软件设计师-常用算法设计方法
软件设计师-常用算法设计方法
(总分：29.00，做题时间：90分钟)
一、
(总题数：20，分数：29.00)
利用贪心法求解0/1背包问题时，(26) 能够确保获得最优解。用动态规划方求解O/1背包问题时，将“用前i个物品来装容量是x的背包”的0/1背包问题记为KNAP(1，i，X)设f i(X)是KNAP(1，i，X)最优解的效益值，第j个物品的重量和放入背包后取得效益值分别为W和p(j=1～n)，则依次求解f0(X)，f1(X)，…，f n(X)的过程中使用的递推关系式为 (27) 。
（分数：2.00）
A.优先选取重量最小的物品
B.优先选取效益最大的物品
C.优先选取单位重量效益最大的物品√
D.没有任何准则
解析：
A.f i(X)=min{f i-1(X),f i-1(X)+P i}
B.f i(X)=max{f i-1(X),f i-1(X-W i)+P i} √
C.f i(X)=min{f i-1(X-W i),f i-1(X-W i)+p i)
D.f i(X)=max{f i-1(x-W i),f i-1(X)+P i}
解析：[分析] 背包问题描述如下：有不同价值、不同重量的物品n件，求从这n件物品中选取一部分物品的选择方案，使选中物品的总重量不超过指定的限制重量，但选中物品的价值和最大。0/1背包：对于每一种物品I装入背包只有一种选择，即要么装入要么不装入，不能装入多次或只装入部分。部分背包则是对于每一种物品I可以只装入部分。
贪心法就是不求最优解，只求可行解的思想，只是局部最优，不考虑整体最优性。因此对于贪心法关键是贪心准则。对于0/1背包，贪心法之所以不一定得到最优解是因为它无法保证最终能将背包容量占满，背包空间的闲置使得背包所装物品的总价值降低了。
动态规划法是将一个不容易解决的较大问题划分为若干个易于解决的小问题。
1.拉斯维加斯(Las Vegas)算法是一种常用的 (3) 算法。
（分数：1.00）
A.确定性
B.近似
C.概率√
D.加密
解析：[分析] 概率算法允许算法在执行过程中可随机地选择下一个计算步骤。在许多情况下，当算法在执行过程中面临一个选择时，随机性选择常比最优选择要省时，因此概率算法可以在很大程度上降低算法的复杂度。
概率算法通常有两个优点。首先，较之那些我们所知的解决同——问题最好的确定性算法，概率算法所需的运行时间或空间通常小一些；其次，迄今为止所发现的概率算法总是易于理解和实现的。
概率算法可分为四类，分别是数值概率算法、蒙特卡罗算法(Monte Karlo)、拉斯维加斯算法(Las Vegas)和舍伍德算法(Sherwood)。
2.用递归算法实现n个相异元素构成的有序序列的二分查找，采用一个递归工作栈时，该栈的最小容量应为 (11) 。
（分数：1.00）
A.n
B.[n/2]
C.[log2n]
D.[log2(n+1)] √
解析：[分析] 根据二分查找的过程，由于需要栈结构实现递归算法，栈的容量应该要保证能存放查找失败时所有未完成运行的算法的活动记录。
第一次调用该算法时，栈中加入了一条查找记录，表示待查有序表中元素的个数为n：第二次调用时，无论是在前半区还是在后半区进行查找，栈中又加入了一条查找记录，所确定的查找区间中的元素最多为n/2：第三次调用时，栈中又加入了—条查找记录，所确定的查找区间中的元素最多为n/4。依次类推，当所确定的查找区间中的元素为。时，递归调用该算法的次数为log2(n+1)次，查找结束。
3.快速排序算法采用的设计方法是 (23) 。
（分数：1.00）
A.动态规划法(Dynamic Programming)
B.分治法(Divideand Conquer) √
C.回溯法(Backtracking)
D.分枝定界法(Branch and Bound)
解析：[分析] 快速排序算法采用的设计方法是分治法。
4.采用动态规划策略求解问题的显著特征是满足最优性原理，其含义是 (29) 。
（分数：1.00）
A.当前所作出的决策不会影响后面的决策
B.原问题的最优解包含其子问题的最优解√
C.问题可以找到最优解，但利用贪心法不能找到最优解
D.每次决策必须是当前看来最优的决策才可以找到最优解
解析：[分析] 动态规划策略设计算法的第一步通常是刻画最优解结构。当问题的最优解包含了子问题的最优解时，称该问题具有最优子结构性质。问题的最优子结构性质提供了该问题可用动态规划算法求解的重要线索。
动态规划策略设计算法利用问题的最优子结构性质，以自底向上的方式递归地从子问题的最优解逐步构造出整个问题的最优解。
5.在分支—限界算法设计策略中，通常采用 (4) 搜索问题的解空间。
（分数：1.00）
A.深度优先
B.广度优先√
C.自底向上
D.拓扑序列
解析：[分析] 分支-限界算法是在问题的解空间树上搜索问题解的算法，它的求解目标是找出满足约束条件的一个解，或是在满足约束条件的解中找出一个目标函数达到极大或极小的解，即在某种意义下的最优解。
分支—限界算法以广度优先的方式搜索解空间，其搜索策略是在扩展节点处先生成其所有的儿子节点，然后再从当前节点表中选择下一个扩展节点。
6.下面的程序段违反了算法的 (2) 原则。
Void sam()
int n=2;
while(!odd(n))
n+=2
printf(n);
（分数：1.00）
A.有穷性√
B.确定性
C.可行性
D.健壮性
解析：[分析] 一个算法要求必须总是在执行有穷步之后结束，并月-每一步都可在有穷时间内完成。上述程序段违反了算法的有穷性性质，理论上将导致过程不可终止。
设求解某问题的递归算法如下：
F(int n)
if n=1
Move(1)
else
F(n-1)；
Move(n)；
F(n-1)；
求解该算法的计算时间时，仅考虑算法Move所做的计算为主要计算，且Move为常数级算法。则算法F的计算时间T(n)的递推关系式为(9) ；设算法Move的计算时间为k，当n=4时，算法F的计算时间为(10) 。
（分数：2.00）
A.T(n)=T(n-1)+1
B.T(n)=2T(n-1)
C.T(n)=2T(n-1)+1 √
D.T(n)=2T(n+1)+1
解析：
A.14k
B.15k √
C.16k
D.17k
解析：[分析] 考虑递推关系时，只要看else部分，显然有：T(n)=2T(n-1)+1。T(1)=1，据上述递推关系可得T(4)=15。
7.贪婪法是一种 (20) 的算法。
（分数：1.00）
A.不求最优，只求满意√
B.只求最优
C.求取全部可行解
D.求取全部最优解
解析：[分析] 贪心法是一种不追求最优解，只希望得到较为满意解的方法。贪心法(或称贪婪法)一般可以快速得到满意的解，因为它省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间。
在数据压缩编码的应用中，哈夫曼(Huffman)算法可以用来构造具有(18) 的二叉树，这是一种采用了(19) 的算法。
（分数：2.00）
A.前缀码
B.最优前缀码√
C.后缀码
D.最优后缀码
解析：
A.贪心√
B.分治
C.递推
D.回溯
解析：[分析] 给定一个序列的集合，若不存在一个序列是另一个序列的前缀，则该序列集合称为前缀码。相反，给定一个序列的集合，若不存在一个序列是另一个序列的后缀，则该序列集合称为后缀码。平均码长或文件总长最小的前缀编码称为最优的前缀码，最优的前缀码对文件的压缩效果亦最佳。
利用哈夫曼树很容易求出给定字符集及其概率分布的最优前缀码。哈夫曼编码是一种应用广泛且非常有效的数据压缩技术，该技术一般可将数据文件压缩掉20%～90%，其压缩效率取决于被压缩文件的特征。在构造哈夫曼树的过程中，每次都是选取两棵最小权值的二叉树进行合并，因此使用的是贪心算法。
以下不属于算法的基本特征的是 (7) 。穷举法的适用范围是 (8) 。
（分数：2.00）
A.有确切定义的
B.可行的
C.可描述的
D.不能有二义性
解析：暂缺答案
A.一切问题
B.解的个数极多的问题
C.解的个数不太多的问题
D.不适合设计算法
解析：暂缺答案
[分析] 此题是考查算法的基本特征以及穷举法的适用范围，这些都很好理解，相信大家都能选择正确。8.利用动态规划法求解每对节点之间的最短路径问题时，设有向图G=＜V，E＞共有n个节点，节点编号1～n，设C是G的成本邻接矩阵，用D k(i,j)表示从i到j并且不经过编号比k还大的节点的最短路径的长度(D n(i,j)即为图G中节点i到j的最短路径长度)，则求解该问题的递推关系式为 (28) 。
（分数：1.00）
A.D k(i,j)=D k-1(i,j)+C(i,j)
B.D k(i,j)=minD k-1(i,j),Dk-1(i,j)+C(i,j)
C.D k(i,j)=Dk-1(i,k)+D k-1(k,j)
D.D k(i,j)=minD k-1(i,j),D k-1(i,k)+D k-1(k,j) √
解析：[分析] 从“D k(i,j)表示从i到j并且不经过编号比k还大的节点的最短路径的长度”中，我们得到一个提示，在求i,j之间最短路径的时候，会考虑它经过哪些节点能缩短原来的路径。在
D k(i,j)=min{D k-1(i,j),D k-1(i,k)+D k-1(k,j)}中，D k(i,j)表示i到j不经过k的路径长度，而
Dk-1(I,k)+Dk-1(k,j)表示i到j经过k的路径长度，且min()函数用于找最小值，所以此式正确。
9.算法是对问题求解过程的一类精确描述，算法中描述的操作都是可以通过已经实现的基本操作在限定时间内执行有限次来实现的，这句话说明算法具有 (5) 特性。
（分数：1.00）
A.正确性
B.确定性
C.可行性√
D.健壮性
解析：[分析] 一个算法具有下列5个重要特性。
有穷性：一个算法必须总是在执行有穷步之后结束，且每—步都可在有穷时间内完成。
确定性：算法中的每一条指令必须有确切的含义，读者理解时不会产生二义性，并且在任何条件下，算法只有惟一的一条执行路径，即对于相同的输入只能得出相同的输出。
可行性：一个算法是可行的，即算法中描述的操作都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的对象的集合。
输出：一个算法有一个或多个输出，这些输出是同输入有着某些特定关系的量。
综卜所述，算法中的操作都是可以通过已经实现的基本操作在限定时间内执行有限次来实现的，这句话说明了算法的可行性特点。
在下列算法设计方法中， (16) 在求解问题的过程中并不从整体最优上加以考虑，而是作出在当前看来是最好的选择。利用该设计方法可以解决 (17) 问题。
（分数：2.00）
A.分治法
B.贪心法√
C.动态规划法
D.回溯法
解析：
A.排序
B.检索
C.背包√
D.0/1背包
解析：[分析] 贪心法是这样的一种解题方法：逐步给出解的各部分，在每一步“贪婪地”选择最好的部分解，但不顾及这样选择对整体的影响，因此一般得到的不是最好的解。
解决背包问题：有不同价值、不同重量的物品n件，求从这n件物品中选取一部分物品的选择方案，使选中物品的总重量不超过指定的限制重量，但选中物品的价值之和最大。
较高效率地解决背包问题一般用递归和贪心算法，而背包问题规模不是很大的时候，也可以采用穷举法。对于求取两个长度为n的字符串的最长公共子序列(LCS)问题，利用(24) 策略可以有效地避免子串最长公共子序列的重复计算，得到时间复杂度为O(n2)的正确算法。串＜1，0，0，1，O，1，0，1＞和＜0，1，0，1，1,0,1，1＞的最长公共子序列的长度为 (25) 。
（分数：2.00）
A.分治
B.贪心
C.动态规划
D.分支—限界
解析：暂缺答案
A.3
B.4
C.5
D.6
解析：暂缺答案
[分析] 经常会遇到复杂问题不能简单地分解成几个子问题，而会分解出一系列子问题的情况。简单地采用把大问题分解成子问题，并综合子问题的解导出大问题解的方法，则问题求解的时间会按问题规模呈幂级数增加。
为了节约重复求相同子问题的时间，引入一个数组，不管它们是否对最终解有用，把所有子问题的解存于该数组中，这就是动态规划法所采用的基本方法。
10.设某算法的计算时间可用递推关系式T(n)=2T(n/2)+n表示，则该算法的时间复杂度为 (1) 。
（分数：1.00）
A.O(lgn)
B.O(nlgn) √
C.O(n)
D.O(n2)
解析：[分析] 运用数学递推公式，可以推算出数量级O(nlgn)。
11.用迭代法求解方程x5-x-1=0，下列迭代公式不可能正确的是 (6) 。
（分数：1.00）
A.
B.
C.
D. √
解析：[分析] 迭代法中要求迭代公式与原方程有共同的不同点。其中显然选项D不符合。
递归算法的执行过程，一般来说，可先后分成 (12) 和 (13) 两个阶段。
（分数：2.00）
A.试探
B.递推√
C.枚举
D.分析
解析：
A.回溯
B.回归√
C.返回
D.合成
解析：[分析] 递归算法的执行过程分递推和回归两个阶段。在递推阶段，由较复杂的问题的求解推到比原问题简单一些的问题的求解。在回归阶段，当获得最简单情况的解后，逐级返回，依次获得稍复杂问题的解。
以关键字比较为基础的排序算法在最坏情况下的计算时间下界为O(nlogn)。下面的排序算法中，最坏情况下计算时间可以达到O(nlogn)的是 (21) ，该算法采用的设计方法是 (22) 。
（分数：2.00）
A.归并排序√
B.插入排序
C.选择排序
D.冒泡排序
解析：
A.分治法√
B.贪心法
C.动态规划方法
D.回溯法
解析：[分析] 直接插入排序、简单选择排序和冒泡排序最坏情况下的计算时间可以达到O(n*n)，而归并排序的时间在最坏情况下可达到O(nlogn)。归并是分治策略的一个典型应用。
若一个问题的求解既可以用递归算法，也可以用递推算法，则往往用 (14) 算法，因为 (15) 。
（分数：2.00）
A.先递归后递推
B.先递推后递归
C.递归
D.递推√
解析：
A.递推的效率比递归高√
B.递归宜于问题分解
C.递归的效率比递推高
D.递推宜于问题分解
解析：[分析] 递归算法的执行过程分递推和回归两个阶段。在递推阶段，由较复杂的问题的求解推到比原问题简单一些的问题的求解。在回归阶段，当获得最简单情况的解后，逐级返回，依次获得稍复杂问题的解。这显然比单一的递推要复杂，所以在两种算法都能解决问题的情况下，我们应选择递推算法，因为它的效率要比递归高。
(完整word版)最新软件设计师知识点汇总.(良心出品必属精品)
-----------------------计算机系统组成------------------------------------------ 计算机系统组成------------- 运算器:算术/逻辑运算单元ALU、累加器ACC、寄存器组、多路转换器、数据总线组成。控制器:计数器PC、时序产生器、微操作信号发生器,指令寄存器、指令译码器。CPU的功能:程序控制、操作控制、时间控制、数据处理(最根本的。 相联存储器是按内容访问的,用于高速缓冲存储器、在虚拟存储器中用来作段表页表或快表存储器、在数据库和知识库中。 CACHE高速缓存的地址映像方法:直接地址映像(主存分区,区分块、全相联映像(主存分块、组相联映像(主存分区,区分块、块成 组,CACHE分块成组。替换算法:随机、先进先出、近期最少用、优化替换算法。性能分析:H为CACHE命中率,t c为Cache存取时间、t m为主存访问时间,Cache等效访问时间t a=H t c+(1-Ht m提高了t m/t a倍。虚拟存储器由主存、辅存、存储管理单元和操作系统软件组成。 RISC精简指令集:指令种类少、长度固定、寻址方式少、最少的访内指令、CPU内有大量寄存器、适合流水线操作。 内存与接口统一编址:都在一个公共的地址空间里,独立使用各自的地址空间。优点是内存指令可用于接口,缺点内存地址不连续,读程序要根据参数判断访内还是访接口。 廉价冗余磁盘阵列RAID:0级不具备容错能力但提高了传输率N 倍、1级镜像容错技术、2级汉明码作错误检测、3级只用一个检测盘、4级是独立地对组内各磁盘进行读写的阵列,用一个检测盘、5级无专门检测盘。
算法设计与分析习题
《算法设计与分析》习题 第一章算法引论 1、算法的定义 答：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。 通俗讲，算法：就是解决问题的方法或过程。 2、算法的特征 答：1)算法有零个或多个输入；２)算法有一个或多个输出； 3)确定性；４)有穷性 3、算法的描述方法有几种 答：自然语言、图形、伪代码、计算机程序设计语言 4、衡量算法的优劣从哪几个方面 答：(1) 算法实现所耗费的时间（时间复杂度）； (2) 算法实现所所耗费的存储空间（空间复杂度）； (3) 算法应易于理解，易于编码，易于调试等等。 5、时间复杂度、空间复杂度定义 答：指的是算法在运行过程中所需要的资源（时间、空间）多少。 6、时间复杂度计算： {i=1； while（i<=n） i=i*2； } 答：语句①执行次数1次， 语句②③执行次数f(n), 2^f(n)<=n,则f(n) <=log2n; 算法执行时间： T(n)= 2log2n +1 时间复杂度：记为O(log2n) ； 7.递归算法的特点 答：①每个递归函数都必须有非递归定义的初值；否则，递归函数无法计算；（递归终止条件） ②递归中用较小自变量函数值来表达较大自变量函数值；（递归方程式） 8、算法设计中常用的算法设计策略 答：①蛮力法；②倒推法；③循环与递归；④分治法； ⑤动态规划法；⑥贪心法；⑦回溯法；⑧分治限界法 9、设计算法： 递归法：汉诺塔问题兔子序列（上楼梯问题） 整数划分问题 蛮力法：百鸡百钱问题 倒推法：穿越沙漠问题
答：算法如下： （1） 递归法 汉诺塔问题 void hanoi(int n, int a, int b, int c) {if (n > 0) { hanoi(n-1, a, c, b); move(a,b); hanoi(n-1, c, b, a); } } 兔子序列（fibonaci 数列 ） 递归实现： Int F(int n) { if(n<=2) return 1; else return F(n-1)+ F(n-2); } 上楼梯问题 Int F(int n) { if(n=1) return 1 if(n=2) return 2; else return F(n-1)+ F(n-2); } 整数划分问题 问题描述：将正整数n 表示成一系列正整数之和，n=n1+n1+n3+… 将最大加数不大于m 的划分个数，记作q(n,m)。正整数n 的划分数 p(n)=q(n,n)。 可以建立q(n,m)的如下递归关系： 递归算法： Int q( int n, int m){ if(n<1||m<1) return 0; If((n=1)||(m=1)) return 1; If (n
软件设计师知识点
·在输入输出控制方法中，采用DMA可以使设备与主存之间的数据块传送无须CPU干预。 ·内存容量为4GB，即内存单元的地址宽度为32位；字长为32位，即要求数据总线的宽度为32位。 ·ARP攻击造成网络无法跨网段通信的原因是：伪造网关ARP报文使得数据包无法发送到网关。 ·软件商标权的权利人是：软件注册商标所有人。 ·利用商业秘密权可以对软件的信息、经营信息提供保护。（管理方法、经营方法、产销策略、客户情报、软件市场的分析、预测报告、和对未来的发展规划、招投标中的标底以及标书内容）。 ·某项目组拟开发了一个大规模系统，且具备了相关领域以及类似规模系统的开发经验，则瀑布模型最适合开发此项目。 ·编译程序分析源程序的阶段依次是：词法分析、语法分析、语义分析。 ·结构冗余：按其方法可以分为静态、动态和混合冗余。 信息冗余：为了检测或纠正信息在运算或传输中的错误另外加的一部分信息。时间冗余：以重复执行指令或程序来消除瞬时错误带来的影响。 冗余附加技术：是指为实现上述冗余技术所需要的资源和技术。 ·软件过程的改进框架：过程改进基础设施、过程改进线路图、软件过程评估方法、软件过程改进计划。每一次改进要经历4个步骤：评估、计划、改进和监控。 ·软件复杂性度量的参数：软件的规模、软件的难度、软件的结构、软件的智能度。 ·软件系统的可维护性评价指标包括可理解性、可测试性、可修改性、可靠性、可移植性、可使用性和效率，不包括可扩展性。 ·开-闭原则是面向对象的可复用设计的基石。开-闭原则是指一个软件实体应当对扩展开放，对修改关闭；里氏代换原则是指任何基类对象可以出现的地方，子类对象一定可以出现。依赖倒转原则就是要依赖于抽象，而不依赖于实现，或者说要针对接口编程，不要针对实现编程。 ·汇编语言的指令语句必须要有操作码字段，可以没有操作数字段。 ·贪心算法不能保证求得0-1背包问题的最优解。
算法设计方法与优化滕国文部分课后习题问题详解
第二章：求值法 2-1．有三个数a,b,c，要求按从大到小的顺序把他们输出。#include "stdio.h" void fun(int a,int b,int c) { int t; if(a>b) {t=a;a=b;b=t;} if(a>c) {t=a;a=c;c=t;} if(b>c) {t=b;b=c;c=t;} printf("%d,%d,%d",c,b,a); } void main() { int a,b,c; printf("input number:"); scanf("%d%d%d",&a,&b,&c); fun(a,b,c); printf("\n"); } 2-2．给定n个数,求这些数中的最大值。 #include
printf("%d\n",a[n]); } 2-3．求1+2+3+…+100的和。 #include "stdio.h" void main() { int num,sum=0; for(num=1;num<=100;num++) { sum+=num; } printf("%d\n",sum); } 2-4．判断一个数n能否同时被3和5整数。#include "stdio.h" int fun(int n) { if(n%3==0&&n%5==0) return n; else return 0; } 2-5．将100至200之间的素数输出。 #include"stdio.h" #include "math.h" int isp(int m) { int i; for(i=2;i<=sqrt(m);i++) { if(m%i==0) return 0; } return 1; } void main() { int n; for(n=100;n<=200;n++) { if(isp(n)) printf("%d\t",n);
程序设计竞赛常用算法
常用算法设计方法 要使计算机能完成人们预定的工作，首先必须为如何完成预定的工作设计一个算法，然后再根据算法编写程序。计算机程序要对问题的每个对象和处理规则给出正确详尽的描述，其中程序的数据结构和变量用来描述问题的对象，程序结构、函数和语句用来描述问题的算法。算法数据结构是程序的两个重要方面。 算法是问题求解过程的精确描述，一个算法由有限条可完全机械地执行的、有确定结果的指令组成。指令正确地描述了要完成的任务和它们被执行的顺序。计算机按算法指令所描述的顺序执行算法的指令能在有限的步骤内终止，或终止于给出问题的解，或终止于指出问题对此输入数据无解。 通常求解一个问题可能会有多种算法可供选择，选择的主要标准是算法的正确性和可靠性，简单性和易理解性。其次是算法所需要的存储空间少和执行更快等。 算法设计是一件非常困难的工作，常用的算法设计方法主要有迭代法、穷举搜索法、递推法、递归法、贪婪法、回溯法、分治法、动态规划法等。 一、迭代法 迭代法是用于求方程或方程组近似根的一种常用的算法设计方法。设方程为f(x)=0，用某种数学方法导出等价的形式x=g(x)，然后按以下步骤执行：（1）选一个方程的近似根，赋给变量x0； （2）将x0的值保存于变量x1，然后计算g(x1)，并将结果存于变量x0； （3）当x0与x1的差的绝对值还大于指定的精度要求时，重复步骤（2）的计算。 若方程有根，并且用上述方法计算出来的近似根序列收敛，则按上述方法求得的x0就认为是方程的根。上述算法用C程序的形式表示为： 【算法】迭代法求方程的根 { x0=初始近似根； do { x1=x0； x0=g(x1)； /*按特定的方程计算新的近似根*/ } while ( fabs(x0-x1)>Epsilon)； prin tf(“方程的近似根是%f\n”，x0)； } 具体使用迭代法求根时应注意以下两种可能发生的情况： （1）如果方程无解，算法求出的近似根序列就不会收敛，迭代过程会变成死循环，因此在使用迭代算法前应先考察方程是否有解，并在程序中对迭代的次数给予限制； （2）方程虽然有解，但迭代公式选择不当，或迭代的初始近似根选择不合理，也会导致迭代失败。 【举例】求方程X2-X-1=0的正根，误差<0.05 解：（1）建立迭代公式 由于X=X2-1
排序常用算法设计
第8 章排序(算法设计)习题练习答案 13. 将哨兵放在R[n]中，被排序的记录放在R[0..n-1]中，重写直接插入排序算法。 解：重写的算法如下： void InsertSort(SeqList R) {//对顺序表中记录R[0..n-1]按递增序进行插入排序 int i,j; for(i=n-2;i>=0;i--) //在有序区中依次插入R[n-2]..R[0] 课后答案网https://www.360docs.net/doc/ed13094353.html, if(R[i].key>R[i+1].key) //若不是这样则R[i]原位不动 { R[n]=R[i];j=i+1; //R[n]是哨兵 do{ //从左向右在有序区中查找插入位置 R[j-1]=R[j]; //将关键字小于R[i].key 的记录向右移 j++; }while(R[j].key KeyType key; //关键字域 OtherInfoType info; //其它信息域， struct node * next; //链表中指针域 }RecNode; //记录结点类型 typedef RecNode * LinkList ; //单链表用LinkList 表示 void InsertSort(LinkList head) {//链式存储结构的直接插入排序算法,head 是带头结点的单链表RecNode *p,*q,*s; if ((head->next)&&(head->next->next))//当表中含有结点数大于1 { p=head->next->next;//p 指向第二个节点 head->next=NULL; q=head;//指向插入位置的前驱节点 while(p)&&(q->next)&&(p->key 2020年计算机软考软件设计师知识点精选集 需求分析：开发人员准确地理解用户的要求，实行细致的调查分析，将用户非形式的需求陈述转化为完整的需求定义，再由需求定义转换到相对应的需求规格说明的过程。 它有以下几难点： ⑴问题的复杂性。由用用户需求涉及的因素繁多引起，如运行环境和系统功能 ⑵交流障碍。需求分析涉及人员较多，这些人具备不同的背景知识，处于不同角度，扮演不同角色，造成相互之间交流困难。 ⑶不完备性和不一致性。用户对问题的陈述往往是不完备的，各方面的需求可能还存有矛盾，需求分析要消除矛盾，形成完备及一致的定义。 ⑷需求易变性。 近几年来已提出多种分析和说明方法，但都必须适用以下原则： ⒈必须能够表达和理解问题的数据域和功能域。数据域包括数据流(数据通过一个系统时的变化方式)数据内容和数据结构，功能域反映上述三方面的控制信息。 ⒉能够把一个复杂问题按功能实行分解并可逐层细化。 ⒊建模。可更好地理解软件系统的信息，功能，行为。也是软件设计的基础。 需求分析的任务： ⒈问题识别：双方确定对问题的综合需求，这些需求包括功能需求，性能需求，环境需求，用户界面需求。 ⒉分析与综合，导出软件的逻辑模型 ⒊编写文档：包括编写"需求规格说明书""初步用户使用手册""确认测试计划""修改完善软件开发计划" 结构化分析：简称SA，面向数据流实行数据分析的方法。采用自顶向下逐层分解的分析策略。顶层抽象地描述整个系统，底层具体地画出系统工程的每个细节。中间层则是从抽象到具体的过渡。使用数据流图，数据字典，作为描述工具，使用结构化语言，判定表，判定树描述加工逻辑。 结构化(SA)分析步骤： ⑴了解当前系统的工作流程，获得当前系统的物理模型。 ⑵抽象出当前系统的逻辑模型。 ⑶建立目标系统的逻辑模型。 ⑷作进一步补充和优化。 【篇二】2020年计算机软考软件设计师知识点：数据流图 以图形的方式描述数据在系统中流动和处理的过程。只反映系统必须完成的逻辑功能，是一种功能模型。 画数据流图的步骤： ⑴首先画系统的输入输出，即先画顶层数据流图。顶层图只包含一个加工，用以表示被开发的系统。 ⑵画系统内部，即画下层数据流图。将层号从0号开始编号，采用自顶向下，由外向内的原则。画更下层数据流图时，则分解上层图中的加工，一般沿着输出入流的方向，凡数据流的组成或值发生变化的地方则设置一个加工，一直实行到输出数据流。如果加工的内部还有数据流，则继续分解，直到每个加工充足简单，不能再分解为止。不能分解的加工称为基本加工。 ⑶注意事项： 一、选择题（多选） 1.算法必须满足哪些条件？ 算法是指解决问题的一种方法或一个过程。算法是若干指令的有穷序列，满足条件： (1)输入：有零个或多个由外部提供的量作为算法的输入。 (2)输出：算法产生至少一个量作为输出。 (3)确定性：组成算法的每条指令是清晰，无歧义的。 (4)有限性：算法中每条指令的执行次数是有限的，执行每条指令的时间也是有限的。 2.哪些问题比较适合用递归算法？ 阶乘函数、Fibonacci数列、Ackerman函数、排列问题、整数划分问题、Hanoi塔问题分治策略（是高级的递归算法）：（1）二分搜索技术、（2）大整数的乘法、（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 3. 哪些问题比较适合用贪心算法？ （1）活动安排问题（2）最优装载问题（3）哈夫曼编码（4）单源最短路径（5）最小生成树（6）多机调度问题 4. 哪些问题比较适合用回溯法？ （1）装载问题（2）批处理作业调度（3）符号三角形问题（4）n后问题（5）0-1背包问题（6）最大团问题（7）图的m着色问题（8）旅行售货员问题（9）圆排列问题（10）电路板排列问题（11）连续邮资问题 二、概念题 1.递归的概念是什么？ 直接或间接地调用自身的算法称为递归算法。用函数自身给出定义的函数称为递归函数。2.什么是0-1背包问题？ 给定n种物品和一个背包：物品i的重量是wi，其价值为vi，背包的容量为C。选择装入背包的物品，对于每种物品i只有两种选择，即装入背包或不装入背包，不能将物品i装入背包多次，也不能只装入部分的物品i，最终要使得装入背包中物品的总价值最大。该问题被称为0-1背包问题。 3.什么是哈夫曼编码，它有什么优缺点？ 由哈夫曼提出构造最优前缀码的贪心算法，由此产生的编码方案称为哈夫曼编码。哈夫曼编码是广泛地用于数据文件压缩。用于数据的无损耗压缩。其压缩率通常在20%～90%之间。 优点：给出现频率高的字符较短的编码，出现频率较低的字符以较长的编码，可以大大缩短总码长。 缺点：依赖于信源的统计特性，必须先统计得到信源的概率特性才能编码，而实际应用中，通常可在经验基础上预先提供Huffman码表，此时其性能有所下降。 4.什么是图的m着色问题？ 给定一个无向连通图G和m种不同的颜色。用这些颜色为图G的各顶点着色，每个顶点着一种颜色。是否有一种着色法使G中每条边的2的顶点着有不同颜色。这个问题是图的m可着色判定问题。若一个图最少需要m种颜色才能使图中每条边连接的2个顶点着不同颜色，则称现这个数m为该图的色数。求一个图的色数m的问题称为图的m可着色优化问题。 5.什么是单源最短路径问题？ 软件设计师考试的总体要求 软件设计师主要完成三项工作：（1）编写文档；（2）组织指导程序员开展工作；（3）软件优化和集成测试，开发高质量软件。本工作要求具有工程师的实际工作能力和业务水平。具体讲就是，通过本考试的合格人员，能根据软件开发项目管理和软件工程的要求，按照系统总体设计规格说明书进行软件设计，编写程序设计规格说明书等相应的文档，组织和指导程序员编写、调试程序，并对软件进行优化和集成测试，开发出符合系统总体设计要求的高质量软件。 考试内容要求 知识点的掌握程度从深到浅可分五个层次，分别要求为熟练掌握、掌握、理解、熟悉和了解。其中包括2个熟练掌握（常用数据结构和常用算法、软件设计的方法和技术）、8个掌握、2个熟悉，1个正确理解，具体体现在以下12个方面： (1) 掌握数据表示、算术和逻辑运算； (2) 掌握相关的应用数学、离散数学的基础知识； (3) 掌握计算机体系结构以及各主要部件的性能和基本工作原理； (4) 掌握操作系统、程序设计语言的基础知识，了解编译程序的基本知识； (5) 熟练掌握常用数据结构和常用算法； (6) 熟悉数据库、网络和多媒体的基础知识； (7) 掌握C程序设计语言，以及C++、Java、Visual Basic、Visual C++中的一种程序设计语言； (8) 熟悉软件工程、软件过程改进和软件开发项目管理的基础知识； (9) 熟练掌握软件设计的方法和技术； (10) 掌握常用信息技术标准、安全性，以及有关法律、法规的基本知识； (11) 了解信息化、计算机应用的基础知识； (12) 正确阅读和理解计算机领域的英文资料。 分析：相对于2001年考试大纲，新大纲对知识面的要求更宽，更注重软件设计开发的实践能力，这一点充分体现在下午考试中。考试内容除了技术要求外，还增加了对软件工程实践能力、安全性、标准化、法律法规等方面知识的要求，毕竟软件设计师是软件产业的骨干，因此考试要求相对较高。 二、考试范围 考试科目1：计算机与软件工程知识 本部分包含以下内容： l 计算机科学基础 l 计算机系统知识 l 系统开发和运行知识 l 安全性知识 l 标准化知识 l 信息化基础知识 l 计算机专业英语 1．计算机科学基础 1.1 数制及其转换 ·二进制、十进制和十六进制等常用制数制及其相互转换 1.2 数据的表示 ·（原码、反码、补码、移码表示，整数和实数的机内表示，精度和溢出） ·非数值表示（字符和汉字表示、声音表示、图像表示） 《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 【篇一】2020年计算机软件水平考试《软件设计师》知识点：C++的ANSI 标准 标准化是把所编写的程序从一种类型的计算机迁移到另一种类型的计算机上的基础。标准的建立使语言在各种机器上的实现保持一致。在所有相容编译器上都可用的一组标准功能意味着，用户总是能确定下一步会获得什么结果。使用ANSI标准后，C++使应用程序可以轻松地在不同的机器之间迁移，缓解了在多个环境上运行的应用程序的维护问题。 当然，还有其他问题需要考虑。如果程序是可以移植的，那么就不能把非标准库中的特性引入代码，还必须使程序对建立该程序所使用的开发机器的依赖性降到最低，否则迁移代码就很困难。 C++的ANSI标准还有另一个优点：它对用C++编程所需要学习的部分进行了标准化。这个标准将使后续的程序具有一致性，因为它只为C++编译器和库提供了一个定义参考。在编写编译器时，该标准的存在也使编写人员不再需要许可。 【篇二】2020年计算机软件水平考试《软件设计师》知识点：如何控制需求变更 按照现代项目管理的概念，一个项目的生命周期分为启动、实施、收尾三个过程。需求变更的控制不应该只是项目实施过程考虑的事情，而是要分布在整个项目生命周期的全过程。为了将项目变更的影响降低到最小，就需要采用综合变更控制方法。综合变更控制主要内容有找出影响项目变更的因素、判断项目变更范围是否已经发生等。 进行综合变更控制的主要依据是项目计划、变更请求和提供了项目执行状况信息的绩效报告。 (1)项目启动阶段的变更预防 对于任何项目，变更都无可避免，也无从逃避，只能积极应对，这个应对应该是从项目启动的需求分析阶段就开始了。对一个需求分析做得很好的项目来说，基准文件定义的范围越详细清晰，用户跟项目经理扯皮的幌子就越少。如果需求没做好，基准文件里的范围含糊不清，被客户抓住空子，往往要付出许多无谓的牺牲。如果需求做得好，文档清晰且又有客户签字，那么后期客户提出的变更就超出了合同范围，需要另外收费。这个时候千万不能手软，这并非要刻意赚取客户的钱财，而是不能让客户养成经常变更的习惯，否则后患无穷。相对于需求来说，什么WBS、风险管理、计划进度都是次要的，只要需求做好了就会一帆风顺。 (2)项目实施阶段的需求变更 VB 程序设计的常用算法 算法( Algorithm )：计算机解题的基本思想方法和步骤。算法的描述：是对要解决一个问题或要完成一项任务所采取的方法和步骤的描述，包括需要什么数据(输入什么数据、输出什么结果)、采用什么结构、使用什么语句以及如何安排这些语句等。通常使用自然语言、结构化流程图、伪代码等来描述算法。 一、计数、求和、求阶乘等简单算法 此类问题都要使用循环，要注意根据问题确定循环变量的初值、终值或结束条件，更要注意用来表示计数、和、阶乘的变量的初值。 例：用随机函数产生100 个［0，99］范围内的随机整数，统计个位上的数字分别为1，2，3，4，5，6，7，8，9，0 的数的个数并打印出来。 本题使用数组来处理，用数组a(1 to 100)存放产生的确100个随机整数，数组x(1 to 10)来存放个位上的数字分别为1，2，3，4，5，6，7，8，9，0 的数的个数。即个位是1 的个数存放在x(1) 中，个位是2 的个数存放在x(2)中，...................... 个位是0的个数存放在x(10)。 将程序编写在一个GetTJput过程中，代码如下： Public Sub GetTJput() Dim a(1 To 100) As Integer Dim x(1 To 10) As Integer Dim i As Integer, p As Integer '产生100 个［0，99］范围内的随机整数，每行 1 0个打印出来 For i = 1 To 100 a(i) = Int(Rnd * 100) If a(i) < 10 Then Form1.Print Space(2); a(i); 1计算机系统组成 运算器：算术/逻辑运算单元ALU、累加器ACC、寄存器组、多路转换器、数据总线组成。控制器：计数器PC、时序产生器、微操作信号发生器，指令寄存器、指令译码器。CPU 的功能：程序控制、操作控制、时间控制、数据处理（最根 本的）。 CACHE高速缓存的地址映像方法：直接地址映像（主存分 区，区分块）、全相联映像（主存分块）、组相联映像（主 存分区，区分块、块成组，CACHE分块成组）。替换算法：随机、先进先出、近期最少用、优化替换算法。性能分析： H为CACHE命中率，t c为Cache存取时间、t m为主存访问时间，Cache等效访问时间t a＝H t c +(1-H) t m提高了t m/t a倍。虚拟存储器由主存、辅存、存储管理单元和操作系统软件组 成。 相联存储器是按内容访问的，用于高速缓冲存储器、在虚拟 存储器中用来作段表页表或快表存储器、在数据库和知识库 中。 RISC精简指令集：指令种类少、长度固定、寻址方式少、 最少的访内指令、CPU内有大量寄存器、适合流水线操作。 内存与接口统一编址：都在一个公共的地址空间里，独立使 用各自的地址空间。优点是内存指令可用于接口，缺点内存 地址不连续，读程序要根据参数判断访内还是访接口。 廉价冗余磁盘阵列RAID：0级不具备容错能力但提高了传 输率N倍、1级镜像容错技术、2级汉明码作错误检测、3级只用一个检测盘、4级是独立地对组内各磁盘进行读写的 阵列，用一个检测盘、5级无专门检测盘。 中断方式处理方法：多中断信号线法、中断软件查询法、 菊花链法（硬件）、总线仲裁法、中断向量表法（保存各中 断源的中断服务程序的入口地址）。 直接存储器存取DMA：内存与IO设备直接成块传送，无需CPU干涉。根据占据总线方法不同分为CPU停止法、总线周期分时法、总线周期挪用法。 输入输出处理机用于大型机：数据传送方式有字节多路方 式、选择传送方式、数组多路方式。 指令流水线：操作周期是最慢的操作的时间。建立时间是达 到最大吞吐率的时间。 总线内总线：ISA、EISA、PCI；外总线：RS－232（3根线全双工15米）、SCSI（并行外总线、16位、最大320M秒、最多63个设备20米）、USB（4条线480M秒接5层127个设备）、IEEE－1394（串行6条线3.2G秒热插） 阵列处理机：单指多数据流SIMD，同步同时执行同一指令。多处理机：多指多数据，多处理机互连应满足高频带、低成 本、方式多样、在不规则通讯下连接的无冲突性。四种结构：总线式、交叉开关、多端口存储器结构、开关枢纽式。 算法设计技术 常用技术 分治法（Divide and Conquer） 贪心法（Greedy） 动态规划法（Dynamic programming） 回溯法（Backtracking） 分枝界限法（Branch and Bound） 局部搜索法 (Local search algorithms） 一、分治法 定义：对于一个输入大小为n的函数或问题，用某种方法把输入分划成k个子集。（１< k ≤ n）。从而产生L个子问题，解出这L个子问题后再用某种方法把它们组合成原来的解。如子问题相当的大，则递归使用分治法。 时间复杂度 T(n) g(n) n足够小 T(n)= 2T(n/2)+f(n). 其它 g(n) n很小时，直接计算时间。 f(n) 分成二个子问题解后的整合时间。 例1.1 求一个集合中的最大元素和最小元素。 Procedure maxmin(s); 1.if |s|=2 2.then begin 设|s|={c,d}; 3. (a,b)←(MAX（c,d),MIN(c,d)). end else begin 4.把S分成二个子集S1，S2，各存一半元素； 5. (maxl, minl) ←maxmin(S1 ); 6. (max2, min2) ←maxmin(S2 ); 7.（a,b）← (MAX(max1,max2), MIN(min1,min2)) end 例：1.2 找第k个最小元素。 一般先分类为递减序列，得到第k个最小元素，要O (nlogn). 分治法可以O (n)内得到第k个最小元素。当k=[n/2]时，成为在线性时间内找一个序列的中值问题。 分治法 1、二分搜索算法是利用（分治策略）实现的算法。 9. 实现循环赛日程表利用的算法是（分治策略） 27、Strassen矩阵乘法是利用（分治策略）实现的算法。 34．实现合并排序利用的算法是（分治策略）。 实现大整数的乘法是利用的算法（分治策略）。 17．实现棋盘覆盖算法利用的算法是（分治法）。 29、使用分治法求解不需要满足的条件是（子问题必须是一样的）。 不可以使用分治法求解的是（0/1背包问题）。 动态规划 下列不是动态规划算法基本步骤的是（构造最优解） 下列是动态规划算法基本要素的是（子问题重叠性质）。 下列算法中通常以自底向上的方式求解最优解的是（动态规划法） 备忘录方法是那种算法的变形。（动态规划法） 最长公共子序列算法利用的算法是（动态规划法）。 矩阵连乘问题的算法可由（动态规划算法B）设计实现。 实现最大子段和利用的算法是（动态规划法）。 贪心算法 能解决的问题：单源最短路径问题，最小花费生成树问题，背包问题，活动安排问题， 不能解决的问题：N皇后问题，0/1背包问题 是贪心算法的基本要素的是（贪心选择性质和最优子结构性质）。 回溯法 回溯法解旅行售货员问题时的解空间树是（排列树）。 剪枝函数是回溯法中为避免无效搜索采取的策略 回溯法的效率不依赖于下列哪些因素（确定解空间的时间） 分支限界法 最大效益优先是（分支界限法）的一搜索方式。 分支限界法解最大团问题时，活结点表的组织形式是（最大堆）。 分支限界法解旅行售货员问题时，活结点表的组织形式是（最小堆） 优先队列式分支限界法选取扩展结点的原则是（结点的优先级） 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( 分支限界法). 从活结点表中选择下一个扩展结点的不同方式将导致不同的分支限界法,以下除( 栈式分支限界法)之外都是最常见的方式. （1）队列式(FIFO)分支限界法：按照队列先进先出（FIFO）原则选取下一个节点为扩展节点。 （2）优先队列式分支限界法：按照优先队列中规定的优先级选取优先级最高的节点成为当前扩展节点。 （最优子结构性质）是贪心算法与动态规划算法的共同点。 贪心算法与动态规划算法的主要区别是（贪心选择性质）。 回溯算法和分支限界法的问题的解空间树不会是( 无序树). 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） 21、下面关于NP问题说法正确的是（B ） A NP问题都是不可能解决的问题 B P类问题包含在NP类问题中 C NP完全问题是P类问题的子集 D NP类问题包含在P类问题中 40、背包问题的贪心算法所需的计算时间为（ B ） 软件设计师复习笔记重点总结 一．计算机系统 基础知识： CPU功能：程序控制，操作控制，时间控制，数据处理。 组成：运算器（算术逻辑单元ALU，累加寄存器AC，数据缓冲寄存器DR，状态条件寄存器PSW），控制器（指令寄存器IR，程序计数器PC，地址寄存器AR，指令译码器ID），寄存器组（专业寄存器通用寄存器），部总线。 原码：负数把第一位改成1； 反码：正数的反码与原码相同，负数的反码是其绝对值按位求反； 补码：正数的补码与原码相同，负数补码等于其反码的末尾加1； 移码：在数X上增加一个偏移量（实际上，将补码的符号位取反）； 最适合进行数字相加减的数字编码是补码，最适合浮点数阶码的数字编码是移码。 双符号位判决法：即00表示正号，11表示负号，则溢出时两个符号位就不一致了，从而可以判定发生了溢出。 符号位SF和进位标志CF进行异或运算为1时，表示运算的结果产生溢出。 浮点数：N=2^E*F E:阶码 F尾数 尾符和尾数小数点后第一位数字相异为规格化数。 校验码：奇偶校验码（在编码中增加一个校验位来使编码中1的个数为奇数（奇校验）或者偶数（偶检验），从而使码距变为2）=>只能检验一位的错误 海明码（在数据位中之间插入k个校验位，通过扩大码距来实现检错和纠错）=>既可以检测数据传输过程中出现的一位数据错误的位置加以纠正。 2^k-1>=n+k 循环冗余校验码（利用生成多项式为k个数据位产生r个校验位来进行编码，长度为r+k）校验码越长，校验能力越强； 结构，组织，实现，性能。结构只计算机系统各种应用的互联，组织指各种部件的动态联系和管理，实现指各模块设计的组装完成，性能指计算机系统的行为表现。 系统分类：单处理系统，并行处理和多处理系统，分布式处理系统（指物理上远距离而松耦合的多计算机系统，通信时间和处理时间相比已经不可忽略）。 Flynn分发：SISD单指令单数据流，SIMD单指令多数据流，MISD多指令单数据流， MIMD多指令多数据流； 阵列处理机(Array Processor)也称并行处理机(Parallel Processor)通过重复设置大量相同的处理单元PE(Processing Element)，将它们按一定方式互连成阵列,在单一控制部件CU(Control Unit)控制下，对各自所分配的不同数据并行执行同一组指令规定的操作，操作级并行的SIMD计算机，它适用于矩阵运算。 译云分类：WSBS字串行位串行计算机，WPBS字并行位串行计算机，WSBP字串行位并行，WPBP字并行位并行; 指令体系：堆栈，累加器，寄存器集； CISC复杂指令集计算机 RISC精简指令集计算机（流水技术：超流水线技术，超标量技术，超长指令字技术） 存储：相联寄存器是一种按容访问的寄存器； cache地址映像方法：直接映像（地址变换简单，灵活性差），全相联映像（主存调入cache的位 c语言经典算法设计方法 经典算法设计方法 一、什么是算法 算法是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入， 在有限时间内获得所要求的输出。算法常常含有重复的步骤和一些比较或逻辑 判断。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决 这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一 个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。 算法的时间复杂度是指算法需要消耗的时间资源。一般来说，计算机算法 是问题规模n的函数f(n)，算法执行的时间的增长率与f(n)的增长率正相关，称作渐进时间复杂度(Asymptotic Time Complexity)。时间复杂度用"O(数量级)"来表示，称为"阶"。常见的时间复杂度有：O(1)常数阶；O(log2n)对数阶；O(n)线性阶；O(n2)平方阶。 算法的空间复杂度是指算法需要消耗的空间资源。其计算和表示方法与时 间复杂度类似，一般都用复杂度的渐近性来表示。同时间复杂度相比，空间复 杂度的分析要简单得多。 二、算法设计的方法 1.递推法 递推法是利用问题本身所具有的一种递推关系求问题解的一种方法。设要 求问题规模为N的解，当N=1时，解或为已知，或能非常方便地得到解。能采 用递推法构造算法的问题有重要的递推性质，即当得到问题规模为i-1的解后，由问题的递推性质，能从已求得的规模为1，2，…，i-1的一系列解，构造出 问题规模为I的解。这样，程序可从i=0或i=1出发，重复地，由已知至i-1 规模的解，通过递推，获得规模为i的解，直至得到规模为N的解。 【问题】阶乘计算 问题描述：编写程序，对给定的n(n≦ 100)，计算并输出k的阶乘k！ (k=1，2，…，n)的全部有效数字。 由于要求的整数可能大大超出一般整数的位数，程序用一维数组存储长整数，存储长整数数组的每个元素只存储长整数的一位数字。如有m位成整数N 用数组a[]存储： N=a[m]×10m-1+a[m-1]×10m-2+…+a[2]×101+a[1]×100 并用a[0]存储长整数N的位数m，即a[0]=m。按上述约定，数组的每个元 素存储k的阶乘k！的一位数字，并从低位到高位依次存于数组的第二个元素、第三个元素…。例如，5！=120，在数组中的存储形式为： 3 02 1… 首元素3表示长整数是一个3位数，接着是低位到高位依次是0、2、1， 表示成整数120。计算阶乘k！可采用对已求得的阶乘(k-1)！连续累加k-1次 后求得。例如，已知4！=24，计算5！，可对原来的24累加4次24后得到120。细节见以下程序。 #include stdio.h #include malloc.h #define MAXN 1000 void pnext(int a[],int k) { int*b,m=a[0],i,j,r,carry； b=(int*)malloc(sizeof(int)*(m+1))； for(i=1；i=m；i++) b[i]=a[i]； for(j=1；j=k；j++) 常用算法设计方法C语言 常用算法设计方法 (1) 一、迭代法 (1) 二、穷举搜索法 (2) 三、递推法 (6) 四、递归 (7) 五、回溯法 (15) 六、贪婪法 (28) 七、分治法 (33) 八、动态规划法 (39) 常用算法设计方法 要使计算机能完成人们预定的工作，首先必须为如何完成预定的工作设计一个算法，然后再根据算法编写程序。计算机程序要对问题的每个对象和处理规则给出正确详尽的描述，其中程序的数据结构和变量用来描述问题的对象，程序结构、函数和语句用来描述问题的算法。算法数据结构是程序的两个重要方面。 算法是问题求解过程的精确描述，一个算法由有限条可完全机械地执行的、有确定结果的指令组成。指令正确地描述了要完成的任务和它们被执行的顺序。计算机按算法指令所描述的顺序执行算法的指令能在有限的步骤内终止，或终止于给出问题的解，或终止于指出问题对此输入数据无解。 通常求解一个问题可能会有多种算法可供选择，选择的主要标准是算法的正确性和可靠性，简单性和易理解性。其次是算法所需要的存储空间少和执行更快等。 算法设计是一件非常困难的工作，经常采用的算法设计技术主要有迭代法、穷举搜索法、递 推法、贪婪法、回溯法、分治法、动态规划法等等。另外，为了更简洁的形式设计和藐视算法，在算法设计时又常常采用递归技术，用递归描述算法。 一、迭代法 迭代法是用于求方程或方程组近似根的一种常用的算法设计方法。设方程为f(x)=0，用某种数学方法导出等价的形式x=g(x)，然后按以下步骤执行： 选一个方程的近似根，赋给变量x0； 将x0的值保存于变量x1，然后计算g(x1)，并将结果存于变量x0； 当x0与x1的差的绝对值还小于指定的精度要求时，重复步骤（2）的计算。 若方程有根，并且用上述方法计算出来的近似根序列收敛，则按上述方法求得的x0就认为是方程的根。上述算法用C程序的形式表示为：【算法】迭代法求方程的根 { x0=初始近似根； d o { x1=x0； 算法设计原则： 1)与任何障碍物不发生碰撞； 2)路径尽可能短,运行时间尽可能少； 3)应与障碍物保持一定的安全距离； 4)路径曲线尽可能平滑。 1.环境信息与编码： 为了模拟机器人的工作环境，需要对其工作空间建立模型来表示。只考虑机器人工作空间的平面状况，不考虑高度问题，本论文采用栅格法划分机器人的工作空间，将机器人工作环境分解成一系列具有二值信息的网格单元。假设机器人的工作空间可以用二维平面图形表示，而且障碍物的尺寸、大小和位置己知，在机器人运动过程中障碍物的位置不发生变化。为了方便起见，机器人的工作空间用正方形表示(不是正方形时，可以扩大障碍物，将工作空间填充成正方形)，用尺寸相同的栅格将工作空间划分(栅格的大小以机器人通过为准)。在二维空间中采用栅格法来建立机器人的工作空间模型，按照机器人及工作空间的大小来确定栅格的数目，以保证机器人可以在其中自由移动。 栅格的标识也就是栅格的编码方法有下述两种方法:①直角坐标法。如图所示，以栅格阵左下角为坐标原点，水平向右为x轴正方向，竖直向上为y轴正方向，每一栅格区间对应坐标轴上的一个单位长度。任一栅格均可用直角坐标(x,y)唯一标识。 ②序号法。如图1所示，按从左到右，从下到上的顺序，从栅格 阵左下角第一个栅格开始，给每一个栅格一个序号p(从零开始计)，则序号p 与栅格块 23456789101123478650 10 9 图1 用直角坐标系建立的栅格 用序号法对每个小栅格进行编号，其中每个编号P 都与其直角坐标一一对应，其映射关系为 p=x+10y （1-1） 而在MATLAB 语言中，x 和y 与P 的关系为 x=rem (p,10) （1-2） y=fix (P,10) (1-3)2020年计算机软考软件设计师知识点精选集
算法设计与分析复习题
软件设计师知识点
《算法设计与分析实用教程》习题参考解答
2020年计算机软件水平考试《软件设计师》知识点汇总
VB程序设计的常用算法
软件设计师知识点汇总
算法设计技术
算法设计与分析复习题目及答案 (3)
软件设计师复习笔记重点总结
c语言经典算法设计方法
常用算法设计方法C语言
算法设计原则