深度优先遍历算法伪代码
2.1 算法的概念及描述 同步练习 2024-2025学年高中信息技术浙教版(2019)必修一
2.1 算法的概念及描述一、选择题1．算法的特征包括下列哪几项。
（）A．有穷性B．复杂性C．可行性D．确定性2．在深度优先搜索中，我们首先访问一个节点，然后尽可能深地搜索其子节点，直到无法继续为止。
然后回溯到上一个节点，继续搜索其它子节点。
这种搜索策略的一个主要特点是它会深入探索任何一个分支。
请问，这种搜索策略通常用于解决哪类问题（）A．寻找最短路径问题B．解决迷宫问题C．拓扑排序问题D．寻找最大公约数问题3．下列关于算法描述，正确的是（）A．一个算法的执行步骤可以是无限的B．一个完整算法必须要有输入C．一个完整算法必须要有输出D．算法只能用流程图表示4．符号运算中的“蕴含”关系通常用哪个符号表示（）A．∧B．∧C．→D．↔5．计算圆面积的算法可描述为∧输入圆半径r ，∧计算圆面积s=，∧输出结果s ，∧结束，这个算法属于（）A．枚举算法B．排序算法C．递归算法D．解析算法6．计算机解决问题的步骤和方法是（）A．编程B．分析C．算法D．抽象建模7．有关算法理解错误的是（）A．算法必须要有数据的输出B．算法是计算机解决某一问题的方法，且需要使用某种方法进行精确地描述C．解决某一个实际问题的算法可以有无限个步骤D．算法的步骤不能出现歧义8．“洗衣机的洗衣流程”情境问题，洗衣机模拟人洗衣的过程，自动执行洗衣程序，节省了大量的人力，这主要归功于由算法控制的机器设备。
算法指在有限步骤内解决问题所使用的方法，从下图2的“洗涤算法”中，可以看出算法具有的特征是（）图1图2A．无穷性B．单一性C．确定性D．繁琐性9．第一年有一头小母牛，每头小母牛从出生第四年起，每年生一头小母牛，按此规律，第10年时有（）头母牛。
A．13B．15C．19D．2810．i=3:s=1/(i-3) 无法执行，原因是它违反了算法特征中的（）A．有穷性B．唯一性C．可行性D．确定性11．某算法部分流程图如图所示，在流程图空白处填入一组代码，使输出结果sum与表达式“2-4+6-8+…-100”值相同的是（）A．∧i=i+1 ∧k=-k*2B．∧k=-k ∧i=i+2C．∧i=i+2 ∧k=-k D．∧k=-k*2 ∧i=i+212．下列问题无法用算法具体描述的是（）A．求所有自然数中5的倍数之和B．计算一元二次方程的根C．百鸡百钱问题D．随机产生10个50以内的自然数并按降序排列13．下列关于流程图描述算法说法正确的是（）A．流程图直观易懂，但容易产生二义性B．流程图描述算法不直观、不清晰C．流程图必须包含一个判断框D．流程图中无须填写程序代码14．某算法流程图如下图所示，若输入k的值为5，以下说法正确的是（）A．程序运行结束后，s的值是2B．循环体共执行了5次C．程序结束后，t的值为-1D．表达式i＜k执行了5次15．下列关于“洗涤算法”的描述，错误的是（）A．洗涤算法中的每一步洗衣机都能理解并正确执行，体现了算法的确定性B．洗衣任务完成，蜂鸣器发出鸣叫声，蜂鸣器鸣叫是一种输出C．洗衣机能在有限的时间里完成洗衣任务，体现了算法的有穷性D．在“快洗”模式中，进水时间、洗涤次数等都属于输入二、填空题16．为了确保算法的正确性，我们通常需要对算法进行，以验证其是否满足预期的功能要求。
迷宫问题算法
迷宫问题算法一、引言迷宫问题是一个经典的算法问题，对于寻找路径的算法有着广泛的应用。
迷宫是一个由通路和墙壁组成的结构，从起点出发，要找到通往终点的路径。
迷宫问题算法主要解决的是如何找到一条从起点到终点的最短路径。
二、DFS（深度优先搜索）算法深度优先搜索算法是迷宫问题求解中最常用的算法之一。
其基本思想是从起点开始，沿着一个方向不断向前走，当走到无法继续前进的位置时，回退到上一个位置，选择另一个方向继续前进，直到找到终点或者无路可走为止。
1. 算法步骤1.初始化一个空栈，并将起点入栈。
2.当栈不为空时，取出栈顶元素作为当前位置。
3.如果当前位置是终点，则返回找到的路径。
4.如果当前位置是墙壁或者已经访问过的位置，则回退到上一个位置。
5.如果当前位置是通路且未访问过，则将其加入路径中，并将其邻居位置入栈。
6.重复步骤2-5，直到找到终点或者栈为空。
2. 算法实现伪代码以下为DFS算法的实现伪代码：procedure DFS(maze, start, end):stack := empty stackpath := empty listvisited := empty setstack.push(start)while stack is not empty docurrent := stack.pop()if current == end thenreturn pathif current is wall or visited.contains(current) thencontinuepath.append(current)visited.add(current)for each neighbor in getNeighbors(current) dostack.push(neighbor)return "No path found"三、BFS（广度优先搜索）算法广度优先搜索算法也是解决迷宫问题的常用算法之一。
计算机基础自学算法伪代码
栈是一种后进先出的数据结构，递归算法可以利 用栈的特点实现，如斐波那契数列等。
数据结构与算法的选择原则
问题需求
01
根据问题的需求选择合适的数据结构和算法，以满足时间复杂
度和空间复杂度的要求。
数据特点
02
根据数据的特性选择合适的数据结构，如处理大量数据时选择
合适的数据存储方式。
实际应用场景
不同的数据结构适用于不同类型 的问题，选择合适的数据结构能 够更好地解决问题。
常见数据结构与算法的结合使用
1 2 3
数组与排序算法
数组是一种常见的数据结构，排序算法如冒泡排 序、插入排序等可以在数组上实现。
链表与图算法
链表适用于需要频繁插入和删除节点的场景，图 算法如广度优先搜索、深度优先搜索等可以在链 表上实现。
计算机基础自学算法 伪代码
目录
• 算法概述 • 基础算法 • 数据结构与算法关系 • 算法优化与复杂度分析 • 实践案例
01
算法概述
算法的定义与特性
定义
算法是一组明确的、有序的、有 限的步骤，用于解决某一问题或 完成某项任务。
特性
有穷性、确定性、可行性、输入 和输出。
算法的表示方法
自然语言
用文字描述算法步骤。
数成正比。
02
线性时间复杂度
算法的时间复杂度为O(n)，表示算 法执行时间与输入规模n成正比。
04
多项式时间复杂度
算法的时间复杂度为O(n^k)，其中 k为常数，表示算法执行时间与输
入规模n的k次方成正比。
空间复杂度分析
线性空间复杂度
算法的空间复杂度为O(n)，表示算法所需 额外空间与输入规模n成正比。
算法设计与分析部分算法伪代码
第三章 蛮力法1.选择排序SelectionSort(A[0..n-1])for i=0 to n-2 domin=ifor j=i+1 to n-1 doif A[j]<A[min]min=jswap A[i] and A[min]2.冒泡排序BubbleSort(A[0..n-1])// 输入：数组A，数组中的元素属于某偏序集// 输出：按升序排列的数组Afor i=0 to n-2 dofor j=0 to n-2-i doif A[j+1]<A[j] swap A[j] and A[j+1]3.改进的冒泡算法ALGORITHM BubbleSortImproved( A[0,…,n –1] )// 冒泡排序算法的改进// 输入：数组A，数组中的元素属于某偏序集// 输出：按升序排列的数组Afor i ← 0 to n – 2 doflag ← Truefor j ← 0 to n – 2 – i doif A[j+1] < A[j]swap(A[j], A[j+1])flag ← False// 如果在某一轮的比较中没有交换，则flag为True，算法结束returnif flag = True4. 顺序查找算法算法 SwquentialSearch2(A[0...n],k)//顺序查找算法的实现，它用了查找键来作限位器//输入：一个n个元素的数组A和一个查找键K//输出：第一个值等于K的元素的位置，如果找不到这样的元素就返回 -1A[n]<--ki<--0while A[i]!=K doi<--i+1if i<n return iElse return -15. 蛮力字符串匹配算法 BruteForceStringMatch(T[0...n-1],P[0...m-1])//该算法实现了蛮力字符串匹配代表一段文本//输入：一个n个字符的数组T[0...n-1]// 一个m个字符的数组P[0..m-1]代表一个模式//输出：如果查找成功的话，返回文本的第一个匹配字串中第一个字符的位置， // 否则返回-1For i<--0 to n-m doj<--0While j<m and P[j]=T[i+j]doj<--i+1If j=m return ireturn -1合并排序最差Θ(nlog2n)快速排序最优Θ(nlog2n)最差Θ(n2)平均Θ(1.38nlog2n)选择排序 Θ(n2)冒泡排序 Θ(n2)插入排序最差Θ(n2)最优 Θ(n)平均 Θ(n2)第四章 分治法合并排序算法 MergeSort(A[0..n-1] )排序 // 递归调用mergesort来对数组 A[0...n-1]// 输入：一个可排序数组A[0..n-1]// 输出：非降序排列的数组A[0..n-1]if n > 1n/2 -1]copy A[0.. n/2 -1] to B[0..n/2 -1]copy A[ n/2 ..n-1] to C[0..MergeSort( B )MergeSort( C )Merge( B,C,A )两个数组合并的算法算法 Merge(B[0..p-1],C[0..q-1],A[0..p+q-1])//将两个有序数组合并成一个有序的数组和C[0...q-1]//输入：两个有序数组B[0...p-1]//输出：A[0..p+q-1]中已经有序存放了B和C中的元素 i=0,j=0,k=0;while i<p and j<q do≤C[j]if B[i]A[k]=B[i], i=i+1elseA[k]=C[j], j=j+1k=k+1if i=pcopy C[j..q-1] to A[k..p+q-1]elsecopy B[i..p-1] to A[0..p+q-1]快速排序算法QuickSort(A[l..r])// 使用快速排序法对序列或者子序列排序或者序列本身A[0..n-1]// 输入：子序列A[l..r]// 输出：非递减序列Aif l < rs ← Partition( A[l..r] )QuickSort( A[l..s-1] )QuickSort( A[s+1..r] )//s是中轴元素/基准点，是数组分区位置的标志实现分区的算法Partition( A[l..r] )// 输入：子数组A[l..r]// 输出：分裂点/基准点pivot的位置p ← A[l]i ← l; j ← r+1repeat≥ prepeat i ←i + 1until A[i]≤ prepeat j ← j – 1 until A[j]swap( A[i], A[j] )≥ juntil iswap( A[i], A[j] )swap( A[l], A[j] )return j折半查找BinarySearch( A[0..n-1], k )// 输入：已排序大小为n的序列A，待搜索对象k// 输出：如果搜索成功，则返回k的位置，否则返回-1 l=0,r=n-1;While l≤rmid= (l+r)/2if k = A[mid] return midelse if k < A[mid] r=m-1else l=m+1return -1Strassen矩阵Strassen方法M1=A11(B12-B22)M2=(A11+A12)B22M3=(A21+A22)B11M4=A22(B21-B11)M5=(A11+A22)(B11+B22)M6=(A12-A22)(B21+B22)M7=(A11-A21)(B11+B12)第五章 减治法插入排序ALGORITHM InsertionSort( A[0..n-1] )// 对给定序列进行直接插入排序// 输入：大小为n的无序序列A// 输出：按非递减排列的序列Afor i ← 1 to n-1 dotemp ← A[i]j ← i-1while j ≥ 0 and A[j] > temp doA[j+1] ← A[j]j ← j –1A[j+1] ←temp深度优先查找算法 BFS（G）//实现给定图的深度优先查找遍历//输入：图G=<V,E>//输出：图G的顶点，按照被DFS遍历第一次访问到的先后次序，用连续的整数标记，将V中的每个顶点标记为0，表示还“未访问”count =0//记录这是第几个访问的节点标记为 unvisitedmark each vertex with 0//∈ V dofor each vertex vif v is marked with 0dfs(v)dfs(v)//递归访问所有和v相连接的未访问顶点，然后按照全局变量count的值//根据遇到它们的先后顺序，给它们附上相应的数字count = count + 1mark v with countv dofor each vertexw adjacent toif w is marked with 0dfs(w)广度优先BFS(G)/实现给定图的深度优先查找遍历//输入：图G=<V,E>//输出：图G的顶点，按照被BFS遍历第一次访问到的先后次序，用连续的整数标记，将V中的每个顶点标记为0，表示还“未访问”count =0mark each vertex with 0for each vertex v∈ V dobfs(v)bfs(v)//递归访问所有和v相连接的未访问顶点，然后按照全局变量count的值//根据遇到它们的先后顺序，给它们附上相应的数字count = count + 1mark v with countinitialize queue with vwhile queue is not empty doa = front of queuefor each vertex w adjacent to a doif w is marked with 0count = count + 1mark w with countadd w to the end of the queueremove a from the front of the queue拓扑排序第六章 变治法Gauss消去法GaussElimination(A[1..n], b[1..n])// 输入：系数矩阵A及常数项 b// 输出：方程组的增广矩阵等价的上三角矩阵for i=1 to n doA[i][n+1] =b[i]for j= i+1 to n dofor k = i to n+1 do– A[i][k]*A[j][i]/A[i][i]A[j][k] = A[j][k]堆排序堆排序主要包括两个步骤：对于给定的数组构造相应的堆。
《算法概论》-伪代码
目录算法概论 (1)序言 (1)第一章 (2)乘法 (2)除法 (2)两数的最大公因数 (2)扩展 (2)RSA (3)第二章：分治算法 (3)整数相乘的分治算法 (3)递推式 (3)2.3合并排序 (3)第三章图的分解 (4)3.2.1寻找从给定顶点出发的所有可达顶点 (4)3.2.2 深度优先搜索 (4)第四章 (4)4.2、广度优先搜索 (4)4.4.1、dijkstra最短路径算法 (5)4.6.1、含有负边 (5)Bellman-Ford算法 (6)4.7、有向无环图的最短路径 (6)第五章贪心算法 (6)5.1 最小生成树 (6)算法概论序言Fibonacci数列：死板的算法：function Fib1(n)If n=0:return 0If n=1:return 1Return fib1(n-1)+fib1(n-2)(递归，很多计算是重复的，不必要)合理的算法：functionFib2(n)If n=0:return 0Create an array f[0…n]f[0]=0,f[1]=1fori=2…n:f[i]=f[i-1] + f[i-2]return f[n](随时存储中间计算结果，之后直接调用)大O符号：若存在常数c>0，使得f(n)<=c*g(n)成立，则f=O(g)。
f增长的速度慢于g。
第一章乘法：functionMultiply(x,y)If y=0:return 0z=multiply(x,y/2)//向下取整If y is even: //even---偶数return 2zelse:return x+2z除法：functionDivide(x,y)If x=0: return (q,r)=(0,0)(q,r)=divide( x/2 ,y) //向下取整q=2*q,r=2*rif x is odd:r=r+1if r>=y :r=r-y,q=q+1return (q,r)p22两数的最大公因数：function Euclid(a,b)if b=0: return areturn Euclid(b,a mod b)扩展：function extended-Euclide(a,b)if b=0: return (1,0,a)(x1,y1,d)=extended-Euclide(b,a mod b)retrun (y1,x1-a/b*y1,d)RSA:(X^e)^d ==X mod Nd=e^-1 mod(p-1)(q-1)N=pq第二章：分治算法整数相乘的分治算法：function multiply(x,y)input:n-bit positive integers x and youtput:their productif n=1:return xyxl,xr=leftmost n/2_^ ,rightmost n/2_v bits of x // _^表示向上取整，_v表示向下取整yl,yr=leftmost n/2_^ ,rightmost n/2_v bits of yp1=multiply(xl,yl)p2=multiply(xr,yr)p3=multiply(xl+xr,yl+yr)return p1*p2+(p3-p1-p2)*2^(n/2)+p22.2递推式：T(n)={ O(nd):d>logba|| O(n d *log n) :d=log b a|| O(n^(log b a)): d<log b a}2.3合并排序function mergersort(a[1…n])if n>1:return merge(mergesort( a[1…n/2]), a[n/2+1…n]))else:return afunction merge(x[1…k], y[1…L] )if k=0: return y[1…L]if L=0: return x[1…k]if x[1]<=y[1]:return x[1]＆merge(x[2…k],y[1…L])else:return y[1]&merge( x[1…k], y[2…L] )第三章图的分解3.2.1寻找从给定顶点出发的所有可达顶点：procedure explore(G,v)input:G=(V,E) is a graph; v ∈Voutput:visited(u) is set to true for all nodes u reachable from vvisited(v)=trueprevisit(v)for each edge(v,u)∈E:if not visited(u):explore(u)postvisit(v)3.2.2 深度优先搜索：proceduredfs(G)for all v ∈V:visited(v)=falsefor all v∈V:if not visited(v):explore(v)线性化序列：对图深度优先搜索，取post的降序序列。
计算机学科专业基础综合数据结构-图(二)_真题-无答案
计算机学科专业基础综合数据结构-图(二)(总分100,考试时间90分钟)一、单项选择题(下列每题给出的4个选项中，只有一个最符合试题要求)1. 具有6个顶点的无向图至少应有______条边才能确保是一个连通图。
A.5 B.6 C.7 D.82. 设G是一个非连通无向图，有15条边，则该图至少有______个顶点。
A.5 B.6 C.7 D.83. 下列关于无向连通图特性的叙述中，正确的是______。
①所有顶点的度之和为偶数②边数大于顶点个数减1③至少有一个顶点的度为1A.只有① B.只有② C.①和② D.①和③4. 对于具有n(n＞1)个顶点的强连通图，其有向边的条数至少是______。
A.n+1B.nC.n-1D.n-25. 下列有关图的说法中正确的是______。
A.在图结构中，顶点不可以没有任何前驱和后继 B.具有n个顶点的无向图最多有n(n-1)条边，最少有n-1条边 C.在无向图中，边的条数是结点度数之和 D.在有向图中，各顶点的入度之和等于各顶点的出度之和6. 对于一个具有n个顶点和e条边的无向图，若采用邻接矩阵表示，则该矩阵大小是______，矩阵中非零元素的个数是2e。
A.n B.(n-1)2 C.n-1 D.n27. 无向图的邻接矩阵是一个______。
A.对称矩阵 B.零矩阵 C.上三角矩阵 D.对角矩阵8. 从邻接矩阵可知，该图共有______个顶点。
如果是有向图，该图共有4条有向边；如果是无向图，则共有2条边。
A.9 B.3 C.6 D.1 E.5 F.4 G.2 H.09. 下列说法中正确的是______。
A.一个图的邻接矩阵表示是唯一的，邻接表表示也唯一 B.一个图的邻接矩阵表示是唯一的，邻接表表示不唯一 C.一个图的邻接矩阵表示不唯一，邻接表表示唯一 D.一个图的邻接矩阵表示不唯一，邻接表表示也不唯一10. 用邻接表存储图所用的空间大小______。
A.与图的顶点数和边数都有关 B.只与图的边数有关 C.只与图的顶点数有关 D.与边数的二次方有关11. 采用邻接表存储的图的深度优先搜索算法类似于二叉树的______，广度优先搜索算法类似于二叉树的层次序遍历。
大数据(单选)第三章
大数据（单选）第三章1. 1.设某顺序表中第一个元素的地址是se(下标从1开始),每个结点占m个单元,则第i个结点的地址为( )。
[单选题]A、 se+(i-1)×m(正确答案)B、 se+(i+1)×mC、 se+i×mD、 se-i×m2. 2.（）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。
[单选题]A、回溯法(正确答案)B、递归法C、分而治之法D、演绎法3. 3.在常用的问题解决方法中，一一列举出问题所有可能的解，并逐一检验每个可能解，采纳问题的真正解，抛弃非真正解的方法，我们称之为( )。
[单选题]A、算法B、解析算法C、归纳法D、枚举法(正确答案)4. 4.算法是对解题过程的精确描述，目前表示算法的工具主要有自然语言、流程图、伪代码和（）等。
[单选题]A、程序设计语言(正确答案)B、汇编语言C、机器语言D、人工智能语言5. 5.以下叙述中，错误的是（）。
[单选题]A、算法就是求解问题的方法和步骤B、算法可以用中文来描述C、算法必须在有限步内完成D、一个算法可以没有输出(正确答案)6. 6.造成下面三段论推理错误的原因是（）。
所有的鸟都会飞 ,鸵鸟是鸟 ,所以鸵鸟会飞 [单选题]A、大前提(正确答案)B、小前提C、结论D、都不是7. 7.有A、，B两个充满水的杯子和一个空杯C，假设A、B、C三个杯的容量是相等的，现要求将A，B两个杯中的水互换，下面算法中正确的是（）。
（B←A 表示将A中的水到入B中，其它类似） [单选题]A、B←A，A←B，C←AB、B←A，C←B，A←CC、C←A，A←B，B←C(正确答案)D、B←A，C←B，A←C8. 8.问题解决的过程大致可以划分为若干个阶段，其中首先要做的是（）。
[单选题]A、总结评价B、分析问题C、提出假设D、发现问题(正确答案)9. 9.问题虽然有简单或复杂、具体或抽象之分，但每个问题都包含三个基本成分（）。
基于Profile信息的连续性分析算法及其优化
作码的 ＷＨ Ｒ 结点 ，从其对 应的符号表 中获得元素大小、 ＩＬ 数组或指针名称 ，从操作码可 以获得其存取类型 ，每次数据 引用插桩对总插桩次数加 ｌ 并 对该类 型的插桩计数加 １ 作 ， ，
图 ３ ｗ ｉ 结构及 插桩位置示意 ｈｒ ｌ
—
ｆ ｒ ａ ｈｋｄｉ ｏ ｅ ｃ ｉ ｎ ｗｎ
ｋｄ ／ ｉｓ ／ ｗｎ的 孩 子 结 点
一
级 ，这 些表示之 间通过 ｗｈｒｌｗ ｒ ｉ ｅ 函数进 行翻译 降到 下一 层 ｌｏ 级表示 。 在编译框架 内，本文方法为获取循 环内数据 引用的连 续 性信息选择在循环优化（ＮＯ 模块之前进行插桩 ，如 图 ３所 Ｌ ） 示 。插桩的位置不同 ， 再结合 ｗｈｒ ｃ ｈｒ ｆ ｉ２、ｗ ｉ２ 模块在不同的 ｌ ｌ
［ ｓｒｃｌＯｎｔｅ ａｉｏ Ｏｐｎ ４ｃ ｍｐｌｒ ａ ｗｏｋ ｔｉｐ ｐｒ ｒｐ ｓｓａ ｌｏｉ ｍ ｉ ａ ｌｍｅｔｈ ｏ ｔ ｕ ｕ ｆｒｎ ｅ ｎ ｌｓ Ａｂｔａ ｔ ｓ ｆ ｅ６ ｏ ｉ ￣ ｍｅ ｒ，ｈｓ ａ ｅ ｏ ｏｅ ｎａｇ ｒｈ ｗｈｃ ｃｎｉ ｅ ｎ ｅｃｎｉ ｏ ｓｅｅｅｃ ａｙｉ ｈｂ ｓ ｅ ｐ ｔ ｈ ｍｐ ｔ ｎ ｒ ａ ｓ