D .旅行商问题 (10)适于递归实现的算法有: C A .并行算法 B .近似算法 C .分治法 D .回溯法 二、算法分析题(每小题5分,共10分) (11)用展开法求解递推关系: (12)分析当输入数据已经有序时快速排序算法的不足,提出算法的改进方案。 ???>+-==1 1)1(211)(n n T n n T

最新算法设计与分析复习要点(1)

算法设计与分析的复习要点 第一章:算法问题求解基础 算法是对特定问题求解步骤的一种描述,它是指令的有限序列。 一.算法的五个特征: 1.输入:算法有零个或多个输入量; 2.输出:算法至少产生一个输出量; 3.确定性:算法的每一条指令都有确切的定义,没有二义性; 4.可行性:算法的每一条指令必须足够基本,它们可以通过已经实现的基本运算执行有限次来实现; 5.有穷性:算法必须总能在执行有限步之后终止。 二.什么是算法?程序与算法的区别 1.笼统地说,算法是求解一类问题的任意一种特殊的方法;较严格地说,算法是对特定问题求解步骤的一种描述,它是指令的有限序列。 2.程序是算法用某种程序设计语言的具体实现;算法必须可终止,程序却没有这一限制;即:程序可以不满足算法的第5个性质“有穷性”。 三.一个问题求解过程包括:理解问题、设计方案、实现方案、回顾复查。 四.系统生命周期或软件生命周期分为: 开发期:分析、设计、编码、测试;运行期:维护。 五.算法描述方法:自然语言、流程图、伪代码、程序设计语言等。 六.算法分析:是指对算法的执行时间和所需空间的估算。算法的效率通过算法分析来确定。 七.递归定义:是一种直接或间接引用自身的定义方法。一个合法的递归定义包括两部分:基础情况和递归部分; 基础情况:以直接形式明确列举新事物的若干简单对象; 递归部分:有简单或较简单对象定义新对象的条件和方法 八.常见的程序正确性证明方法: 1.归纳法:由基础情况和归纳步骤组成。归纳法是证明递归算法正确性和进行算法分析的强有力工具; 2.反证法。 第二章:算法分析基础 一.会计算程序步的执行次数(如书中例题程序2-1,2-2,2-3的总程序步数的计算)。二.会证明5个渐近记法。(如书中P22-25例2-1至例2-9) 三.会计算递推式的显式。(迭代法、代换法,主方法) 四.会用主定理求T(n)=aT(n/b)+f(n)。(主定理见P29,如例2-15至例2-18)五.一个好的算法应具备的4个重要特征: 1.正确性:算法的执行结果应当满足预先规定的功能和性能要求; 2.简明性:算法应思路清晰、层次分明、容易理解、利于编码和调试; 3.效率:算法应有效使用存储空间,并具有高的时间效率; 4.最优性:算法的执行时间已达到求解该类问题所需时间的下界。 六.影响程序运行时间的主要因素: 1.程序所依赖的算法; 2.问题规模和输入数据规模; 3.计算机系统性能。 七.1.算法的时间复杂度:是指算法运行所需的时间;

算法设计与分析课后部分习题答案

算法实现题3-7 数字三角形问题 问题描述: 给定一个由n行数字组成的数字三角形,如图所示。试设计一个算法,计算出从三角形的顶至底的一条路径,使该路径经过的数字总和最大。编程任务: 对于给定的由n行数字组成的数字三角形,编程计算从三角形的顶至底的路径经过的数字和的最大值。数据输入: 有文件input.txt提供输入数据。文件的第1行是数字三角形的行数n,1<=n<=100。接下来的n行是数字三角形各行的数字。所有数字在0-99之间。结果输出: 程序运行结束时,将计算结果输出到文件output.txt中。文件第1行中的数是计算出的最大值。 输入文件示例输出文件示 例 input.txt output.txt 5 30 7 3 8 8 1 0 2 7 4 4 4 5 2 6 5 源程序: #include "stdio.h" voidmain() { intn,triangle[100][100],i,j;//triangle数组用来存储金字塔数值,n表示行数 FILE *in,*out;//定义in,out两个文件指针变量 in=fopen("input.txt","r"); fscanf(in,"%d",&n);//将行数n读入到变量n中

for(i=0;i=0;row--)//从上往下递归计算 for(int col=0;col<=row;col++) if(triangle[row+1][col]>triangle[row+1][col+1]) triangle[row][col]+=triangle[row+1][col]; else triangle[row][col]+=triangle[row+1][col+1]; out=fopen("output.txt","w"); fprintf(out,"%d",triangle[0][0]);//将最终结果输出到output.txt中 } 算法实现题4-9 汽车加油问题 问题描述: 一辆汽车加满油后可行驶nkm。旅途中有若干加油站。设计一个有效算法,指出应在哪些加油站停靠加油,使沿途加油次数最少。并证明算法能产出一个最优解。编程任务: 对于给定的n和k个加油站位置,编程计算最少加油次数。数据输入: 由文件input.txt给出输入数据。第1行有2个正整数n和k ,表示汽车加满油后可行驶nkm,且旅途中有k个加油站。接下来的1行中,有k+1个整数,表示第k个加油站与第k-1个加油站之间的距离。第

算法设计与分析考试题及答案

算法设计与分析考试题及 答案 It was last revised on January 2, 2021

一、填空题(20分) 1.一个算法就是一个有穷规则的集合,其中之规则规定了解决某一特殊类型问题的一系列运算, 此外,算法还应具有以下五个重要特性:确定性有穷性可行性 0个或多个输入一个或多 个输出 2.算法的复杂性有时间复杂性空间复杂性之分,衡量一个算法好坏的标准是时间复杂度高低 3.某一问题可用动态规划算法求解的显着特征是该问题具有最优子结构性质 4.若序列X={B,C,A,D,B,C,D},Y={A,C,B,A,B,D,C,D},请给出序列X和Y的一个最长公共子序列{BABCD}或{CABCD}或{CADCD} 5.用回溯法解问题时,应明确定义问题的解空间,问题的解空间至少应包含一个(最优)解 6.动态规划算法的基本思想是将待求解问题分解成若干_子问题,先求解_子问题,然后从这些 子问题的解得到原问题的解。 7.以深度优先方式系统搜索问题解的算法称为回溯法 背包问题的回溯算法所需的计算时间为o(n*2n) ,用动态规划算法所需的计算时间为o(min{nc,2n}) 9.动态规划算法的两个基本要素是最优子结构_和重叠子问题 10.二分搜索算法是利用动态规划法实现的算法。 二、综合题(50分) 1.写出设计动态规划算法的主要步骤。 ①问题具有最优子结构性质;②构造最优值的递归关系表达式;③最优值的算法描述;④构造 最优解; 2.流水作业调度问题的johnson算法的思想。 ①令N 1={i|a i =b i };②将N 1 中作业按a i 的非减序排序得到N 1 ’,将N 2 中作业按b i 的非增序排序得到N 2’;③N 1 ’中作业接N 2 ’中作业就构成了满足Johnson法则的最优调度。 3.若n=4,在机器M1和M2上加工作业i所需的时间分别为a i 和b i ,且 (a 1,a 2 ,a 3 ,a 4 )=(4,5,12,10),(b 1 ,b 2 ,b 3 ,b 4 )=(8,2,15,9)求4个作业的最优调度方案,并计算最优 值。 步骤为:N1={1,3},N2={2,4}; N 1’={1,3}, N 2 ’={4,2}; 最优值为:38 4.使用回溯法解0/1背包问题:n=3,C=9,V={6,10,3},W={3,4,4},其解空间有长度为3的0-1向量组成,要求用一棵完全二叉树表示其解空间(从根出发,左1右0),并画出其解空间树,计算其最优值及最优解。 解空间为{(0,0,0),(0,1,0),(0,0,1),(1,0,0),(0,1,1),(1,0,1), (1,1,0),(1,1,1)}。 解空间树为: 该问题的最优值为:16 最优解为:(1,1,0)

计算机算法设计与分析期末考试复习题

1、二分搜索算法是利用( A )实现的算法。 A、分治策略 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 2、下列不是动态规划算法基本步骤的是( A )。 A、找出最优解的性质 B、构造最优解 C、算出最优解 D、定义最优解 3、最大效益优先是( A )的一搜索方式。 A、分支界限法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 4、最长公共子序列算法利用的算法是( B )。 A、分支界限法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 5. 回溯法解TSP问题时的解空间树是( A )。 A、子集树 B、排列树 C、深度优先生成树 D、广度优先生成树6.下列算法中通常以自底向上的方式求解最优解的是( B )。 A、备忘录法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 7、衡量一个算法好坏的标准是(C )。 A 运行速度快 B 占用空间少 C 时间复杂度低 D 代码短 8、以下不可以使用分治法求解的是(D )。 A 棋盘覆盖问题 B 选择问题 C 归并排序 D 0/1背包问题 9. 实现循环赛日程表利用的算法是( A )。 A、分治策略 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 10、实现最长公共子序列利用的算法是( B )。 A、分治策略 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法11.下面不是分支界限法搜索方式的是( D )。 A、广度优先 B、最小耗费优先 C、最大效益优先 D、深度优先 12.下列算法中通常以深度优先方式系统搜索问题解的是( D )。 A、备忘录法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 13. 一个问题可用动态规划算法或贪心算法求解的关键特征是问题的( B )。 A、重叠子问题 B、最优子结构性质 C、贪心选择性质 D、定义最优解14.广度优先是( A )的一搜索方式。 A、分支界限法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 15.背包问题的贪心算法所需的计算时间为( B )。

OpenJudge算法设计与分析习题解答

1、硬币面值组合 描述 使用1角、2角、5角硬币组成n 角钱。 设1角、2角、5角的硬币各用了a、b、c个,列出所有可能的a, b, c组合。 输出顺序为:先按c的值从小到大,若c相同则按b的值从小到大。 输入 一个整数n(1 <= n <= 100),代表需要组成的钱的角数。 输出 输出有若干行,每行的形式为: i a b c 第1列i代表当前行数(行数从001开始,固定3个字符宽度,宽度不足3的用0填充),后面3列a, b, c分别代表1角、2角、5角硬币的个数(每个数字固定12个字符宽度,宽度不足的在左边填充空格)。

源代码: #include #include int main(){ int t=1; int i,j,k; int n; scanf("%d",&n); int A=n,B=n/2,C=n/5; for(i=0;i<=C;i++){ for(j=0;j<=B;j++){ for(k=0;k<=A;k++){ if(i*5+j*2+k*1==n){ printf("%03d%12d%12d%12d\n",t,k,j,i); t++; } } } } getchar(); return 0; } 2、比赛排名 描述 5名运动员参加100米赛跑,各自对比赛结果进行了预测:A说:E是第1名。 B说:我是第2名。 C说:A肯定垫底。 D说:C肯定拿不了第1名。

E说:D应该是第1名。 比赛结束后发现,只有获第1名和第2名的选手猜对了,E不是第2名和第3名,没有出现名次并列的情况。 请编程判断5位选手各是第几名。 输入 无 输出 输出要求:按ABCDE的顺序输出5行,其中第1行是A的名次,第2行是B的名次,第3行是C的名次,第4行是D的名次,第5行是E的名次。 样例输入 样例输出 源代码: #include int main() { printf("5\n"); printf("2\n"); printf("1\n"); printf("3\n"); printf("4\n"); return 0; } 3、鸡兔同笼 描述 一个笼子里面关了鸡和兔子(鸡有2只脚,兔子有4只脚,没有例外)。已经知道了笼子里面脚的总数a,问笼子里面至少有多少只动物,至多有多少只动物。

算法设计与分析复习要点

·算法是指解决问题的方法和过程。算法是由若干条指令组成的有穷序列。 ·算法特性:输入、输出、确定性、有限性(执行时间和执行次数)(有五个空再加上可行性)。 ·程序是算法用某种程序设计语言的具体实现,程序可不满足有限性的特性。 ·程序调试只能证明程序有错,不能证明程序无错误! ·算法复杂性= 算法所需要的计算机资源。 ·算法的复杂性取决于:(1)求解问题的规模N;(2)具体的输入数据I;(3)算法本身的设计A。·可操作性最好且最有实际价值的是最坏情况下的时间复杂性。 第二章递归与分治策略 二分搜索技术:O(logn)大整数乘法:O(n log3)=O(n1.59)Strassen矩阵乘法:O(n log7)=O(n2.81) 棋盘覆盖:O(4k)合并排序和快排:O(nlogn)线性时间选择:O(n) 最接近点对问题:O(nlogn) 循环赛日程表:O(n2) ·分治法思想:将一个难以解决的问题分割成一些规模较小的相同问题,以便逐个击破,分而治之。边界条件与递归方程是递归函数的两大要素。 递归优点:结构清晰,可读性强,而且容易用数学归纳法来证明算法的正确性,因此它为设计算法、调试程序带来很大方便。缺点:递归算法的运行效率较低,无论是耗费的计算时间还是占用的存储空间都比非递归算法要多。 ·分治法时间复杂度分析:T(n)<= O(1) n=n0 aT(n/b)+f(n) n>n0 若递归方式为减法:T(n) = O(a n) 若递归方式为除法: f(n)为合并为原问题的开销:f(n)为常数c时:T(n)=O(n p) f(n)为线性函数:O(n) ab,p=log b a f(n)为幂函数n x时:O(n x) af(b),p=log b a ·证明算法的正确性:部分正确性、终止性。 第三章:动态规划 ·当前决策的最优性取决于其后续决策序列的是否最优。动态规划方法可以保证问题求解是全局最优的。

《算法设计与分析》复习题(汇编)

填空 1.直接或间接地调用自身的算法称为 递归 。 2.算法的复杂性是 算法效率 的度量,是评价算法优劣的重要依据。 3.以广度优先或以最小耗费方式搜索问题解的算法称为 分支限界法 。 4.回溯法解题的显著特点是在搜索过程中动态产生问题的解空间。在任何时刻,算法只保存从根结点到当前扩展结点的路径。如果解空间树中从根结点到叶结点的最长路径的长度为h(n),则回溯法所需的计算空间通常为 o(h(n)) 。 5.人们通常将问题的解决方案分为两大类:一类是可以通过执行若干个步骤就能得出问题 6.算法就是一组有穷的 规则 ,它们规定了解决某一特定类型问题的 一系列运算 。 7.在进行问题的计算复杂性分析之前,首先必须建立求解问题所用的计算模型。3个基本计算模型是 随机存取机、 随机存取存储程序机 、 图灵机 。 8.快速排序算法的性能取决于 划分的对称性 。 9.计算机的资源最重要的是 内存 和 运算 资源。因而,算法的复杂性有时间 和 空间 之分。 10.贪心算法总是做出在当前看来 最优 的选择。也就是说贪心算法并不从整体最优考虑,它所做出的选择只是在某种意义上的 局部最优解 。 11.许多可以用贪心算法求解的问题一般具有2个重要的性质: 最优子结构的 性质和 贪心选择的 性质。 12.常见的两种分支限界法为 队列式 和 优先队列式 。 13.解决0/1背包问题可以使用动态规划、回溯法和分支限界法,其中需要排序的是 回溯法 ,不需要排序的是 动态规划和分支限界法 。 14.f ( n ) = 6 × 2n + n 2,f(n)的渐进性态f ( n ) = O ( 2^n )。 15.对于含有n 个元素的排列树问题,最好情况下计算时间复杂性为 ,最坏情况下计算时间复杂性为 n! 。 16.在忽略常数因子的情况下,O 、Ω和Θ三个符号中, Θ 提供了算法运行时间的一个上界。 17.回溯法的求解过程,即在问题的解空间树中,按 深度优先 策略从根结点出发搜索解空间树。 18.分支限界法的求解过程,即在问题的解空间树中,按 广度优先 策略从根结点出发搜索解空间树。 19.多项式10()m m A n a n a n a =+ ++的上界为 2^n 。 20.用分支限界法解布线问题时,对空间树搜索结束的标志是 活结点表为空 。 21.使用回溯法进行状态空间树裁剪分支时一般有两个标准:约束条件和目标函数的界,N 皇后问题和0/1背包问题正好是两种不同的类型,其中同时使用约束条件和目标函数的界进

算法设计与分析课后习题

第一章 1. 算法分析题 算法分析题1-1 求下列函数的渐进表达式 (1). 3n^2 + 10n < 3n^2 + 10n^2 = 13n^2 = O(n^2) (2). n^2 / 10 + 2^n 当n>5是,n^2 < 2 ^n 所以,当n >= 1时,n^2/10 < 2 ^n 故: n^2/10 + 2^n < 2 ^n + 2^n = 2*2^n = O(2^n) (3). 21 + 1/n < 21 + 1 = 22 = O(1) (4). log(n^3)=3log(n)=O(log(n)) (5). 10log(3^n) = (10log3)n = O(n) 算法分析题1-6 (1)因为:f(n)=log(n^2) = 2log(n); g(n) = log(n) + 5 所以:f(n)=Θ(log(n)+5) =Θ(g(n)) (2)因为:log(n) < √n ; f(n) = 2log(n); g(n)= √n 所以:f(n) = O(g(n)) (3)因为:log(n) < n; f(n) = n; g(n) = log(n^2) = 2log(n) 所以;f(n) = Ω(g(n)) (4)因为:f(n) = nlogn +n; g(n) = logn 所以:f(n) =Ω(g(n)) (5)因为: f(n) = 10; g(n) = log(10) 所以:f(n) =Θ(g(n)) (6)因为: f(n)=log^2(n); g(n) = log(n) 所以: f(n) ==Ω(g(n)) (7)因为: f(n) = 2^n < 100*2^n; g(n)=100n^2; 2^n > n ^2 所以: f(n) = Ω(g(n)) (8)因为:f(n) = 2^n; g(n) = 3 ^n; 2 ^n < 3 ^n 所以: f(n) = O(g(n)) 习题1-9 证明:如果一个算法在平均情况下的计算时间复杂性为Θ(f(n)),该算法在最坏情况下所需的计算时间为Ω(f(n)). 分析与解答:

算法设计与分析期末试题答案解析

1、用计算机求解问题的步骤: 1、问题分析 2、数学模型建立 3、算法设计与选择 4、算法指标 5、算法分析 6、算法实现 7、程序调试 8、结果整理文档编制 2、算法定义:算法是指在解决问题时,按照某种机械步骤一定可以得到问题结果的处理过程 3、算法的三要素 1、操作 2、控制结构 3、数据结构 算法具有以下5个属性: 有穷性:一个算法必须总是在执行有穷步之后结束,且每一步都在有穷时间内完成。 确定性:算法中每一条指令必须有确切的含义。不存在二义性。只有一个入口和一个出口 可行性:一个算法是可行的就是算法描述的操作是可以通过已经实现的基本运算执行有限次来实现的。 输入:一个算法有零个或多个输入,这些输入取自于某个特定对象的集合。 输出:一个算法有一个或多个输出,这些输出同输入有着某些特定关系的量。 算法设计的质量指标: 正确性:算法应满足具体问题的需求; 可读性:算法应该好读,以有利于读者对程序的理解;

健壮性:算法应具有容错处理,当输入为非法数据时,算法应对其作出反应,而不是产生莫名其妙的输出结果。 效率与存储量需求:效率指的是算法执行的时间;存储量需求指算法执行过程中所需要的最大存储空间。一般这两者与问题的规模有关。 经常采用的算法主要有迭代法、分而治之法、贪婪法、动态规划法、回溯法、分支限界法 迭代法 基本思想:迭代法也称“辗转法”,是一种不断用变量的旧值递推出新值的解决问题的方法。 解题步骤:1、确定迭代模型。根据问题描述,分析得出前一个(或几个)值与其下一个值的迭代关系数学模型。 2、建立迭代关系式。迭代关系式就是一个直接或间接地不断由旧值递推出新值的表达式,存储新值的变量称为迭代变量 3、对迭代过程进行控制。确定在什么时候结束迭代过程,这是编写迭代程序必须考虑的问题。不能让迭代过程无休止地重复执行下去。迭代过程的控制通常可分为两种情况:一种是所需的迭代次数是个确定的值,可以计算出来;另一种是所需的迭代次数无法确定。对于前一种情况,可以构建一

算法分析与设计知识点总结

第一章概述 算法的概念:算法是指解决问题的一种方法或过程,是由若干条指令组成的有穷序列。 算法的特征: 可终止性:算法必须在有限时间内终止; 正确性:算法必须正确描述问题的求解过程; 可行性:算法必须是可实施的; 算法可以有0个或0个以上的输入; 算法必须有1个或1个以上的输出。 算法与程序的关系: 区别:程序可以不一定满足可终止性。但算法必须在有限时间内结束; 程序可以没有输出,而算法则必须有输出; 算法是面向问题求解的过程描述,程序则是算法的实现。 联系:程序是算法用某种程序设计语言的具体实现; 程序可以不满足算法的有限性性质。 算法描述方式:自然语言,流程图,伪代码,高级语言。 算法复杂性分析: 算法复杂性的高低体现运行该算法所需计算机资源(时间,空间)的多少。 算法复杂性度量: 期望反映算法本身性能,与环境无关。 理论上不能用算法在机器上真正的运行开销作为标准(硬件性能、代码质量影响)。 一般是针对问题选择基本运算和基本存储单位,用算法针对基本运算与基本存储单位的开销作为标准。 算法复杂性C依赖于问题规模N、算法输入I和算法本身A。即C=F(N, I, A)。 第二章递归与分治 分治法的基本思想: 求解问题算法的复杂性一般都与问题规模相关,问题规模越小越容易处理。 分治法的基本思想是,将一个难以直接解决的大问题,分解为规模较小的相同子问题,直至这些子问题容易直接求解,并且可以利用这些子问题的解求出原问题的解。各个击破,分而治之。 分治法产生的子问题一般是原问题的较小模式,这就为使用递归技术提供了方便。递归是分治法中最常用的技术。 使子问题规模大致相等的做法是出自一种平衡(balancing)子问题的思想,它几乎总是比子问题规模不等的做法要好。 分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征: 该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决; 该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题,即该问题具有最优子结构性质; 利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解; 该问题所分解出的各个子问题是相互独立的,即子问题之间不包含公共的子问题。(这条特征涉及到分治法的效率,如果各子问题是不独立的,则分治法要做许多不必要的工作,重复地解公共的子问题,此时虽然也可用分治法,但一般用动态规划较好。) 递归的概念:

《算法设计与分析实用教程》习题参考解答

《算法设计与分析实用教程》参考解答 1-1 加减得1的数学游戏 西西很喜欢数字游戏,今天他看到两个数,就想能否通过简单的加减,使最终答案等于1。而他又比较厌烦计算,所以他还想知道最少经过多少次才能得到1。 例如,给出16,9:16-9+16-9+16-9-9-9+16-9-9=1,需要做10次加减法计算。 设计算法,输入两个不同的正整数,输出得到1的最少计算次数。(如果无法得到1,则输出-1)。 (1)若输入两个不同的正整数a,b均为偶数,显然不可能得到1。 设x*a与y*b之差为“1”或“-1”,则对于正整数a,b经n=x+y-1次加减可得到1。 为了求n的最小值,令n从1开始递增,x在1——n中取值,y=n+1-x: 检测d=x*a+y*b,若d=1或-1,则n=x+y-1为所求的最少次数。 (2)算法描述 // 两数若干次加减结果为1的数学游戏 #include void main() {long a,b,d,n,x,y; printf(" 请输入整数a,b: "); scanf("%ld,%ld",&a,&b); if(a%2==0 && b%2==0) { printf(" -1\n");return;} n=0; while(1) { n++; for(x=1;x<=n;x++) { y=n+1-x;d=x*a-y*b; if(d==1 || d==-1) // 满足加减结果为1 { printf(" n=%ld\n",n);return;} } } } 请输入整数a,b: 2012,19 961 请输入整数a,b: 101,2013 606

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湖南科技学院二○ 年 学期期末考试 信息与计算科学专业 年级《算法设计与分析》 试题 考试类型:开卷 试卷类型: C 卷 考试时量: 120 分钟 题号 一 二 三 四 五 总分 统分人 得 分 阅卷人 一、填空题(每小题 3 分,共计 30 分) 1. 用 O 、Ω和θ表示函数 f 与 g 之间的关系 ______________________________ 。 f n n lo g n g n log n 1, n 1 2. 算法的时间复杂性为 f (n) n ,则算法的时间复杂性的阶 8 f (3n / 7) n, 2 为__________________________ 。 3. 快速排序算法的性能取决于 ______________________________ 。 4. 算法是 _______________________________________________________ 。 5. 在对问题的解空间树进行搜索的方法中,一个活结点最多有一次机会成为活结点的 是_________________________ 。 6. 在算法的三种情况下的复杂性中, 可操作性最好且最有实际价值的是 _____情况下的时间复杂性。 7. 大Ω符号用来描述增长率的下限,这个下限的阶越 ___________,结果就越有价值。 。 8. ____________________________ 是问题能用动态规划算法求解的前提。 9. 贪心选择性质是指 ________________________________________________________ ____________________________________________________________ 。

大数据结构与算法设计知识点

数据结构与算法设计知识点 试题类型: 本课程为考试科目(闭卷笔试),试题类型包括:概念填空题(10 %),是非判断题(10 %),单项选择题(40 %),算法填空题(10%),算法应用题(20 %),算法设计题(10 %)。 第一章绪论 重点容及要求: 1、了解与数据结构相关的概念(集合、数据、数据元素、数据项、关键字、元 素之间的关系等)。 数据:所有能被输入到计算机中,且能被计算机处理的符号的 集合。是计算机操作的对象的总称。是计算机处理的信息的某种特定 的符号表示形式。 数据元素:是数据(集合)中的一个“个体”,数据结构中的基 本单位,在计算机程序常作为一个整体来考虑和处理。 数据项:是数据结构中讨论的最小单位,数据元素可以是一个或 多个数据项的组合 关键码:也叫关键字(Key),是数据元素中能起标识作用的数据 项。 其中能起到唯一标识作用的关键码称为主关键码(简称主码); 否则称为次关键码。通常,一个数据元素只有一个主码,但可以有多 个次码。 关系:指一个数据集合中数据元素之间的某种相关性。 数据结构:带“结构”的数据元素的集合。这里的结构指元素之 间存在的关系。 数据类型:是一个值的集合和定义在此集合上的一组操作的总

称。 2、掌握数据结构的基本概念、数据的逻辑结构(四种)和物理结构(数据元素 的表示与关系的表示、两类存储结构:顺序存储结构和链式存储结构)。 数据结构包括逻辑结构和物理结构两个层次。 数据的逻辑结构:是对数据元素之间存在的逻辑关系的一种抽象的描述,可以用一个数据元素的集合和定义在此集合上的若干关系来表示 逻辑结构有四种:线性结构、树形结构、图状结构、集合结构数据的物理结构:是其逻辑结构在计算机中的表示或实现,因此又称其为存储结构。 存储结构:顺序存储结构和链式存储结构 顺序存储结构:利用数据元素在存储器中相对位置之间的某种特定的关系来表示数据元素之间的逻辑关系; 链式存储结构:除数据元素本身外,采用附加的“指针”表示数据元素之间的逻辑关系。 3、了解算法分析的基本方法,掌握算法时间复杂度相关的概念。 算法:是为了解决某类问题而规定的一个有限长的操作序列 或处理问题的策略 一个算法必须满足以下五个重要特性:1.有穷性2.确定性3.可行性4.有输入 5.有输出 设计算法时,通常还应考虑满足以下目标: 1.正确性, 2.可读性, 3.健壮性 4.高效率与低存储量需求

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