中科院陈玉福计算机算法设计与分析期末简答题答案
《计算机算法设计与分析》答案
《计算机算法设计与分析》试卷 考试时间120分钟2002年-2003年第二学期学号 姓名 成绩一、阐述题1． 请说明算法的五个基本特性，并进行简要的分析(5分) 答：算法的五个基本特性如下：① 确定性 算法的每一种运算必须要有确切的定义，即每一种运算应该执行何种动作必须是相当清楚的、无二义性的。
② 能行性 一个算法是能行的是指算法中有待实现的运算都是基本的运算，每种运算至少在原理上能由人用纸和笔在有限时间内完成。
③ 输入 一个算法有0个或多个输人，这些输人是在算法开始之前给出的量，它取自特定的对象集合。
④ 输出 一个算法产生一个或多个输出，这些输出是同输人有某种特定关系的量。
⑤ 有穷性 一个算法总是在执行了有穷步的运算之后能够终止，且每一步都可在有穷时间内完成。
这里的有穷的概念不是纯数学的，而是在实际上是合理的，可以接受的。
凡是算法，都必须满足以上五条特性。
只满足前四条特性的一组规则不能称为算法，只能叫做计算过程。
2． 若森林非空，请按照森林和树相互递归的定义，阐述森林的两种遍历的方法。
(10分) 答：森林是由m(m ≥0)棵互不相交的树构成的集合。
对树中的每一个结点而言，其子树的集合即为森林。
所以，森林和树是可以相互递归定义的。
对于一个非空的森林F=(T 1，T 2，…，T m )，因为至少存在一棵树，不妨假设为T 1，则森林F 可以分解成T 1和由T 2，…，T m 构成的森林。
于是，可得到森林的两种遍历算法。
① 先序遍历森林若森林非空，则可按下述规则遍历这个森林： （1） 访问树中第一棵树的根结点；（2） 先序遍历第一棵中根结点的所有子树构成的森林； （3） 先序遍历除去第一棵树外剩下的树构成的森林。
② 中序遍历森林若森林非空，则可按下述规则遍历这个森林：（1） 中序遍历第一棵中根结点的所有子树构成的森林； （2） 访问树中第一棵树的根结点；（3） 中序遍历除去第一棵树外剩下的树构成的森林。
中科院计算机算法陈玉福历年试题
中国科学院研究生院课程编号：711008Z－1试题专用纸课程名称：计算机算法设计与分析任课教师：陈玉福———————————————————————————————————————————————姓名学号成绩1.回答下列问题：(每小题5分)1.陈述算法在最坏情况下的时间复杂度和平均时间复杂度；这两种评估算法复杂性的方法各自有什么实际意义最坏情况下的时间复杂度称最坏时间复杂度。
一般不特别说明，讨论的时间复杂度均是最坏情况下的时间复杂度。
这样做的原因是：最坏情况下的时间复杂度是算法在任何输入实例上运行时间的上界，这就保证了算法的运行时间不会比任何更长。
平均时间复杂度是指所有可能的输入实例均以等概率出现的情况下，算法的期望运行时间。
2.阐述动态规划算法与贪心算法的区别，它们都有那些优势和劣势动态规划算法与贪心算法都要求问题具有最优子结构性质，这是二者的一个共同点。
但是对于具有最优子结构的问题应该选择前者还后者来解决下面通过两个经典的组合优化问题谈谈动态规划算法与贪心算法的主要差异3.动态规划法与分治法和贪心法类似，它也是将原问题分解为若干个更小的、相似的子问题，并通过求解子问题产生一个全局最优解。
与分治法和贪心法不同之处在于：①使用贪心法时，当前的选择可能要依赖于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。
因此贪心法是自顶向下(即从起点到终点)，一步一步地作出贪心选择。
当然，如果当前的选择可能要依赖于子问题的解时，则难以通过局部的贪心策略达到全局最优解。
②使用分治法时，由原问题分解出的各子问题通常是相互独立的，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，便可自下而上地将各子问题的解合并成问题的解。
如果各子问题不是相互独立的，则分治法要做许多不必要的工作，重复地求解公共的子问题。
③动态规划允许由原问题分解出的子问题之间相互依赖。
每一个子问题只求解一次，并将结果保存起来，避免每次碰到此子问题时都要重复计算4.阐述回溯算法与分枝限界算法的共同点和不同点，提高算法效率的关键是什么5.6. 在对算法进行复杂性分析时，强调渐进复杂性的意义是什么7. 算法的复杂性算法的复杂性算法的复杂性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。
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。
《算法分析与设计》期末试题及参考答案
《算法分析与设计》期末试题及参考答案一、简要回答下列问题：1.算法重要特性是什么？1.确定性、可行性、输入、输出、有穷性2.2.算法分析的目的是什么？2.分析算法占用计算机资源的情况，对算法做出比较和评价，设计出额更好的算法。
3.3.算法的时间复杂性与问题的什么因素相关？3. 算法的时间复杂性与问题的规模相关，是问题大小n的函数。
4.算法的渐进时间复杂性的含义？4．当问题的规模n趋向无穷大时，影响算法效率的重要因素是T(n)的数量级，而其他因素仅是使时间复杂度相差常数倍，因此可以用T(n)的数量级(阶)评价算法。
时间复杂度T(n)的数量级(阶)称为渐进时间复杂性。
5.最坏情况下的时间复杂性和平均时间复杂性有什么不同？5. 最坏情况下的时间复杂性和平均时间复杂性考察的是n固定时，不同输入实例下的算法所耗时间。
最坏情况下的时间复杂性取的输入实例中最大的时间复杂度：W(n) = max{ T(n，I) } , I∈Dn平均时间复杂性是所有输入实例的处理时间与各自概率的乘积和：A(n) =∑P(I)T(n，I) I∈Dn6.简述二分检索（折半查找）算法的基本过程。
6. 设输入是一个按非降次序排列的元素表A[i：j] 和x，选取A[(i+j)/2]与x比较，如果A[(i+j)/2]=x，则返回(i+j)/2，如果A[(i+j)/2]<x，则A[i：(i+j)/2-1]找x，否则在A[ (i+j)/2+1：j] 找x。
上述过程被反复递归调用。
7.背包问题的目标函数和贪心算法最优化量度相同吗？7. 不相同。
目标函数：获得最大利润。
最优量度：最大利润/重量比。
8.采用回溯法求解的问题，其解如何表示？有什么规定？8. 问题的解可以表示为n元组：（x1,x2,……x n），x i∈S i, S i为有穷集合，x i∈S i, （x1,x2,……x n）具备完备性，即（x1,x2,……x n）是合理的，则（x1,x2,……x i）(i<n)一定合理。
中科院计算机算法设计与分析各章作业 历年习题.
设在新机器上用 t 秒时间能解决输入规模为 N 的问题，则
由于新复杂度
T新 ( N )
N2
，新机器的运行速度为 t新
t0 64
，
代入关系式T新(N) *t新 t ，得
N
2
*
t0 64
t
3* 2n
*t0
，
解得
N 8 3 2n
3）若进一步改进算法，最新的算法的时间复杂度为 T (n) 8 ，其余条件不
1).f (n) O(F(n)), g(n) O(G(n)) f (n) / g(n) O(F(n) / G(n)) ；错 2).f (n) O(F(n)), g(n) O(G(n)) f (n) / g(n) (F(n) / G(n)) ；错 3).f (n) O(F(n)), g(n) O(G(n)) f (n) / g(n) (F(n) / G(n)) ；错 4).f (n) (F(n)), g(n) (G(n)) f (n) / g(n) (F(n) / G(n)) ；错 5).f (n) (F(n)), g(n) (G(n)) f (n) / g(n) (F(n) / G(n)) 。错 6). f (n) (F(n)), g(n) (G(n)) f (n) / g(n) (F(n) / G(n)) 对
for(int i=0; i<m; i++) for(int j=0; j<p; j++){ T sum=0; for(int k=0; k<n; k++) Sum+=a[i][k]*b[k][j]; C[i][j]=sum; }
算法设计及分析试卷及答案
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 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______________________________。
()()log log f n n n g n n ==2. 算法的时间复杂性为1,1()8(3/7),2n 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________________________________________________________ ____________________________________________________________。
10. 回溯法在问题的解空间树中，按______________策略，从根结点出发搜索解空间树。
二、简答题（每小题10分，共计30分）1. 试述回溯法的基本思想及用回溯法解题的步骤。
题 号 一二三四五总分 统分人得 分 阅卷人复查人2. 有8个作业{1,2,…,8}要在由2台机器M1和M2组成的流水线上完成加工。
(完整版)算法设计与分析期末考试卷及答案a
flag=false
＿
＿
end if
＿
＿＿
end for
A[i] A[1]
w =i
return w, A end SPLIT
二．计算题和简答题(每小题
1．用O、、 表示函数f与g之间阶的关系，并分别指出下列函数中阶最低和最高 的函数：
(1)f (n)=100g(n)=100n
(2)f(n)=6n+nlog ng(n)=3n
算法EX1
输入：正整数n，n=2k。输出：⋯
ex1(n)
end EX1过程ex1(n) if n=1 then pro1(n)
else
栏
名姓
级年
＿
＿系
＿院学
pro2(n)
ex1(n/2) end if
return
end ex1
3．用Floyd算法求下图每一对顶点之间的最短路径长度， 计算矩阵D0，D1，D2和D3，其中Dk[i, j]表示从顶点i到顶点j的不经过编号大于
i=find ( (1) )
if i>0 then output i
else output“no solution”
end SEARCH
过程find (low, high)
//求A[low..high]中使得A[i]=i的一个下标并返回，若不存在，
//则返回0。
if (2) then return 0
生专
＿
订
马的周游问题：给出一个nxn棋盘，已知一个中国象棋马在
＿
＿
棋盘上的某个起点位置（x0, y0），求一条访问每个棋盘格点恰好
＿
＿
一次，最后回到起点的周游路线。 （设马走日字。）
算法设计与分析期末试题答案解析
问题空间是按广度优先的策
果满足进入该子树，继续按
略进行搜索“限界”策略是
深度优先的策略搜索。 否则， 为了加速搜索速度面采用启
不去搜索以该结点为根的子
发信息剪枝策略。
树，而是逐层向其祖先结点
可能会让画出 “子集树斩图”
回溯。其实回溯法就是对隐
235 页例题及图好好看一下。
7
（ 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；
4
（ 3）合并：将各个子问 贪婪法
题的解合并为原问题的解。 优，达到最终的全局最优。
基本思想： 以逐步的局部最 【问题】 背包问题
转移有着天然的联系，状态 转移就是根据上一阶段的状
1、 确定问题的解空间： 应 用回溯法时，首先应明确
态和决策来导出本阶段的状
定义问题的解的空间。问
态。所以，如果我们确定了
题的解空间应至少包含问
决策，状态转移方程也就写
题的一个解。
出来了。但事实上，我们常 常是反过来做，根据相邻两
2、 确定结点的扩展规则 3、 搜索解空间： 从开始结
int
s=s+w[i];
m,n,i,j,w[50],p[50],pl[50],b[5
}
0],s=0,max;
if(s<=m)prntf(" 输入背包容量 m, 物品种类 n :");
{ printf("whole
scanf("%d %d",&m,&n);
choose\n");
for(i=1;i<=n;i=i+1)
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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。
5. 多项式时间确定性算法与多项式时间非确定性算法的主要区别是什么？
在算法计算复杂性的研究中，一个算法如果存在图灵机可计算的多项式时间计算复杂性算法，就将这个算法归入P类，如果存在非确定性图灵机可计算的多项式时间计算复杂性算法，就将其归入NP类
6. 陈述算法在最坏情况下的时间复杂度和平均时间复杂度；这两种评估算法复杂性的方法各自有什么实际意义？
最坏时间复杂度式算法在最差情况下的时间复杂度，也就是花费时间最多的情况。
平均时间复杂度是因为它是期望的运行时间。
它更有意义，现实中，平均运行时间很难通过分析得到，一般都是通过运行一定数量的实验数据后估算而来的。
而最坏运行时间是一种保证，那就是运行时间不会再坏了。
在应用中，这是最重要的需求，通常我们提到的运行时间都是最坏情况下的运行时间，时间复杂度是最坏情况下的时间复杂度。
7. 在对算法进行复杂性分析时，强调渐进复杂性的意义是什么？
当问题的规模n趋向无穷大时，影响算法效率的重要因素是T(n)的数量级，而其他因素仅是使时间复杂度相差常数倍。
使用渐进表达式可以略去低阶项所留下的主项，更加简单。
P11
8. 在对算法进行复杂性分析时，时间复杂度用什么量反映的？其间做了什么假定？复杂性函数的渐进上界反映了复杂性函数的什么性质？
通常我们提到的运行时间都是最坏情况下的运行时间，时间复杂度是最坏情况下的时间复杂度
我们假定N充分大，渐近上界也反映了复杂性函数在N充分大的情况下复杂性的上界
9. 什么是NPC问题？证明一个问题是NPC问题一般采用哪几个步骤？
第一，证明该问题是NP问题
第二，选取一个已知的NPC问题
第三，构造一个从二中的问题到题目中问题的变换
第四，证明这个变换是多项式变换
10. 已知求解问题的两个算法的时间复杂性函数分别为和。
现在有两台计算机，它们的速度比为64。
如果采用算法，计算机求解问题的一个实例所用的时间为，那么，采用算法时，计算机能够在时间内求解问题的多大输入规模的实例？
解决这类问题，只要列出式子即可
11.在连通图无向图的宽度优先搜索树和深度优先搜索树中，哪棵树的最长路径可能会更长些？试说明你的理由。
宽度优先搜索树可能会长些
12.确定性图灵机模型与非确定性图灵机模型的主要区别在那里？确定性图灵机模型下算法的时间复杂度和空间复杂度指的是什么？
二者的区别就在于，确定性的每一步只有一种选择，而非有多种选择，由些可见，非的计算能力比确定性强得多。
时间复杂性即从开妈直至进入停机状态所运行的步数，同理空间复杂度
13.归并排序算法和快速排序算法各自强调了那个方面？各自提高效率的策略是什么？
归并由分解与合并两部分组成。
提高的话一个是当元素比较少时，可以直接进行排序，比如插入排序。
这比分解合并要快得多。
二是尽量采用链表结构，因链表结构的移动要快于数组
快排也是利用分治法排序。
主要过程为划分。
一些改进的方法在确定第K小元素时，就是将r个元素分为一段这种方法复杂性可达到O（n）
二．（20分）试用Prim算法求解下面无向赋权图的最小生成树，指出最小生成树及该树中各边被选中的先后次序；写出算法的基本步骤。
解：根据Prim算法，从V1开始，选择10 V1和V4加入集合
找出集合中顶点相邻的最小权值点V7加入集合
依次为V 1 V4 V7 V8 V3V5 V2 V6
基本步骤：从第一个结点开始，加入集合A
每次选择A中顶点与A外的顶点权值最小的顶点，加入集合A
直到集合A包含所有顶点
三．（20分）用LC－分枝限界算法求解0/1背包问题：，物品重量和价值分别是：
w=(2,3,4,6,9) p=(8,9,10,12,18)
1.画出由算法生成的状态空间树，并标明各节点的优先级的值；
2.给出各节点被选作当前扩展节点的先后次序；
3.给出最优解。
解：30
具体步骤就不写了
四．（20分）已知一组数满足，且被搜索的对象的概率分布是：
其中a表示被搜索对象在区间内的概率，b表示被搜索对象为的概率，
使用动态规划算法求该搜索问题的最优二叉搜索树。
解：各子树的根：
1 1 1 4 4
0 2 3 4 4
0 0 3 4 4
0 0 0 4 4
0 0 0 0 5
最优二叉树结构：
k4是根
k1是k4的左孩子
d0是k1的左孩子
k3是k1的右孩子
k2是k3的左孩子
d1是k2的左孩子
d2是k2的右孩子
d3是k3的右孩子
k5是k4的右孩子
d4是k5的左孩子
d5是k5的右孩子
0.1 0.37 0.54 0.89 1.645 2.425
0 0.01 0.11 0.345 0.85 1.63
0 0 0.02 0.195 0.64 1.42
0 0 0 0.04 0.39 1.17
0 0 0 0 0.03 0.535
0 0 0 0 0 0.2
五．(20分) 假定已知“无向图的Hamilton回路”问题是NPC问题，证明“旅行商判定问题”也是NPC问题。
解：首先，旅行商问题是NP的，因为对其解的任一猜想，要检验它是否是最优的，需要同所有其它的环游戏比较，这样的环游会有指数个，因而不可能在多项式时间内完成
考虑图的哈密顿回路问题，已知无向图G |V|=n,构造其对应的旅行商问题为
Dij={1,if（vi,vj）属于边，2，否则}
显然，这一变换可以在多项式时间内完成，而且，G有哈回路的充分必要条件是上述构建的旅行商问题有解，且解对应的路长度为N，因为，若G中不含哈回路，则路长至少为n+1 因为已知哈回路问题是NPC问题，并且上述变换为多项式变换，所以旅行商问题也为NPC 问题。