但是经分解得到的子问题往往不是互相独立的。不同子问题的
高二哲学思辨题集附答案
高二哲学思辨题集附答案1. 自由意志与决定论哲学思辨题一：人是否拥有自由意志？在哲学领域里，人的自由意志一直是一个备受争议的问题。
一方面，有人认为人类具备自主选择的能力，可以自由决定行动；另一方面，还有人坚持认为人的行为受到因果律的限制，每个决定都有其必然性。
那么，人到底是否拥有自由意志呢？答案：这个问题并没有一个定论。
一方面，可以从心理学的角度来探讨，人类内心的欲望、动机和道德判断能够影响我们做出决定的过程。
另一方面，从神经科学的角度看，可以通过研究大脑的结构和功能，了解决策过程中神经元的活动对我们的选择产生的影响。
因此，对于这个问题，我们不能简单地肯定或否定人的自由意志，而应该考虑到多种因素。
2. 辩证法的思维模式哲学思辨题二：辩证法的思维模式可以应用到哪些领域？辩证法是哲学中一种重要的思维模式，所谓辩证法即对立统一法则，认为世界上任何事物都存在着矛盾的两个方面，其矛盾又不是孤立地存在，而是相互作用、相互转化的。
那么，辩证法的思维模式可以应用到哪些领域呢？答案：辩证法的思维模式可以应用到许多领域。
首先，在哲学领域，辩证法可以用于分析和解决一些矛盾的哲学问题，例如存在与本质、思维与存在等问题。
其次，在社会科学领域，辩证法可以帮助我们分析社会矛盾，并找到解决矛盾的办法，例如阶级矛盾、国家与个人的矛盾等。
此外，在自然科学领域，辩证法也可以应用于研究自然界中的矛盾和转化，例如物质和能量的矛盾、生命的起源与演化的矛盾等。
3. 存在主义的核心概念哲学思辨题三：存在主义的核心概念是什么？存在主义是20世纪哲学中一种重要的思潮，强调个体存在的意义和自主性，主张人应当面对自己的存在并为其负责。
那么，在存在主义中，有哪些核心概念？答案：存在主义的核心概念包括存在、自由、责任和焦虑。
首先，存在指的是人的存在状态，强调个体的独特存在和主体性。
其次，自由是指人的自主性和选择权，人可以自由选择自己的行为和生活方式。
责任则是指人对自己的行为、选择和生活负有责任，要面对自己的选择并承担后果。
计数原理-备战高考数学(理)一轮复习考点
计数原理【命题趋势】两个基本计数原理是高考必考内容，有时会单独考查，有时会出现在解答题的过程之中，我们必须掌握.（1）理解分类加法计数原理和分步乘法计数原理.（2）会用分类加法计数原理或分步乘法计数原理分析和解决一些简单的实际问题.排列组合是高考中的必考内容，必须掌握.有时会是单独一道小题，有时会是在概率统计解答题中涉及，分值至少5分.（1）理解排列、组合的概念.（2）能利用计数原理推导排列数公式、组合数公式.（3）能解决简单的实际问题.二项式定理和排列组合在高考中一般交替考查，二者必出其一，二项式定理好拿分，熟练掌握即可.（1）能用计数原理证明二项式定理.（2）会用二项式定理解决与二项展开式有关的简单问题.【重要考向】考向一分类加法、乘法计数原理考向二两个计数原理的综合应用考向三排列与组合的综合应用考向四二项展开式通项的应用考向一分类加法、乘法计数原理（1）分类加法计数原理的特点：①根据问题的特点能确定一个适合于它的分类标准．②完成这件事的任何一种方法必须属于某一类．（2）使用分类加法计数原理遵循的原则：有时分类的划分标准有多个，但不论是以哪一个为标准，都应遵循“标准要明确，不重不漏”的原则．（3）应用分类加法计数原理要注意的问题：①明确题目中所指的“完成一件事”是什么事，完成这件事可以有哪些办法，怎样才算是完成这件事．②完成这件事的n类方法是相互独立的，无论哪种方案中的哪种方法都可以单独完成这件事，而不需要再用到其他的方法．③确立恰当的分类标准，准确地对“这件事”进行分类，要求每一种方法必属于某一类方案，不同类方案的任意两种方法是不同的方法，也就是分类时必须既不重复也不遗漏． （4）应用分步乘法计数原理要注意的问题：①明确题目中所指的“完成一件事”是什么事，单独用题目中所给的某一步骤的某种方法是不能完成这件事的，也就是说必须要经过几步才能完成这件事．②完成这件事需要分成若干个步骤，只有每个步骤都完成了，才算完成这件事，缺少哪一步骤，这件事都不可能完成．③根据题意正确分步，要求各步之间必须连续，只有按照这几步逐步地去做，才能完成这件事，各步骤之间既不能重复也不能遗漏． （5）两个计数原理的区别与联系定义：若数列 {a n } 满足所有的项均由 ﹣1,1 构成且其中-1有m 个，1有p 个 (m +p ≥3) ，则称 {a n } 为“ (m,p) ﹣数列”．（1）a i ,a j ,a k (i <j <k) 为“ (3,4) ﹣数列” {a n } 中的任意三项，则使得 a i a j a k ＝1 的取法有多少种？ （2）a i ,a j ,a k (i <j <k) 为“ (m,p) ﹣数列” {a n } 中的任意三项，则存在多少正整数 (m,p) 对使得 1≤m ≤p ≤100, 且 a i a j a k =1 的概率为 12 .【答案】 （1）解：三个数乘积为1有两种情况：“ ﹣1,﹣1,1 ”,“ 1,1,1 ”,其中“ ﹣1,﹣1,1 ”共有： C 32C 41＝12 种, “ 1,1,1 ”共有： C 43=4 种,利用分类计数原理得：a i ,a j ,a k (i <j <k) 为“ (3,4) ﹣数列” {a n } 中的任意三项, 则使得 a i a j a k ＝1 的取法有： 12+4＝16 种．（2）解：与(1)同理,“ ﹣1,﹣1,1 ”共有 C m 2C p 1种, “ 1,1,1 ”共有 C P 3 种,而在“ (m,p) ﹣数列”中任取三项共有 C m+p3种, 根据古典概型有：C m 2C p 1+C p 3C m+p3=12 ,再根据组合数的计算公式能得到： (p ﹣m)(p 2﹣3p ﹣2mp +m 2﹣3m ﹣2)＝0 , ①p ＝m 时,应满足 {1≤m ≤p ≤100m +p ≥3p =m ,∴(m,p)=(k,k),k ∈{2,3,4,…,100} ,共 99 个,②p 2﹣3p ﹣2mp +m 2﹣3m ﹣2＝0 时,应满足 {1<m ≤p <100m +p ≥3p 2−3p −2mp +m 2−3m −2=0 , 视 m 为常数,可解得 p ＝(2m+3)±√24m+12,∵m ≥1, ∴√2m +1≥5 , 根据 p ≥m 可知, p ＝(2m+3)+√24m+12,∵m ≥1 , ∴√2m +1≥5 , 根据 p ≥m 可知, p ＝(2m+3)+√24m+12,（否则 p ≤m ﹣1 ）,下设 k ＝√2m +1 ,则由于 p 为正整数知 k 必为正整数, ∵1≤m ≤100 , ∴5≤k ≤49 ,化简上式关系式可以知道： m ＝k 2−124=(k−1)(k+1)24,∴k ﹣1,k +1 均为偶数,∴设k＝2t+1,(t∈N∗),则2≤t≤24,∴m＝k2−124=t(t+1)6,由于t,t+1中必存在偶数,∴只需t,t+1中存在数为3的倍数即可,∴t＝2,3,5,6,8,9,11,…,23,24,∴k＝5,11,13,…,47,49．检验：p＝(2m+3)+√24m+12=(k−1)(k+1)24≤48+5024＝100,符合题意,∴共有16个,综上所述：共有115个数对(m,p)符合题意．【考点】古典概型及其概率计算公式，分类加法计数原理，组合及组合数公式【解析】(1)易得使得a i a j a k＝1的情况只有“ ﹣1,﹣1,1”,“ 1,1,1”两种,再根据组合的方法求解两种情况分别的情况数再求和即可.(2)易得“ ﹣1,﹣1,1”共有C m2C p1种,“ 1,1,1”共有C P3种.再根据古典概型的方法可知C m2C p1+C p3C m+p3=12,利用组合数的计算公式可得(p﹣m)(p2﹣3p﹣2mp+m2﹣3m﹣2)＝0,当p=m时根据题意有(m,p)=(k,k),k∈{2,3,4,…,100},共99个；当p2﹣3p﹣2mp+m2﹣3m﹣2＝0时求得p＝(2m+3)±√24m+12,再根据1≤m≤p≤100,换元根据整除的方法求解满足的正整数对即可.某商场举行元旦促销回馈活动，凡购物满1000元，即可参与抽奖活动，抽奖规则如下：在一个不透明的口袋中装有编号为1、2、3、4、5的5个完全相同的小球，顾客每次从口袋中摸出一个小球，共摸三次（每次摸出的小球均不放回口袋），编号依次作为一个三位数的个位、十位、百位，若三位数是奇数，则奖励50元，若三位数是偶数，则奖励100m元（m为三位数的百位上的数字，如三位数为234，则奖励100×2= 200元）.（1）求抽奖者在一次抽奖中所得三位数是奇数的概率；（2）求抽奖者在一次抽奖中获奖金额X的概率分布与期望E(X).【答案】（1）解：因为总的基本事件个数n1=A53=60，摸到三位数是奇数的事件数n2=A31A42=36，所以P1=3660=35；所以摸到三位数是奇数的概率35.（2）解：获奖金额 X 的可能取值为50、100、200、300、400、500， P(X =50)=35 ， P(X =100)=1×3×260=110， P(X =200)=1×3×160=120，P(X =300)=1×3×260=110 ， P(X =400)=1×3×160=120 ， P(X =500)=1×3×260=110 ，获奖金额 X 的概率分布为均值 E(X)=50×35+100×110+200×120+300×110+400×120+500×110=150 元. 所以期望是150元.【考点】古典概型及其概率计算公式，离散型随机变量及其分布列，离散型随机变量的期望与方差，分步乘法计数原理【解析】（1）首先利用排列求出摸三次的总的基本事件个数： n 1=A 53=60 ；然后利用分步计数原理求出个位的排法、十位百位的排法求出三位数是奇数的基本事件个数，再利用古典概型的概率计算公式即可求解.（2）获奖金额X 的可能取值为50、100、200、300、400、500，求出各个随机变量的分布列，利用均值公式即可求解考向二 两个计数原理的综合应用（1）利用两个原理解决涂色问题解决着色问题主要有两种思路：一是按位置考虑，关键是处理好相交线端点的颜色问题；二是按使用颜色的种数考虑，关键是正确判断颜色的种数．解决此类应用题，一般优先完成彼此相邻的三部分或两部分，再分类完成其余部分．要切实做到合理分类，正确分步，才能正确地解决问题． （2）利用两个原理解决集合问题解决集合问题时，常以有特殊要求的集合为标准进行分类，常用的结论有123,,,,{}n a a a a 的子集有2n 个，真子集有21n个．对有 n(n ≥4) 个元素的总体 {1,2,3,⋅⋅⋅,n} 进行抽样，先将总体分成两个子总体 {1,2,3,⋅⋅⋅,m} 和 {m +1,m +2,⋅⋅⋅,n} （ m 是给定的正整数，且 2≤m ≤n −2 ），再从每个子总体中各随机抽取2个元素组成样本.用 P ij 表示元素 i 和 j 同时出现在样本中的概率. （1）求 P 1n 的表达式（用m ，n 表示）； （2）求所有 P ij (1≤i <j ≤n) 的和.【答案】 （1）解：由题意，从m 和 m −m 个式子中随机抽取2个，分别有 C m 2 和 C n−m2 个基本事件， 所以 P 1n 的表达式为 P 1n =m−1C m2⋅n−m−1C n−m2=4m(n−m) .（2）解：当 i,j 都在 {1,2,⋅⋅⋅,m} 中时，可得 P ij =1C m2 ，而从 {1,2,⋅⋅⋅,m} 中选两个数的不同方法数为 C m 2 ，则 P ij 的和为1；当 i,j 同时在 {m +1,m +2,⋅⋅⋅,n} 中时，同理可得 P ij 的和为1； 当 i 在 {1,2,⋅⋅⋅,m} 中， j 在 {m +1,m +2,⋅⋅⋅,n} 中时， P ij =4m(n−m) ，而从 {1,2,⋅⋅⋅,m} 中选取一个数，从 {m +1,m +2,⋅⋅⋅,n} 中选一个数的不同方法数为 m(n −m) ， 则 P ij 的和为4，所以所有 P ij 的和为 1+1+4=6 .【考点】相互独立事件的概率乘法公式，古典概型及其概率计算公式，计数原理的应用，组合及组合数公式【解析】（1）根据组合数的公式，以及古典概型的概率计算公式和相互独立事件的概率计算公式，即可求解；（2）当 i,j 都在 {1,2,⋅⋅⋅,m} 中时求得 P ij 的和为1，当 i,j 同时在 {m +1,m +2,⋅⋅⋅,n} 中时，求得 P ij 的和为1，当 i 在 {1,2,⋅⋅⋅,m} 中， j 在 {m +1,m +2,⋅⋅⋅,n} 中时得到 P ij 的和为4，即可求解.6男4女站成一排，求满足下列条件的排法各有多少种？（用式子表达） （1）男甲必排在首位； （2）男甲、男乙必排在正中间； （3）男甲不在首位，男乙不在末位； （4）男甲、男乙必排在一起； （5）4名女生排在一起； （6）任何两个女生都不得相邻； （7）男生甲、乙、丙顺序一定．【答案】 解：（1）男甲必排在首位，则其他人任意排，故有A 99种， （2）男甲、男乙必排在正中间，则其他人任意排，故有A 22A 77种，（3）男甲不在首位，男乙不在末位，利用间接法，故有A 1010﹣2A 99+A 88种，（4）男甲、男乙必排在一起，利用捆绑法，把甲乙两人捆绑在一起看作一个复合元素和另外全排，故有A 22A 88种，（5）4名女生排在一起，利用捆绑法，把4名女生捆绑在一起看作一个复合元素和另外全排，故有A 44A 77种，（6）任何两个女生都不得相邻，利用插空法，故有A 66A 74种， （7）男生甲、乙、丙顺序一定，利用定序法，A 1010A 33=A 107种【考点】计数原理的应用【解析】（1）男甲必排在首位，则其他人任意排，问题得以解决． （2）男甲、男乙必排在正中间，则其他人任意排，问题得以解决， （3）男甲不在首位，男乙不在末位，利用间接法，故问题得以解决， （4）男甲、男乙必排在一起，利用捆绑法，问题得以解决， （5）4名女生排在一起，利用捆绑法，问题得以解决， （6）任何两个女生都不得相邻，利用插空法，问题得以解决， （7）男生甲、乙、丙顺序一定，利用定序法，问题得以解决．考向三 排列与组合的综合应用先选后排法是解答排列、组合应用问题的根本方法，利用先选后排法解答问题只需要用三步即可完成. 第一步：选元素，即选出符合条件的元素;第二步：进行排列，即把选出的元素按要求进行排列;第三步：计算总数，即根据分步乘法计数原理、分类加法计数原理计算方法总数.7名学生，按照不同的要求站成一排，求下列不同的排队方案有多少种． （1）甲、乙两人必须站两端； （2）甲、乙两人必须相邻．【答案】 （1）甲、乙为特殊元素，先将他们排在两头位置，有 A 22 种站法，其余5人全排列，有 A 55种站法．故共 A 22⋅A 55 有＝240种不同站法．（2）(捆绑法)：把甲、乙两人看成一个元素，首先与其余5人相当于六个元素进行全排列，然后甲、乙两人再进行排列，所以共 A 66⋅A 22 有＝1440种站法．【考点】排列、组合的实际应用，排列、组合及简单计数问题 【解析】（1）运用捆绑法直接求解即可； （2）运用特殊元素分析法直接求解即可.一个笼子里关着10只猫，其中有7只白猫，3只黑猫．把笼门打开一个小口，使得每次只能钻出1只猫．猫争先恐后地往外钻.如果 10 只猫都钻出了笼子，以X 表示7只白猫被3只黑猫所隔成的段数．例如，在出笼顺序为“□■□□□□■□□■”中，则 X =3 ． （1）求三只黑猫挨在一起出笼的概率； （2）求X 的分布列和数学期望.【答案】 （1）解：设“三只黑猫挨在一起出笼”为事件A ，将三只黑猫捆绑在一起，与其它7只白猫形成 8 个元素， 所以， P(A)=A 33A 88A 1010=115，因此，三只黑猫挨在一起出笼的概率为 115 ；（2）解：由题意可知，随机变量X 的取值为1、2、3、4， 其中 X =1 时，7只白猫相邻，则 P(X =1)=A 77A 44A 1010=130 ，P(X =2)=(A 32C 21C 21C 61+6A 33+A 32C 61)A 77A 1010=310 ，P(X =3)=(A 31C 21A 62+A 32A 62)A 77A 1010=12 ；P(X =4)=A 63A 77A 1010=16， 所以，随机变量 X 的分布列如下表所示：因此， E(X)=1×130+2×310+3×12+4×16=145.【考点】古典概型及其概率计算公式，离散型随机变量的期望与方差，排列及排列数公式，排列、组合的实际应用【解析】（1）利用捆绑法计算三只黑猫挨在一起出笼的情况种数，再利用古典概型的概率公式可求得所求事件的概率；（2）由题意可知，随机变量X 的可能取值有1、2、3、4，利用排列组合思想求出随机变量X 在不同取值下的概率，可得出随机变量X 的分布列，利用数学期望公式可求得随机变量X 的数学期望.考向四 二项展开式通项的应用求二项展开式的特定项问题,实质是考查通项的特点,一般需要建立方程求k ,再将k 的值代回通项求解,注意k 的取值范围（0,1,2,,k n ）.（1）第m 项：：此时k +1=m ,直接代入通项.（2）常数项：即这项中不含“变元”,令通项中“变元”的幂指数为0建立方程. （3）有理项：令通项中“变元”的幂指数为整数建立方程.已知 f(n)=a 1+a 2C n 1+⋯+arC n r−1+⋯a n+1C n n(n ∈N ∗).（1）若 a n =n −1 ，求 f(n) ；（2）若 a n =3n−1 ，求 f(20) 除以5的余数【答案】 （1）因为 f(n)=0C n 0+1⋅C n 1+2C n 2+3⋅C n 3⋯+nC n n . 所以 f(n)=nC n n +(n −1)C n n−1+(n −2)C n n−2+⋯+1⋅C n 1+0⋅C n0 2f(n)=nC n 0+nC n 1+nC n 2+⋯+nC n n =n(C n 0+C n 1+C n 2+⋯+C n n)=n ⋅2n ，∴f(n)=n ⋅2n−1（2）因为 f(n)=30C n 0+31C n 1+32C n 2+⋯+3n C n n =(1+3)n =4n .f(20)=420=(5−1)20=C 200520−C 201519+C 202518−⋯+C 201852−C 201951+C 202050 除以5余数为1，所以 f(20) 除以5的余数为1. 【考点】二项式系数的性质，二项式定理的应用【解析】（1） 因为f(n)=a 1+a 2C n 1+⋯+arC n r−1+⋯a n+1C n n(n ∈N ∗)，再结合a n =n −1 ， 得出f(n)=0C n 0+1⋅C n 1+2C n 2+3⋅C n 3⋯+nC n n ，再利用倒序求和法，所以 f(n)=nC n n +(n −1)C n n−1+(n −2)C n n−2+⋯+1⋅C n 1+0⋅C n 0 ， 再利用两式求和法结合二项式的系数的性质，得出 f(n) 。
计算机算法设计与分析 试题
计算机算法设计与分析期末试题一。
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（ 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、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 ）。
算法总结---最常用的五大算法（算法题思路）
算法总结---最常⽤的五⼤算法（算法题思路）算法总结---最常⽤的五⼤算法（算法题思路）⼀、总结⼀句话总结：> 【明确所求：dijkstra是求点到点的距离，辅助数组就是源点到⽬标点的数组】> 【最简实例分析：⽐如思考dijkstra：假设先只有三个点】1、贪⼼算法是什么？> 当前看来最好的选择> 局部最优解> 可能得到整体最优解或是最优解的近似解贪⼼算法（⼜称贪婪算法）是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。
也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。
贪⼼算法不是对所有问题都能得到整体最优解，但对范围相当⼴泛的许多问题他能产⽣整体最优解或者是整体最优解的近似解。
2、贪⼼算法实例？> 求最⼩⽣成树的Prim算法：【边集中依次选取那些权值最⼩的边】> 求最⼩⽣成树的Kruskal算法：【和求最短路径有点相似：不过这⾥是求两个集合之间的距离】：【⼀维中间数组记录到当前已经选择顶点的最短距离】：【⼆维表记录每个点到每个点的最短距离】> 计算强连通⼦图的Dijkstra算法：【和最⼩⽣成树Kruskal类似】【⼆维表记录每个点到每个点的最短距离】【明确所求：dijkstra是求点到点的距离，辅助数组就是源点到⽬标点的数组】【每次从辅助数组中选择最⼩的，⽤选出的点来更新辅助数组】【最简实例分析：⽐如思考dijkstra：假设先只有三个点】> 构造huffman树的算法：【每次都选取权值⼩的两个点合成⼆叉树】Kruskal算法简述在带权连通图中，不断地在边集合中找到最⼩的边，如果该边满⾜得到最⼩⽣成树的条件，就将其构造，直到最后得到⼀颗最⼩⽣成树。
假设 WN=(V,{E}) 是⼀个含有 n 个顶点的连通⽹，则按照克鲁斯卡尔算法构造的过程为：先构造⼀个只含 n 个顶点，⽽边集为空的⼦图，若将该⼦图中各个顶点看成是各棵树上的根结点，则它是⼀个含有 n 棵树的⼀个森林。
用VBA解决动态规划中的挤牛奶问题
在目标单元格公式中求得期望的结果“. 规划求解”通过调整 所指定的可更改的单元格（可变单元格）中的值，从目标单 元格公式中求得所需的结果.在创建模型过程中，可以对“规 划求解”模型中的可变单元格数值应用约束条件 （约束条 件：“规划求解”中设置的限制条件.可以将约束条件应用于 可变单元格、目标单元格或其他与目标单元格直接或间接 相关的单元格），而且约束条件可以引用其他影响目标单元 格公式的单元格.使用“规划求解”可通过更改其他单元格来 确定某个单元格的最大值或最小值.
高校计算机专业教科书中已经比较完整的描述了动态 规划问题，具体而言可以看作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，最后用这些子问题带到原 问题，与分治算法的不同是，经分解得到的子问题往往是不 是相互独立，若用分治则子问题太多.
1 编程实现部分
假设产奶量的总] 表示容量为 k，用 j 个物品来填可否填满.
(1<=k<=sum/2，1<=j<=N/2)，m[j]表示第 j 个物品组合的总容
量.
状态方程：
f[k][j]=f[k][j]|f[k- a[i]][j- 1]
核心代码：
f[i][N/2](sum/2>=i>=0,- - i)
int main()
for(int j=min(i,N>>1);j>=1;- - j)
for(int k=min(m[j- 1],sum>>1);k>=a[i];- - k){
f[k][j]=f[k][j]|f[k- a[i]][j- 1];
－ ７５ －
if(f[k][j]) if(m[j]<m[j- 1]+a[i]) m[j]=m[j- 1]+a[i]; } for(int i=sum>>1;i>=0;- - i) if(f[i][N>>1]){ printf("%d\n",sum- i*2); break; } } return 0; } 2 EXCEL 规划求解部分 假如农夫犹 10 头奶牛以及每一头奶牛的产奶量如下 图 1：
常见八种算法详解 -回复
常见八种算法详解-回复“常见八种算法详解”算法是计算机科学中的重要概念，是解决问题的方法和步骤的描述。
常见八种算法是指八种常用的计算机算法，包括贪心算法、动态规划算法、分治算法、回溯算法、递归算法、穷举算法、分支限界算法和排序算法。
下面将逐一详细介绍这八种算法的原理和应用。
一、贪心算法贪心算法是一种寻找局部最优解的方法，在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优的选择，从而希望最后得到的结果是全局最好或最优的。
贪心算法的核心思想是利用局部最优解构建全局最优解。
其典型应用包括霍夫曼编码、最小生成树算法和最短路径算法等。
二、动态规划算法动态规划算法是一种将问题分解成相互重叠的子问题并解决子问题的优化问题。
动态规划算法的核心思想是通过存储已计算结果来避免重复计算，以达到减少计算时间的目的。
其典型应用包括背包问题、最长公共子序列和矩阵连乘等。
三、分治算法分治算法是一种将问题分解成相互独立且同样类型的子问题，然后递归地解决这些子问题的方法。
分治算法的核心思想是将原问题分解成多个相似的子问题，然后将子问题的解合并成原问题的解。
其典型应用包括归并排序、快速排序和二分查找等。
四、回溯算法回溯算法是一种通过穷举所有可能的解来求解问题的方法。
回溯算法的核心思想是在每一步都尝试所有可能的选项，并根据问题的约束条件和限制条件进行搜索和剪枝，以找到问题的解。
其典型应用包括八皇后问题、0-1背包问题和图的着色问题等。
五、递归算法递归算法是一种通过调用自身来解决问题的方法。
递归算法的核心思想是将大问题转化为相同类型的小问题，然后逐层向下求解小问题，直到达到问题的结束条件。
其典型应用包括计算斐波那契数列、求解阶乘和合并排序等。
六、穷举算法穷举算法是一种通过列举所有可能的解来求解问题的方法。
穷举算法的核心思想是遍历问题的解空间，找到符合问题要求的解。
穷举算法通常适用于问题的解空间较小的情况。
其典型应用包括全排列问题、子集和问题和图的哈密顿回路问题等。
总结分治法的基本思想
总结分治法的基本思想分治法是一种非常重要的算法设计的思想和方法。
它的基本思想是将一个大问题划分成若干个相互独立的子问题，然后分别解决这些子问题，最后将子问题的解合并起来得到原问题的解。
在该过程中，分治法可递归地将原问题划分成更小规模的子问题，直到问题的规模足够小，可以将其直接解决。
分治法的基本步骤包括：分解、解决和合并。
首先，分解过程将原问题划分成若干个规模较小且相互独立的子问题。
这一步骤通常通过递归的方式实现。
通过递归，可以将原问题不断地分解成规模更小、更为简单的子问题。
分解得到的子问题可以独立地解决，这是分治法的关键之一。
其次，解决过程将规模较小的子问题逐一求解。
对于子问题的求解可以采用相同的分治法策略，即递归地继续分解成更小的子问题，直到问题足够简单被直接求解。
在这一步骤中，每个子问题的解是相互独立的，可以并行地被求解。
这也是分治法的另一个优势，可以提高问题求解的效率。
最后，合并过程将子问题的解合并成原问题的解。
合并操作将独立求解出来的子问题的解融合在一起，得到原始问题的解。
在这一步骤中，分治法通常会利用子问题的解法，将其组合起来得到原问题的解。
这一步骤是分治法求解问题的最后一步，也是最重要的一步。
通过上述三个步骤，分治法能够有效地解决问题。
它的核心思想是通过逐步分解问题，将原问题转化成更小、更为简单的子问题，然后依次求解子问题，最后将子问题的解合并起来得到原问题的解。
分治法的思想具有普适性和可拓展性，可以应用于各种类型的问题求解。
分治法广泛应用于算法设计和问题求解中。
例如，在排序算法中，归并排序和快速排序都是基于分治法的思想。
归并排序将一个无序的序列划分成两个规模相等的子序列，然后分别对子序列进行排序，最后将两个有序的子序列合并得到一个有序的序列。
快速排序则通过选取一个主元素将序列分为两个部分，然后递归地对两个子序列进行排序。
除了排序问题，分治法还可以应用于图的搜索、最优化问题、数值计算等领域。
算法分析——分治法
分治算法小组的汇报内容：一、分治算法的基本概念 (2)二、分治算法的基本思想及策略 (2)三、分治法适用的情况 (3)四、分治法的基本步骤 (3)五、分治法的复杂性分析 (4)六、快速傅里叶变换 (5)七、可使用分治法求解的一些经典问题 (9)八、依据分治法设计程序时的思维过程 (9)九、分治法与其它常见算法的比较 (9)小组的分工情况：彭勇讲前五个部分，天西山讲第六个部分，胡化腾讲最后三个部分，吕璐负责汇报的资料收集，小组分工以及最后的资料整理。
三、分治法适用的情况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。
第一条特征是绝大多数问题都可以满足的，因为问题的计算复杂性一般是随着问题规模的增加而增加；第二条特征是应用分治法的前提它也是大多数问题可以满足的，此特征反映了递归思想的应用；、第三条特征是关键，能否利用分治法完全取决于问题是否具有第三条特征，如果具备了第一条和第二条特征，而不具备第三条特征，则可以考虑用贪心法或动态规划法。
第四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，此时虽然可用分治法，但一般用动态规划法较好。
四、分治法的基本步骤分治法在每一层递归上都有三个步骤：step1 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；step2 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step3 合并：将各个子问题的解合并为原问题的解。
它的一般的算法设计模式如下：Divide-and-Conquer(P)1. if |P|≤n02. then return(ADHOC(P))3. 将P分解为较小的子问题 P1 ,P2 ,...,Pk4. for i←1 to k5. do yi ← Divide-and-Conquer(Pi) △递归解决Pi6. T ← MERGE(y1,y2,...,yk) △合并子问题7. return(T)其中|P|表示问题P的规模；n0为一阈值，表示当问题P的规模不超过n0时，问题已容易直接解出，不必再继续分解。
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动态规划的算法思想
如果能够保存已解决的子问题的答案，而在需 要时再找出已求得的答案，就可以避免大量重 复计算，从而得到多项式时间算法。
T(n)
n/2
T(n/4) T(n/4) T(n/4)
=
n
n/2
T(n/4)
n/2
n/2
T(n/4)
2
T(n/4) T(n/4) T(n/4) T(n/4) T(n/4) T(n/4)
16000, 10500, 36000, 87500, 34500
5
矩阵连乘问题
穷举法 动态规划
将矩阵连乘积
Ai Ai 1...Aj 简记为A[i:j] ，这里i≤j
考察计算A[i:j]的最优计算次序。设这个计算次序在矩阵 Ak和Ak+1之间将矩阵链断开，i≤k<j，则其相应完全 加括号方式为 ( Ai Ai 1...Ak )( Ak 1 Ak 2 ...Aj )
动态规划基本步骤
找出最优解的性质，并刻划其结构特征。 递归地定义最优值。 以自底向上的方式计算出最优值。 根据计算最优值时得到的信息，构造最优解。
3
第7周上机题
矩阵连乘问题
最长公共子序列问题 习题3-1，3-2，3-3
4
完全加括号的矩阵连乘积
完全加括号的矩阵连乘积可递归地定义为： （1）单个矩阵是完全加括号的； （2）矩阵连乘积 A 是完全加括号的，则 A 可 表示为2个完全加括号的矩阵连乘积 B和 C 的乘积并加括号，即 A ( BC)
m[i, j] m[i, k ] m[k 1, j] pi 1 pk p j
可以递归地定义m[i,j]为：
0 i j m[i, j ] min{m[i, k ] m[k 1, j ] pi 1 pk p j } i j ik j k 的位置只有 j i 种可能
9
最长公共子序列
•若给定序列X={x1,x2,…,xm}，则另一序列 Z={z1,z2,…,zk}，是X的子序列是指存在一个严格递增 下标序列{i1,i2,…,ik}使得对于所有j=1,2,…,k有：zj=xij。 例如，序列Z={B，C，D，B}是序列X={A，B，C，B， D，A，B}的子序列，相应的递增下标序列为{2，3，5， 7}。 •给定2个序列X和Y，当另一序列Z既是X的子序列又是 Y的子序列时，称Z是序列X和Y的公共子序列。 •给定2个序列X={x1,x2,…,xm}和Y={y1,y2,…,yn}，找 出X和Y的最长公共子序列。
0 c[i ][ j ] c[i 1][ j 1] 1 max{ c[i ][ j 1], c[i 1][ j ]}
i 0, j 0 i, j 0; xi y j i, j 0; xi y j
12
计算最优值
void LCSLength(int m,int n,char *x,char *y,int **c,int **b) { int i，j; for (i = 1; i <= m; i++) c[i][0] = 0; for (i = 1; i <= n; i++) c[0][i] = 0; for (i = 1; i <= m; i++) for (j = 1; j <= n; j++) { if (x[i]==y[j]) { c[i][j]=c[i-1][j-1]+1; b[i][j]=1;} else if (c[i-1][j]>=c[i][j-1]) { c[i][j]=c[i-1][j]; b[i][j]=2;} else { c[i][j]=c[i][j-1]; b[i][j]=3;} } }
15
习题3_2 最长单调递增子序列
用归纳的方法: (1)已知计算a[0:i-1 ] (i<n)最长公共子序列的算法正确。
(2)i=0是平凡的，子序列与原序列相同都为a[0]；对于长
度为n的子序列，应设法转换成长度小于n的子序列；
假设：k为a[0:i] 的最长递增子序列的长度，0<=i<n
b[k]是序列a [0:i] 中所有长度为k的递增子序列中最小结 尾元素的值。 若a[i]>=b[k],则k=k+1,b[k]=a[i] 否则a [i]<b[k],b[1:k]如何变化？
由此可见，2个序列的最长公共子序列包含了这2个序 列的前缀的最长公共子序列。因此，最长公共子序列 问题具有最优子结构性质。
11
子问题的递归结构
由最长公共子序列问题的最优子结构性质建立子问题 最优值的递归关系。用c[i][j]记录序列和的最长公共 子序列的长度。其中， Xi={x1,x2,…,xi}； Yj={y1,y2,…,yj}。当i=0或j=0时，空序列是Xi和Yj的最 长公共子序列。故此时C[i][j]=0。其它情况下，由最 优子结构性质可建立递归关系如下：
计算量：A[i:k]的计算量加上A[k+1:j]的计算量， 再加上 A[i:k]和A[k+1:j]相乘的计算量
6
建立递归关系
设计算A[i:j]，1≤i≤j≤n，所需要的最少数乘次数 m[i,j]，则原问题的最优值为m[1,n] 当i=j时，A[i:j]=Ai，因此，m[i,i]=0，i=1,2,…,n 当i<j时， 这里 Ai 的维数为 pi 1 pi
13
构造最长公共子序列
void LCS(int i，int j，char *x，int **b)
{
if (i ==0 || j==0) return; if (b[i][j]== 1)
{ LCS(i-1，j-1，x，b); cout<<x[i]; }
else if (b[i][j]== 2) LCS(i-1，j，x，b); else LCS(i，j-1，x，b); }
10
最长公共子序列的结构
设序列X={x1,x2,…,xm}和Y={y1,y2,…,yn}的最长公共子 序列为Z={z1,z2,…,zk} ，则 (1)若xm=yn，则zk=xm=yn，且zk-1是xm-1和yn-1的最长公 共子序列。 (2)若xm≠yn且zk≠xm，则Z是xm-1和Y的最长公共子序列。 (3)若xm≠yn且zk≠yn，则Z是X和yn-1的最长公共子序列。
设有四个矩阵 A, B, C , D ，它们的维数分别是： A 50 10 B 10 40 C 40 30 D 30 5 总共有五中完全加括号的方式
( A((BC)D)) (((AB)C )D)
( A( B(CD ))) (( A( BC))D)
(( AB)(CD ))
7
void MatrixChain(int *p，int n，int **m，int **s) { for (int i = 1; i <= n; i++) m[i][i] = 0; for (int r = 2; r <= n; r++) // r为矩阵链的长度
for (int i = 1; i <= n - r+1; i++) { int j=i+r-1; m[i][j] = m[i+1][j]+ p[i-1]*p[i]*p[j]; s[i][j] = i; for (int k = i+1; k < j; k++) { int t = m[i][k] + m[k+1][j] + p[i-1]*p[k]*p[j]; if (t < m[i][j]) { m[i][j] = t; s[i][j] = k;} }
}
}
8
void Traceback(int j，int j，int **s)
{ if( i= = j ) return; Traceback( i, s[ i] [j] , s ) Traceback ( s[ i] [j]+1, j, s ); cout<<“ Multiply A”<< i <<“,”<< s[i][j]; cout<<“ and A”<<( s[i][j] +1)<<“,”<< j; }
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习题3_1 最长单调递增子序列
数组 a[ 0:n-1 ] 存放原序列
数组 b[ 0:n-1 ] 中的 b[i] 记录以 a[i] 为尾元素的最长
递增子序列的长度。 a 的最长递增子序列的长度为: max{b[i]} (0<=i<n) b [0]=1, b[i]=max{b[j]}+1 (0<=j<i 且 a[j] < a[i] )
分治的算法思想
但是经分解得到的子问题往往不是互相独立的。 不同子问题的数目常常只有多项式量级。在用 分治法求解时，有些子问题被重复计算了许多 次。
T(n)
n/2
=
n
n/2
n/2
n/2
T(n/4)T(n/4)T(n/4)T(n/4) T(n/4)T(n/4)T(n/4)T(n/4) T(n/4)T(n/4)T(n/4)T(n/4) T(n/4)T(n/4)T(n/4)T(n/4
16