《算法设计与分析基础(第3版)》第一,二章部分习题答案
算法分析与设计教程习题解答_秦明

算法分析与设计教程习题解答第1章 算法引论1. 解:算法是一组有穷的规则,它规定了解决某一特定类型问题的一系列计算方法。
频率计数是指计算机执行程序中的某一条语句的执行次数。
多项式时间算法是指可用多项式函数对某算法进行计算时间限界的算法。
指数时间算法是指某算法的计算时间只能使用指数函数限界的算法。
2. 解:算法分析的目的是使算法设计者知道为完成一项任务所设计的算法的优劣,进而促使人们想方设法地设计出一些效率更高效的算法,以便达到少花钱、多办事、办好事的经济效果。
3. 解:事前分析是指求出某个算法的一个时间限界函数(它是一些有关参数的函数);事后测试指收集计算机对于某个算法的执行时间和占用空间的统计资料。
4. 解:评价一个算法应从事前分析和事后测试这两个阶段进行,事前分析主要应从时间复杂度和空间复杂度这两个维度进行分析;事后测试主要应对所评价的算法作时空性能分布图。
5. 解:①n=11; ②n=12; ③n=982; ④n=39。
第2章 递归算法与分治算法1. 解:递归算法是将归纳法的思想应用于算法设计之中,递归算法充分地利用了计算机系统内部机能,自动实现调用过程中对于相关且必要的信息的保存与恢复;分治算法是把一个问题划分为一个或多个子问题,每个子问题与原问题具有完全相同的解决思路,进而可以按照递归的思路进行求解。
2. 解:通过分治算法的一般设计步骤进行说明。
3. 解:int fibonacci(int n) {if(n<=1) return 1;return fibonacci(n-1)+fibonacci(n-2); }4. 解:void hanoi(int n,int a,int b,int c) {if(n>0) {hanoi(n-1,a,c,b); move(a,b);hanoi(n-1,c,b,a); } } 5. 解:①22*2)(--=n n f n② )log *()(n n n f O =6. 解:算法略。
算法设计与分析-习题参考答案

算法设计与分析基础习题1.15..证明等式gcd(m,n)=gcd(n,m mod n)对每一对正整数m,n都成立.Hint:根据除法的定义不难证明:●如果d整除u和v, 那么d一定能整除u±v;●如果d整除u,那么d也能够整除u的任何整数倍ku.对于任意一对正整数m,n,若d能整除m和n,那么d一定能整除n和r=m mod n=m-qn;显然,若d能整除n和r,也一定能整除m=r+qn和n。
数对(m,n)和(n,r)具有相同的公约数的有限非空集,其中也包括了最大公约数。
故gcd(m,n)=gcd(n,r)6.对于第一个数小于第二个数的一对数字,欧几里得算法将会如何处理?该算法在处理这种输入的过程中,上述情况最多会发生几次?Hint:对于任何形如0<=m<n的一对数字,Euclid算法在第一次叠代时交换m和n, 即gcd(m,n)=gcd(n,m)并且这种交换处理只发生一次.7.a.对于所有1≤m,n≤10的输入, Euclid算法最少要做几次除法?(1次)b. 对于所有1≤m,n≤10的输入, Euclid算法最多要做几次除法?(5次)gcd(5,8)习题1.21.(农夫过河)P—农夫W—狼G—山羊C—白菜2.(过桥问题)1,2,5,10---分别代表4个人, f—手电筒4. 对于任意实系数a,b,c, 某个算法能求方程ax^2+bx+c=0的实根,写出上述算法的伪代码(可以假设sqrt(x)是求平方根的函数)算法Quadratic(a,b,c)//求方程ax^2+bx+c=0的实根的算法//输入:实系数a,b,c//输出:实根或者无解信息If a≠0D←b*b-4*a*cIf D>0temp←2*ax1←(-b+sqrt(D))/tempx2←(-b-sqrt(D))/tempreturn x1,x2else if D=0 return –b/(2*a)else return “no real roots”else //a=0if b≠0 return –c/belse //a=b=0if c=0 return “no real numbers”else return “no real roots”5.描述将十进制整数表达为二进制整数的标准算法a.用文字描述b.用伪代码描述解答:a.将十进制整数转换为二进制整数的算法输入: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Ki(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Ki按照i从高到低的顺序输出b.伪代码算法DectoBin(n)//将十进制整数n转换为二进制整数的算法//输入:正整数n//输出:该正整数相应的二进制数,该数存放于数组Bin[1...n]中i=1while n!=0 do {Bin[i]=n%2;n=(int)n/2;i++;}while i!=0 do{print Bin[i];i--;}9.考虑下面这个算法,它求的是数组中大小相差最小的两个元素的差.(算法略) 对这个算法做尽可能多的改进.算法MinDistance(A[0..n-1])//输入:数组A[0..n-1]//输出:the smallest distance d between two of its elements习题1.31.考虑这样一个排序算法,该算法对于待排序的数组中的每一个元素,计算比它小的元素个数,然后利用这个信息,将各个元素放到有序数组的相应位置上去.a.应用该算法对列表‖60,35,81,98,14,47‖排序b.该算法稳定吗?c.该算法在位吗?解:a. 该算法对列表‖60,35,81,98,14,47‖排序的过程如下所示:b.该算法不稳定.比如对列表‖2,2*‖排序c.该算法不在位.额外空间for S and Count[] 4.(古老的七桥问题)习题1.41.请分别描述一下应该如何实现下列对数组的操作,使得操作时间不依赖数组的长度. a.删除数组的第i 个元素(1<=i<=n)b.删除有序数组的第i 个元素(依然有序) hints:a. Replace the i th element with the last element and decrease the array size of 1b. Replace the ith element with a special symbol that cannot be a value of the array ’s element(e.g., 0 for an array of positive numbers ) to mark the i th position is empty. (―lazy deletion ‖)第2章 习题2.17.对下列断言进行证明:(如果是错误的,请举例) a. 如果t(n )∈O(g(n),则g(n)∈Ω(t(n)) b.α>0时,Θ(αg(n))= Θ(g(n)) 解:a. 这个断言是正确的。
算法设计与分析基础习题参考答案

习题1.15..证明等式gcd(m,n)=gcd(n,m mod n)对每一对正整数m,n都成立.Hint:根据除法的定义不难证明:如果d整除u和v, 那么d一定能整除u±v;如果d整除u,那么d也能够整除u的任何整数倍ku.对于任意一对正整数m,n,若d能整除m和n,那么d一定能整除n和r=m mod n=m-qn;显然,若d 能整除n和r,也一定能整除m=r+qn和n。
数对(m,n)和(n,r)具有相同的公约数的有限非空集,其中也包括了最大公约数。
故gcd(m,n)=gcd(n,r)6.对于第一个数小于第二个数的一对数字,欧几里得算法将会如何处理?该算法在处理这种输入的过程中,上述情况最多会发生几次?Hint:对于任何形如0<=m<n的一对数字,Euclid算法在第一次叠代时交换m和n, 即gcd(m,n)=gcd(n,m)并且这种交换处理只发生一次.7.a.对于所有1≤m,n≤10的输入, Euclid算法最少要做几次除法?(1次)b. 对于所有1≤m,n≤10的输入, Euclid算法最多要做几次除法?(5次)gcd(5,8)习题1.21.(农夫过河)P—农夫W—狼G—山羊C—白菜2.(过桥问题)1,2,5,10---分别代表4个人, f—手电筒4. 对于任意实系数a,b,c, 某个算法能求方程ax^2+bx+c=0的实根,写出上述算法的伪代码(可以假设sqrt(x)是求平方根的函数)算法Quadratic(a,b,c)//求方程ax^2+bx+c=0的实根的算法//输入:实系数a,b,c//输出:实根或者无解信息If a≠0D←b*b-4*a*cIf D>0temp←2*ax1←(-b+sqrt(D))/tempx2←(-b-sqrt(D))/tempreturn x1,x2else if D=0 return –b/(2*a)else return “no real roots”else //a=0if b≠0 return –c/belse //a=b=0if c=0 return “no real numbers”else return “no real roots”5. 描述将十进制整数表达为二进制整数的标准算法a.用文字描述b.用伪代码描述解答:a.将十进制整数转换为二进制整数的算法输入: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Ki(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Ki按照i从高到低的顺序输出b.伪代码算法DectoBin(n)//将十进制整数n转换为二进制整数的算法//输入:正整数n//输出:该正整数相应的二进制数,该数存放于数组Bin[1...n]中i=1while n!=0 do {Bin[i]=n%2;n=(int)n/2;i++;}while i!=0 do{print Bin[i];i--;}9.考虑下面这个算法,它求的是数组中大小相差最小的两个元素的差.(算法略) 对这个算法做尽可能多的改进.算法MinDistance(A[0..n-1])//输入:数组A[0..n-1]//输出:the smallest distance d between two of its elements习题1.3考虑这样一个排序算法,该算法对于待排序的数组中的每一个元素,计算比它小的元素个数,然后利用这个信息,将各个元素放到有序数组的相应位置上去.a.应用该算法对列表”60,35,81,98,14,47”排序b.该算法稳定吗?c.该算法在位吗?解:a. 该算法对列表”60,35,81,98,14,47”排序的过程如下所示:b.该算法不稳定.比如对列表”2,2*”排序c.该算法不在位.额外空间for S and Count[]4.(古老的七桥问题)习题1.41.请分别描述一下应该如何实现下列对数组的操作,使得操作时间不依赖数组的长度.a.删除数组的第i个元素(1<=i<=n)b.删除有序数组的第i个元素(依然有序)hints:a. Replace the ith element with the last element and decrease the array size of 1b. Replace the ith element with a special symbol that cannot be a value of the array’s element(e.g., 0 for an array of positive numbers ) to mark the ith position is empty.(“lazy deletion”)习题2.11欧几里得算法的时间复杂度欧几里得算法, 又称辗转相除法, 用于求两个自然数的最大公约数. 算法的思想很简单, 基于下面的数论等式gcd(a, b) = gcd(b, a mod b)其中gcd(a, b)表示a和b的最大公约数, mod是模运算, 即求a除以b的余数. 算法如下:输入: 两个整数a, b输出: a和b的最大公约数function gcd(a, b:integer):integer;if b=0 return a;else return gcd(b, a mod b);end function欧几里得算法是最古老而经典的算法, 理解和掌握这一算法并不难, 但要分析它的时间复杂度却并不容易. 我们先不考虑模运算本身的时间复杂度(算术运算的时间复杂度在Knuth的TAOCP中有详细的讨论), 我们只考虑这样的问题: 欧几里得算法在最坏情况下所需的模运算次数和输入的a 和b 的大小有怎样的关系?我们不妨设a>b>=1(若a<b 我们只需多做一次模运算, 若b=0或a=b 模运算的次数分别为0和1), 构造数列{un}: u0=a, u1=b, uk=uk-2 mod uk-1(k>=2), 显然, 若算法需要n 次模运算, 则有un=gcd(a, b), un+1=0. 我们比较数列{un}和菲波那契数列{Fn}, F0=1<=un, F1=1<=un-1, 又因为由uk mod uk+1=uk+2, 可得uk>=uk+1+uk+2, 由数学归纳法容易得到uk>=Fn-k, 于是得到a=u0>=Fn, b=u0>=Fn-1. 也就是说如果欧几里得算法需要做n 次模运算, 则b 必定不小于Fn-1. 换句话说, 若 b<Fn-1, 则算法所需模运算的次数必定小于n. 根据菲波那契数列的性质, 有Fn-1>(1.618)n/sqrt(5), 即b>(1.618)n/sqrt(5), 所以模运算的次数为O(lgb)---以b 为底数 = O(lg(2)b)---以2为底数,输入规模也可以看作是b 的bit 位数。
(陈慧南 第3版)算法设计与分析——第2章课后习题答案

因此 T (n) (n 2 ) (3) a 28, b 3, f n cn3
nlogb a nlog3 28 n3.033 ,则 f (n) c n 2 (nlogb a - ) ,其中可取 =0.04 。符合主定理
的情况 1 ,因此 T (n) (n3.033 )
21 21 当 n n0 时, f n g n ,所以 f n = g n 2 2
(2) f n n 2 logn , g n n log 2 n
2 当 n 4 时, f n n 2 logn n 2 , g n n log 2 n n 。因此可取 n0 4, c 1 ,当
g n
(1) f n 20n logn , g n n+ log 3 n
f n 20n logn 21n , g n n+ log 3 当 n 3 时, logn n log3 n 2n n 因此
因此可取 n0 3, c
f n g n ,所以 f n = g n
2-12 将下列时间函数按增长率的非递减次序排列
3 2
n
, log n , log 2 n , n log n , n ! , log(log(n)) , 2 n , n1 log n , n 2
答: n1 log n
f ( n ) ( n m )
证明:
f (n) am nm am1nm1 a1n a0 F (n) am n m am1 n m1
a1 n a0
由 F (n) 单调性易知,存在 nt 0 ,使得 F (n) 取 n 1 ,且 nt0 nt , F (nt0 ) 0 ,则 当 n nt0 时, F (n) 0 即: f (n) am n m am1 n m1
算法设计与分析习题解答

算法设计与分析习题解答第一章作业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!)=∑=ni i 1log ≤∑=ni n 1log =nlogn ,所以可得log(n!)= Ο(nlogn)。
由于对所有的偶数n 有,log(n!)= ∑=ni i 1log ≥∑=nn i i 2/log ≥∑=nn i n 2/2/log ≥(n/2)log(n/2)=(nlogn)/2-n/2。
《算法设计与分析基础(第3版)》部分习题答案

作业一学号:______ 姓名:________P1352.a.为一个分治算法编写伪代码,该算法同时求出一个n元素数组的最大元素和最小元素的值。
解:算法:EXTREMUM(A[m..n],EXTREMUM_MAX, EXTREMUM_MIN)//递归调用EXTREMUM函数来找出数组A[m..n]的最大元素和最小元素。
//输入:数值数组A[m..n]//输出:最大值EXTREMUM_MAX和最小值EXTREMUM_MINif(m=n) //只有一个元素EXTREMUM_MAX←A[m];EXTREMUM_MIN←A[n];elseif n−m=1 //有两个元素if A[m]≤A[n]EXTREMUM_MAX←A[n]; EXTREMUM_MIN←A[m]; elseEXTREMUM_MAX←A[m]; EXTREMUM_MIN←A[n]; elseEXTREMUM(A[m..(m+n)/2],EXTREMUM_MAX_01,EXTREMUM_MIN_01);EXTREMUM(A[(m+n)/2..n],EXTREMUM_MAX_02,EXTREMUM_MIN_02);if EXTREMUM_MAX_01< EXTREMUM_MAX_02EXTREMUM_MAX = EXTREMUM_MAX_02;If EXTREMUM_MIN_02< EXTREMUM_MIN_01EXTREMUM_MIN = EXTREMUM_MIN_02;b. 假设n=2k,为该算法的键值比较次数建立递推关系式并求解。
解:C(n)=C(2k)=2C(2k−1)+2=2[2C(2k−2)+2]+2=22[2C(2k−3)+2]+22+2=2k−1C(2)+2k−1+2k−2+...+2=3n2−2c.将该算法与解决同样问题的蛮力法做一个比较蛮力法时间时间复杂度为2n-2,分治算法的为3n/2-2,虽然都属于Θ(n)级别,但是分治算法速度要比蛮力算法快。
算法设计与分析习题与实验题(12.18)

《算法设计与分析》习题第一章引论习题1-1 写一个通用方法用于判定给定数组是否已排好序。
解答:Algorithm compare(a,n)BeginJ=1;While (j<n and a[j]<=a[j+1]) do j=j+1;If j=n then return trueElseWhile (j<n and a[j]>=a[j+1]) do j=j+1;If j=n then return true else return false end ifEnd ifend习题1-2 写一个算法交换两个变量的值不使用第三个变量。
解答:x=x+y; y=x-y; x=x-y;习题1-3 已知m,n为自然数,其上限为k(由键盘输入,1<=k<=109),找出满足条件(n2-mn-m2)2=1 且使n2+m2达到最大的m、n。
解答:m:=k; flag:=0;repeatn:=m;repeatl:=n*n-m*n-m*n;if (l*l=1) then flag:=1 else n:=n-1;until (flag=1) or (n=0)if n=0 then m:=m-1until (flag=1) or (m=0);第二章基础知识习题2-1 求下列函数的渐进表达式:3n 2+10n ; n 2/10+2n ; 21+1/n ; log n 3; 10 log3n 。
解答: 3n 2+10n=O (n 2), n 2/10+2n =O (2n ), 21+1/n=O (1), log n 3=O (log n ),10 log3n =O (n )。
习题2-2 说明O (1)和 O (2)的区别。
习题2-3 照渐进阶从低到高的顺序排列以下表达式:!n ,3/22,2,20,3,log ,4n n n n n 。
解答:照渐进阶从低到高的顺序为:!n 、 3n、 24n 、23n 、20n 、log n 、2习题2-4(1) 假设某算法在输入规模为n 时的计算时间为n n T 23)(⨯=。
《计算机算法设计与分析》习题及答案

《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。
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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。
P14
4.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≠0
p←b2−4ac
If p>0
x1←−b+sqrt(p)
2a
x2←−b−sqrt(p)
2a
return x1,x2
else if p=0
return −b
2a
else
return “no real roots”
else
if b≠0
return −c
b
else
if c≠0
return “no real numbers”
else
return “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 ←1
while n≠0 do
K[i]←n%2
n←(int)n/2
i ++
while i≠0do
print K[i]
i - -
p46
2.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:c
P53
5.考虑下面的算法。
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?
e. 对该算法进行改进,或者设计一个更好的算法,然后指出它的效率类型。
如
果做不到这一点,请试着证明这是不可能做到的。
a.答:该算法求的是一组数中最大值与最小值的差值。
b.答:A[i]<minval和minval←A[i]和A[i]>maxval和maxval←
A[i]
c.答:n−1次
d.答:O(n)
e.由于此为一维数组若要得到其最大或最小值,者至少需比较n−1次,因
此效率类型为O(n),无法改进。
6.考虑下面的算法。
算法:Enigma(A[0..n−1,0..n−1])
//输入:一个实数矩阵A[0..n−1,0..n−1]
for i←0 to n−2 do
for j←i+1 to n−1 do
if A[i,j]≠A[j,i]
return false
return true
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?
e. 对该算法进行改进,或者设计一个更好的算法,然后指出它的效率类型。
如
果做不到这一点,请试着证明这是不可能做到的。
a.答:该算法求的是二维数组是否对称。
b.答:A[i,j]≠A[j,i]
c.答:n2/2次
d.答:O(n2)
e.答:若判断一个矩阵是否为对称矩阵,则至少需比较矩阵一半数量次数,
所以无法改进。
P59-60
1.解下列递推关系。
a. x(n)=x(n−1)+5 ,其中n>1 ,x(1)=0
b. x(n)=3x(n−1) ,其中n>1 ,x(1)=4
c. x(n)=x(n−1)+n ,其中n>0 ,x(0)=0
)+n ,其中n>1 ,x(1)=1(对于n=2k的情况求解)
d. x(n)=x(n
2
e. x(n)=x(n
)+1 ,其中n>1 ,x(1)=1(对于n=3k的情况求解)
3
a.解:x(n)=x(n−1)+5 ,for n>1 ,x(1)=0
x(n)=[x(n−2)+5]+5=x(n−2)+5×2
x(n)=[x(n−3)+5]+5×2=x(n−3)+5×3
x(n)=[x(n−4)+5]+5×3=x(n−4)+5×4
…
x(n)=x(n−i)+5×i
…
x(n)=x(1)+5×(n−1)=5×(n−1)
b.解:x(n)=3x(n−1) ,for n>1 ,x(1)=4
x(n)=3×3x(n−2)=32x(n−2)
x(n)=3×32x(n−3)=33x(n−3)
x(n)=3×33x(n−4)=34x(n−4)
…
x(n)=3i x(n−i)
…
x(n)=3n−1x(1)=4×3n−1
c.解:x(n)=x(n−1)+n ,for n>0 ,x(0)=0
x(n)=[x(n−2)+n−1]+n=x(n−2)+n−1+n
x (n )=[x (n −3)+n −2]+n −1+n =x (n −3)+3n −3 x (n )=[x (n −4)+n −3]+3n −3=x (n −4)+4n −6 …
x (n )=x (n −i )+i ×n −i ×i−12
…
x (n )=x (0)+n 2
−n ×
n−12
=
n 22
+n
2
d. 解:x(n)=x(n/2)+n ,for n >1 ,x(1)=1 (对于n =2k 的情况求解) x (n )=[x (n
4)+n
2]+n =x (n
4)+n
2+n x (n )=[x (n
8)+n
4]+n
2+n =x (n
8)+n
4+n
2+n
x (n )=[x (n
16)+n
8]+n
4+n
2+n =x (n
16)+n
8+n
4+n
2+n …
x(n)=x(n
2i )+2n(1−1
2i ) …
x (n )=x (1)+2n −2=2n −1
e. 解:x(n)=x(n/3)+1 ,for n >1 ,x(1)=1 (对于n =3k 的情况求解) x (n )=[x (n
9)+1]+1=x (n
9)+2 x (n )=[x (n
27)+1]+2=x (n
27)+3 x (n )=[x (n
81)+1]+3=x (n
81)+4 …
x(n)=x(n 3i )+i …
x (n )=x (1)+log 3n =log 3n +1
3.考虑下列递归算法,该算法用来计算前n 个立方的和:S(n)=13+23+⋯+n 3 算法:S(n)
//输入:正整数n
//输出:前n个立方的和
if n=1return 1
else return S(n−1)+n∗n∗n
a. 建立该算法的基本操作执行次数的递推关系并求解。
b. 如果将这个算法和直截了当的非递归算法比较,你做何评价?
a.答:执行n次,S(n)=S(n−1)+n∗n∗n=S(n−2)+(n−1)3+
n3=⋯=S(1)+23+33+⋯+(n−1)3+n3
b.太麻烦
4.考虑下面的递归算法。
算法:Q(n)
//输入:正整数n
if n=1return 1
else return Q(n−1)+2n−1
a. 建立该函数的递推关系并求解,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。
a.Q(n)=Q(n−1)+2n−1=Q(n−2)+2(n−1)−1+2n−1=Q(n−
3)+2(n−2)−1+2(n−1)−1+2n−1=⋯=n2计算的是n2
b.答:n−1次,当n=1时返回1,当n>1时返回n2,Q(n)=Q(n−1)+2n 。
c.答:3n−3次。