算法设计题详解
算法分析与设计与数据结构专升本试题详解
算法分析与设计与数据结构专升本试题详解一、算法分析与设计算法分析与设计是计算机专业中极为重要的一门课程。
该课程旨在培养学生解决实际问题时的算法设计、分析和评估能力。
以下是一些算法分析与设计的试题及其详解。
1. 问题描述：假设有一个长度为n的数组A，数组中的元素表示一些商品的价格。
设计一个算法，找出数组中两个价格之差的最大值。
解析：该问题可以通过暴力搜索法来解决。
我们可以对数组中的所有元素进行两两比较，求出所有差值的最大值。
算法的时间复杂度为O(n^2)。
2. 问题描述：给定一个无序数组A，设计一个算法，将其按照从小到大的顺序进行排序。
解析：该问题可以使用冒泡排序算法来解决。
冒泡排序的基本思想是，从数组的第一个元素开始，依次比较相邻的两个元素，将较大的元素向后移动。
重复该过程，直至数组整体有序。
算法的时间复杂度为O(n^2)。
给定一个整数数组A和一个目标值target，设计一个算法，判断数组中是否存在两个元素的和等于目标值target。
解析：该问题可以使用哈希表来解决。
我们可以遍历数组A，对于每个元素，计算目标值与当前元素的差值，然后查找哈希表中是否存在该差值。
若存在，则返回真；否则，将当前元素加入哈希表继续遍历。
算法的时间复杂度为O(n)。
二、数据结构数据结构是计算机科学中的核心概念之一，它用于组织和存储数据，实现各种操作。
以下是一些数据结构的试题及其详解。
1. 问题描述：设计一个数据结构，使得插入和删除操作的时间复杂度均为O(1)，并能高效地获取最小值。
解析：该问题可以使用双向链表和哈希表来解决。
我们可以使用双向链表存储元素，并使用哈希表记录每个元素在链表中的位置。
插入和删除操作可以通过在链表中插入和删除元素来实现，时间复杂度为O(1)。
同时，我们可以使用额外的变量记录链表中的最小值，以实现高效获取最小值。
设计一个数据结构，使得插入、删除和查找操作的时间复杂度均为O(log n)，其中n为数据的规模。
算法设计与分析复习题目及答案详解
算法设计与分析复习题目及答案详解分治法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、Straen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。
算法设计与分析习题答案
算法设计与分析习题答案算法设计与分析是计算机科学中一个重要的领域，它涉及到算法的创建、优化以及评估。
以下是一些典型的算法设计与分析习题及其答案。
习题1：二分查找算法问题描述：给定一个已排序的整数数组，编写一个函数来查找一个目标值是否存在于数组中。
答案：二分查找算法的基本思想是将数组分成两半，比较中间元素与目标值的大小，如果目标值等于中间元素，则查找成功；如果目标值小于中间元素，则在左半部分继续查找；如果目标值大于中间元素，则在右半部分继续查找。
这个过程会不断重复，直到找到目标值或搜索范围为空。
```pythondef binary_search(arr, target):low, high = 0, len(arr) - 1while low <= high:mid = (low + high) // 2if arr[mid] == target:return Trueelif arr[mid] < target:low = mid + 1else:high = mid - 1return False```习题2：归并排序算法问题描述：给定一个无序数组，使用归并排序算法对其进行排序。
答案：归并排序是一种分治算法，它将数组分成两半，分别对这两半进行排序，然后将排序好的两半合并成一个有序数组。
```pythondef merge_sort(arr):if len(arr) > 1:mid = len(arr) // 2left_half = arr[:mid]right_half = arr[mid:]merge_sort(left_half)merge_sort(right_half)i = j = k = 0while i < len(left_half) and j < len(right_half): if left_half[i] < right_half[j]:arr[k] = left_half[i]i += 1else:arr[k] = right_half[j]j += 1k += 1while i < len(left_half):arr[k] = left_half[i]i += 1k += 1while j < len(right_half):arr[k] = right_half[j]j += 1k += 1arr = [38, 27, 43, 3, 9, 82, 10]merge_sort(arr)print("Sorted array is:", arr)```习题3：动态规划求解最长公共子序列问题问题描述：给定两个序列，找到它们的最长公共子序列。
算法分类题库及答案详解
算法分类题库及答案详解1. 算法按其设计方法可以分为哪几类？A. 暴力解法B. 贪心算法C. 分治算法D. 动态规划E. 所有以上答案：E2. 以下哪个算法不属于贪心算法？A. 活动选择问题B. 最小生成树C. 快速排序D. 霍夫曼编码答案：C3. 分治算法的基本思想是什么？A. 将问题分解成更小的子问题B. 直接求解问题C. 选择最优子问题D. 迭代求解答案：A4. 动态规划与分治算法的主要区别是什么？A. 动态规划需要存储中间结果B. 分治算法需要存储中间结果C. 动态规划不需要分解问题D. 分治算法不需要分解问题答案：A5. 暴力解法通常用于什么问题？A. 问题规模较小B. 问题规模较大C. 需要最优解D. 需要近似解答案：A6. 以下哪个算法是使用贪心算法解决的？A. 汉诺塔问题B. 旅行商问题C. 背包问题D. 八皇后问题答案：C7. 快速排序算法属于哪种算法类别？A. 暴力解法B. 贪心算法C. 分治算法D. 动态规划答案：C8. 动态规划通常用于解决什么问题？A. 线性问题B. 组合问题C. 排序问题D. 查找问题答案：B9. 以下哪个问题可以通过贪心算法得到最优解？A. 旅行商问题B. 背包问题C. 0/1背包问题D. 所有以上答案：B10. 汉诺塔问题通常使用什么算法解决？A. 暴力解法B. 贪心算法C. 分治算法D. 动态规划答案：C11. 以下哪个算法是动态规划算法的典型应用？A. 斐波那契数列B. 最长公共子序列C. 最短路径问题D. 所有以上答案：D12. 贪心算法在哪些情况下可能无法得到最优解？A. 问题具有最优子结构B. 问题不具有最优子结构C. 问题具有重叠子问题D. 问题不具有重叠子问题答案：B13. 动态规划算法的一般步骤是什么？A. 确定状态B. 确定状态转移方程C. 确定边界条件D. 所有以上答案：D14. 分治算法的一般步骤包括哪些？A. 分解问题B. 解决子问题C. 合并子问题的解D. 所有以上答案：D15. 以下哪个算法不是排序算法？A. 冒泡排序B. 选择排序C. 快速排序D. 霍夫曼编码答案：D16. 快速排序算法的时间复杂度在最坏情况下是多少？A. O(n log n)B. O(n^2)C. O(n)D. O(1)答案：B17. 动态规划算法在解决什么问题时会使用记忆化搜索？A. 线性问题B. 组合问题C. 排序问题D. 查找问题答案：B18. 贪心算法在选择策略时通常遵循什么原则？A. 选择当前最优B. 选择全局最优C. 选择随机D. 选择平均最优答案：A19. 以下哪个问题不适合使用贪心算法？A. 单源最短路径问题B. 旅行商问题C. 背包问题D. 霍夫曼编码答案：B20. 分治算法在解决哪些问题时特别有效？A. 线性问题B. 组合问题C. 排序问题D. 查找问题答案：B。
《算法设计综合实训》题目讲解
算法设计综合实训题目0．逆序数字（借助栈）编写一个函数，接收一个4位整数值，返回这个数中数字逆序后的结果值。
例如，给定数7631，函数返回1367.输入：第一行一个正整数T（T<=10），表示有T组测试数据; 以下T行，每行一个非负的整数N。
输出：共T行，对于每组输入数据输出一行，即数字逆序后的结果值。
样本输入：3763110185158样本输出：1367810185151．人见人爱A+B这个题目的A和B不是简单的整数，而是两个时间，A和B 都是由3个整数组成，分别表示时分秒，比如，假设A为34 45 56，就表示A所表示的时间是34小时 45分钟 56秒。
输入：输入数据有多行组成，首先是一个整数N，表示测试实例的个数，然后是N行数据，每行有6个整数AH,AM,AS,BH,BM,BS，分别表示时间A和B所对应的时分秒。
题目保证所有的数据合法。
输出：对于每个测试实例，输出A+B，每个输出结果也是由时分秒3部分组成，同时也要满足时间的规则（即：分和秒的取值范围在0-59），每个输出占一行，并且所有的部分都可以用32位整数表示。
样本输入：21 2 3 4 5 634 45 56 12 23 34样本输出：5 7 947 9 302．敲七【问题描述】输出7和7的倍数，还有包含7的数字例如（17，27，37...70，71，72，73...）【要求】【数据输入】一个整数N。
(N不大于30000)【数据输出】从小到大排列的不大于N的与7有关的数字，每行一个。
【样例输入】20【样例输出】714173．统计同成绩学生人数问题【问题描述】读入N名学生的成绩，将获得某一给定分数的学生人数输出。
【要求】【数据输入】测试输入包含若干测试用例，每个测试用例的格式为第1行：N第2行：N名学生的成绩，相邻两数字用一个空格间隔。
第3行：给定分数当读到N=0时输入结束。
其中N不超过1000，成绩分数为（包含）0到100之间的一个整数。
算法设计及参考答案
算法设计1.设二叉树以二叉链表形式存放。
设计非递归算法，实现二叉树的中序遍历。
typedef struct BiTnode{/*用二叉链表存储二叉树*/TElemType data;struct BiTnode *lchild,*rchild;}BiTnode,*BiTree;Status InOrderTraverse(BiTree root, Status (*visit)(TElemType 2)){InitStack(S);// 初始化栈空间BiTNode* p = root;while(p!=NULL||!StackEmpty(S)){ /*不是空树*/if(p) { Push(S,p); p = p->lchild;}else{Pop(S,p);Visist(p->data);p=p->rchild;}/*else*/}/*while*/return OK;}/*InOrderTraverse*/2.设二叉排序树以二叉链表形式存放，设计非递归算法判断二叉排序树中是否存在值为X的结点，若存在，返回其地址，否则返回空指针。
typedef struct BiTnode{/*用二叉链表存储二叉树*/int data;struct BiTnode *lchild,*rchild;}BSTnode,*BSTree;BSNode* InsertBST(BSTree Tptr，KeyType key){BSTNode *f，*p=TPtr; //p的初值指向根结点while(p){ //查找插入位置if(p->key==key) return p;//找到key，返回其地址p=(p->key>key)?p->lchild：p->rchild;//若p->key>key，则在左子树中查找，否则在右子树中查找} //endwhilereturn 0;} //InsertBST3.举例说明二分查找的基本思想，并用类C语言设计算法实现二分查找(折半查找)。
算法设计与分析常见习题及详解
算法设计与分析常见习题及详解⽆论在以后找⼯作还是⾯试中，都离不开算法设计与分析。
本博⽂总结了相关算法设计的题⽬，旨在帮助加深对贪⼼算法、动态规划、回溯等算法的理解。
1、计算下述算法执⾏的加法次数：输⼊：n =2^t //t 为整数输出：加法次数 k K =0while n >=1 do for j =1 to n do k := k +1 n = n /2return k解析：第⼀次循环执⾏n次加法，第⼆次循环执⾏1/2次加法，第三次循环执⾏1/次加法…因此，上述算法执⾏加法的次数为==2n-12、考虑下⾯每对函数 f(n) 和 g(n) ，如果它们的阶相等则使⽤Θ记号，否则使⽤ O 记号表⽰它们的关系解析：前导知识：，因为解析：，因为解析:，因为解析：解析:3、在表1.1中填⼊ true 或 false解析：利⽤上题的前导知识就可以得出。
2=21/4n +n +21n +41...+1n +n −n +21n −21n +41....−1f (n )=(n −2n )/2，g (n )=6n1<logn <n <nlogn <n <2n <32<n n !<n ng (n )=O (f (n ))f (n )=Θ(n ),g (n )=2Θ(n )f (n )=n +2,g (n )=n n 2f (n )=O (g (n ))f (n )=Θ(n ),g (n )=Θ(n )2f (n )=n +nlogn ,g (n )=n nf (n )=O (g (n ))f (n )=Θ(nlogn ),g (n )=Θ(n )23f (n )=2(log ),g (n )=n 2logn +1g (n )=O (f (n ))f (n )=log (n !),g (n )=n 1.05f (n )=O (g (n ))4、对于下⾯每个函数 f(n),⽤f(n) =Θ(g(n))的形式，其中g(n)要尽可能简洁，然后按阶递增序排列它们（最后⼀列）解析：最后⼀个⽤到了调和公式：按阶递增的顺序排列：、、、、、、、、、(n −2)!=Θ((n −2)!)5log (n +100)=10Θ(logn )2=2n Θ(4)n 0.001n +43n +31=Θ(n )4(lnn )=2Θ(ln n )2+3n logn =Θ()3n 3=n Θ(3)n log (n !)=Θ(nlogn )log (n )=n +1Θ(nlogn )1++21....+=n1Θ(logn )=∑k =1nk 1logn +O (1)1++21....+n 15log (n +100)10(lnn )2+3n logn log (n !)log (n )n +10.001n +43n +313n 22n (n −2)!5、求解递推⽅程前导知识：主定理前导知识：递归树：例⼦：递归树是⼀棵节点带权的⼆叉树，初始递归树只有⼀个结点，标记为权重W(n)，然后不断进⾏迭代，最后直到树种不再含有权为函数的结点为⽌，然后将树根结点到树叶节点的全部权值加起来，即为算法的复杂度。
算法分析与设计试题及答案
算法分析与设计试题及答案一、选择题1. 下列哪个是属于分治算法的例子？A. 冒泡排序B. 归并排序C. 顺序查找D. 选择排序答案：B2. 在排序算法中，时间复杂度最优的是：A. 冒泡排序B. 插入排序C. 归并排序D. 快速排序答案：C3. 哪个不是动态规划的特点？A. 具有重叠子问题B. 通过递归求解C. 需要保存子问题的解D. 具有最优子结构答案：B4. 在图的广度优先搜索算法中，使用的数据结构是：A. 栈B. 队列C. 数组D. 堆栈答案：B5. 在最小生成树算法中，下列哪个不属于贪心策略？A. Kruskal算法B. Prim算法C. Dijkstra算法D. Prim-Kruskal混合算法答案：C二、简答题1. 请简述分治算法的思想和应用场景。
答案：分治算法的思想是将原问题分解成若干个规模较小且类似的子问题，然后解决子问题，最后将子问题的解合并得到原问题的解。
其应用场景包括排序算法（如归并排序、快速排序）、搜索算法（如二分查找）等。
2. 什么是动态规划算法？请给出一个动态规划算法的示例。
答案：动态规划算法是一种通过将问题分解成子问题并解决子问题来解决复杂问题的方法。
它的特点是具有重叠子问题和最优子结构性质。
以斐波那契数列为例，可以使用动态规划算法求解每一项的值，而不需要重复计算。
3. 图的深度优先搜索和广度优先搜索有什么区别？答案：图的深度优先搜索（Depth First Search，DFS）是一种先访问子节点再访问兄弟节点的遍历算法，通常使用递归或者栈实现。
而广度优先搜索（Breadth First Search，BFS）则是以层次遍历的方式展开搜索，使用队列来实现。
DFS更适合用于搜索路径，BFS则适用于寻找最短路径等。
4. 请简述贪心算法的特点及其应用场景。
答案：贪心算法的特点是每一步都采取当前状态下最优的选择，以期望得到全局最优解。
然而，贪心算法并不一定能求解所有问题的最优解，但对于一些特定问题，贪心算法往往能得到近似最优解。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
算法设计的特征：有穷性，确定性，输入和输出，可行性
运行算法的时间：硬件的速度。
书写程序的语言。
问题的规模，编译生成程序的代码质量算法复杂度: 时间复杂度和空间复杂度
1．迭代法
迭代法又称为辗转法，是用计算机解决问题的一种基本方法，为一种不断用变量的旧值递推新值的过程，与直接法相对应，一次性解决问题。
迭代法分为精确迭代和近似迭代，“二分法”和“牛顿迭代法”属于近似迭代法。
迭代法利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点，让计算机对一组指令（或一定步骤）进行重复执行，在每次执行这组指令（或这些步骤）时，都从变量的原值推出它的一个新值。
利用迭代算法解决问题，需要做好以下三个方面的工作：
1.确定迭代变量（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，通常可以顺推
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。
）
2．穷举搜索法
穷举搜索法是对可能是解的众多候选解按某种顺序进行逐一枚举和检验，并从众找出那些符合要求的候选解作为问题的解。
即本方法使用可以理解为暴力循环方法，穷举所有可能性，一般这种方法的时间效率太低，不易使用。
但是方法简单，易理解。
3．递推法
递推是计算机数值计算中的一个重要算法，思路是通过数学推导，将复杂的运算化解为若干重复的简单运算，以充分发挥计算机长于重复处理的特点。
递推法:
递推法实际上是一种递推关系，就是为了得到问题的解，把它推到比原问题简单的
问题求解，可分为顺推法和倒推法。
i.顺推法，就是先找到递推关系式，然后从初始条件出发，一步步地按
递推关系式递推，直至求出最终结果。
ii.倒推法，就是在不知道初始条件的情况下，经某种递推关系而获知问题的解，再倒过来，推知它的初始条件。
4．递归法（递推加回归）
一个过程或函数在其定义或说明中又间接或间接调用本身的一种方法，它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题类似的规模较小的问题来求解，递
归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算，大大地减少了
程序的代码量。
递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合。
用递归思想
写出的程序往往十分简洁易懂。
一般来说，递归需要有边界条件、递归前进段和递归前往段。
当边界条件不满脚时，递归前进;当边界条件满脚时，递归前往。
能采用递归描述的算法通常有这样的特征：为求解规模为N的问题，设法将它分解成规模较小的问题，然后从这些小问题的解方便地构造出大问题的解，并且
这些规模较小的问题也能采用同样的分解和综合方法，分解成规模更小的问题，并
从这些更小问题的解构造出规模较大问题的解。
特别地，当规模N=1时，能直接
得解。
递归算法的执行过程分递推和回归两个阶段
5．分治法
分治法可以通俗的解释为：把一片领土分解，分解为若干块小部分，然后一块块地占领征服，被分解的可以是不同的政治派别或是其他什么，然后让他们彼此异
化。
分治法的精髓：
分--将问题分解为规模更小的子问题；
治--将这些规模更小的子问题逐个击破；
合--将已解决的子问题合并，最终得出“母”问题的解
几个分治策略的例子：合并排序，快速排序，折半查找，二叉遍历树及其相关特性。
6．动态规划
动态规划过程是：每次决策依赖于当前状态，又随即引起状态的转移。
一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的，所以，这种多阶段最优化决策解决问题的
过程就称为动态规划。
基本思想与分治法类似，也是将待求解的问题分解为若干个子问题（阶段），按顺
序求解子阶段，前一子问题的解，为后一子问题的求解提供了有用的信息。
在求解
任一子问题时，列出各种可能的局部解，通过决策保留那些有可能达到最优的局部
解，丢弃其他局部解。
依次解决各子问题，最后一个子问题就是初始问题的解。
由于动态规划解决的问题多数有重叠子问题这个特点，为减少重复计算，对每一个子问题只解一次，将其不同阶段的不同状态保存在一个二维数组中。
与分治法最大的差别是：适合于用动态规划法求解的问题，经分解后得到的子问题
往往不是互相独立的（即下一个子阶段的求解是建立在上一个子阶段的解的基础上，进行进一步的求解）。
7．回溯法（试探部分+回溯部分）
回溯法（探索与回溯法）是一种选优搜索法，又称为试探法，按选优条件向前搜索，以达到目标。
但当探索到某一步时，发现原先选择并不优或达不到目标，就
退回一步重新选择，这种走不通就退回再走的技术为回溯法，而满足回溯条件的某
个状态的点称为“回溯点”。
在包含问题的所有解的解空间树中，按照深度优先搜
索的策略，从根结点出发深度探索解空间树。
当探索到某一结点时，要先判断该结
点是否包含问题的解，如果包含，就从该结点出发继续探索下去，如果该结点不包
含问题的解，则逐层向其祖先结点回溯。
（其实回溯法就是对隐式图的深度优先搜
索算法）。
若用回溯法求问题的所有解时，要回溯到根，且根结点的所有可行的子
树都要已被搜索遍才结束。
而若使用回溯法求任一个解时，只要搜索到问题的一个
解就可以结束
8．贪婪法
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，关键是贪心策略的选择，
选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，
只与当前状态有关。
1.建立数学模型来描述问题
⒉把求解的问题分成若干个子问题。
⒊对每一子问题求解，得到子问题的局部最优解。
⒋把子问题的解局部最优解合成原来解问题的一个解。
9．分支界限法
分支限界法常以广度优先或以最小耗费（最大效益）优先的方式搜索问题的解空间树。
在分支限界法中，每一个活结点只有一次机会成为扩展结点。
活结点一旦成为扩展结点，就一次性产生其所有儿子结点。
在这些儿子结点中，导致不可行解或导
致非最优解的儿子结点被舍弃，其余儿子结点被加入活结点表中。
此后，从活结点表中取下一结点成为当前扩展结点，并重复上述结点扩展过程。
这
个过程一直持续到找到所需的解或活结点表为空时为止。
10. 概率算法。
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。