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排列计算方法范文排列是数学中的一种组合方法，指的是从一组元素中选取出一部分元素进行排列。
排列的计算方法包括全排列和部分排列。
一、全排列全排列是将一组元素的所有可能的排列情况都列举出来。
比如，对于元素集合{1,2,3}，全排列的结果为{1,2,3}、{1,3,2}、{2,1,3}、{2,3,1}、{3,1,2}、{3,2,1}。
下面介绍几种计算全排列的方法。
1.递归法递归法是一种常用的计算全排列的方法。
具体步骤如下：（1）选取第一个元素作为排列的开头；（2）将剩下的元素进行全排列；（3）将第一个元素与后面所有元素进行交换，并重复第（2）和第（3）步，直到最后一个元素；（4）输出排列结果。
2.字典序法字典序法是通过字典序的规律来计算全排列的方法。
具体步骤如下：（1）对于给定的一组元素，从右往左找到第一个左边小于右边的元素，记为a[i]；（2）在a[i]的右边找到最小的比a[i]大的元素，记为a[j]；（3）交换a[i]和a[j]，并将a[i]右边的元素按照递增顺序排列；（4）输出排列结果。
二、部分排列部分排列是从一组元素中选取出一部分元素进行排列。
部分排列的计算方法主要有以下几种。
1.当选取的元素个数与原来元素个数相同时，部分排列就等同于全排列，采用全排列的计算方法即可。
2.当选取的元素个数小于原来的元素个数时。
假设一组元素有n个，选取r个进行排列。
计算部分排列的方法可以利用全排列的计算方法。
3.当选取的元素个数大于原来的元素个数时，部分排列的计算方法较为复杂，需要进行组合运算。
假设一组元素有n个，选取r个进行排列。
计算部分排列的方法如下：（1）从n个元素中选取r个元素进行排列，共有P(n,r)个结果；（2）从n个元素中选取r-1个元素进行排列，共有P(n,r-1)个结果；（3）将第（1）步和第（2）步的结果相减，即P(n,r)-P(n,r-1)。
总结：排列是一种组合方法，全排列是将一组元素的所有可能的排列情况进行列举；部分排列是从一组元素中选取出一部分元素进行排列。
多个数组排列组合求结果算法一、概述在日常生活和工作中，经常会遇到需要进行多个数组的排列组合，求得结果的问题。
比如排列组合考试成绩，排列组合商品价格等。
掌握多个数组排列组合求结果的算法非常重要。
二、问题描述假设有三个数组A、B、C，每个数组中分别有若干个元素。
现在需要对这三个数组进行排列组合，求得结果。
三、算法思路为了求解多个数组的排列组合，可以采用递归的方法。
具体步骤如下：1. 定义一个递归函数，函数的参数包括当前已经选择的元素、数组的下标、以及用来存放结果的容器。
2. 在递归函数中进行遍历数组的操作，每次选择一个数组中的元素，然后递归调用自身，直到所有数组的元素都被选择完毕。
3. 在递归函数的基准情况中，将当前已选择的元素加入结果容器中，并返回。
四、代码实现下面是一个Python语言实现多个数组排列组合求结果的算法示例。
```pythondefbination(arrays, index, path, res):if index == len(arrays):res.append(path[:])returnfor i in range(len(arrays[index])):path.append(arrays[index][i])bination(arrays, index + 1, path, res)path.pop()A = [1, 2, 3]B = [4, 5]C = [6, 7, 8]arrays = [A, B, C]res = []combination(arrays, 0, [], res)print(res)```五、算法分析上述算法使用了递归的思想，通过遍历多个数组的元素，并且进行排列组合，最终得到所求结果。
算法的时间复杂度为O(n^m)，其中n为数组的个数，m为数组中元素的平均个数。
算法的空间复杂度为O(n)。
六、实例分析假设数组A、B、C分别为[1, 2, 3]、[4, 5]、[6, 7, 8]，则经过排列组合后的结果如下：[[1, 4, 6], [1, 4, 7], [1, 4, 8], [1, 5, 6], [1, 5, 7], [1, 5, 8], [2, 4, 6], [2, 4, 7], [2, 4, 8], [2, 5, 6], [2, 5, 7], [2, 5, 8], [3, 4, 6], [3, 4, 7], [3, 4, 8], [3, 5, 6], [3, 5, 7], [3, 5, 8]]七、总结本文介绍了多个数组排列组合求结果的算法，通过递归的方式实现了对多个数组进行排列组合。
《递归算法的实现》教学设计《递归算法的实现》教学设计（精选5篇）作为一位杰出的老师，就难以避免地要准备教学设计，借助教学设计可以提高教学效率和教学质量。
写教学设计需要注意哪些格式呢？下面是小编为大家整理的《递归算法的实现》教学设计，仅供参考，欢迎大家阅读。
《递归算法的实现》教学设计1一、教材分析“算法的程序实现”是高中信息技术教育科学出版社《算法与程序设计》选修模块第三单元的内容，本节课是“递归算法的程序实现”，前面学习了用解析法解决问题、穷举法解决问题、在数组中查找数据、对数进行排序以及本节的前一小节知识点“什么是自定义函数”的学习，在学习自定义函数的基础上，学习递归算法的程序实现是自定义函数的具体应用，培养学生“自顶向下”、“逐步求精”的意识起着重要的作用。
二、学情分析教学对象是高中二年级学生，前面学习了程序设计的各种结构，在学习程序设计各种结构的应用过程中,培养了用计算机编程解决现实中的问题，特别的学习循环语句的过程中，应用了大量的循环结构进行“递推”算法。
前一节课学习了如何自定义函数，在此基础上学习深入学习和体会自定义函数的应用。
以递推算法的逆向思维进行求解问题，在学习过程中体会递归算法的思想过程。
多维度的思考问题和解决问题是提高学生的学习兴趣关键。
三、教学三维目标知识与技能：1、理解什么是递归算法，学生用递归算法的思想分析问题2、能够应用自定义函数方法实现递归算法的编程过程与方法：学生参与讨论，通过思考、动手操作，体验递归算法的方法情感态度与价值：结合数学中的实例，激发学生的数学建模的意识，培养学生多维度的思考问题和解决问题。
四、教学重点与难点重点：理解什么是递归算法，学生用递归算法的思想分析问题应用自定义函数方法实现递归算法的编程难点：应用自定义函数方法实现递归算法的编程五、教学策略教递归算法的实现思想是比较抽象，比较理论化的教学内容。
本着培养学生的发现问题、分析问题、解决问题的意识与能力入手。
《计算机算法设计与分析》课程设计用分治法解决快速排序问题及用动态规划法解决最优二叉搜索树问题及用回溯法解决图的着色问题一、课程设计目的：《计算机算法设计与分析》这门课程是一门实践性非常强的课程，要求我们能够将所学的算法应用到实际中，灵活解决实际问题。
通过这次课程设计，能够培养我们独立思考、综合分析与动手的能力，并能加深对课堂所学理论和概念的理解，可以训练我们算法设计的思维和培养算法的分析能力。
二、课程设计内容：1、分治法：（2）快速排序；2、动态规划：（4）最优二叉搜索树；3、回溯法：（2）图的着色。
三、概要设计：分治法—快速排序：分治法的基本思想是将一个规模为n的问题分解为k个规模较小的子问题，这些子问题互相独立且与原问题相同。
递归地解这些子问题，然后将各个子问题的解合并得到原问题的解。
分治法的条件：（1) 该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决；（2) 该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题，即该问题具有最优子结构性质；（3) 利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解；（4) 该问题所分解出的各个子问题是相互独立的，即子问题之间不包含公共的子子问题。
抽象的讲，分治法有两个重要步骤：（1）将问题拆开；（2）将答案合并；动态规划—最优二叉搜索树：动态规划的基本思想是将问题分解为若干个小问题，解子问题，然后从子问题得到原问题的解。
设计动态规划法的步骤：（1）找出最优解的性质，并刻画其结构特征；（2）递归地定义最优值（写出动态规划方程）；（3）以自底向上的方式计算出最优值；（4）根据计算最优值时得到的信息，构造一个最优解。
●回溯法—图的着色回溯法的基本思想是确定了解空间的组织结构后，回溯法就是从开始节点（根结点）出发，以深度优先的方式搜索整个解空间。
这个开始节点就成为一个活结点，同时也成为当前的扩展结点。
在当前的扩展结点处，搜索向纵深方向移至一个新结点。
这个新结点就成为一个新的或节点，并成为当前扩展结点。
c语言递归实现全排列在计算机科学中，递归是一种常见的编程技巧，指程序在执行过程中调用自身的过程。
递归的优点是能够简洁地表达某些算法，缺点是增加了程序的内存消耗和执行时间。
全排列是一种经典的计算问题，即把给定的一组数全排列。
一、基本概念1.1 全排列全排列是一种组合数学上非常重要的概念，是一组数的所有可能的排列的总和。
例如，1、2、3三个数的全排列是：123、132、213、231、312、321。
n个不同元素的全排列个数为n的阶乘n!。
1.2 递归递归是一种程序设计或算法设计的方法，可以让一个函数调用自身。
递归通常特别简洁，但对内存产生较高负荷。
递归算法可以递归计算任何递归可定义的函数。
递归算法通常由两个部分组成：基线条件和递归条件。
如果递归条件得到基线条件，则停止递归并返回结果。
二、算法实现n个元素的全排列可以看作是把第一个元素与所有元素交换，得到n个排列中以第一个元素开头的排列。
然后递归求剩余的n-1个元素的排列后，再将它们插入到上一步求得的排列中，就得到了所有元素的全排列。
以n=3为例，其全排列为 (1,2,3),(1,3,2),(2,1,3),(2,3,1),(3,2,1),(3,1,2)。
比如，我们先固定第一个数是1，然后求剩余的数2,3的排列。
得到的排列有(2,3)和(3,2)。
我们再把1插入到每个排列的所有可能位置，即得到(1,2,3)和(1,3,2)。
同样的，我们再固定第一个数是2和3，分别求剩余的数的排列，再将2和3插入到每个排列的所有可能位置即可。
代码实现如下：#include <stdio.h>#include <stdlib.h>// 递归实现全排列void perm(int list[], int k, int m) {if (k == m) {for (int i = 0; i <= m; i++) {printf("%d", list[i]);}printf("\n");} else {for (int i = k; i <= m; i++) {// 把第i个数交换到第一个位置int temp = list[k];list[k] = list[i];list[i] = temp;// 求剩下元素的排列perm(list, k+1, m);// 把元素交换回来temp = list[k];list[k] = list[i];list[i] = temp;}}}2.2 非递归实现的思路非递归实现的思路是用一个栈来存储未处理的子问题。
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。
算法设计与分析课程教学大纲课程名称：算法设计与分析英文名称：Algorithm Design and Analysis课程编号：2学时数：48其中实验（实训）学时数：16 课外学时数：0学分数：3适用专业：计算机科学与技术一、课程的性质和任务本课程是计算机科学与技术及相关专业的一门专业课，专业覆盖面较宽（如程序设计等课程）。
是一门训练程序设计基本思想的主要课程。
算法设计与分析是计算机科学的核心问题之一，数据结构主要研究组织大量数据的方法，而算法分析则是对算法运行时间的评估。
本课程的任务是通过对常用的、有代表性的算法的研究，让学生理解并掌握算法设计的基本技术；培养学生分析算法复杂度的初步能力，锻炼其逻辑思维能力和想象力，并使之了解算法理论的发展；鼓励学生运用算法知识解决实际问题，培养他们的独立科研的能力和理论联系实践的能力。
本课程特别提倡学生广泛阅读参考书、独立思考、结合实际问题展开讨论的教学方式，并以此达到教师精讲、学生宽学的目的。
二、课程教学内容的基本要求、重点和难点掌握算法分析与设计中每种方法的基本思想、基本方法和相关应用。
（一）算法及算法的复杂度掌握算法的定义和算法复杂度的计算。
掌握时间、空间渐进分析法。
会解递归方程。
重点：算法复杂性的时空分析。
难点：解递归方程。
（二）贪婪法掌握贪婪法的基本思想。
学习经典的贪婪法：背包问题和计算机网络的最短传输时间。
重点：贪婪法的基本思想，贪婪法的具体应用。
难点：贪婪法的应用。
（三）递归掌握递归的定义、递归调用的内部实现原理及递归程序的阅读的两种方法：模拟系统栈方式和指令流方法。
熟练掌握递归转非递归的方法。
学会递归算法的设计包括：简单0/1背包问题；N阶Hanoi塔问题；棋子移动问题；求N个元素的全排列和自然数分析。
重点：递归算法的内部实现、递归算法的设计。
难点：递归转非递归。
（四）回溯法掌握回溯法的基本思想及回溯法的经典问题：子集和问题；皇后问题；哈密顿回路问题。
排列与组合问题的解题方法排列与组合是数学中重要的组合数学问题，常用于解决计数和选择问题。
在排列与组合中，排列是指从一组元素中选取若干个按特定顺序排列的方式；而组合则是指从一组元素中选取若干个无序的方式。
解决排列与组合问题的方法有很多，下面将介绍一些常用的解题方法。
一、排列问题的解题方法1. 全排列方法：全排列是指对给定的一组元素进行全面排列，确保每个元素都排在不同的位置上。
全排列问题可以通过递归算法来解决。
具体步骤如下：1）选取第一个元素作为排列的首位；2）将剩余的元素进行全排列；3）将选取的元素与全排列的结果进行组合。
2. 循环方法：循环方法是指通过循环遍历的方式来求解排列问题。
具体步骤如下：1）确定排列的元素个数和位置；2）通过循环遍历的方式确定每个位置上的元素。
3. 递归方法：递归方法是指通过递归函数的调用来求解排列问题。
递归方法可以将一个问题分解为更小的子问题，并通过递归调用来解决子问题。
具体步骤如下：1）选取第一个元素作为排列的首位；2）将剩余的元素进行递归调用，求解子问题的排列；3）将选取的元素与子问题的排列进行组合。
二、组合问题的解题方法1. 递推公式法：递推公式法是一种求解组合问题的常用方法。
通过递推公式，可以将大的组合问题分解为更小的子问题，并通过递归调用来解决子问题。
具体步骤如下：1）确定组合的元素个数和位置；2）通过递推公式计算每个位置上的元素。
2. 数学公式法：数学公式法是指通过数学公式来求解组合问题。
常用的组合公式有排列组合公式、二项式定理等。
通过应用数学公式，可以快速计算组合问题的解。
具体步骤如下：1）确定组合的元素个数和位置；2）通过数学公式计算每个位置上的元素。
3. 动态规划法：动态规划法是一种求解组合问题的高效算法。
通过定义递推关系和初始条件，可以通过动态规划的方式求解组合问题。
具体步骤如下：1）定义递推关系和初始条件；2）通过递推公式计算每个位置上的元素。
总结：排列与组合问题的解题方法有很多种，选择合适的方法取决于具体的问题和求解的要求。
c语言常见算法C语言是一种非常流行的编程语言，广泛应用于软件开发和计算机科学领域。
在C语言中，算法是解决问题的关键步骤。
本文将介绍一些常见的C语言算法，包括排序算法、搜索算法和递归算法。
一、排序算法1. 冒泡排序算法冒泡排序是一种简单的排序算法，它重复地遍历要排序的列表，比较相邻的两个元素，并交换它们的位置，直到整个列表排序完成。
2. 插入排序算法插入排序算法通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。
3. 快速排序算法快速排序是一种高效的排序算法，它通过选择一个元素作为基准，将列表分为两部分，一部分小于基准，一部分大于基准，然后递归地对两部分进行排序。
二、搜索算法1. 线性搜索算法线性搜索算法逐个地检查列表中的元素，直到找到目标元素或者遍历完整个列表。
2. 二分搜索算法二分搜索算法适用于已排序的列表。
它通过比较目标元素和列表的中间元素，将列表分为两部分，然后在适当的部分继续搜索，直到找到目标元素或者确定目标元素不存在。
三、递归算法递归算法是一种自我调用的算法，它将问题分解成更小的子问题，然后在子问题上递归地调用自身，直到达到基本情况。
对于C语言中的算法来说，递归函数的编写非常重要。
需要确保递归的终止条件，并正确处理递归调用中传递的参数。
四、其他常见算法1. 图算法图算法是解决与图相关的问题的算法。
它可以解决最短路径问题、最小生成树问题等。
2. 动态规划算法动态规划算法是一种通过将问题分解成更小的子问题来解决复杂问题的算法。
它通常用于解决最优化问题。
3. 贪心算法贪心算法通过每一步选择当前最优解来构建问题的解决方案。
它通常不能保证找到全局最优解，但在某些情况下可以得到较好的近似解。
总结C语言常见算法涵盖了排序算法、搜索算法、递归算法以及其他常用的算法。
对于每个算法，我们都介绍了其基本原理和应用场景。
在实际编程中，根据具体的问题，选择合适的算法是非常重要的。
熟悉C语言中的常见算法，可以帮助程序员更好地解决问题，提高代码的效率与质量。
第1章算法引论11.1 算法与程序11.2 表达算法的抽象机制11.3 描述算法31.4 算法复杂性分析13小结16习题17第2章递归与分治策略192.1 递归的概念192.2 分治法的基本思想262.3 二分搜索技术272.4 大整数的乘法282.5 Strassen矩阵乘法302.6 棋盘覆盖322.7 合并排序342.8 快速排序372.9 线性时间选择392.10 最接近点对问题432.11 循环赛日程表53小结54习题54第3章动态规划613.1 矩阵连乘问题62目录算法设计与分析(第2版)3.2 动态规划算法的基本要素67 3.3 最长公共子序列713.4 凸多边形最优三角剖分753.5 多边形游戏793.6 图像压缩823.7 电路布线853.8 流水作业调度883.9 0-1背包问题923.10 最优二叉搜索树98小结101习题102第4章贪心算法1074.1 活动安排问题1074.2 贪心算法的基本要素1104.2.1 贪心选择性质1114.2.2 最优子结构性质1114.2.3 贪心算法与动态规划算法的差异1114.3 最优装载1144.4 哈夫曼编码1164.4.1 前缀码1174.4.2 构造哈夫曼编码1174.4.3 哈夫曼算法的正确性1194.5 单源最短路径1214.5.1 算法基本思想1214.5.2 算法的正确性和计算复杂性123 4.6 最小生成树1254.6.1 最小生成树性质1254.6.2 Prim算法1264.6.3 Kruskal算法1284.7 多机调度问题1304.8 贪心算法的理论基础1334.8.1 拟阵1334.8.2 带权拟阵的贪心算法1344.8.3 任务时间表问题137小结141习题141第5章回溯法1465.1 回溯法的算法框架1465.1.1 问题的解空间1465.1.2 回溯法的基本思想1475.1.3 递归回溯1495.1.4 迭代回溯1505.1.5 子集树与排列树1515.2 装载问题1525.3 批处理作业调度1605.4 符号三角形问题1625.5 n后问题1655.6 0\|1背包问题1685.7 最大团问题1715.8 图的m着色问题1745.9 旅行售货员问题1775.10 圆排列问题1795.11 电路板排列问题1815.12 连续邮资问题1855.13 回溯法的效率分析187小结190习题191第6章分支限界法1956.1 分支限界法的基本思想1956.2 单源最短路径问题1986.3 装载问题2026.4 布线问题2116.5 0\|1背包问题2166.6 最大团问题2226.7 旅行售货员问题2256.8 电路板排列问题2296.9 批处理作业调度232小结237习题238第7章概率算法2407.1 随机数2417.2 数值概率算法2447.2.1 用随机投点法计算π值2447.2.2 计算定积分2457.2.3 解非线性方程组2477.3 舍伍德算法2507.3.1 线性时间选择算法2507.3.2 跳跃表2527.4 拉斯维加斯算法2597.4.1 n 后问题2607.4.2 整数因子分解2647.5 蒙特卡罗算法2667.5.1 蒙特卡罗算法的基本思想2667.5.2 主元素问题2687.5.3 素数测试270小结273习题273第8章 NP完全性理论2788.1 计算模型2798.1.1 随机存取机RAM2798.1.2 随机存取存储程序机RASP2878.1.3 RAM模型的变形与简化2918.1.4 图灵机2958.1.5 图灵机模型与RAM模型的关系297 8.1.6 问题变换与计算复杂性归约299 8.2 P类与NP类问题3018.2.1 非确定性图灵机3018.2.2 P类与NP类语言3028.2.3 多项式时间验证3048.3 NP完全问题3058.3.1 多项式时间变换3058.3.2 Cook定理3078.4 一些典型的NP完全问题3108.4.1 合取范式的可满足性问题3118.4.2 3元合取范式的可满足性问题312 8.4.3 团问题3138.4.4 顶点覆盖问题3148.4.5 子集和问题3158.4.6 哈密顿回路问题3178.4.7 旅行售货员问题322小结323习题323第9章近似算法3269.1 近似算法的性能3279.2 顶点覆盖问题的近似算法3289.3 旅行售货员问题近似算法3299.3.1 具有三角不等式性质的旅行售货员问题330 9.3.2 一般的旅行售货员问题3319.4 集合覆盖问题的近似算法3339.5 子集和问题的近似算法3369.5.1 子集和问题的指数时间算法3369.5.2 子集和问题的完全多项式时间近似格式337 小结340习题340第10章算法优化策略34510.1 算法设计策略的比较与选择34510.1.1 最大子段和问题的简单算法34510.1.2 最大子段和问题的分治算法34610.1.3 最大子段和问题的动态规划算法34810.1.4 最大子段和问题与动态规划算法的推广349 10.2 动态规划加速原理35210.2.1 货物储运问题35210.2.2 算法及其优化35310.3 问题的算法特征35710.3.1 贪心策略35710.3.2 对贪心策略的改进35710.3.3 算法三部曲35910.3.4 算法实现36010.3.5 算法复杂性36610.4 优化数据结构36610.4.1 带权区间最短路问题36610.4.2 算法设计思想36710.4.3 算法实现方案36910.4.4 并查集37310.4.5 可并优先队列37610.5 优化搜索策略380小结388习题388第11章在线算法设计39111.1 在线算法设计的基本概念39111.2 页调度问题39311.3 势函数分析39511.4 k 服务问题39711.4.1 竞争比的下界39711.4.2 平衡算法39911.4.3 对称移动算法39911.5 Steiner树问题40311.6 在线任务调度40511.7 负载平衡406小结407习题407词汇索引409参考文献415习题1-1 实参交换1习题1-2 方法头签名1习题1-3 数组排序判定1习题1-4 函数的渐近表达式2习题1-5 O(1) 和 O(2) 的区别2习题1-7 按渐近阶排列表达式2习题1-8 算法效率2习题1-9 硬件效率3习题1-10 函数渐近阶3习题1-11 n !的阶4习题1-12 平均情况下的计算时间复杂性4算法实现题1-1 统计数字问题4算法实现题1-2 字典序问题5算法实现题1-3 最多约数问题6算法实现题1-4 金币阵列问题8算法实现题1-5 最大间隙问题11第2章递归与分治策略14 习题2-1 Hanoi 塔问题的非递归算法14习题2-2 7个二分搜索算法15习题2-3 改写二分搜索算法18习题2-4 大整数乘法的 O(nm log(3/2))算法19习题2-5 5次 n /3位整数的乘法19习题2-6 矩阵乘法21习题2-7 多项式乘积21习题2-8 不动点问题的 O( log n) 时间算法22习题2-9 主元素问题的线性时间算法22习题2-10 无序集主元素问题的线性时间算法22习题2-11 O (1)空间子数组换位算法23习题2-12 O (1)空间合并算法25习题2-13 n 段合并排序算法32习题2-14 自然合并排序算法32习题2-15 最大值和最小值问题的最优算法35习题2-16 最大值和次大值问题的最优算法35习题2-17 整数集合排序35习题2-18 第 k 小元素问题的计算时间下界36习题2-19 非增序快速排序算法37习题2-20 随机化算法37习题2-21 随机化快速排序算法38习题2-22 随机排列算法38习题2-23 算法qSort中的尾递归38习题2-24 用栈模拟递归38习题2-25 算法select中的元素划分39习题2-26 O(n log n) 时间快速排序算法40习题2-27 最接近中位数的 k 个数40习题2-28 X和Y 的中位数40习题2-29 网络开关设计41习题2-32 带权中位数问题42习题2-34 构造Gray码的分治算法43习题2-35 网球循环赛日程表44目录算法设计与分析习题解答（第2版）算法实现题2-1 输油管道问题（习题2-30) 49算法实现题2-2 众数问题（习题2-31) 50算法实现题2-3 邮局选址问题（习题2-32) 51算法实现题2-4 马的Hamilton周游路线问题（习题2-33) 51算法实现题2-5 半数集问题60算法实现题2-6 半数单集问题62算法实现题2-7 士兵站队问题63算法实现题2-8 有重复元素的排列问题63算法实现题2-9 排列的字典序问题65算法实现题2-10 集合划分问题（一）67算法实现题2-11 集合划分问题（二）68算法实现题2-12 双色Hanoi塔问题69算法实现题2-13 标准二维表问题71算法实现题2-14 整数因子分解问题72算法实现题2-15 有向直线2中值问题72第3章动态规划76习题3-1 最长单调递增子序列76习题3-2 最长单调递增子序列的 O(n log n) 算法77习题3-7 漂亮打印78习题3-11 整数线性规划问题79习题3-12 二维背包问题80习题3-14 Ackermann函数81习题3-17 最短行驶路线83习题3-19 最优旅行路线83算法实现题3-1 独立任务最优调度问题（习题3-3) 83算法实现题3-2 最少硬币问题（习题3-4) 85算法实现题3-3 序关系计数问题（习题3-5) 86算法实现题3-4 多重幂计数问题（习题3-6) 87算法实现题3-5 编辑距离问题（习题3-8) 87算法实现题3-6 石子合并问题（习题3-9) 89算法实现题3-7 数字三角形问题（习题3-10) 91算法实现题3-8 乘法表问题（习题3-13) 92算法实现题3-9 租用游艇问题（习题3-15) 93算法实现题3-10 汽车加油行驶问题（习题3-16) 95算法实现题3-11 圈乘运算问题（习题3-18) 96算法实现题3-12 最少费用购物（习题3-20) 102算法实现题3-13 最大长方体问题（习题3-21) 104算法实现题3-14 正则表达式匹配问题（习题3-22) 105算法实现题3-15 双调旅行售货员问题（习题3-23) 110算法实现题3-16 最大 k 乘积问题（习题5-24) 111算法实现题3-17 最小 m 段和问题113算法实现题3-18 红黑树的红色内结点问题115第4章贪心算法123 习题4-2 活动安排问题的贪心选择123习题4-3 背包问题的贪心选择性质123习题4-4 特殊的0-1背包问题124习题4-10 程序最优存储问题124习题4-13 最优装载问题的贪心算法125习题4-18 Fibonacci序列的Huffman编码125习题4-19 最优前缀码的编码序列125习题4-21 任务集独立性问题126习题4-22 矩阵拟阵126习题4-23 最小权最大独立子集拟阵126习题4-27 整数边权Prim算法126习题4-28 最大权最小生成树127习题4-29 最短路径的负边权127习题4-30 整数边权Dijkstra算法127算法实现题4-1 会场安排问题（习题4-1) 128算法实现题4-2 最优合并问题（习题4-5) 129算法实现题4-3 磁带最优存储问题（习题4-6) 130算法实现题4-4 磁盘文件最优存储问题（习题4-7) 131算法实现题4-5 程序存储问题（习题4-8) 132算法实现题4-6 最优服务次序问题（习题4-11) 133算法实现题4-7 多处最优服务次序问题（习题4-12) 134算法实现题4-8 d 森林问题（习题4-14) 135算法实现题4-9 汽车加油问题（习题4-16) 137算法实现题4-10 区间覆盖问题（习题4-17) 138算法实现题4-11 硬币找钱问题（习题4-24) 138算法实现题4-12 删数问题（习题4-25) 139算法实现题4-13 数列极差问题（习题4-26) 140算法实现题4-14 嵌套箱问题（习题4-31) 140算法实现题4-15 套汇问题（习题4-32) 142算法实现题4-16 信号增强装置问题（习题5-17) 143算法实现题4-17 磁带最大利用率问题（习题4-9) 144算法实现题4-18 非单位时间任务安排问题（习题4-15) 145算法实现题4-19 多元Huffman编码问题（习题4-20) 147算法实现题4-20 多元Huffman编码变形149算法实现题4-21 区间相交问题151算法实现题4-22 任务时间表问题151第5章回溯法153习题5\|1 装载问题改进回溯法（一）153习题5\|2 装载问题改进回溯法（二）154习题5\|4 0-1背包问题的最优解155习题5\|5 最大团问题的迭代回溯法156习题5\|7 旅行售货员问题的费用上界157习题5\|8 旅行售货员问题的上界函数158算法实现题5-1 子集和问题（习题5-3) 159算法实现题5-2 最小长度电路板排列问题（习题5-9) 160算法实现题5-3 最小重量机器设计问题（习题5-10) 163算法实现题5-4 运动员最佳匹配问题（习题5-11) 164算法实现题5-5 无分隔符字典问题（习题5-12) 165算法实现题5-6 无和集问题（习题5-13) 167算法实现题5-7 n 色方柱问题（习题5-14) 168算法实现题5-8 整数变换问题（习题5-15) 173算法实现题5-9 拉丁矩阵问题（习题5-16) 175算法实现题5-10 排列宝石问题（习题5-16) 176算法实现题5-11 重复拉丁矩阵问题（习题5-16) 179算法实现题5-12 罗密欧与朱丽叶的迷宫问题181算法实现题5-13 工作分配问题（习题5-18) 183算法实现题5-14 独立钻石跳棋问题（习题5-19) 184算法实现题5-15 智力拼图问题（习题5-20) 191算法实现题5-16 布线问题（习题5-21) 198算法实现题5-17 最佳调度问题（习题5-22) 200算法实现题5-18 无优先级运算问题（习题5-23) 201算法实现题5-19 世界名画陈列馆问题（习题5-25) 203算法实现题5-20 世界名画陈列馆问题（不重复监视）（习题5-26) 207 算法实现题5-21 部落卫队问题（习题5-6) 209算法实现题5-22 虫蚀算式问题211算法实现题5-23 完备环序列问题214算法实现题5-24 离散01串问题217算法实现题5-25 喷漆机器人问题218算法实现题5-26 n 2-1谜问题221第6章分支限界法229习题6-1 0-1背包问题的栈式分支限界法229习题6-2 用最大堆存储活结点的优先队列式分支限界法231习题6-3 团顶点数的上界234习题6-4 团顶点数改进的上界235习题6-5 修改解旅行售货员问题的分支限界法235习题6-6 解旅行售货员问题的分支限界法中保存已产生的排列树237 习题6-7 电路板排列问题的队列式分支限界法239算法实现题6-1 最小长度电路板排列问题一（习题6-8) 241算法实现题6-2 最小长度电路板排列问题二（习题6-9) 244算法实现题6-3 最小权顶点覆盖问题（习题6-10) 247算法实现题6-4 无向图的最大割问题（习题6-11) 250算法实现题6-5 最小重量机器设计问题（习题6-12) 253算法实现题6-6 运动员最佳匹配问题（习题6-13) 256算法实现题6-7 n 后问题（习题6-15) 259算法实现题6-8 圆排列问题（习题6-16) 260算法实现题6-9 布线问题（习题6-17) 263算法实现题6-10 最佳调度问题（习题6-18) 265算法实现题6-11 无优先级运算问题（习题6-19) 268算法实现题6-12 世界名画陈列馆问题（习题6-21) 271算法实现题6-13 骑士征途问题274算法实现题6-14 推箱子问题275算法实现题6-15 图形变换问题281算法实现题6-16 行列变换问题284算法实现题6-17 重排 n 2宫问题285算法实现题6-18 最长距离问题290第7章概率算法296习题7-1 模拟正态分布随机变量296习题7-2 随机抽样算法297习题7-3 随机产生 m 个整数297习题7-4 集合大小的概率算法298习题7-5 生日问题299习题7-6 易验证问题的拉斯维加斯算法300习题7-7 用数组模拟有序链表300习题7-8 O(n 3/2)舍伍德型排序算法300习题7-9 n 后问题解的存在性301习题7-11 整数因子分解算法302习题7-12 非蒙特卡罗算法的例子302习题7-13 重复3次的蒙特卡罗算法303习题7-14 集合随机元素算法304习题7-15 由蒙特卡罗算法构造拉斯维加斯算法305习题7-16 产生素数算法306习题7-18 矩阵方程问题306算法实现题7-1 模平方根问题（习题7-10) 307算法实现题7-2 集合相等问题（习题7-17) 309算法实现题7-3 逆矩阵问题（习题7-19) 309算法实现题7-4 多项式乘积问题（习题7-20) 310算法实现题7-5 皇后控制问题311算法实现题7-6 3-SAT问题314算法实现题7-7 战车问题315算法实现题7-8 圆排列问题317算法实现题7-9 骑士控制问题319算法实现题7-10 骑士对攻问题320第8章NP完全性理论322 习题8-1 RAM和RASP程序322习题8-2 RAM和RASP程序的复杂性322习题8-3 计算 n n 的RAM程序322习题8-4 没有MULT和DIV指令的RAM程序324习题8-5 MULT和DIV指令的计算能力324习题8-6 RAM和RASP的空间复杂性325习题8-7 行列式的直线式程序325习题8-8 求和的3带图灵机325习题8-9 模拟RAM指令325习题8-10 计算2 2 n 的RAM程序325习题8-11 计算 g(m,n)的程序 326习题8-12 图灵机模拟RAM的时间上界326习题8-13 图的同构问题326习题8-14 哈密顿回路327习题8-15 P类语言的封闭性327习题8-16 NP类语言的封闭性328习题8-17 语言的2 O (n k) 时间判定算法328习题8-18 P CO -NP329习题8-19 NP≠CO -NP329习题8-20 重言布尔表达式329习题8-21 关系∝ p的传递性329习题8-22 L ∝ p 330习题8-23 语言的完全性330习题8-24 的CO-NP完全性330习题8-25 判定重言式的CO-NP完全性331习题8-26 析取范式的可满足性331习题8-27 2-SAT问题的线性时间算法331习题8-28 整数规划问题332习题8-29 划分问题333习题8-30 最长简单回路问题334第9章近似算法336习题9-1 平面图着色问题的绝对近似算法336习题9-2 最优程序存储问题336习题9-4 树的最优顶点覆盖337习题9-5 顶点覆盖算法的性能比339习题9-6 团的常数性能比近似算法339习题9-9 售货员问题的常数性能比近似算法340习题9-10 瓶颈旅行售货员问题340习题9-11 最优旅行售货员回路不自相交342习题9-14 集合覆盖问题的实例342习题9-16 多机调度问题的近似算法343习题9-17 LPT算法的最坏情况实例345习题9-18 多机调度问题的多项式时间近似算法345算法实现题9-1 旅行售货员问题的近似算法（习题9-9) 346 算法实现题9-2 可满足问题的近似算法（习题9-20) 348算法实现题9-3 最大可满足问题的近似算法（习题9-21) 349 算法实现题9-4 子集和问题的近似算法（习题9-15) 351算法实现题9-5 子集和问题的完全多项式时间近似算法352算法实现题9-6 实现算法greedySetCover（习题9-13) 352算法实现题9-7 装箱问题的近似算法First Fit（习题9-19) 356算法实现题9-8 装箱问题的近似算法Best Fit（习题9-19) 358算法实现题9-9 装箱问题的近似算法First Fit Decreasing（习题9-19) 360算法实现题9-10 装箱问题的近似算法Best Fit Decreasing（习题9-19) 361算法实现题9-11 装箱问题的近似算法Next Fit361第10章算法优化策略365 习题10-1 算法obst的正确性365习题10-2 矩阵连乘问题的 O(n 2) 时间算法365习题10-6 货物储运问题的费用371习题10-7 Garsia算法371算法实现题10-1 货物储运问题（习题10-3) 374算法实现题10-2 石子合并问题（习题10-4) 374算法实现题10-3 最大运输费用货物储运问题（习题10-5) 375算法实现题10-4 五边形问题377算法实现题10-5 区间图最短路问题（习题10-8) 381算法实现题10-6 圆弧区间最短路问题（习题10-9) 381算法实现题10-7 双机调度问题（习题10-10) 382算法实现题10-8 离线最小值问题（习题10-11) 390算法实现题10-9 最近公共祖先问题（习题10-12) 393算法实现题10-10 达尔文芯片问题395算法实现题10-11 多柱Hanoi塔问题397算法实现题10-12 线性时间Huffman算法400算法实现题10-13 单机调度问题402算法实现题10-14 最大费用单机调度问题405算法实现题10-15 飞机加油问题408第11章在线算法设计410习题11-1 在线算法LFU的竞争性410习题11-4 多读写头磁盘问题的在线算法410习题11-6 带权页调度问题410算法实现题11-1 最优页调度问题（习题11-2) 411算法实现题11-2 在线LRU页调度（习题11-3) 414算法实现题11-3 k 服务问题（习题11-5) 416参考文献422。
