算法部分作业答案要点
算法练习题及答案

算法练习题及答案算法练习题及答案随着计算机科学的发展,算法成为了计算机科学的核心内容之一。
算法是一种解决问题的方法和步骤,它可以将复杂的问题简化为一系列简单的操作。
为了提高算法设计和分析的能力,许多学生和程序员经常进行算法练习。
在这篇文章中,我将给出一些常见的算法练习题及其答案,希望能对读者有所帮助。
1. 反转字符串题目:给定一个字符串,将其反转并返回。
解答:可以使用两个指针,一个指向字符串的开头,一个指向字符串的末尾。
然后交换两个指针指向的字符,然后分别向中间靠拢,直到两个指针相遇。
2. 判断回文数题目:给定一个整数,判断它是否是回文数。
回文数是指正序和倒序读都一样的整数。
解答:可以将整数转换为字符串,然后使用反转字符串的方法判断是否相等。
另一种方法是将整数反转后与原来的整数进行比较。
3. 寻找两个有序数组的中位数题目:给定两个有序数组,找出这两个数组合并后的中位数。
要求时间复杂度为O(log(m+n))。
解答:可以使用二分查找的思想。
首先将两个数组合并成一个有序数组,然后找到中位数的位置。
如果数组长度为奇数,中位数就是中间的元素;如果数组长度为偶数,中位数就是中间两个元素的平均值。
4. 搜索旋转排序数组题目:给定一个按照升序排列的整数数组,经过旋转后的数组,搜索一个给定的目标值。
如果目标值存在于数组中,则返回它的索引,否则返回-1。
解答:可以使用二分查找的思想。
首先找到数组的中间元素,然后判断中间元素与目标值的关系。
如果中间元素等于目标值,直接返回索引;如果中间元素小于目标值,说明目标值在右半部分,继续在右半部分进行二分查找;如果中间元素大于目标值,说明目标值在左半部分,继续在左半部分进行二分查找。
5. 最长公共前缀题目:给定一个字符串数组,找到这些字符串的最长公共前缀。
解答:可以将第一个字符串作为初始的最长公共前缀,然后逐个比较后面的字符串与最长公共前缀的相同部分。
如果相同部分为空,则返回空;如果相同部分不为空,则更新最长公共前缀。
算法分析与设计作业及参考答案样本

《算法分析与设计》作业( 一)本课程作业由两部分组成。
第一部分为”客观题部分”, 由15个选择题组成, 每题1分, 共15分。
第二部分为”主观题部分”,由简答题和论述题组成, 共15分。
作业总分30分, 将作为平时成绩记入课程总成绩。
客观题部分:一、选择题( 每题1分, 共15题)1、递归算法: ( C )A、直接调用自身B、间接调用自身C、直接或间接调用自身 D、不调用自身2、分治法的基本思想是将一个规模为n的问题分解为k个规模较小的字问题, 这些子问题: ( D )A、相互独立B、与原问题相同C、相互依赖D、相互独立且与原问题相同3、备忘录方法的递归方式是:( C )A、自顶向下B、自底向上C、和动态规划算法相同D、非递归的4、回溯法的求解目标是找出解空间中满足约束条件的:( A )A、所有解B、一些解C、极大解D、极小解5、贪心算法和动态规划算法共有特点是: ( A )A、最优子结构B、重叠子问题C、贪心选择D、形函数6、哈夫曼编码是: ( B)A、定长编码B、变长编码C、随机编码D、定长或变长编码7、多机调度的贪心策略是: ( A)A、最长处理时间作业优先B、最短处理时间作业优先C、随机调度D、最优调度8、程序能够不满足如下性质: ( D )A、零个或多个外部输入B、至少一个输出C、指令的确定性D、指令的有限性9、用分治法设计出的程序一般是: ( A )A、递归算法B、动态规划算法C、贪心算法D、回溯法10、采用动态规划算法分解得到的子问题:( C )A、相互独立B、与原问题相同C、相互依赖D、相互独立且与原问题相同11、回溯法搜索解空间的方法是: ( A )A、深度优先B、广度优先C、最小耗费优先D、随机搜索12、拉斯维加斯算法的一个显著特征是它所做的随机选性决策有可能导致算法: ( C )A、所需时间变化B、一定找到解C、找不到所需的解D、性能变差13、贪心算法能得到: ( C )A、全局最优解B、 0-1背包问题的解C、背包问题的解 D、无解14、能求解单源最短路径问题的算法是: ( A )A、分支限界法B、动态规划C、线形规划D、蒙特卡罗算法15、快速排序算法和线性时间选择算法的随机化版本是:( A )A、舍伍德算法B、蒙特卡罗算法C、拉斯维加斯算法D、数值随机化算法主观题部分:二、写出下列程序的答案( 每题2.5分, 共2题)1、请写出批处理作业调度的回溯算法。
《算法设计与分析基础(第3版)》第一,二章部分习题答案

作业一学号:_____ 姓名:_____说明:1、正文用宋体小四号,1.5倍行距。
2、报告中的图片、表格中的文字均用宋体五号,单倍行距。
3、图片、表格均需要有图片编号和标题,均用宋体五号加粗。
4、参考文献用宋体、五号、单倍行距,请参照参考文献格式国家标准(GB/T 7714-2005)。
5、公式请使用公式编辑器。
P144.用伪代码写一个算法来求方程ax2+bx+c=0的实根,a,b,c 是任意实系数。
(可以假设sqrt(x)是求平方根的函数。
)算法:Equate(a,b,c)//实现二元一次方程求解实数根//输入:任意系数a,b,c//输出:方程的实数根x1,x2或无解If a≠0p←b2−4acIf p>0x1←−b+sqrt(p)2ax2←−b−sqrt(p)2areturn x1,x2else if p=0return −b2aelsereturn “no real roots”elseif b≠0return −cbelseif c≠0return “no real numbers”elsereturn “no real roots”5.写出将十进制正整数转换为二进制整数的标准算法。
a.用文字描述。
b.用伪代码描述。
a.解:输入:一个正整数n输出:正整数n相应的二进制数第一步:用n 除以2,余数赋给K[i](i=0,1,2...),商赋给n第二步:如果n=0 ,则到第三步,否则重复第一步第三步:将K[i]按照i从高到低的顺序输出b.解:算法:DecToBin(n)//实现正整数十进制转二进制//输入:一个正整数n//输出:正整数n对应的二进制数组K[0..i]i ←1while n≠0 doK[i]←n%2n←(int)n/2i ++while i≠0doprint K[i]i - -p462.请用O,Ω 和θ的非正式定义来判断下列断言是真还是假。
a. n(n+1)/2∈O(n3)b. n(n+1)/2∈O(n2)c. n(n+1)/2∈θ(n3)d. n(n+1)/2∈Ω(n)解:断言为真:a,b,d断言为假:cP535.考虑下面的算法。
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。
算法设计与分析复习题目及答案 (3)

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。
算法测试题及答案

算法测试题及答案一、选择题1. 以下哪个选项不是排序算法?A. 冒泡排序B. 选择排序C. 快速排序D. 深度优先搜索答案:D2. 在二叉树中,深度为5的节点最多有多少个?A. 16B. 32C. 64D. 31答案:D二、填空题1. 递归算法的基本思想是 _ ,即把问题分解成相同但规模更小的问题。
答案:分而治之2. 动态规划与分治法的不同之处在于动态规划会 _ ,而分治法则不会。
答案:存储子问题的解三、简答题1. 请简述什么是贪心算法,并给出一个例子。
答案:贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优的选择,从而希望导致结果是全局最好或最优的算法策略。
例如,活动选择问题,给定一系列活动,每个活动都有一个开始时间和结束时间,贪心算法会按照结束时间的早晚来选择活动,从而最大化参与活动的数量。
2. 描述快速排序算法的基本思想。
答案:快速排序算法是一种分治策略,基本思想是选择一个元素作为“基准”(pivot),然后将数组分为两个子数组,一个包含所有小于基准的元素,另一个包含所有大于基准的元素。
这个过程称为分区(partitioning)。
之后,递归地将分区过程应用到两个子数组上,直到每个子数组只有一个元素或为空。
四、计算题1. 给定一个数组 [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5],请使用快速排序算法对其进行排序,并给出排序后的数组。
答案:使用快速排序算法对给定数组进行排序后,得到的数组为 [1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 9]。
2. 假设有一个二叉搜索树,其根节点的值为10,现在要删除值为5的节点,请描述删除过程。
答案:删除二叉搜索树中的节点分为三种情况:- 情况1:要删除的节点没有子节点,直接删除该节点。
- 情况2:要删除的节点只有一个子节点,用其子节点替换该节点。
- 情况3:要删除的节点有两个子节点,找到该节点的直接前驱或直接后继,用其值替换要删除的节点,然后删除直接前驱或直接后继。
算法分析与设计作业及参考答案

算法分析与设计作业及参考答案作业题目1、请分析冒泡排序算法的时间复杂度和空间复杂度,并举例说明其在实际中的应用场景。
2、设计一个算法,用于在一个未排序的整数数组中找到第二大的元素,并分析其时间复杂度。
3、比较贪心算法和动态规划算法的异同,并分别举例说明它们在解决问题中的应用。
参考答案1、冒泡排序算法时间复杂度:冒泡排序的基本思想是通过相邻元素的比较和交换,将最大的元素逐步“浮”到数组的末尾。
在最坏情况下,数组完全逆序,需要进行 n 1 轮比较和交换,每一轮比较 n i 次(i 表示当前轮数),所以总的比较次数为 n(n 1) / 2,时间复杂度为 O(n^2)。
在最好情况下,数组已经有序,只需要进行一轮比较,时间复杂度为 O(n)。
平均情况下,时间复杂度也为 O(n^2)。
空间复杂度:冒泡排序只在原数组上进行操作,不需要额外的存储空间,空间复杂度为 O(1)。
应用场景:冒泡排序算法简单易懂,对于规模较小的数组,或者对算法的简单性要求较高而对性能要求不是特别苛刻的场景,如对少量数据进行简单排序时,可以使用冒泡排序。
例如,在一个小型的学生成绩管理系统中,需要对一个班级的少量学生成绩进行排序展示,冒泡排序就可以满足需求。
2、找到第二大元素的算法以下是一种使用遍历的方法来找到未排序整数数组中第二大元素的算法:```pythondef find_second_largest(arr):largest = arr0second_largest = float('inf')for num in arr:if num > largest:second_largest = largestlargest = numelif num > second_largest and num!= largest:second_largest = numreturn second_largest```时间复杂度分析:这个算法需要遍历数组一次,所以时间复杂度为O(n)。
算法导论参考答案

算法导论参考答案算法导论参考答案算法导论是计算机科学领域中一本经典的教材,被广泛应用于计算机科学和工程的教学和研究中。
它涵盖了算法设计和分析的基本概念,以及各种常见算法的实现和应用。
本文将为读者提供一些算法导论中常见问题的参考答案,以帮助读者更好地理解和掌握这门课程。
1. 什么是算法?算法是一系列解决问题的步骤和规则。
它描述了如何将输入转换为输出,并在有限的时间内完成。
算法应具备正确性、可读性、健壮性和高效性等特点。
2. 如何分析算法的效率?算法的效率可以通过时间复杂度和空间复杂度来衡量。
时间复杂度表示算法执行所需的时间量级,常用的时间复杂度有O(1)、O(n)、O(logn)、O(nlogn)和O(n^2)等。
空间复杂度表示算法执行所需的额外空间量级,通常以字节为单位。
3. 什么是渐进符号?渐进符号用于表示算法的时间复杂度或空间复杂度的增长趋势。
常见的渐进符号有大O符号、Ω符号和Θ符号。
大O符号表示算法的上界,Ω符号表示算法的下界,Θ符号表示算法的平均情况。
4. 什么是分治法?分治法是一种算法设计策略,将问题分解为若干个子问题,并对子问题进行独立求解,最后将子问题的解合并得到原问题的解。
典型的分治算法有归并排序和快速排序。
5. 什么是动态规划?动态规划是一种通过将问题分解为相互重叠的子问题来求解的方法。
它通常用于求解具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。
典型的动态规划算法有背包问题和最短路径问题。
6. 什么是贪心算法?贪心算法是一种通过每一步选择局部最优解来求解整体最优解的方法。
贪心算法通常不能保证得到全局最优解,但在某些问题上能够得到近似最优解。
典型的贪心算法有霍夫曼编码和最小生成树算法。
7. 什么是图算法?图算法是一类用于解决图结构相关问题的算法。
图由节点和边组成,节点表示对象,边表示对象之间的关系。
图算法包括图的遍历、最短路径、最小生成树和网络流等问题的求解。
8. 什么是NP完全问题?NP完全问题是一类在多项式时间内无法求解的问题。
- 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)。
else
return Search3(a, left, l-1,x);
}
return -1;
}
void main()
{
int n,*a;
int x,i;
cout<<"Please input n:";
cin>>n;
a=new int[n];//动态数组
1.1算法:是对特定问题求解步骤的一种描述,是指令的有限序列。
程序:当一个算法用某种程序设计语言来描述时,得到的就是程序,也就是说,程序是用某种程序设计语言对算法的具体实现.
算法有输入、输出、确定性、能行性和有限性等特征,当不具备有穷性时,只能叫做计算过程,而不能称之为算法,算法可以终止,而程序没有此限制。
{
int i=0;
count++;
int j=0;
count++;
For(;i<n;i++)
For(;j<m;j++)
{
count++;
b[j][i]=a[i][j];
count++;
}
}
2-10试用定义证明下列等式的正确性
(1) 5n2-8n+2=O(n2)
证明:因为当n0=1,C=6时,当n>n0时,有5n2-8n+2<=6n2
{
For(int i=0;i<n;i++)
For(int j=0;j<m;j++)
b[j][i]=a[i][j];
}
(2)使用全局变量count,改写矩阵转置程序,并运行修改后的程序以确定此程序所需的程序步
Void reverse(int **a,int **b,int n,int m,int &count)
=(T(n-2)+1)+1=((T(n-3)+1)+1)+1=....=T(0)+1+1......+1(n个1)=n
2-19 利用递归树计算递推方程
假设n=2k,那么,总共有logn+1(即k+1)层,非递归部分之和为
n2+n2/21+n2/22+…+n2/2k=(1+1/2+1/22+1/23+…+1/2logn)n2
2-16使用递推关系式计算求n!的递归函数的时间(即分析1-9题中的函数的时间复杂度),要求使用替换和迭代两种方法分别计算之.
解:分析1-9题中的函数的时间复杂度:用基本运算乘法的运算次数作为衡量时间复杂度的量
当n=0时,程序执行if(n==0) return 1;,并没有做乘法,故T(0)=0;当n>=1时程序执行n*Factorial(n-1);此时T(n)=T(n-1)+1故:
}
1-10使用归纳法,证明上题所设计的计算n!的递归函数的正确性
证明(归纳法证明):
(1)首先,如果n=0,那么程序执行
if(n==0)
return 1;
返回1,算法显然正确;
(2)假定函数Factorial对n<k(>1)能正确运行,那么,当n=k时,算法必定执行:
else returnk*Factorial(k-1);
int x,i;
int location=-1;
for(i=0;i<15;i++)
{
a[i]=i+1;
}
cin>>x;
i=0;
int j=14,l,u;
while(i<=j)
{
l=i+(j-i)/3;
u=i+(j-i)*2/3;
if(x==a[u])
{
location=u;
break;
}
else if(x==a[l])
1.2程序证明和程序测试的目的各是什么?
程序证明是确认一个算法能正确无误的工作.
程序测试的目的是发现错误
1-9解:n!的递归定义:
求解n!的递归函数
long Factorial (long n)
{
if(n<0)
{
cout<<”error!”;
exit(0);
}
if(n==0)
return 1;
else return n *Factorial (n-1);
正确的算法不一定的是健壮的,健壮的算法也不一定是完全正确的.正确性和健壮性是相互补充的.一个可靠的算法,要求能在正常情况下正确的工作,而在异常情况下,亦能做出适当处理.
2-9(1)设计一个C/C++程序,实现一个n*m的矩阵转置,原矩阵与其转置矩阵保存在二维数组中.
Void reverse(int **a,int **b,int n,int m)
替换法: T(0)=0,T(1)=1,T(2)=2-----
总结得到:T(n)=n;
归纳法证明:
(1),当n=0时,T(0)=0,结论成立;
(2)假设当k<n时,有 T(k)=k,那么,当k=n时,有T(n)=T(n-1)+1=(n-1)+1=n
所以,对所有n>=0有T(n)=n;成立.
迭代法:
T(n)=T(n-1)+1
因为Factorial(k-1)正确,所以,当n=k时,程序运行正确
综合以上两点,可得程序正确.
证毕.
2-1,简述衡量一个算法的主要性能标准,说明算法的正确性与健壮性的关系
答:衡量一个算法的主要性能指标有:
正确性,简单性,高效低存储,最优性
算法的正确性与健壮性的关系:
所谓算法的正确性:是指在合法的输入下,算法应实现预先规定的功能和计算精度要求;所谓算法的健壮性,是指当输入不合法时,算法应该能按某种预定的方式做出适当的处理;
=2n2+2n=O(n2)
5-8三分搜索算法的做法是:它先将待查元素X与n/3处的元素比较,然后将X与2n/3处的元素比较,比较的结果或者找到X,或者将范围缩小到原来的n/3
int Search3(int a[],int left,int right,int x)/*递归算法*/
{
int l,u;
if(left<=right)
{
l=left+(right-left)/3;
u=left+(right-left)*2/3;
if(x==a[u])
return u;
else if(x==a[l])
return l;
else if(x>a[u])
return Search3(a, u+1, right,x);
else if(x>a[l])
int location=-1;
for(i=0;i<n;i++)
{
a[i]=i+1;
}
cout<<"Please input the search x:";
cin>>x;
cout<<endl<<Search3(a, 0, n-1,x)<<endl;
}
void main()/*非递归算法*/
{
int a[15];