算法设计与分析复习题目及答案
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、在下列算法中有时找不到问题解的是（ 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、下列随机算法中运行时有时候成功有时候失败的是（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.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是（ A ）。
A、分治法
B、动态规划法
C、贪心法
D、回溯法
18.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
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
22、蒙特卡罗算法是（ 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 ）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。
A、分支界限算法
B、动态规划算法
C、贪心算法
D、回溯算法
26. 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 ）。
A、最小堆
B、最大堆
C、栈
D、数组
27、Strassen矩阵乘法是利用（ 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
29、使用分治法求解不需要满足的条件是（A ）。
A 子问题必须是一样的
B 子问题不能够重复
C 子问题的解可以合并
D 原问题和子问题使用相同的方法解
30、下面问题（B ）不能使用贪心法解决。
A 单源最短路径问题
B N皇后问题
C 最小花费生成树问题
D 背包问题
31、下列算法中不能解决0/1背包问题的是（A ）
A 贪心法
B 动态规划
C 回溯法
D 分支限界法
32、回溯法搜索状态空间树是按照（C ）的顺序。
A 中序遍历
B 广度优先遍历
C 深度优先遍历
D 层次优先遍历
33、下列随机算法中运行时有时候成功有时候失败的是（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
34．实现合并排序利用的算法是（ A ）。
A、分治策略
B、动态规划法
C、贪心法
D、回溯法35．下列是动态规划算法基本要素的是（ D ）。
A、定义最优解
B、构造最优解
C、算出最优解
D、子问题重叠性质
36．下列算法中通常以自底向下的方式求解最优解的是（ B ）。
A、分治法
B、动态规划法
C、贪心法
D、回溯法37．采用广度优先策略搜索的算法是（ A ）。
A、分支界限法
B、动态规划法
C、贪心法
D、回溯法
38、合并排序算法是利用（ 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
39、在下列算法中得到的解未必正确的是（ 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
40、背包问题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）
41．实现大整数的乘法是利用的算法（ C ）。
A、贪心法
B、动态规划法
C、分治策略
D、回溯法42．0-1背包问题的回溯算法所需的计算时间为（ A ）
A、O（n2n）
B、O（nlogn）
C、O（2n）
D、O（n）43．采用最大效益优先搜索方式的算法是（ A ）。
A、分支界限法
B、动态规划法
C、贪心法
D、回溯法44．贪心算法与动态规划算法的主要区别是（ B ）。
A、最优子结构
B、贪心选择性质
C、构造最优解
D、定义最优解
45. 实现最大子段和利用的算法是（ B ）。
A、分治策略
B、动态规划法
C、贪心法
D、回溯法
46.优先队列式分支限界法选取扩展结点的原则是（ C ）。
A、先进先出
B、后进先出
C、结点的优先级
D、随机
47.背包问题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）
48、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
49、舍伍德算法是（ 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
50、在下列算法中有时找不到问题解的是（ 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51下列哪一种算法是随机化算法（ D ）
A. 贪心算法
B. 回溯法
C.动态规划算法
D.舍伍德算法
52. 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53．采用贪心算法的最优装载问题的主要计算量在于将集装箱依其重量从小到大排序，故算法的时间复杂度为 ( B ) 。
A、O（n2n）
B、O（nlogn）
C、O（2n）
D、O（n）
54. 以深度优先方式系统搜索问题解的算法称为 ( D ) 。
A、分支界限算法
B、概率算法
C、贪心算法
D、回溯算法
55. 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
56、算法是由若干条指令组成的有穷序列，而且满足以下性质（D ）
（1）输入：有0个或多个输入
（2）输出：至少有一个输出
（3）确定性：指令清晰，无歧义
（4）有限性：指令执行次数有限，而且执行时间有限
A (1)(2)(3) B(1)(2)(4) C(1)(3)(4) D (1) (2)(3)(4)
57、函数32n+10nlog n的渐进表达式是( B ).
A. 2n
B. 32n
C. nlog n
D. 10nlog n
58、大整数乘法算法是( A ).算法
A.分治
B.贪心
C.动态规划
D.穷举
59、用动态规划算法解决最大字段和问题，其时间复杂性为( B ).
A.logn
B.n
C.n2
D.nlogn
60、解决活动安排问题，最好用（B ）算法
A.分治
B.贪心
C.动态规划
D.穷举
61、设f(N),g(N)是定义在正数集上的正函数,如果存在正的常数C和自然数N0,使
得当N≥N0时有f(N)≤Cg(N),则称函数f(N)当N充分大时有下界g(N),记作
f(N)∈○(g(N)),即f(N)的阶( A )g(N)的阶.
A.不高于
B.不低于
C.等价于
D.逼近
62、回溯法在解空间树T上的搜索方式是( A ).
A.深度优先
B.广度优先
C.最小耗费优先
D.活结点优先
63、回溯算法和分支限界法的问题的解空间树不会是(D ).
A.有序树
B.子集树
C.排列树
D.无序树
64、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( B ).
A.回溯法
B.分支限界法
C.回溯法和分支限界法
D.回溯法求解子集树问题
65、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( C )之外都是最常见的方式.
A.队列式分支限界法
B.优先队列式分支限界法
C.栈式分支限界法
D.FIFO分支限界法
二、填空题
1.算法的复杂性有时间复杂性和空间复杂性之分。
2、程序是算法用某种程序设计语言的具体实现。
3、算法的“确定性”指的是组成算法的每条指令是清晰的，无歧义的。
4.矩阵连乘问题的算法可由动态规划设计实现。
5、拉斯维加斯算法找到的解一定是正确解。
6、算法是指解决问题的一种方法或一个过程。
7、从分治法的一般设计模式可以看出，用它设计出的程序一般是递归算法。
8、问题的最优子结构性质是该问题可用动态规划算法或贪心算法求解的关键特征。
9、以深度优先方式系统搜索问题解的算法称为回溯法。
10、数值概率算法常用于数值问题的求解。
11、计算一个算法时间复杂度通常可以计算循环次数、基本操作的频率或计算步。
12、利用概率的性质计算近似值的随机算法是__数值概率算法，运行时以一定的概率得到正确解的随机算法是__蒙特卡罗算法_____________________。
14、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，其中不需要排序的是动态规划，需要排序的是回溯法，分支限界法。
15、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行裁剪的是 0/1背包问题，只使用约束条件进行裁剪的是 N皇后问题。
16、贪心选择性质是贪心算法可行的第一个基本要素，也是贪心算法与动态规划算法的主要区别。
17、矩阵连乘问题的算法可由动态规划设计实现。
18、拉斯维加斯算法找到的解一定是正确解。
19.贪心算法的基本要素是贪心选择质和最优子结构性质。
21. 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。
22.算法是由若干条指令组成的有穷序列，且要满足输入、输出、确定性和有限性四条性质。
23、大整数乘积算法是用分治法来设计的。
24、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。
25、舍伍德算法总能求得问题的一个解。
26、贪心选择性质是贪心算法可行的第一个基本要素，也是贪心算法与动态规划算法的主要区别。
27.快速排序算法是基于分治策略的一种排序算法。
28.动态规划算法的两个基本要素是. 最优子结构性质和重叠子问题性质。
30.回溯法是一种既带有系统性又带有跳跃性的搜索算法。
31.分支限界法主要有队列式（FIFO）分支限界法和优先队列式分支限界法。
32．分支限界法是一种既带有系统性又带有跳跃性的搜索算法。
33．回溯法搜索解空间树时，常用的两种剪枝函数为约束函数和限界函数。
34.任何可用计算机求解的问题所需的时间都与其规模有关。
35.快速排序算法的性能取决于划分的对称性。
36.Prim算法利用贪心策略求解最小生成树问题，其时间复杂度是O(n2) 。
37. 图的m着色问题可用回溯法求解，其解空间树中叶子结点个数是m n，解空间树中每个内结点的孩子数是m 。
三、算法填空
1.背包问题的贪心算法
void Knapsack(int n,float M,float v[],float w[],float x[])
{
Sort(n,v,w);
int i;
for (i=1;i<=n;i++) x[i]=0;
float c=M;
for (i=1;i<=n;i++) {
if (w[i]>c) break;
x[i]=1;
c - =w[i];
}
if (i<=n) x[i]=c/w[i];
}
2.最大子段和: 动态规划算法
int MaxSum(int n, int a[])
{
int sum=0, b=0； //sum存储当前最大的b[j], b存储b[j]
for(int j=1； j<=n； j++) {
if (b>0) b+= a[j] ；
else b=a[i]; ； //一旦某个区段和为负，则从下一个位置累和
if(b>sum) sum=b;
}
return sum；
}
3.快速排序
template
void QuickSort (Type a[], int p, int r)
{
if (p int q=Partition(a,p,r); QuickSort (a,p,q-1); //对左半段排序 QuickSort (a,q+1,r); //对右半段排序 } } 4.排列问题 Template void perm(Type list[], int k, int m ) { //产生[list[k:m]的所有排列 if(k==m) { //只剩下一个元素 for (int i=0;i<=m;i++) cout< } else //还有多个元素待排列，递归产生排列 for (int i=k; i<=m; i++) { swap(list[k]，list[i]); perm(list,k+1;m); swap(list[k],list[i]); } } 5.给定已按升序排好序的n个元素a[0:n-1]，现要在这n个元素中找出一特定元素x。 据此容易设计出二分搜索算法： template int BinarySearch(Type a[], const Type& x, int l, int r) { while (l<=r ){ int m = ((l+r)/2); if (x == a[m]) return m; if (x < a[m]) r = m-1; else l = m+1; } return -1; } 6、合并排序描述如下： template void Mergesort(Type a[ ], int left, int right) { if (left int i=( left+right)/2; Mergesort(a, left, i ); Mergesort(a, i+1, right); Merge(a,b, left,i,right);//合并到数组b Copy(a,b, left,right ); //复制到数组a } } 7、以下是计算x m的值的过程 int power ( x, m ) {//计算x m的值并返回。 y=( 1 );i=m; While(i- - >0) y=y*x; (return y) ; } 四、问答题 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 4. 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。 5. 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、分治法、贪婪法、动态规划法、回溯法、分支限界法 6. 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。 7.利用迭代算法解决问题，需要做好以下三个方面的工作： 1)、确定迭代模型。在可以用迭代算法解决的问题中，至少存在一个直接或间接地不断由旧值递推出新值的变量，这个变量就是迭代变量。 2)、建立迭代关系式。所谓迭代关系式，指如何从变量的前一个值推出其下一个值的公式（或关系）。迭代关系式的建立是解决迭代问题的关键，通常可以使用递推或倒推的方法来完成。 3)、对迭代过程进行控制。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，可以构建一个固定次数的循环来实现对迭代过程的控制；对于后一种情况，需要进一步分析出用来结束迭代过程的条件。 8.分治法的基本思想是： 将一个规模为n的问题分解为k个规模较小的子问题，这些子问题互相独立且与原问题相同。递归地解这些子问题，然后将各个子问题的解合并得到原问题 的解。 9.分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征： （1）该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决； （2）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； （3）利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解； （4）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子问题。 10、分治法的基本步骤 分治法在每一层递归上都有三个步骤： （1）分解：将原问题分解为若干个规模较小，相互独立，与原问题形式相同的子问题； （2）解决：若子问题规模较小而容易被解决则直接解，否则递归地解各个子问题； （3）合并：将各个子问题的解合并为原问题的解。 11. 动态规划的基本思想 前文主要介绍了动态规划的一些理论依据，我们将前文所说的具有明显的阶段划分和状态转移方程的动态规划称为标准动态规划，这种标准动态规划是在研究多阶段决策问题时推导出来的，具有严格的数学形式，适合用于理论上的分析。在实际应用中，许多问题的阶段划分并不明显，这时如果刻意地划分阶段法反而麻烦。一般来说，只要该问题可以划分成规模更小的子问题，并且原问题的最优解中包含了子问题的最优解（即满足最优子化原理），则可以考虑用动态规划解决。 动态规划的实质是分治思想和解决冗余，因此，动态规划是一种将问题实例分解为更小的、相似的子问题，并存储子问题的解而避免计算重复的子问题，以解决最优化问题的算法策略。 由此可知，动态规划法与分治法和贪心法类似，它们都是将问题实例归纳为更小的、相似的子问题，并通过求解子问题产生一个全局最优解。 贪心法的当前选择可能要依赖已经作出的所有选择，但不依赖于有待于做出的选择和子问题。因此贪心法自顶向下，一步一步地作出贪心选择； 而分治法中的各个子问题是独立的（即不包含公共的子问题），因此一旦递归地求出各子问题的解后，便可自下而上地将子问题的解合并成问题的解。 不足之处：如果当前选择可能要依赖子问题的解时，则难以通过局部的贪心策略达到全局最优解；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。 解决上述问题的办法是利用动态规划。该方法主要应用于最优化问题，这类问题会有多种可能的解，每个解都有一个值，而动态规划找出其中最优（最大或最小）值的解。若存在若干个取最优值的解的话，它只取其中的一个。在求解过程中，该方法也是通过求解局部子问题的解达到全局最优解，但与分治法和贪心法不同的是，动态规划允许这些子问题不独立，（亦即各子问题可包含公共的子问题）也允许其通过自身子问题的解作出选择，该方法对每一个子问题只解一次，并将结果保存起来，避免每次碰到时都要重复计算。 因此，动态规划法所针对的问题有一个显著的特征，即它所对应的子问题树中的子问题呈现大量的重复。动态规划法的关键就在于，对于重复出现的子问题，只在第一次遇到时加以求解，并把答案保存起来，让以后再遇到时直接引用，不必重新求解。 12、动态规划算法的基本步骤 设计一个标准的动态规划算法，通常可按以下几个步骤进行： （1）划分阶段：按照问题的时间或空间特征，把问题分为若干个阶段。注意这若干个阶段一定要是有序的或者是可排序的（即无后向性），否则问题就无法用动态规划求解。 （2）选择状态：将问题发展到各个阶段时所处于的各种客观情况用不同的状态表示出来。当然，状态的选择要满足无后效性。 （3）确定决策并写出状态转移方程：之所以把这两步放在一起，是因为决策和状态转移有着天然的联系，状态转移就是根据上一阶段的状态和决策来导出本阶段的状态。所以，如果我们确定了决策，状态转移方程也就写出来了。但事实上， 我们常常是反过来做，根据相邻两段的各状态之间的关系来确定决策。 （4）写出规划方程（包括边界条件）：动态规划的基本方程是规划方程的通用形式化表达式。 一般说来，只要阶段、状态、决策和状态转移确定了，这一步还是比较简单的。动态规划的主要难点在于理论上的设计，一旦设计完成，实现部分就会非常简单。根据动态规划的基本方程可以直接递归计算最优值，但是一般将其改为递推计算。实际应用当中经常不显式地按照上面步骤设计动态规划，而是按以下几个步骤进行： （1）分析最优解的性质，并刻划其结构特征。 （2）递归地定义最优值。 （3）以自底向上的方式或自顶向下的记忆化方法（备忘录法）计算出最优值。（4）根据计算最优值时得到的信息，构造一个最优解。 步骤（1）～（3）是动态规划算法的基本步骤。在只需要求出最优值的情形，步骤（4）可以省略，若需要求出问题的一个最优解，则必须执行步骤（4）。此时，在步骤（3）中计算最优值时，通常需记录更多的信息，以便在步骤（4）中，根据所记录的信息，快速地构造出一个最优解。 总结：动态规划实际上就是最优化的问题，是指将原问题的大实例等价于同一最优化问题的较小实例，自底向上的求解最小实例，并将所求解存放起来，存放的结果就是为了准备数据。与递归相比，递归是不断的调用子程序求解，是自顶向下的调用和求解。 13. 分治法与动态规划法的相同点是： 将待求解的问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解。 两者的不同点是：适合于用动态规划法求解的问题，经分解得到的子问题往往不是互相独立的。而用分治法求解的问题，经分解得到的子问题往往是互相独立的。 14. 回溯法 回溯法也称为试探法，该方法首先暂时放弃关于问题规模大小的限制，并将 问题的候选解按某种顺序逐一枚举和检验。当发现当前候选解不可能是解时，就选择下一个候选解；倘若当前候选解除了还不满足问题规模要求外，满足所有其他要求时，继续扩大当前候选解的规模，并继续试探。如果当前候选解满足包括问题规模在内的所有要求时，该候选解就是问题的一个解。在回溯法中，放弃当前候选解，寻找下一个候选解的过程称为回溯。扩大当前候选解的规模，以继续试探的过程称为向前试探。 15.分支限界法： 这是一种用于求解组合优化问题的排除非解的搜索算法。类似于回溯法，分枝定界法在搜索解空间时，也经常使用树形结构来组织解空间。然而与回溯法不同的是，回溯算法使用深度优先方法搜索树结构，而分枝定界一般用宽度优先或最小耗费方法来搜索这些树。因此，可以很容易比较回溯法与分枝定界法的异同。相对而言，分枝定界算法的解空间比回溯法大得多，因此当内存容量有限时，回溯法成功的可能性更大。 算法思想：分枝限界（branch and bound）是另一种系统地搜索解空间的方法，它与回溯法的主要区别在于对E-节点的扩充方式。每个活节点有且仅有一次机会变成E-节点。当一个节点变为E-节点时，则生成从该节点移动一步即可到达的所有新节点。在生成的节点中，抛弃那些不可能导出（最优）可行解的节点，其余节点加入活节点表，然后从表中选择一个节点作为下一个E-节点。从活节点表中取出所选择的节点并进行扩充，直到找到解或活动表为空，扩充过程才结束。 有两种常用的方法可用来选择下一个E-节点（虽然也可能存在其他的方法）：1) 先进先出（F I F O）即从活节点表中取出节点的顺序与加入节点的顺序相同，因此活 节点表的性质与队列相同。 2) （优先队列）最小耗费或最大收益法在这种模式中，每个节点都有一个对应的耗费或收益。如果查找一个具有最小耗费的解，则活节点表可用最小堆来建立，下一个E-节点就是具有最小耗费的活节点；如果希望搜索一个具有最大收益的解，则可用最大堆来构造活节点表，下一个E-节点是具有最大收益的活节点 16. 分支限界法与回溯法的相同点是：都是一种在问题的解空间树T中搜索问题解的算法。 不同点：（1）求解目标不同； （2）搜索方式不同； （3）对扩展结点的扩展方式不同； （4）存储空间的要求不同。 17.分治法所能解决的问题一般具有的几个特征是： （1）该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决； （2）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; （3）利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解； （4）原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。 18.用分支限界法设计算法的步骤是： (1)针对所给问题，定义问题的解空间（对解进行编码）； (2)确定易于搜索的解空间结构（按树或图组织解）； (3)以广度优先或以最小耗费（最大收益）优先的方式搜索解空间，并在搜索过程中用剪枝函数避免无效搜索。 19. 常见的两种分支限界法的算法框架： （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。 20. 回溯法中常见的两类典型的解空间树是子集树和排列树。 当所给的问题是从n个元素的集合S中找出满足某种性质的子集时，相应的解空间树称为子集树。这类子集树通常有2n个叶结点，遍历子集树需O(2n)计算时间。 当所给的问题是确定n个元素满足某种性质的排列时，相应的解空间树称为排列树。这类排列树通常有n!个叶结点。遍历排列树需要O(n!)计算时间。 21. 分支限界法的搜索策略是： 在扩展结点处，先生成其所有的儿子结点（分支），然后再从当前的活结点表中选择下一个扩展结点。为了有效地选择下一扩展结点，加速搜索的进程，在每一个活结点处，计算一个函数值（限界），并根据函数值，从当前活结点表中选择一个最有利的结点作为扩展结点，使搜索朝着解空间上有最优解的分支推进，以便尽快地找出一个最优解。 22. 请叙述动态规划算法与贪心算法的异同。 共同点： 都需要最优子结构性质， 都用来求有优化问题。 不同点： 动态规划：每一步作一个选择—依赖于子问题的解。 贪心方法：每一步作一个选择—不依赖于子问题的解。 动态规划方法的条件：子问题的重叠性质。 可用贪心方法的条件：最优子结构性质；贪心选择性质。 动态规划：自底向上求解； 贪心方法：自顶向下求解。 可用贪心法时，动态规划方法可能不适用； 可用动态规划方法时，贪心法可能不适用。 23. 请说明动态规划方法为什么需要最优子结构性质。 答： 最优子结构性质是指大问题的最优解包含子问题的最优解。 动态规划方法是自底向上计算各个子问题的最优解，即先计算子问题的最优解，然后再利用子问题的最优解构造大问题的最优解，因此需要最优子结构. 24. 请说明： (1)优先队列可用什么数据结构实现？ (2)优先队列插入算法基本思想？ (3)优先队列插入算法时间复杂度？ 答：（1）堆。 （2）在小根堆中，将元素x插入到堆的末尾， 然后将元素x的关键字与其双亲的关键字比较， 若元素x的关键字小于其双亲的关键字， 则将元素x与其双亲交换，然后再将元素x与其新双亲的关键字相比， 直到元素x的关键字大于双亲的关键字，或元素x到根为止。 （3）O( log n) 25.衡量算法时间效率的方法有哪两种？请叙述。 答：有事前分析法和事后分析法两种。 事后分析法：先将算法用程序设计语言实现，然后度量程序的运行时间。 事前分析法：算法的时间效率是问题规模的函数，假如，随着问题规模n的增长，算法执行时间的增长率和函数f(n)的增长率相同，则可记作： T(n)=○(f(n)) 称T(n)为算法的渐进时间复杂度。简称时间复杂度。 26. 在算法复杂性分析中，O、Ω、Θ这三个记号的意义是什么？在忽略常数因子的情况 下，O、Ω、Θ分别提供了算法运行时间的什么界？ 答： 如果存在两个正常数c和N0,对于所有的N≥N0，有|f(N)|≤C|g(N)|，则记作：f(N)= O(g(N))。这时我们说f(N)的阶不高于g(N)的阶。 若存在两个正常数C和自然数N0，使得当N≥N0时有|f(N)|≥C|g(N)|，记为f(N)=?(g(N))。这时我们说f(N)的阶不低于g(N)的阶。 如果存在正常数c1，c2和n0，对于所有的n≥n0，有c1|g(N)| ≤|f(N)| ≤c2|g(N)| 则记作f(N)= (g,(N)) O、Ω、Θ分别提供了算法运行时间的上界、下界、平均 27. 概率算法 很多算法的每一个计算步骤都是固定的，而概率算法允许算法在执行的过程中随机选择下一个计算步骤。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省时。因此概率算法可在很大程度上降低算法的复杂度。 28.概率算法的一个基本特征 是对所求解问题的同一实例用同一概率算法求解两次可能得到完全不同的效果。这两次求解问题所需的时间甚至所得到的结果可能会有相当大的差别。 29．概率算法大致分为四类: 数值概率算法，蒙特卡罗（Monte Carlo）算法，拉斯维加斯（Las Vegas）算法和舍伍德（Sherwood）算法。 30.数值概率算法 常用于数值问题的求解。这类算法所得到的往往是近似解。而且近似解的精度随计算时间的增加不断提高。在许多情况下，要计算出问题的精确解是不可能或没有必要的，因此用数值概率算法可得到相当满意的解。31.蒙特卡罗算法 用于求问题的准确解。对于许多问题来说，近似解毫无意义。例如，一个判定问题其解为“是”或“否”，二者必居其一，不存在任何近似解答。又如，我们要求一个整数的因子时所给出的解答必须是准确的，一个整数的近似因子没有任何意义。用蒙特卡罗算法能求得问题的一个解，但这个解未必是正确的。求得正确解的概率依赖于算法所用的时间。算法所用的时间越多，得到正确解的概率就越高。蒙特卡罗算法的主要缺点就在于此。一般情况下，无法有效判断得到的解是否肯定正确。 32.拉斯维加斯算法 不会得到不正确的解，一旦用拉斯维加斯算法找到一个解，那么这个解肯定是正确的。但是有时候用拉斯维加斯算法可能找不到解。与蒙特卡罗算法类似。拉斯维加斯算法得到正确解的概率随着它用的计算时间的增加而提高。对于所求解问题的任一实例，用同一拉斯维加斯算法反复对该实例求解足够多次，可使求解失效的概率任意小。 33.舍伍德算法 总能求得问题的一个解，且所求得的解总是正确的。当一个确定性算法在最坏情况下的计算复杂性与其在平均情况下的计算复杂性有较大差别时，可以在这个确定算法中引入随机性将它改造成一个舍伍德算法，消除 一 1.循环赛日程表问题的相关叙述。 2.算法运行时所需要占用的存储空间有？ 3.动态规划法的求解步骤 4.解空间树是排列树的问题有。 5.分治法的步骤 6.就会场安排问题，贪心法的最佳贪心策略 7.快速排序法基准元素的选取方法 8.满足满m叉树的问题有？ 9.分支限界法的解题步骤 10.事前分析法相关的影响因素有 11.用分治法求解的问题一般需要具备一些特征，主要有？ 二 1．给定一个有向带权图G=(V，E)，其中每条边的权是一个非负实数，另外，给定V中的一个顶点，称为源点。现在要计算从源点到所有其它各个顶点的最短路径长度，这里的路径长度是指路径上经过的所有边上的权值之和，这个问题通常称为单源最短路径问题。 2．采用回溯法可以求解0-1背包问题，其解空间的形式为：（x1,x2,…,xn）或n 元组。 3．当所给的问题是从n个元素的排列中找出满足某种性质的一个排列时，相应的解空间树称为排列树。 4．一个正在生成孩子的结点称为扩展结点。 5．子集树是用回溯法解题时经常遇到的一种典型的解空间树。当所给的问题是从n个元素组成的集合S中找出满足某种性质的一个子集时，相应的解空间树称为子集树。 6．当所给问题的n个元素中每一个元素均有m种选择，要求确定其中的一种选择，使得对这n个元素的选择结果组成的向量满足某种性质，即寻找满足某种特性的n个元素取值的一种组合，这类问题的解空间树称为满m叉树。 7．一个自身已生成但其孩子还没有全部生成的结点称为活结点 8．回溯法中，对于问题的一个实例，解向量满足显约束的所有n元组构成了该实例的一个解空间 9．分支限界法有两种：队列式分支限界法和优先队列式分支限界法。 10．分支限界法采用的是宽度优先搜索。 11．时间复杂性的度量方法通常有两种：事后统计法和事前分析估算法 12．一个所有孩子已经生成的结点称做死结点 13．在最小生成树的生成方法中，Kruskal算法从边的角度出发，每一次将图中的权值最小的边取出来，在不构成环的情况下，将该边加入最小生成树。 三 1．分治法字面上的解释是分而治之，就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同子问题，子问题相互独立，如果子问题还是不容易解决，再把子问题分成更小的子问题…，直到最后各个子问题可以简单地直接求解，对各个子问题递归求解，将子问题的解进行合并即得原问题的解。 2．动态规划法要求将大问题分解成规模较小的子问题，经分解得到的各个子问题往往不是相互独立的。在求解过程中，将已解决的子问题的解进行保存，在需要时可以轻松找出。采 《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 ）。 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。。 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:_有穷性__,_确定性_,_可行性_,_ （0个或多个）输入__,_ （1个或多个）_输出_。 2.算法的复杂性有__时间复杂性__和__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著特征是___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_{A,B,C,D}_。{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_问题的一个（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__。 8.0-1背包问题的回溯算法所需的计算时间为__O（n2n）__,用动态规划算法所需的计算时间为_O（n）__。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、解：（1）找出最优解的性质，并刻画其结构特征； （2）递归地定义最优值； （3）以自底向上的方式计算出最优值； （4）根据计算最优值时得到的信息，构造最优解。 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。 2、解：①令N1={i|a i=b i}；②将N1中作业按a i 的非减序排序得到N1’，将N2中作业按b i的非增序排序得到N2’； ③N1’中作业接N2’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(a1,a2,a3,a4)=(4,5,12,10)，(b1,b2,b3,b4)=(8,2,15,9)求4个作业的最优调度方案，并计算最优值。 3、解：步骤为：N1={1，3}，N2={2，4}； N1’={1，3}， N2’={4，2}； 最优值为：38 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 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 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（ B ）。 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、在下列算法中有时找不到问题解的是（ 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、下列随机算法中运行时有时候成功有时候失败的是（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.备忘录方法是那种算法的变形。（ B ） 算法设计与分析要点复习： 一、基本概念 1、什么是算法？算法是求解一类问题的人以一种特殊的方法。一个算法是对特 定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列。 2、算法有那些特性？输入、输出、确定性、能行性、有穷性。 3、评估一个算法的指标有那些（或者说分析一个算法的优劣主要考虑的因素）？ 正确性、简明性、效率、最优性。 4、算法运行的时间代价的度量不应依赖于算法运行的软件平台，算法运行的软 件包括操作系统和采用的编程语言及其编译系统。时间代价用执行基本操作（即关键操作）的次数来度量，这是进行算法分析的基础。 5、基本操作（即关键操作）是指算法运行中起主要作用且花费最多时间的操作。 6、基本操作是个概念，无法具体定义。问题的实例长度是指作为该问题的一个 实例的输入规模的大小。这个概念也很难精确定义。算法的时间（或）空间复杂度是由问题实例长度的函数来表示的。即：一个算法的时间代价由该算法用于问题长度为n的实例所需要的基本操作次数来表示。 7、算法的时间复杂度、空间复杂度。T(n)、S(n) 8、在实际的算法中T(n)是否唯一？不唯一。可能有最好、最坏、平均情形的时 间复杂度。 9、算法与程序的区别？ 10、算法按计算时间可分为两类：多项式是时间算法、指数时间算法。最常 见的多项式时间算法的渐进时间复杂度之间的关系为：O(1) 14、简述分治法是怎样的一种算法设计策略。 15、二分查找算法的实现前提？ 16、为什么要对二叉排序树进行平衡操作？ 17、什么是平衡因子？什么是二叉平衡树？二叉平衡树对平衡因子的取值有 什么要求？ 18、最优化问题：是指对于某类问题，给定某些约束条件，满足这些约束条 件的问题解称为可行解。为衡量可行解的好坏，还给出了称为目标函数的某个数值函数，使目标函数取的最大（或最小）值的可行解称为最优解。19、贪心算法总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说贪心算法并不从 整体最优上加以考虑，它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择，即使贪心算法不能得到整体最优解，但其最终结果也是最优解的很好的近似解。 20、贪心选择的基本要素：贪心选择性质、最优子结构性质 21、动态规划算法的基本要素：最优子结构性质、子问题重叠性质。 22、动态规划算法与分治法、贪心法比较有何特点？ 23、比较回溯算法、分枝限界算法。 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 ）。 精品文档习题胡明-版)-王红梅-算法设计与分析(第2答案 1 习题）—1783Leonhard Euler，17071.图论诞生于七桥问题。出生于瑞士的伟大数学家欧拉（提 出并解决了该问题。七桥问题是这样描述的：北区一个人是否能在一次步行中穿越哥尼斯堡（现东区在叫加里宁格勒，在波罗的海南岸）城中全部岛区的七座桥后回到起点，且每座桥只经过一次，南区是这条河以及河上的两个岛和七座桥的图1.7 1.7 七桥问题图草图。请将该问题的数据模型抽象出来，并判断此问题是否有解。 七桥问题属于一笔画问题。 输入：一个起点 输出：相同的点一次步行1，经过七座桥，且每次只经历过一次2，回到起点3，该问题无解：能一笔画的图形只有两类：一类是所有的点都是偶点。另一类是只有二个奇点的图形。）用的不是除法而是减最初的欧几里德算法2．在欧几里德提出的欧几里德算法中（即法。请用伪代码描述这个版本的欧几里德算法 1.r=m-n r=0 循环直到2.m=n 2.1 n=r 2.2 r=m-n 2.3 m 输出3 ．设计算法求数组中相差最小的两个元素（称为最接近数）的差。要求分别给出伪代3++描述。C码和 采用分治法// //对数组先进行快速排序在依次比较相邻的差//精品文档． 精品文档 #include 计算机算法设计与分析复习题一、填空题1、一个算法复杂性的高低体现在计算机运行该算法所需的时间和存储器资源上，因此算法的复杂性有时间复杂性和空间复杂性之分。2、出自于“平衡子问题”的思想，通常分治法在分割原问题，形成若干子问题时，这些子问题的规模都大致相同。3、使用二分搜索算法在n个有序元素表中搜索一个特定元素，在最佳情况下，搜索的时间复杂性为O （1），在最坏情况下，搜索的时间复杂性为O（logn）。4、已知一个分治算法耗费的计算时间T(n)，T(n)满足如下递归方程： n2O(1) T(n)2T(n/2)O(n)n2解得此递归方可得T(n)= O（）。 nlogn5、动态规划算法有一个变形方法备忘录方法。这种方法不同于动态规划算法“自底向上”的填充方向，而是“自顶向下”的递归方向，为每个解过的子问题建立了备忘录以备需要时查看，同样也可避免相同子问题的重复求解。递归的二分查找算法在divide阶段所花的时间是 O(1) ，conquer阶段6．所花的时间是 T(n/2) ，算法的时间复杂度是 O( log n) 。7．Prim算法利用贪心策略求解最小生成树问题，其时间复杂度是 2O(n) 。8．背包问题可用贪心法，回溯法等策略求解。39．用动态规划算法计算矩阵连乘问题的最优值所花的时间是 O(n) ，子2问题空间大小是 O(n) 。10．图的m着色问题可用回溯法求解，其解空间树中叶子结点个数是nm ，解空间树中每个内结点的孩子数是 m 。11．单源最短路径问题可用贪心法、分支限界等策略求解。12、一个算法的优劣可以用（时间复杂度）与（空间复杂度）与来衡量。 13、回溯法在问题的解空间中，按（深度优先方式）从根结点出发搜索解空间树。 14、直接或间接地调用自身的算法称为（递归算法）。 15、记号在算法复杂性的表示法中表示（渐进确界或紧致界）。 16、在分治法中，使子问题规模大致相等的做法是出自一种（平衡(banlancing)子问题）的思想。 17、动态规划算法适用于解（具有 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？ 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 复习 一、简答题（每小题5分，选答2题，共10分） 1. 什么是算法？试说明算法设计分析过程的一般框架和主要步骤。 2. 简述非递归算法时间效率分析的通用方案。 3. 简述递归算法时间效率的通用方案。 4. 简述蛮力法、分治法、减治法，变治法、时空权衡、动态规划、贪婪技术、迭代改进八种算法设计技术中至少三种技术基本思想或原理。 二、分析题（每小题10分，共20分） 1. 考虑下面的算法。P52 算法Mystery(n) //输入：非负整数n S=0 for i ← 1 to n do S ← S + i*i Return S a.该算法求的是什么？ b.它的基本操作是什么？ c.该基本操作执行了多少次？ d.该算法的效率类型是什么？ 2. 考虑下面的递归算法。P52 算法Secret(A[0..n-1]) //输入：包含n个实数的数组A[0..n-1] minval ← A[0]; maxval ← A[0] for i ←1 to n-1 do if A[i] < minval minval ← A[i] if A[i] > maxval maxval ← A[i] return maxval – minval a.该算法求的是什么？ b.它的基本操作是什么？ c.该基本操作执行了多少次？ d.该算法的效率类型是什么？ 3. 考虑下面的递归算法P59 算法Q(n) //输入：正整数 if n=1 return 1 else return Q(n-1) + 2*n -1 a. 建立该函数值的递推关系并求解，以确定该算法计算的是什么； b. 建立该算法所做的乘法运算次数的递推关系并求解； c. 建立该算法所做的加减运算次数的递推关系并求解。 三、算法设计题（每小题10分，共20分） 1. 应用快速排序对序列E，X，A，M，P，L，E按照字母顺序排序。并画出相应的递归调 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 1. 用O 、Ω和θ表示函数f 与g 之间的关系______________________________。 ()()log log f n n n g n n == 2. 算法的时间复杂性为1, 1()8(3/7), 2 n f n f n n n =?=? +≥?，则算法的时间复杂性的阶 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________________________________________________________ ____________________________________________________________。 题 号 一 二 三 四 五 总分 统分人 得 分 阅卷人 《算法分析与设计》期末复习题 一、选择题 1.应用Johnson法则的流水作业调度采用的算法是（D） A. 贪心算法 B. 分支限界法 C.分治法 D. 动态规划算法 塔问题如下图所示。现要求将塔座A上的的所有圆盘移到塔座B上，并仍按同样顺序叠置。移动圆盘时遵守Hanoi塔问题的移动规则。由此设计出解Hanoi塔问题的递归算法正确的为：（B） " ; | A. void hanoi(int n, int A, int C, int B) 《 { if (n > 0) { hanoi(n-1,A,C, B); move(n,a,b); hanoi(n-1, C, B, A); B. void hanoi(int n, int A, int B, int C) { if (n > 0) { hanoi(n-1, A, C, B); ] move(n,a,b); hanoi(n-1, C, B, A); } C. void hanoi(int n, int C, int B, int A) { if (n > 0) { hanoi(n-1, A, C, B); move(n,a,b); hanoi(n-1, C, B, A); } } 3. 动态规划算法的基本要素为（C ） A. 最优子结构性质与贪心选择性质 B ．重叠子问题性质与贪心选择性质 C ．最优子结构性质与重叠子问题性质 D. 预排序与递归调用 4. 算法分析中，记号O 表示（B ）， 记号Ω表示（A ）， 记号Θ表示（D ）。 … A.渐进下界 B.渐进上界 C.非紧上界 D.紧渐进界 E.非紧下界 5. 以下关于渐进记号的性质是正确的有：（A ） A.f (n)(g(n)),g(n)(h(n))f (n)(h(n))=Θ=Θ?=Θ B. f (n)O(g(n)),g(n)O(h(n))h(n)O(f (n))==?= C. O(f(n))+O(g(n)) = O(min{f(n),g(n)}) D. f (n)O(g(n))g(n)O(f (n))=?= D. void hanoi(int n, int C, int A, int B) { if (n > 0) { | hanoi(n-1, A, C, B); move(n,a,b); hanoi(n-1, C, B, A); } 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 ________________________________________________________ ____________________________________________________________ 。 第一章作业 1.证明下列Ο、Ω和Θ的性质 1）f=Ο(g)当且仅当g=Ω(f) 证明：充分性。若f=Ο(g)，则必然存在常数c1>0和n0，使得?n≥n0，有f≤c1*g(n)。由于c1≠0，故g(n) ≥ 1/ c1 *f(n)，故g=Ω(f)。 必要性。同理，若g=Ω(f)，则必然存在c2>0和n0，使得?n≥n0，有g(n) ≥ c2 *f(n).由于c2≠0，故f(n) ≤ 1/ c2*f(n)，故f=Ο(g)。 2）若f=Θ(g)则g=Θ(f) 证明：若f=Θ(g)，则必然存在常数c1>0，c2>0和n0，使得?n≥n0，有c1*g(n) ≤f(n) ≤ c2*g(n)。由于c1≠0，c2≠0，f(n) ≥c1*g(n)可得g(n) ≤ 1/c1*f(n)，同时，f(n) ≤c2*g(n)，有g(n) ≥ 1/c2*f(n)，即1/c2*f(n) ≤g(n) ≤ 1/c1*f(n)，故g=Θ(f)。 3）Ο(f+g)= Ο(max(f,g))，对于Ω和Θ同样成立。 证明：设F(n)= Ο(f+g)，则存在c1>0，和n1，使得?n≥n1，有 F(n) ≤ c1 (f(n)+g(n)) = c1 f(n) + c1g(n) ≤ c1*max{f,g}+ c1*max{f,g} =2 c1*max{f,g} 所以，F(n)=Ο(max(f,g))，即Ο(f+g)= Ο(max(f,g)) 对于Ω和Θ同理证明可以成立。 4）log(n!)= Θ(nlogn) 证明： ?由于log(n!)=∑=n i i 1 log ≤∑=n i n 1 log =nlogn ，所以可得log(n!)= Ο(nlogn)。 ?由于对所有的偶数n 有， log(n!)= ∑=n i i 1 log ≥∑=n n i i 2 /log ≥∑=n n i n 2 /2/log ≥(n/2)log(n/2)=(nlogn)/2-n/2。 当n ≥4，(nlogn)/2-n/2≥(nlogn)/4，故可得?n ≥4，log(n!) ≥(nlogn)/4，即log(n!)= Ω(nlogn)。 综合以上两点可得log(n!)= Θ(nlogn) 2. 设计一个算法，求给定n 个元素的第二大元素，并给出算法在最坏情况下使用的比较次数。（复杂度至多为2n-3） 算法： V oid findsecond(ElemType A[]) { for (i=2; i<=n;i++) if (A[1]算法设计与分析复习资料1
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