南开大学算法导论第一章课件

南开大学《管理学》试题及答案word

17秋学期（1709）《管理学》在线作业一 一、单选题（共 30 道试题，共 60 分。）1. （C）是进行组织设计的基本出发点。 A. 人员配备 B. 组织文化 C. 组织目标 D. 组织结构满分：2 分2. 领导的特质理论告诉我们. A A. 领导是天生的 B. 领导的行为决定了领导才能 C. 下属的服从是领导之所以为领导的关键 D. 领导行为是可以模仿的满分：2 分3. 决策方法中的“硬技术”是指（A）。 A. 计量决策方法 B. 专家意见法 C. 定性决策法 D. 决策树法满分：2 分4. （B ）是指企业管理系统随着企业内外部环境的变化，而不断更新自己的经营理念、经营方针和经营目标，为达此目的，必须相应的改变有关的管理方法和手段，使其与企业的经营目标相适应。A. 激励原理B. 动态原理C. 创新原理D. 可持续发展原理满分：2 分5. 被称为“科学管理之父”的管理学家是（A）。 A. 泰勒 B. 法约尔 C. 德鲁克 D. 西蒙满分：2 分6. 现在很多大公司都实行所谓的“门户开放”政策（比如IBM），即鼓励各级员工通过多种途径直接向公司高层领导反映意见、提出建议，公司总裁也会设立专门的信箱，以接收这些意见或者抱怨。这里的沟通渠道可以看成是一种（B）。 A. 下行沟通 B. 上行沟通 C. 对角沟通 D. 横向沟通满分：2 分7. 非程序化决策往往是有关企业重大战略问题的决策，主要由（B）承担。 A. 一线工人 B. 上层管理人员 C. 中层管理人员 D. 低层管理人员满分：2 分8. 下面关于内部招聘的说法不正确的是（B）。 A. 内部员工的竞争结果必然有胜有败，可能影响组织的内部团结。 B. 内部招聘人员筛选难度大，成本高。 C. 可能在组织中滋生“小集团”，削弱组织效能。 D. 组织内的“近亲繁殖”现象，可能不利于个体创新。满分：2 分9. （D）是指依靠企业各级行政组织的法定权力，通过命令、指示、规定、制度、标准以及具有约束性的计划等行政手段来管理企业的方法。 A. 教育方法 B. 经济方法 C. 法制方法 D. 行政方法满分：2 分10. 目标管理的提出者是（C）。 A. 泰罗 B. 法约尔 C. 德鲁克 D. 巴纳德满分：2 分11. 解决复杂问题应采用的沟通方式是（D）。 A. 链式 B. 轮式 C. 环式 D. 全通道式满分：2 分12. （D）就是对一系列典型的事物进行观察分析，找出各种因素之间的因果关系，从中找出事物发展变化的一般规律，这种从典型到一般的研究方法也称为实证研究。 A. 演绎法 B. 调查法 C. 试验法 D. 归纳法满分：2 分13. 泰罗管理理论的代表著作是（B）。 A. 管理理论的丛林 B. 科学管理原理 C. 有效的管理者 D. 人的动机理论满分：2 分14. 曹雪芹虽食不果腹，仍然坚持《红楼梦》的创作，是出于其：（D）。 A. 尊重需要 B. 情感需要 C. 生存需要 D. 自我实现的需要满分：2 分15. 决策是工作和日常生活中经常要进行的活动，但人们对其含义的理解不尽相同，你认为以下哪种理解较完整?（C） A. 出主意 B. 拿主意 C. 既出主意又拿主意 D. 评价各种主意满分：2 分16. 法约尔提出的管理的五项职能是（A）。 A. 计划、组织、指挥、协调和控制 B. 计划、组织、决策、领导和控制 C. 计划、组织、决策、协调和控制 D. 计划、组织、激励、协调和控制满分：2 分17. 管理的难点与核心是。A A. 处理好人际关系 B. 提高员工的专业和业务水平 C. 设备等物质资源的配置 D. 计划满

算法导论 第三版 第24章 答案 英

Chapter24 Michelle Bodnar,Andrew Lohr April12,2016 Exercise24.1-1 If we change our source to z and use the same ordering of edges to decide what to relax,the d values after successive iterations of relaxation are: s t x y z ∞∞∞∞0 2∞7∞0 25790 25690 24690 Theπvalues are: s t x y z NIL NIL NIL NIL NIL z NIL z NIL NIL z x z s NIL z x y s NIL z x y s NIL Now,if we change the weight of edge(z,x)to4and rerun with s as the source,we have that the d values after successive iterations of relaxation are: s t x y z 0∞∞∞∞ 06∞7∞ 06472 02472 0247?2 Theπvalues are: s t x y z NIL NIL NIL NIL NIL NIL s NIL s NIL NIL s y s t NIL x y s t NIL x y s t 1

Note that these values are exactly the same as in the worked example.The di?erence that changing this edge will cause is that there is now a negative weight cycle,which will be detected when it considers the edge(z,x)in the for loop on line5.Since x.d=4>?2+4=z.d+w(z,x),it will return false on line7. Exercise24.1-2 Suppose there is a path from s to v.Then there must be a shortest such path of lengthδ(s,v).It must have?nite length since it contains at most|V|?1 edges and each edge has?nite length.By Lemma24.2,v.d=δ(s,v)<∞upon termination.On the other hand,suppose v.d<∞when BELLMAN-FORD ter-minates.Recall that v.d is monotonically decreasing throughout the algorithm, and RELAX will update v.d only if u.d+w(u,v)

算法导论第二章答案

第二章算法入门 由于时间问题有些问题没有写的很仔细，而且估计这里会存在不少不恰当之处。另，思考题2-3 关于霍纳规则，有些部分没有完成，故没把解答写上去，我对其 c 问题有疑问，请有解答方法者提供个意见。 给出的代码目前也仅仅为解决问题，没有做优化，请见谅，等有时间了我再好好修改。 插入排序算法伪代码 INSERTION-SORT(A) 1 for j ← 2 to length[A] 2 do key ←A[j] 3 Insert A[j] into the sorted sequence A[1..j-1] 4 i ←j-1 5 while i > 0 and A[i] > key 6 do A[i+1]←A[i] 7 i ←i ? 1 8 A[i+1]←key C#对揑入排序算法的实现: public static void InsertionSort(T[] Input) where T:IComparable { T key; int i; for (int j = 1; j < Input.Length; j++) { key = Input[j]; i = j - 1; for (; i >= 0 && Input[i].CompareTo(key)>0;i-- ) Input[i + 1] = Input[i]; Input[i+1]=key; } } 揑入算法的设计使用的是增量（incremental）方法：在排好子数组A[1..j-1]后，将元素A[ j]揑入，形成排好序的子数组A[1..j] 这里需要注意的是由于大部分编程语言的数组都是从0开始算起，这个不伪代码认为的数组的数是第1个有所丌同，一般要注意有几个关键值要比伪代码的小1. 如果按照大部分计算机编程语言的思路，修改为： INSERTION-SORT(A) 1 for j ← 1 to length[A] 2 do key ←A[j] 3 i ←j-1

算法导论复习资料

算法导论复习资料 一、选择题：第一章的概念、术语。 二、考点分析： 1、复杂度的渐进表示，复杂度分析。 2、正确性证明。 考点：1）正确性分析（冒泡，归并，选择）；2）复杂度分析（渐进表示O，Ｑ，?，替换法证明，先猜想，然后给出递归方程）。 循环不变性的三个性质： 1）初始化：它在循环的第一轮迭代开始之前，应该是正确的； 2）保持：如果在循环的某一次迭代开始之前它是正确的，那么，在下一次迭代开始之前，它也应该保持正确； 3）当循环结束时，不变式给了我们一个有用的性质，它有助于表明算法是正确的。 插入排序算法： INSERTION-SORT(A) 1 for j ← 2 to length[A] 2 do key ←A[j] 3 ?Insert A[j] into the sorted sequence A[1，j - 1]. 4 i ←j - 1 5 while i > 0 and A[i] > key 6 do A[i + 1] ←A[i] 7 i ←i - 1 8 A[i + 1] ←key 插入排序的正确性证明：课本11页。 归并排序算法：课本17页及19页。 归并排序的正确性分析：课本20页。 3、分治法（基本步骤，复杂度分析）。——许多问题都可以递归求解 考点：快速排序，归并排序，渐进排序，例如：12球里面有一个坏球，怎样用最少的次数找出来。（解：共有24种状态，至少称重3次可以找出不同的球） 不是考点：线性时间选择，最接近点对，斯特拉算法求解。 解：基本步骤： 一、分解：将原问题分解成一系列的子问题； 二、解决：递归地解各子问题。若子问题足够小，则直接求解； 三、合并：将子问题的结果合并成原问题的解。 复杂度分析：分分治算法中的递归式是基于基本模式中的三个步骤的，T(n)为一个规模为n的运行时间，得到递归式 T(n)=Q(1) n<=c T(n)=aT(n/b)+D(n)+C(n) n>c 附加习题：请给出一个运行时间为Q(nlgn)的算法，使之能在给定的一个由n个整数构成的集合S 和另一个整数x时，判断出S中是否存在有两个其和等于x的元素。

算法导论习题答案

Chapter2 Getting Start 2.1 Insertion sort 2.1.2 将Insertion-Sort 重写为按非递减顺序排序 2.1.3 计算两个n 位的二进制数组之和 2.2 Analyzing algorithms 当前n-1个元素排好序后，第n 个元素已经是最大的元素了. 最好时间和最坏时间均为2()n Θ 2.3 Designing algorithms 2.3.3 计算递归方程的解 22()2(/2)2,1k if n T n T n n if n for k =?=?+ = >? （1） 当1k =时，2n =，显然有()lg T n n n = （2） 假设当k i =时公式成立，即()lg 2lg 22i i i T n n n i ===?， 则当1k i =+，即12i n +=时， 2.3.4 给出insertion sort 的递归版本的递归式 2.3-6 使用二分查找来替代insertion-sort 中while 循环内的线性扫描，是否可以将算法的时间提高到(lg )n n Θ？ 虽然用二分查找法可以将查找正确位置的时间复杂度降下来，但

是移位操作的复杂度并没有减少，所以最坏情况下该算法的时间复杂度依然是2()n Θ 2.3-7 给出一个算法，使得其能在(lg )n n Θ的时间内找出在一个n 元素的整数数组内，是否存在两个元素之和为x 首先利用快速排序将数组排序，时间(lg )n n Θ，然后再进行查找： Search(A,n,x) QuickSort(A,n); i←1; j←n; while A[i]+A[j]≠x and i,()()b b n a n +=Θ 0a >时，()()2b b b b n a n n n +<+= 对于121,2b c c ==，12()b b b c n n a c n <+< 0a <时，()b b n a n +<

算法导论学习报告

算法设计与分析 学 习 报 告

第一部分学习内容归纳 “计算机算法是以一步接一步的方式来详细描述计算机如何将输入转化为所要求的输出的过程，或者说，算法是对计算机上执行的计算过程的具体描述。”（参考文献：百度百科）《算法设计与分析》是一门面向设计，在计算机科学中处于核心地位的课程。这门课程主要讲授了在计算机应用中经常遇到的问题和求解的方法，分治法、动态规划法、随机算法等设计算法的基本原理、技巧和算法复杂性的分析，以及计算理论简介。 第一部分“概论和数学准备”在简单了解了算法的基本概念和复杂性、研究步骤等几个重要知识点后，着重学习了算法的数学基础，包括生成函数、差方方程的求解等，主要适用于求解算法的时间复杂性。 “任何可以用计算机求解的问题所需要的计算时间都与其规模有关：问题的规模越小，解题所需的计算时间往往也越短，从而也就比较容易处理。”（参考文献：《计算机算法设计与分析（第3版）》）而第二部分介绍的算法常用技术之首——分治法就运用了这样的思想。分治法的要领在于Divide（子问题的划分）-Conquer（子问题的求解）-Combine（子问题解的组合）。由于子问题和原问题是同类的，递归的思想在分治法中显得尤其重要，它们经常同时运用在算法设计中。这部分内容从Select（求第k小元）算法，寻找最近点对算法和快速傅立叶变换FFT等实际应用中深化对分治法思想的理解，同时也强调了平衡思想的重要性。 第三部分“动态规划”与分治法类似，同样是把问题层层分解成规模越来越小的同类型的子问题。但与分治法不同的是，分治法中的子问题通常是相互独立的，而动态规划法中的子问题很多都是重复的，因此通常采用递推的方法以避免重复计算。然而，也不是所有的情况下都采用递推法，当有大量的子问题无需求解时，更好的方式是采用动态规划法的变形——备忘录方法。通常需要用到动态规划法求解的问题都具有子问题的高度重复性和最优子结构性质两大特征，这也是我们分析问题和设计算法时的关键点。最长公共子序列LCS问题和最优二分搜索树就是从动态规划法的两个主要特征角度分析问题，进而设计出相应的解决算法的。而这部分内容中的另一个问题——流水作业调度，则告诉我们采用动态规划时偶尔也得不到高效的算法，我们要学会将已有的知识灵活运用，适当加工。 第四部分“集合算法”中首先介绍了一种分析算法复杂度的手法——平摊分析（Amortized Analysis）。与之前我们所接触的算法分析方法即逐一考虑执行每条指令所需的时间复杂度再进行累加的方法不同，平摊分析是对若干条指令从整体角度考虑其时间复杂度，通过这样的方法获得的时间复杂度更加贴近实际的情况。平摊分析的主要方法有聚集方法，会计方法和势能方法。聚集方法将指令的时间复杂度分类计算再相加；会计方法采用了耗费提前计算的思想；势能方法引入了势函数的概念，从每步操作的数据结构状态和势函数的关系角度分析得出操作的平摊代价。“集合算法”这一部分主要分析了Union（合并集合）和Find （给出元素所在集合名）这两种运算。从上学期的《数据结构》课程的学习中，我们就已经发现集合和树之间的关系是密不可分的，我们经常用树结构来表示集合。而2-3树是一种特殊的每个内结点都只有2个或3个儿子的树，广泛的应用于可实现Member（查找）、Insert（插入）、Delete（删除）操作的数据结构——字典，可实现Insert、Delete、Union和Min（查找最小叶结点）的数据结构——可并堆，可实现Insert、Delete、Find、Concatenate（保序合并）和Split

算法导论 第八章答案

8.2-4 :在O(1)的时间内，回答出输入的整数中有多少个落在区间[a...b]内。给出的算法的预处理时间为O(n+k) 算法思想：利用计数排序，由于在计数排序中有一个存储数值个数的临时存储区C[0...k]，利用这个数组即可。 #include using namespace std; //通过改编计数排序而来，因为有些部分需要注释掉 void counting_sort(int*&a, int length, int k, int*&b, int*&c); int main() { const int LEN =100; int*a =newint[LEN]; for(int i =0; i < LEN; i++) a[i] = (i -50)*(i -50) +4; int* b =new int[LEN]; const int k =2504; int* c =new int[k +1]; counting_sort(a, LEN, k, b, c); //这里需要注释掉 //for(int i = 0; i < LEN; i++) //cout<>m>>n) { if(m >n) cout<<"区间输入不对"< k && m >0) cout<<"个数为"< k && m <=0) cout<<"个数为"<= 0; i--) { b[c[a[i]] - 1] = a[i]; c[a[i]]--; }*/ } PS:计数排序的总时间为O(k+n)，在实践中，如果当k = O(n)时，我们常常采用计数排序，

算法导论 第三版 第35章 答案 英

Chapter35 Michelle Bodnar,Andrew Lohr April12,2016 Exercise35.1-1 We could select the graph that consists of only two vertices and a single edge between them.Then,the approximation algorithm will always select both of the vertices,whereas the minimum vertex cover is only one vertex.more generally,we could pick our graph to be k edges on a graph with2k vertices so that each connected component only has a single edge.In these examples,we will have that the approximate solution is o?by a factor of two from the exact one. Exercise35.1-2 It is clear that the edges picked in line4form a matching,since we can only pick edges from E ,and the edges in E are precisely those which don’t share an endpoint with any vertex already in C,and hence with any already-picked edge. Moreover,this matching is maximal because the only edges we don’t include are the ones we removed from E .We did this because they shared an endpoint with an edge we already picked,so if we added it to the matching it would no longer be a matching. Exercise35.1-3 We will construct a bipartite graph with V=R∪L.We will try to construct it so that R is uniform,not that R is a vertex cover.However,we will make it so that the heuristic that the professor(professor who?)suggests will cause us to select all the vertices in L,and show that|L|>2|R|. Initially start o?with|R|=n?xed,and L empty.Then,for each i from 2up to n,we do the following.Let k= n i .Select S a subset of the vertices of R of size ki,and so that all the vertices in R?S have a greater or equal degree.Then,we will add k vertices to L,each of degree i,so that the union of their neighborhoods is S.Note that throughout this process,the furthest apart the degrees of the vertices in R can be is1,because each time we are picking the smallest degree vertices and increasing their degrees by1.So,once this has been done for i=n,we can pick a subset of R whose degree is one less than the rest of R(or all of R if the degrees are all equal),and for each vertex in 1

算法导论第三版答案

Solution to Exercise2.2-2 S ELECTION-S ORT.A/ n D A:length for j D1to n 1 smallest D j for i D j C1to n if A?i

2-2Selected Solutions for Chapter2:Getting Started A?low::high contains the value .The initial call to either version should have the parameters A; ;1;n. I TERATIVE-B INARY-S EARCH.A; ;low;high/ while low high mid D b.low C high/=2c if ==A?mid return mid elseif >A?mid low D mid C1 else high D mid 1 return NIL R ECURSIVE-B INARY-S EARCH.A; ;low;high/ if low>high return NIL mid D b.low C high/=2c if ==A?mid return mid elseif >A?mid return R ECURSIVE-B INARY-S EARCH.A; ;mid C1;high/ else return R ECURSIVE-B INARY-S EARCH.A; ;low;mid 1/ Both procedures terminate the search unsuccessfully when the range is empty(i.e., low>high)and terminate it successfully if the value has been found.Based on the comparison of to the middle element in the searched range,the search continues with the range halved.The recurrence for these procedures is therefore T.n/D T.n=2/C?.1/,whose solution is T.n/D?.lg n/.

算法导论 课后题答案

Partial Solutions for Introduction to algorithms second edition Professor: Song You TA: Shao Wen

ACKNOWLEDGEMENT CLASS ONE: JINZI CLASS TWO: LIUHAO, SONGDINMIN, SUNBOSHAN, SUNYANG CLASS FOUR:DONGYANHAO, FANSHENGBO, LULU, XIAODONG, CLASS FIVE:GAOCHEN, WANGXIAOCHUAN, LIUZHENHUA, WANGJIAN, YINGYING CLASS SIX: ZHANGZHAOYU, XUXIAOPENG, PENGYUN, HOULAN CLASS: LIKANG,JIANGZHOU, ANONYMITY The collator of this Answer Set, SHAOWen, takes absolutely no responsibility for the contents. This is merely a vague suggestion to a solution to some of the exercises posed in the book Introduction to algorithms by Cormen, Leiserson and Rivest. It is very likely that there are many errors and that the solutions are wrong. If you have found an error, have a better solution or wish to contribute in some constructive way please send an Email to shao_wen_buaa@https://www.doczj.com/doc/4913897310.html, It is important that you try hard to solve the exercises on your own. Use this document only as a last resort or to check if your instructor got it all wrong. Have fun with your algorithms and get a satisfactory result in this course. Best regards, SHAOWen

算法导论 第三版 第一章 答案 英

Chapter1 Michelle Bodnar,Andrew Lohr April12,2016 Exercise1.1-1 An example of a real world situation that would require sorting would be if you wanted to keep track of a bunch of people’s?le folders and be able to look up a given name quickly.A convex hull might be needed if you needed to secure a wildlife sanctuary with fencing and had to contain a bunch of speci?c nesting locations. Exercise1.1-2 One might measure memory usage of an algorithm,or number of people required to carry out a single task. Exercise1.1-3 An array.It has the limitation of requiring a lot of copying when re-sizing, inserting,and removing elements. Exercise1.1-4 They are similar since both problems can be modeled by a graph with weighted edges and involve minimizing distance,or weight,of a walk on the graph.They are di?erent because the shortest path problem considers only two vertices,whereas the traveling salesman problem considers minimizing the weight of a path that must include many vertices and end where it began. Exercise1.1-5 If you were for example keeping track of terror watch suspects,it would be unacceptable to have it occasionally bringing up a wrong decision as to whether a person is on the list or not.It would be?ne to only have an approximate solution to the shortest route on which to drive,an extra little bit of driving is not that bad. 1