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算法设计与分析课程设计

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一、课程题目

零钱问题贪心算法实现

二、课程摘要

1)题目描述

使用贪心算法设计思想设计算法实现找零钱问题。

例题13-4 一个小孩买了价值少于1美元的糖,并将1美元的钱交给售货员。售货员希望用数目最少的硬币找给小孩。假设提供了数目不限的面值为2 5美分、1 0美分、5美分、及1美分的硬币。售货员分步骤组成要找的零钱数,每次加入一个硬币。选择硬币时所采用的贪婪准则如下:每一次选择应使零钱数尽量增大。为保证解法的可行性(即:所给的零钱等于要找的零钱数),所选择的硬币不应使零钱总数超过最终所需的数目。

1)在给定钱币面值的前提下,实现找回尽量少硬币的输出方案

2)分析算法性能

2)贪心算法简述

在求最优解问题的过程中,依据某种贪心标准,从问题的初始状态出发,直接去求每一步的最优解,通过若干次的贪心选择,最终得出整个问题的最优解,这种求解方法就是贪心算法。从贪心算法的定义可以看出,贪心法并不是从整体上考虑问题,它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优解,而由问题自身的特性决定了该题运用贪心算法可以得到最优解。贪心算法所作的选择可以依赖于以往所作过的选择,但决不依赖于将来的选择,也不依赖于子问题的解,因此贪心算法与其它算法相比具有一定的速度优势。

如果一个问题可以同时用几种方法解决,贪心算法应该是最好的选择之一。本文讲述了贪心算法的含义、基本思路及实现过程,贪心算法的核心、基本性质、特点及其存在的问题。并通过贪心算法的特点举例列出了以往研究过的几个经典问题,对于实际应用中的问题,也希望通过贪心算法的特点来解决。

三、课程引言

首先,证明找零钱问题的贪婪算法总能产生具有最少硬币数的零钱。

证明:(1)找零钱问题的最优解必以一个贪心选择开始,当总金额为N,硬币面值为25,10,5,1时。

设最大容许的硬币面值为m,最优解必包含一个面值为m的硬币:

设A是一个最优解,且A中的第i个硬币面值为f(i)。

当f(1)=m(此处为25),得证;

若f(1)

A中若不存在Ak使f(k)=m,则必有n个硬币(n>1)之和

故此问题总有最优解始于贪心选择。

(2)已证明A是最优解且A始于贪心选择。则A'=A-{1}是找出总额为M-f(1)零钱的一个最优解。若有解B'使找零钱数少于A',则将m加入B'中,得到一个原问题的最优解且优于A,这与A是最优解矛盾。可见每步所作的贪心选择都将原问题简化为一个规模较小的子问题,对贪心步数归纳,得证此问题贪心必有最优解。

四、课程正文

1) 算法设计、分析

解决找零钱问题用动态规划来解,归结到动态规划上面就变成了无限背包问题(因为收银台的硬币默认是无穷的,但一种改进版本可以考察有限硬币的情况)。区别在于,现在我们需要求一个最少的硬币数而不是最大值。但是选择的情况也是相同的,即每次选择都可以选择任何一种硬币。

首先,找零钱问题具有最优子结构性质:

兑换零钱问题的最优子结构表述:对于任意需要找的钱数j ,一个利用T[n]中的n 个不同面值钱币进行兑换零钱的最佳方案为P(T(1),j),P(T(2),j),...,P(T(n),j),即此时的最少钱币个数,则P(T(2),j),...,P(T(n),j)一定是利用T[n]中n 个不同的面值钱币对钱数j=j-P(T(1),j)* T(1)进行兑换零钱的最佳方案。

其次,找零钱问题具有重叠于问题性质:

a)当n=1时,即只能用一种钱币兑换零钱,钱币的面值为T[0],有

b)当n>1时,

若j>T[n],即第n 种钱币面值比所兑换零钱数小,因此有。当k 为时,C(n,j)达到最小值,有

P(T(k0),j)=P(T(),j-T())+1

若j=T[n],即用n 种钱币兑换零钱,第n 种钱币面值与兑换零钱数j 相等,此时有C(n,j)=C(n,T[n])=1;

若j

从以上讨论可知该问题具有重叠子问题性质。

(1) 根据分析建立正确的递归关系。

答:

(2) 分析利用你的想法解决该问题可能会有怎样的时空复杂度。

答:算法的时间复杂度主要取决于程序的两个循环,所以算法的时间复杂度为

;算法执行过程中引入了一个二维数组,随着输入规模的增大,所需要的空间复杂度为:

∑==n 1j)P(T (k),),(k j n C }

1])[,({),(m in 1+-=≤≤k T j n C j n C n k n)i (1k 0≤≤0k 0k {]

[,1][,0])[,(),(n T i n T i n T i P j i P =≠=={ T[i];j 0 j)1,-C(i T[i]j 1)T[i])-j C(i,j),1,-min(C(i j)C(i,<≤≥+=)O(n 2)O(n 20]1[%0

]1[%≠=T j T j {

=]1[/),1(T j j C 0]1[%0]1[%≠=T j T j {∞=]1[/),1(T j j C

考虑例1 3 - 4的找零钱问题,假设售货员只有有限的2 5美分,1 0美分,5美分和1美分的硬币,给出一种找零钱的贪婪算法。这种方法总能找出具有最少硬币数的零钱吗?证明结论。

源代码如下:

# include

using namespace std;

const int C=33;

const int M=100; //小孩给的钱数

const int twentyfnum=3; //25美分硬币

const int tennum=3; //10美分硬币

const int fivenum=3; //5美分硬币

const int onenum=3; //1美分硬币

const int tnum=twentyfnum+tennum+fivenum+onenum; //硬币的总数量

int main()

{

int a[tnum],i; //数组初始化,数组中的元素由大到小排列

int *p=a;

for(i=0;i

for(i=0;i

for(i=0;i

for(i=0;i

bool b[tnum];

q,int n,int c);

if(findmoney(a,b,tnum,M-C))

int c[4]={0}; //存放应找个各面值硬币的数量

bool findmoney(int *p,bool *

{

for(i=0;i

if(b[i]==true)

switch(a[i])

{

case 25: c[0]++;break;

case 10: c[1]++;break;

case 5: c[2]++;break;

case 1: c[3]++;break;

}

cout<<"找钱方案:"<

cout<<"25美分:"<

}

else cout<<"零钱不够";

system("pause");

return 0;

}

bool findmoney(int *p,bool *q,int n,int c)

{

for(int i=0;i

if(p[i]<=c&&c!=0)

{

q[i]=true;

c-=p[i];

if(c==0) break;

}

if(c==0) return true;

else return false;

}

在此程序中,程序没有实现输入和输出的模块,但是具有了找零钱问题的贪心算法解决模块,所以需要在此程序的基础上进一步优化,改进后的代码如下:

#include

using namespace std;

void Zl(double num)

{

int leave=0;

double a[8];

leave = (int)(num*10)%10;

a[1] = leave/5;

a[0] = (leave%5)/1;

a[7] = num/50;

a[6] = ((int)num%50)/20;

a[5] = (((int)num%50)%20)/10;

a[4] = ((((int)num%50)%20)%10)/5;

a[3] = (((((int)num%50)%20)%10)%5)/2;

a[2] = ((((((int)num%50)%20)%10)%5)%2)/1;

if(a[0]!=0)

cout<<"需要找的0.1元个数为:"<

if(a[1]!=0)

cout<<"需要找的0.5元个数为:"<

if(a[2]!=0)

cout<<"需要找的1元个数为:"<

if(a[3]!=0)

cout<<"需要找的2元个数为:"<

if(a[4]!=0)

cout<<"需要找的5元个数为:"<

if(a[5]!=0)

cout<<"需要找的10元个数为:"<

if(a[6]!=0)

cout<<"需要找的20元个数为:"<

if(a[7]!=0)

cout<<"需要找的50元个数为:"<

}

int main()

{

double num;

cout<<"请输入你需要找的零钱数:"<

cin>>num;

Zl(num);

cout<

return 0;

}

2)实验结果比较

上一步骤中两个源代码运行结果分别如下:

第一个的运行结果

第二个运行结果

比较上面两个算法,第二个算法在第一个的基础上增加了输入输出功能,方便得到任意数

值零钱问题的最优解。

五、结论与展望

(1)算法实现的复杂度在问题规模很大时可以接受吗?

答:可以接受,因为贪心算法有很好的效率,所以当问题复杂度很大时,就不会对算法的运行时间有太大的影响,可以控制在用户可以接受的范围内。

(2)如果不用贪心算法方法还能想到其他的解决方式吗?和贪心算法相比会有更好的效率吗?

答:对于找硬币问题,有时候动态规划也能解决,前面也有叙述,动态规划求解要比贪心算法求解有效率,所以采用动态规划方法也是一个很好的选择。

(3)所选用的数据结构合适吗?

答:采用了数组的数据结构,合适,因为该数据结构能够支持对于数组中的元素的随机访问,而且方便查询。

(4)该算法都存在哪几类可能出现的情况,你的测试完全覆盖了你所想到的这些情况吗,测试结果如何?

答:基本上覆盖了所有可能的测试结果,但不排除结果出现错误的可能。

(5)通过实验对贪心算法的理解及总结

*贪心算法的特点

从全局来看,运用贪心策略解决的问题在程序的运行过程中无回溯过程,后面的每一步都是当前看似最佳的选择,这种选择依赖于已做出的选择,但不依赖于未做出的选择。

*贪心算法存在的问题

①不能保证求得的最后解是最佳的。由于贪心策略总是采用从局部看来是最优的选择,因此并不从整体上加以考虑。

②贪心算法只能用来求某些最大或最小解的问题。例如找零钱问题要求得到最小数量,就可以采用贪心算法,但是在另外一个求解权值最小路径时采用贪心算法得到的结果并不是最佳。

《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。随机数函数 D.搜索函数 19. (D)是贪心算法与动态规划算法的共同点。 A、重叠子问题 B、构造最优解 C、贪心选择性质 D、最优子结构性质 20. 矩阵连乘问题的算法可由( B )设计实现。 A、分支界限算法 B、动态规划算法 C、贪心算法 D、回溯算法 21. 分支限界法解旅行售货员问题时,活结点表的组织形式是( A )。

算法设计及分析递归算法典型例题

算法递归典型例题 实验一:递归策略运用练习 三、实验项目 1.运用递归策略设计算法实现下述题目的求解过程。 题目列表如下: (1)运动会开了N天,一共发出金牌M枚。第一天发金牌1枚加剩下的七分之一枚,第二天发金牌2枚加剩下的七分之一枚,第3天发金牌3枚加剩下的七分之一枚,以后每天都照此办理。到了第N天刚好还有金牌N枚,到此金牌全部发完。编程求N和M。 (2)国王分财产。某国王临终前给儿子们分财产。他把财产分为若干份,然后给第一个儿子一份,再加上剩余财产的1/10;给第二个儿子两份,再加上剩余财产的1/10;……;给第i 个儿子i份,再加上剩余财产的1/10。每个儿子都窃窃自喜。以为得到了父王的偏爱,孰不知国王是“一碗水端平”的。请用程序回答,老国王共有几个儿子?财产共分成了多少份? 源程序: (3)出售金鱼问题:第一次卖出全部金鱼的一半加二分之一条金鱼;第二次卖出乘余金鱼的三分之一加三分之一条金鱼;第三次卖出剩余金鱼的四分之一加四分之一条金鱼;第四次卖出剩余金鱼的五分之一加五分之一条金鱼;现在还剩下11条金鱼,在出售金鱼时不能把金鱼切开或者有任何破损的。问这鱼缸里原有多少条金鱼? (4)某路公共汽车,总共有八站,从一号站发轩时车上已有n位乘客,到了第二站先下一半乘客,再上来了六位乘客;到了第三站也先下一半乘客,再上来了五位乘客,以后每到一站都先下车上已有的一半乘客,再上来了乘客比前一站少一个……,到了终点站车上还有乘客六人,问发车时车上的乘客有多少? (5)猴子吃桃。有一群猴子摘来了一批桃子,猴王规定每天只准吃一半加一只(即第二天吃剩下的一半加一只,以此类推),第九天正好吃完,问猴子们摘来了多少桃子? (6)小华读书。第一天读了全书的一半加二页,第二天读了剩下的一半加二页,以后天天如此……,第六天读完了最后的三页,问全书有多少页? (7)日本著名数学游戏专家中村义作教授提出这样一个问题:父亲将2520个桔子分给六个儿子。分完后父亲说:“老大将分给你的桔子的1/8给老二;老二拿到后连同原先的桔子分1/7给老三;老三拿到后连同原先的桔子分1/6给老四;老四拿到后连同原先的桔子分1/5给老五;老五拿到后连同原先的桔子分1/4给老六;老六拿到后连同原先的桔子分1/3给老大”。结果大家手中的桔子正好一样多。问六兄弟原来手中各有多少桔子? 四、实验过程 (一)题目一:…… 1.题目分析 由已知可得,运动会最后一天剩余的金牌数gold等于运动会举行的天数由此可倒推每一 天的金牌剩余数,且每天的金牌数应为6的倍数。 2.算法构造 设运动会举行了N天, If(i==N)Gold[i]=N; Else gold[i]=gold[i+1]*7/6+i;

算法设计与分析考试题及答案

算法设计与分析考试题 及答案 Company number:【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】

一、填空题(20分) 1.一个算法就是一个有穷规则的集合,其中之规则规定了解决某一特殊类型问题的一系列运算,此外,算法还应具有以下五个重要特性:确定性 有穷性 可行性 0个或多个输入 一个或多个输出 2.算法的复杂性有时间复杂性 空间复杂性之分,衡量一个算法好坏的标准是 时间复杂度高低 3.某一问题可用动态规划算法求解的显着特征是 该问题具有最优子结构性质 4.若序列X={B,C,A,D,B,C,D},Y={A,C,B,A,B,D,C,D},请给出序列X 和Y 的一个最长公共子序列{BABCD}或{CABCD}或{CADCD } 5.用回溯法解问题时,应明确定义问题的解空间,问题的解空间至少应包含一个(最优)解 6.动态规划算法的基本思想是将待求解问题分解成若干_子问题 ,先求解_子问题 ,然后从这些子问题 的解得到原问题的解。 7.以深度优先方式系统搜索问题解的算法称为回溯法 背包问题的回溯算法所需的计算时间为o(n*2n ) ,用动态规划算法所需的计算时间为o(min{nc,2n }) 9.动态规划算法的两个基本要素是最优子结构 _和重叠子问题 10.二分搜索算法是利用动态规划法实现的算法。 二、综合题(50分) 1.写出设计动态规划算法的主要步骤。 ①问题具有最优子结构性质;②构造最优值的递归关系表达式; ③最优值的算法描述;④构造最优解; 2. 流水作业调度问题的johnson 算法的思想。 ①令N 1={i|a i =b i };②将N 1中作业按a i 的非减序排序得到N 1’,将N 2中作业按b i 的非增序排序得到N 2’;③N 1’中作业接N 2’中作业就构成了满足Johnson 法则的最优调度。 3. 若n=4,在机器M1和M2上加工作业i 所需的时间分别为a i 和b i ,且 (a 1,a 2,a 3,a 4)=(4,5,12,10),(b 1,b 2,b 3,b 4)=(8,2,15,9)求4个作业的最优调度方案,并计算最优值。 步骤为:N1={1,3},N2={2,4}; N 1’={1,3}, N 2’={4,2}; 最优值为:38 4. 使用回溯法解0/1背包问题:n=3,C=9,V={6,10,3},W={3,4,4},其解空间有长度为3的0-1向量组成,要求用一棵完全二叉树表示其解空间(从根出发,左1右0),并画出其解空间树,计算其最优值及最优解。 解空间为{(0,0,0),(0,1,0),(0,0,1),(1,0,0),(0,1,1),(1,0,1), (1,1,0),(1,1,1)}。 解空间树为: 该问题的最优值为:16 最优解为:(1,1,0) 5. 设S={X 1,X 2,···,X n }是严格递增的有序集,利用二叉树的结点来存储S 中的元素,在表示S 的二叉搜索树中搜索一个元素X ,返回的结果有两种情形,(1)在二叉搜索树的内结点中找到X=X i ,其概率为b i 。(2)在二叉搜索树的叶结点中确定X ∈(X i ,X i+1),其概率为a i 。在表示S 的二叉搜索树T 中,设存储元素X i 的结点深度为C i ;叶结点(X i ,X i+1)的结点深度为d i ,则二叉搜索树T 的平均路长p 为多少假设二叉搜索树T[i][j]={X i ,X i+1,···,X j }最优值为m[i][j],W[i][j]= a i-1+b i +···+b j +a j ,则m[i][j](1<=i<=j<=n)递归关系表达式为什么 .二叉树T 的平均路长P=∑=+n i 1 Ci)(1*bi +∑=n j 0 dj *aj

中科院陈玉福计算机算法设计与分析期末简答题答案

1. 贪心算法和动态规划算法有什么共同点和区别?它们都有那些优势和劣势? 共通点:动态规划和贪心算法都是一种递推算法,均有局部最优解来推导全局最优解 区别:贪心算法中,作出的每步贪心决策都无法改变,每一步的最优解一定包含上一步的 最优解,而上一部之前的最优解则不作保留。 动态优化算法,全局最优解中一定包含某个局部最优解,但不一定包含前一个局部最优解,因此需要记录之前的所有最优解 动态规划算法利用子问题重叠性质,对每一个子问题只计算一次,将其解保存在一个表格中。不同的子问题个数随着输入问题的规模呈多项式增长,因此,动态规划算法通常只需要多项式时间,从而获得较高的解题效率。但它需要计算之前所有情况花费,更加耗费空间。 贪心算法所作的选择依赖于以往所作过的选择,但决不依赖于将来的选择,这使得算法在编 码和执行过程中都有一定的速度优势。贪心算法是只是找局部最优解,不一定是全局最优解。 2. 试比较回溯法与分枝限界算法,分别谈谈这两个算法比较适合的问题? 二者都是在解空间树里搜索问题的可靠解或最优解,但是搜索的方式不同,回溯法采用深 度优先的方式,直到达到问题的一个可行解,或经判断沿此路径不会达到问题的可行解或最优解时,停止向前搜索,并沿原路返回到该路径上最后一个还可扩展的节点,然后,从该节点出发朝新的方向纵深搜索。分枝限界法采用的是宽度优先的方式,它将活节点存放在一个特殊的表中,其策略是,在扩展节点处,首先生成其所有的儿子节点,将那些导致不可行解或导致非最优解的儿子节点舍弃,其余儿子节点加入活节点表中,然后,从活节点中取出一个节点作为当前扩展节点,重复上述节点中扩展过程。可以看出,回溯法一般用于求问题的一个可行解,而分枝限界可以用于求出问题的所有可行解。 3. 何谓最优化原理?采用动态规划算法必须满足的条件是什么?动态规划算法是通过什 么问题的什么特性提高效率的? 一个最优化策略的子策略总是最优的。一个问题满足最优化原理又称其具有最优子结构性质。最优子结构性质,子问题重叠性质是计算模型采用动态规划算法求解的两个基本要素。 动态规划算法利用子问题重叠性质,对每一个子问题只计算一次,将其解保存在一个表格中。不同的子问题个数随着输入问题的规模呈多项式增长,因此,动态规划算法通常只需要多项式时间,从而获得较高的解题效率 4. 什么是多项式时间算法? 若存在一个常数C,使得对于所有n>=0,都有|f(n)| <= C*|g(n)|,则称函数f(n)是O(g(n))。时间复杂度是O(p(n))的算法称为多项式时间算法,这里p(n)是关于n的多项式。 时间复杂度为O(nlog(n))、O(n^3)的算法都是多项式时间算法,时间复杂度为O(n^log(n))、O(n!)、O(2^n)的算法是指数时间算法。 一个优化问题如果已经找到了多项式时间算法,则称该问题为多项式时间可解问题,并 将这类问题的集合记为P,因此多项式时间可解问题就称为P类问题。。

算法设计与分析课后部分习题答案

算法实现题3-7 数字三角形问题 问题描述: 给定一个由n行数字组成的数字三角形,如图所示。试设计一个算法,计算出从三角形的顶至底的一条路径,使该路径经过的数字总和最大。编程任务: 对于给定的由n行数字组成的数字三角形,编程计算从三角形的顶至底的路径经过的数字和的最大值。数据输入: 有文件input.txt提供输入数据。文件的第1行是数字三角形的行数n,1<=n<=100。接下来的n行是数字三角形各行的数字。所有数字在0-99之间。结果输出: 程序运行结束时,将计算结果输出到文件output.txt中。文件第1行中的数是计算出的最大值。 输入文件示例输出文件示 例 input.txt output.txt 5 30 7 3 8 8 1 0 2 7 4 4 4 5 2 6 5 源程序: #include "stdio.h" voidmain() { intn,triangle[100][100],i,j;//triangle数组用来存储金字塔数值,n表示行数 FILE *in,*out;//定义in,out两个文件指针变量 in=fopen("input.txt","r"); fscanf(in,"%d",&n);//将行数n读入到变量n中

for(i=0;i=0;row--)//从上往下递归计算 for(int col=0;col<=row;col++) if(triangle[row+1][col]>triangle[row+1][col+1]) triangle[row][col]+=triangle[row+1][col]; else triangle[row][col]+=triangle[row+1][col+1]; out=fopen("output.txt","w"); fprintf(out,"%d",triangle[0][0]);//将最终结果输出到output.txt中 } 算法实现题4-9 汽车加油问题 问题描述: 一辆汽车加满油后可行驶nkm。旅途中有若干加油站。设计一个有效算法,指出应在哪些加油站停靠加油,使沿途加油次数最少。并证明算法能产出一个最优解。编程任务: 对于给定的n和k个加油站位置,编程计算最少加油次数。数据输入: 由文件input.txt给出输入数据。第1行有2个正整数n和k ,表示汽车加满油后可行驶nkm,且旅途中有k个加油站。接下来的1行中,有k+1个整数,表示第k个加油站与第k-1个加油站之间的距离。第

算法设计与分析考试题及答案

1.一个算法就是一个有穷规则的集合,其中之规则规定了解决某一特殊类型问题的一系列运算,此外,算法还应具有以下五个重要特性:_________,________,________,__________,__________。 2.算法的复杂性有_____________和___________之分,衡量一个算法 好坏的标准是______________________。 3.某一问题可用动态规划算法求解的显着特征是 ____________________________________。 4.若序列X={B,C,A,D,B,C,D},Y={A,C,B,A,B,D,C,D},请给出序列X 和Y的一个最长公共子序列_____________________________。 5.用回溯法解问题时,应明确定义问题的解空间,问题的解空间至少应包含___________。 6.动态规划算法的基本思想是将待求解问题分解成若干____________,先求解___________,然后从这些____________的解得到原问题的解。 7.以深度优先方式系统搜索问题解的算法称为_____________。 背包问题的回溯算法所需的计算时间为_____________,用动态规划算法所需的计算时间为____________。 9.动态规划算法的两个基本要素是___________和___________。? 10.二分搜索算法是利用_______________实现的算法。 二、综合题(50分) 1.写出设计动态规划算法的主要步骤。 2.流水作业调度问题的johnson算法的思想。

算法设计与分析试卷(2010)

算法设计与分析试卷(A 卷) 一、 选择题 ( 选择1-4个正确的答案, 每题2分,共20分) (1)计算机算法的正确描述是: B 、D A .一个算法是求特定问题的运算序列。 B .算法是一个有穷规则的集合,其中之规则规定了一个解决某一特定类型的问题的运算序列。 C .算法是一个对任一有效输入能够停机的图灵机。 D .一个算法,它是满足5 个特性的程序,这5个特性是:有限性、确定性、能 行性、有0个或多个输入且有1个或多个输出。 (2)影响程序执行时间的因素有哪些? C 、D A .算法设计的策略 B .问题的规模 C .编译程序产生的机器代码质量 D .计算机执行指令的速度 (3)用数量级形式表示的算法执行时间称为算法的 A A .时间复杂度 B .空间复杂度 C .处理器复杂度 D .通信复杂度 (4)时间复杂性为多项式界的算法有: A .快速排序算法 B .n-后问题 C .计算π值 D .prim 算法 (5)对于并行算法与串行算法的关系,正确的理解是: A .高效的串行算法不一定是能导出高效的并行算法 B .高效的串行算法不一定隐含并行性 C .串行算法经适当的改造有些可以变化成并行算法 D. 用串行方法设计和实现的并行算法未必有效 (6)衡量近似算法性能的重要标准有: A A .算法复杂度 B .问题复杂度 C .解的最优近似度 D .算法的策略 (7)分治法的适用条件是,所解决的问题一般具有这些特征: ABCD A .该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决; B .该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题; C .利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解 D .该问题所分解出的各个子问题是相互独立的。 (8)具有最优子结构的算法有: A .概率算法 B .回溯法 C .分支限界法 D .动态规划法 (9)下列哪些问题是典型的NP 完全问题: A .排序问题 B .n-后问题 C .m-着色问题 D .旅行商问题 (10)适于递归实现的算法有: C A .并行算法 B .近似算法 C .分治法 D .回溯法 二、算法分析题(每小题5分,共10分) (11)用展开法求解递推关系: (12)分析当输入数据已经有序时快速排序算法的不足,提出算法的改进方案。 ???>+-==1 1)1(211)(n n T n n T

算法设计与分析

算法设计与分析实验报告 姓名:888 学号:129074999 老师:许精明

实验1:杨辉三角 解法思路: 根据杨辉三角中除最外层(不包括杨辉三角底边)的数为1外,其余的数都是它肩上两个数之和这一性质,用数组输出杨辉三角。 根据杨辉三角的第n行恰好是C(n,0)~C(n,n),可以不用数组输出,而用动态规划。这里的C表示组合。 注:由于为了便于控制输出格式,程序中的最大输出行确定的较小,但程序本身并没有错误。若要输出更多行,需要增加控制输出格式的语句。 解法一:数组 #include void print(int *row,int n) { int i; for(i=1;i

算法设计与分析试卷(2010)

内部资料,转载请注明出处,谢谢合作。 算法设计与分析试卷(A 卷) 一、 选择题 ( 选择1-4个正确的答案, 每题2分,共20分) (1)计算机算法的正确描述是: A .一个算法是求特定问题的运算序列。 B .算法是一个有穷规则的集合,其中之规则规定了一个解决某一特定类型的问题的运算序列。 C .算法是一个对任一有效输入能够停机的图灵机。 D .一个算法,它是满足5 个特性的程序,这5个特性是:有限性、确定性、能 行性、有0个或多个输入且有1个或多个输出。 (2)影响程序执行时间的因素有哪些? A .算法设计的策略 B .问题的规模 C .编译程序产生的机器代码质量 D .计算机执行指令的速度 (3)用数量级形式表示的算法执行时间称为算法的 A .时间复杂度 B .空间复杂度 C .处理器复杂度 D .通信复杂度 (4)时间复杂性为多项式界的算法有: A .快速排序算法 B .n-后问题 C .计算π值 D .prim 算法 (5)对于并行算法与串行算法的关系,正确的理解是: A .高效的串行算法不一定是能导出高效的并行算法 B .高效的串行算法不一定隐含并行性 C .串行算法经适当的改造有些可以变化成并行算法 D. 用串行方法设计和实现的并行算法未必有效 (6)衡量近似算法性能的重要标准有: A .算法复杂度 B .问题复杂度 C .解的最优近似度 D .算法的策略 (7)分治法的适用条件是,所解决的问题一般具有这些特征: A .该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决; B .该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题; C .利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解 D .该问题所分解出的各个子问题是相互独立的。 (8)具有最优子结构的算法有: A .概率算法 B .回溯法 C .分支限界法 D .动态规划法 (9)下列哪些问题是典型的NP 完全问题: A .排序问题 B .n-后问题 C .m-着色问题 D .旅行商问题 (10)适于递归实现的算法有: A .并行算法 B .近似算法 C .分治法 D .回溯法 二、算法分析题(每小题5分,共10分) (11)用展开法求解递推关系: (12)分析当输入数据已经有序时快速排序算法的不足,提出算法的改进方案。 ???>+-==1 1)1(211)(n n T n n T

计算机算法设计与分析期末考试复习题

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、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 5. 回溯法解TSP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6.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 7、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 8、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 9. 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 10、实现最长公共子序列利用的算法是( B )。 A、分治策略 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法11.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 12.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 13. 一个问题可用动态规划算法或贪心算法求解的关键特征是问题的( B )。 A、重叠子问题 B、最优子结构性质 C、贪心选择性质 D、定义最优解14.广度优先是( 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 15.背包问题的贪心算法所需的计算时间为( B )。

算法设计与分析第2版 王红梅 胡明 习题答案

精品文档习题胡明-版)-王红梅-算法设计与分析(第2答案 1 习题)—1783Leonhard Euler,17071.图论诞生于七桥问题。出生于瑞士的伟大数学家欧拉(提 出并解决了该问题。七桥问题是这样描述的:北区一个人是否能在一次步行中穿越哥尼斯堡(现东区在叫加里宁格勒,在波罗的海南岸)城中全部岛区的七座桥后回到起点,且每座桥只经过一次,南区是这条河以及河上的两个岛和七座桥的图1.7 1.7 七桥问题图草图。请将该问题的数据模型抽象出来,并判断此问题是否有解。 七桥问题属于一笔画问题。 输入:一个起点 输出:相同的点一次步行1,经过七座桥,且每次只经历过一次2,回到起点3,该问题无解:能一笔画的图形只有两类:一类是所有的点都是偶点。另一类是只有二个奇点的图形。)用的不是除法而是减最初的欧几里德算法2.在欧几里德提出的欧几里德算法中(即法。请用伪代码描述这个版本的欧几里德算法 1.r=m-n r=0 循环直到2.m=n 2.1 n=r 2.2 r=m-n 2.3 m 输出3 .设计算法求数组中相差最小的两个元素(称为最接近数)的差。要求分别给出伪代3++描述。C码和 采用分治法// //对数组先进行快速排序在依次比较相邻的差//精品文档. 精品文档 #include using namespace std; int partions(int b[],int low,int high) { int prvotkey=b[low]; b[0]=b[low]; while (low=prvotkey)

算法设计与分析学习总结

算法分析与设计 学习总结 题目:算法分析与设计学习总结 学院信息科学与工程学院专业2013级计算机应用技术 届次 学生姓名 学号2013110657 二○一三年一月十五日

算法分析与设计学习总结 本学期通过学习算法分析与设计课程,了解到:算法是一系列解决问题的清晰指令,代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。算法能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷,或不适合某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂性和时间复杂度来衡量。算法可以使用自然语言、伪代码、流程图等多种不同的方法来描述。计算机系统中的操作系统、语言编译系统、数据库管理系统以及各种各样的计算机应用系统中的软件,都必须使用具体的算法来实现。算法设计与分析是计算机科学与技术的一个核心问题。 设计的算法要具有以下的特征才能有效的完成设计要求,算法的特征有:(1)有穷性。算法在执行有限步后必须终止。(2)确定性。算法的每一个步骤必须有确切的定义。(3)输入。一个算法有0个或多个输入,作为算法开始执行前的初始值,或初始状态。(4)输出。一个算法有一个或多个输出,以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的。 (5)可行性。在有限时间内完成计算过程。 算法设计的整个过程,可以包含对问题需求的说明、数学模型的拟制、算法的详细设计、算法的正确性验证、算法的实现、算法分析、程序测试和文档资料的编制。算法可大致分为基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法和并行算法。 经典的算法主要有: 1、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,bing从中找出那些符合要求的候选解作为问题的解。 穷举算法特点是算法简单,但运行时所花费的时间量大。有些问题所列举书来的情况数目会大得惊人,就是用高速计算机运行,其等待运行结果的时间也将使人无法忍受。我们在用穷举算法解决问题是,应尽可能将明显不符合条件的情况排除在外,以尽快取得问题的解。 2、迭代算法 迭代法是数值分析中通过从一个初始估计出发寻找一系列近似解来解决问题(一般是解方程或方程组)的过程,为实现这一过程所使用的方法统称为迭代法。迭代法是用于求方程或方程组近似根的一种常用的算法设计方法。设方程为f(x)=0,用某种数学方法导出等价的形式x=g(x),然后按以下步骤执行: (1)选一个方程的近似根,赋给变量x0。 (2)将x0的值保存于变量x1,然后计算g(x1),并将结果存于变量x0。 (3)当x0与x1的差的绝对值还小于指定的精度要求时,重复步骤(2)的计算。 若方程有根,并且用上述方法计算出来的近似根序列收敛,则按上述方法求得的x0就认为是方程的根。 3、递推算法 递推算法是利用问题本身所具有的一种递推关系求问题解的一种方法。它把问题分成若干步,找出相邻几步的关系,从而达到目的。 4、递归算法 递归算法是一种直接或间接的调用自身的算法。 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

算法设计与分析试卷及答案

湖南科技学院二○年学期期末考试 信息与计算科学专业年级《算法设计与分析》试题 考试类型:开卷试卷类型:C卷考试时量:120分钟 题号一二三四五总分统分人 得分 阅卷人 复查人 一、填空题(每小题3 分,共计30 分) 1、用O、Ω与θ表示函数f与g之间得关系______________________________。 2、算法得时间复杂性为,则算法得时间复杂性得阶为__________________________。 3、快速排序算法得性能取决于______________________________。 4、算法就是_______________________________________________________。 5、在对问题得解空间树进行搜索得方法中,一个活结点最多有一次机会成为活结点得就是_________________________。 6、在算法得三种情况下得复杂性中,可操作性最好且最有实际价值得就是_____情况下得时间复杂性。 7、大Ω符号用来描述增长率得下限,这个下限得阶越___________,结果就越有价值。。 8、____________________________就是问题能用动态规划算法求解得前提。 9、贪心选择性质就是指____________________________________________________________________________________________________________________。 10、回溯法在问题得解空间树中,按______________策略,从根结点出发搜索解空间树。 二、简答题(每小题10分,共计30分) 1、试述回溯法得基本思想及用回溯法解题得步骤。 2、有8个作业{1,2,…,8}要在由2台机器M1与M2组成得流水线上完成加工。每个作业加工得顺序都就是先在M1上加工,然后在M2上加工。M1与M2加工作业i所需得时间分别为: M110 2 8 12 6 9414

算法设计与分析基础习题参考答案

习题1.1 5..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

算法设计与分析期末试题答案解析

1、用计算机求解问题的步骤: 1、问题分析 2、数学模型建立 3、算法设计与选择 4、算法指标 5、算法分析 6、算法实现 7、程序调试 8、结果整理文档编制 2、算法定义:算法是指在解决问题时,按照某种机械步骤一定可以得到问题结果的处理过程 3、算法的三要素 1、操作 2、控制结构 3、数据结构 算法具有以下5个属性: 有穷性:一个算法必须总是在执行有穷步之后结束,且每一步都在有穷时间内完成。 确定性:算法中每一条指令必须有确切的含义。不存在二义性。只有一个入口和一个出口 可行性:一个算法是可行的就是算法描述的操作是可以通过已经实现的基本运算执行有限次来实现的。 输入:一个算法有零个或多个输入,这些输入取自于某个特定对象的集合。 输出:一个算法有一个或多个输出,这些输出同输入有着某些特定关系的量。 算法设计的质量指标: 正确性:算法应满足具体问题的需求; 可读性:算法应该好读,以有利于读者对程序的理解;

健壮性:算法应具有容错处理,当输入为非法数据时,算法应对其作出反应,而不是产生莫名其妙的输出结果。 效率与存储量需求:效率指的是算法执行的时间;存储量需求指算法执行过程中所需要的最大存储空间。一般这两者与问题的规模有关。 经常采用的算法主要有迭代法、分而治之法、贪婪法、动态规划法、回溯法、分支限界法 迭代法 基本思想:迭代法也称“辗转法”,是一种不断用变量的旧值递推出新值的解决问题的方法。 解题步骤:1、确定迭代模型。根据问题描述,分析得出前一个(或几个)值与其下一个值的迭代关系数学模型。 2、建立迭代关系式。迭代关系式就是一个直接或间接地不断由旧值递推出新值的表达式,存储新值的变量称为迭代变量 3、对迭代过程进行控制。确定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

算法设计与分析试卷及答案

湖南科技学院二○ 年 学期期末考试 信息与计算科学专业 年级《算法设计与分析》 试题 考试类型:开卷 试卷类型:C 卷 考试时量:120 分钟 1. 用O 、Ω和θ表示函数f 与g 之间的关系______________________________。 ()()log log f n n n g n n == 2. 算法的时间复杂性为1, 1()8(3/7), 2 n f n f n n n =?=? +≥?,则算法的时间复杂性的阶 为__________________________。 3. 快速排序算法的性能取决于______________________________。 4. 算法是_______________________________________________________。 5. 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_________________________。 6. 在算法的三种情况下的复杂性中,可操作性最好且最有实际价值的是_____情况下的时间复杂性。 7. 大Ω符号用来描述增长率的下限,这个下限的阶越___________,结果就越有价值。。 8. ____________________________是问题能用动态规划算法求解的前提。 9. 贪心选择性质是指________________________________________________________ ____________________________________________________________。 题 号 一 二 三 四 五 总分 统分人 得 分 阅卷人

算法设计与分析试卷及答案.doc

湖南科技学院二○ 年 学期期末考试 信息与计算科学专业 年级《算法设计与分析》 试题 考试类型:开卷 试卷类型: C 卷 考试时量: 120 分钟 题号 一 二 三 四 五 总分 统分人 得 分 阅卷人 一、填空题(每小题 3 分,共计 30 分) 1. 用 O 、Ω和θ表示函数 f 与 g 之间的关系 ______________________________ 。 f n n lo g n g n log n 1, n 1 2. 算法的时间复杂性为 f (n) n ,则算法的时间复杂性的阶 8 f (3n / 7) n, 2 为__________________________ 。 3. 快速排序算法的性能取决于 ______________________________ 。 4. 算法是 _______________________________________________________ 。 5. 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_________________________ 。 6. 在算法的三种情况下的复杂性中, 可操作性最好且最有实际价值的是 _____情况下的时间复杂性。 7. 大Ω符号用来描述增长率的下限,这个下限的阶越 ___________,结果就越有价值。 。 8. ____________________________ 是问题能用动态规划算法求解的前提。 9. 贪心选择性质是指 ________________________________________________________ ____________________________________________________________ 。

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!)=∑=n i i 1 log ≤∑=n i n 1 log =nlogn ,所以可得log(n!)= Ο(nlogn)。 ?由于对所有的偶数n 有, log(n!)= ∑=n i i 1 log ≥∑=n n i i 2 /log ≥∑=n n i n 2 /2/log ≥(n/2)log(n/2)=(nlogn)/2-n/2。 当n ≥4,(nlogn)/2-n/2≥(nlogn)/4,故可得?n ≥4,log(n!) ≥(nlogn)/4,即log(n!)= Ω(nlogn)。 综合以上两点可得log(n!)= Θ(nlogn) 2. 设计一个算法,求给定n 个元素的第二大元素,并给出算法在最坏情况下使用的比较次数。(复杂度至多为2n-3) 算法: V oid findsecond(ElemType A[]) { for (i=2; i<=n;i++) if (A[1]

算法设计与分析试题与答案

一、填空题(20分) 1.一个算法就是一个有穷规则的集合,其中之规则规定了解决某一特殊类型问题的一系列运算,此外,算法还应具有以下五个重要特性: 确定性,有穷性,可行性,0个或多个输入,一个或多个输出。 2.算法的复杂性有时间复杂性和空间复杂性之分,衡量一个算法好坏的标准是时间复杂度高低。 3.某一问题可用动态规划算法求解的显著特征是该问题具有最优子结构性质。 4.若序列X={B,C,A,D,B,C,D},Y={A,C,B,A,B,D,C,D},请给出序列X和Y的一个最长公共子序列{BABCD}或{CABCD}或{CADCD}。 5.用回溯法解问题时,应明确定义问题的解空间,问题的解空间至少应包含一个(最优)解。 6.动态规划算法的基本思想是将待求解问题分解成若干子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解。 7.以深度优先方式系统搜索问题解的算法称为回溯法。 8.0-1背包问题的回溯算法所需的计算时间为o(n*2n) ,用动态规划算法所需的计算时间为o(min{nc,2n})。 9.动态规划算法的两个基本要素是最优子结构和重叠子问题。 10.二分搜索算法是利用动态规划法实现的算法。 二、综合题(50分) 1.写出设计动态规划算法的主要步骤。 ①问题具有最优子结构性质;

②构造最优值的递归关系表达式; ③最优值的算法描述; ④构造最优解; 2.流水作业调度问题的johnson算法的思想。 ②N1={i|ai=bi}; ②将N1中作业按ai的非减序排序得到N1’,将N2中作业按bi的非增序排序得到N2’; ③N1’中作业接N2’中作业就构成了满足Johnson法则的最优调度。 3.若n=4,在机器M1和M2上加工作业i所需的时间分别为ai和bi,且 (a1,a2,a3,a4)=(4,5,12,10),(b1,b2,b3,b4)=(8,2,15,9)求4个作业的最优调度方案,并计算最优值。 步骤为:N1={1,3},N2={2,4}; N1’={1,3}, N2’={4,2}; 最优值为:38 4.使用回溯法解0/1背包问题:n=3,C=9,V={6,10,3},W={3,4,4},其解空间有长度为3 的0-1向量组成,要求用一棵完全二叉树表示其解空间(从根出发,左1右0),并画出其解空间树,计算其最优值及最优解。 解空间为{(0,0,0),(0,1,0),(0,0,1),(1,0,0),(0,1,1),(1,0,1), (1,1,0),(1,1,1)}。 解空间树为:

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