算法设计与分析(作业三)
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《算法分析与设计》试题库(一)一、选择题1.应用Johnson 法则的流水作业调度采用的算法是(D )A. 贪心算法B. 分支限界法C.分治法D. 动态规划算法2.Hanoi 塔问题如下图所示。
现要求将塔座A 上的的所有圆盘移到塔座B 上,并仍按同样顺序叠置。
移动圆盘时遵守Hanoi 塔问题的移动规则。
由此设计出解Hanoi 塔问题的递归算法正确的为:(B )Hanoi 塔A. void hanoi(int n, int A, int C, int B) { if (n > 0) {hanoi(n-1,A,C, B); move(n,a,b);hanoi(n-1, C, B, A); } B. void hanoi(int n, int A, int B, int C) {if (n > 0) {hanoi(n-1, A, C, B); move(n,a,b);hanoi(n-1, C, B, A); }C. void hanoi(int n, int C, int B, int A) {if (n > 0) {hanoi(n-1, A, C, B); move(n,a,b);hanoi(n-1, C, B, A); }3. 动态规划算法的基本要素为(C)A. 最优子结构性质与贪心选择性质B.重叠子问题性质与贪心选择性质C.最优子结构性质与重叠子问题性质D. 预排序与递归调用4. 算法分析中,记号O表示(B),记号Ω表示(A),记号Θ表示(D)。
A.渐进下界B.渐进上界C.非紧上界D.紧渐进界E.非紧下界5. 以下关于渐进记号的性质是正确的有:(A)A.f(n)(g(n)),g(n)(h(n))f(n)(h(n))=Θ=Θ⇒=ΘB. f(n)O(g(n)),g(n)O(h(n))h(n)O(f(n))==⇒=C. O(f(n))+O(g(n)) = O(min{f(n),g(n)})D. f(n)O(g(n))g(n)O(f(n))=⇔=6.能采用贪心算法求最优解的问题,一般具有的重要性质为:(A)A. 最优子结构性质与贪心选择性质B.重叠子问题性质与贪心选择性质C.最优子结构性质与重叠子问题性质D. 预排序与递归调用7. 回溯法在问题的解空间树中,按(D )策略,从根结点出发搜索解空间树。
算法设计与分析实验报告一实验名称统计数字问题评分实验日期2014 年11 月15 日指导教师姓名专业班级学号一.实验要求1、掌握算法的计算复杂性概念。
2、掌握算法渐近复杂性的数学表述。
3、掌握用C++语言描述算法的方法。
4.实现具体的编程与上机实验,验证算法的时间复杂性函数。
二.实验内容统计数字问题1、问题描述一本书的页码从自然数1 开始顺序编码直到自然数n。
书的页码按照通常的习惯编排,每个页码都不含多余的前导数字0。
例如,第6 页用数字6 表示,而不是06 或006 等。
数字计数问题要求对给定书的总页码n,计算出书的全部页码中分别用到多少次数字0,1,2, (9)2、编程任务给定表示书的总页码的10 进制整数n (1≤n≤109) 。
编程计算书的全部页码中分别用到多少次数字0,1,2, (9)三.程序算法将页码数除以10,得到一个整数商和余数,商就代表页码数减余数外有多少个1—9作为个位数,余数代表有1—余数本身这么多个数作为剩余的个位数,此外,商还代表1—商本身这些数出现了10次,余数还代表剩余的没有计算的商的大小的数的个数。
把这些结果统计起来即可。
四.程序代码#include<iostream.h>int s[10]; //记录0~9出现的次数int a[10]; //a[i]记录n位数的规律void sum(int n,int l,int m){ if(m==1){int zero=1;for(int i=0;i<=l;i++) //去除前缀0{ s[0]-=zero;zero*=10;} }if(n<10){for(int i=0;i<=n;i++){ s[i]+=1; }return;}//位数为1位时,出现次数加1//位数大于1时的出现次数for(int t=1;t<=l;t++)//计算规律f(n)=n*10^(n-1){m=1;int i;for(i=1;i<t;i++)m=m*10;a[t]=t*m;}int zero=1;for(int i=0;i<l;i++){ zero*= 10;} //求出输入数为10的n次方int yushu=n%zero; //求出最高位以后的数int zuigao=n/zero; //求出最高位zuigaofor(i=0;i<zuigao;i++){ s[i]+=zero;} //求出0~zuigao-1位的数的出现次数for(i=0;i<10;i++){ s[i]+=zuigao*a[l];} //求出与余数位数相同的0~zuigao-1位中0~9出现的次数//如果余数是0,则程序可结束,不为0则补上所缺的0数,和最高位对应所缺的数if(yushu==0) //补上所缺的0数,并且最高位加1{ s[zuigao]++;s[0]+=l; }else{ i=0;while((zero/=10)>yushu){ i++; }s[0]+=i*(yushu+1);//补回因作模操作丢失的0s[zuigao]+=(yushu+1);//补回最高位丢失的数目sum(yushu,l-i-1,m+1);//处理余位数}}void main(){ int i,m,n,N,l;cout<<"输入数字要查询的数字:";cin>>N;cout<<'\n';n = N;for(i=0;n>=10;i++){ n/=10; } //求出N的位数n-1l=i;sum(N,l,1);for(i=0; i<10;i++){ cout<< "数字"<<i<<"出现了:"<<s[i]<<"次"<<'\n'; }}五.程序调试中的问题调试过程,页码出现报错。
《算法分析与设计》作业(三)本课程作业由两部分组成。
第一部分为“客观题部分”,由15个选择题组成,每题1分,共15分。
第二部分为“主观题部分”,由简答题和论述题组成,共15分。
作业总分30分,将作为平时成绩记入课程总成绩。
客观题部分:一、选择题(每题1分,共15题)1、贪心算法解各个子问题的方法是:( B )A、自底向上B、自顶向下C、随机选择D、自底向上或自顶向下2、用回溯法解旅行售货员问题时生成的树是:( B )A、子集树B、排列树C、二叉树D、多叉树3、在n后问题中任意两个皇后能放在:( D )A、同一行B、同一列C、同一斜线D、以上都不行4、用回溯法解0-1背包问题时生成的解空间树是:( A )A、子集树B、排列树C、二叉树D、多叉树5、用贪心算法解单源最短路径问题时采用的算法是:( A )A、Dijkstra算法B、Prime算法C、Kruskal算法D、蒙特卡罗算法6、在用动态规划解流水作业调度时的最优调度法则是:( C )A、最优子结构B、重叠子问题C、Johnson法则D、最长处理时间作业优先7、算法与程序的区别在于:( C )A、输入B、输出C、指令的确定性D、指令的有限性8、从分治法的一般设计模式可以看出,用它设计的程序一般是:( D )A、顺序B、选择C、循环D、递归9、回溯法的解空间是在搜索过程中:( A )A、动态产生B、静态产生C、无解空间D、动态或者静态产生10、在用贪心法解多机调度时的贪心选择策略是:( D )A、最优子结构B、重叠子问题C、Johnson法则D、最长处理时间作业优先11、合并排序和快速排序采用的共同策略是:( A )A、分治法B、蒙特卡罗法C、拉斯维加斯法D、单纯形法12、用回溯法解最大团问题时生成的解空间树是:( D )A、子集树B、排列树C、二叉树D、多叉树13、用分支限界法解装载问题的解空间是:( B )A、子集树B、排列树C、单向链表D、多向链表14、计算定积分的算法:( A )A、随机投点法B、舍伍德法C、分治法D、回溯法15、用随机化算法解同一实例两次得到:( C )A、结果和时间都相同B、结果相同时间不相同C、结果和时间都不相同D、以上都不对主观题部分:二、改错题(每题2.5分,共2题)下面有两个二分搜索算法,请判断它们的正确性。
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。
算法设计与分析作业作业一:给一个数组,用冒泡排序、选择排序、合并排序与快速排序四种方法实现过程且比较,并把排序时间显示出来。
冒泡排序:原理:将待排序的元素看作是竖着排列的“气泡”,较小的元素比较轻,从而要往上浮。
在冒泡排序算法中我们要对这个“气泡”序列处理若干遍。
所谓一遍处理,就是自底向上检查一遍这个序列,并时刻注意两个相邻的元素的顺序是否正确。
如果发现两个相邻元素的顺序不对,即“轻”的元素在下面,就交换它们的位置。
代码:package maopao;public class maopao{public void paixu(){int array[] = {1,3,-2,0,8,7,-1,13,63,-20,120};long start = System.nanoTime();//开始时间for(int i = 0;i<array.length;i++){for(int j = i+1;j<array.length;j++){if(array[i] < array[j]){int tempt = array[i];array[i] = array[j];array[j] = tempt;}}}for(int i = 0 ; i< array.length; i++){System.out.println(" "+array[i]+" ");}long end = System.nanoTime();//结束时间System.out.println("所花费的时间为: "+(end-start)+"纳秒" );//运行时间}public static void main(String[] args){maopao m = new maopao();m.paixu();}}运行结果:选择排序:原理:对待排序的记录序列进行n-1遍的处理,第i遍处理是将L[i..n]中最小者与L[i]交换位置。
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; logn^3; 10 log3^n 。
解答:3n^2+10n=O(n^2),n^2/10+2^n=O(2^n),21+1/n=O(1),logn^3=O(logn),10log3^n=O(n).习题2-3 照渐进阶从低到高的顺序排列以下表达式:n!,4n^2,logn,3^n,20n,2,n^2/3。
解答:照渐进阶从高到低的顺序为:n!、3^n、4n^2 、20n、n^2/3、logn、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T(n)=3*2^n。
在某台计算机上实现并完成该算法的时间为t秒。
现有另外一台计算机,其运行速度为第一台计算机的64倍,那么在这台新机器上用同一算法在t秒内能解输入规模为多大的问题?(2)若上述算法的计算时间改进为T(n)=n^2,其余条件不变,则在新机器上用t秒时间能解输入规模多大的问题?(3)若上述算法的计算时间进一步改进为,其余条件不变,那么在新机器上用t秒时间能解输入规模多大的问题?解答:(1)设能解输入规模为n1的问题,则t=3*2^n=3*2^n/64,解得n1=n+6(2)n1^2=64n^2得到n1=8n(3)由于T(n)=常数,因此算法可解任意规模的问题。
习题2-5 XYZ公司宣称他们最新研制的微处理器运行速度为其竞争对手ABC公司同类产品的100倍。
对于计算复杂性分别为n,n^2,n^3和n!的各算法,若用ABC公司的计算机能在1小时内能解输入规模为n的问题,那么用XYZ公司的计算机在1小时内分别能解输入规模为多大的问题?解答:n'=100nn'^2=100n^2得到n'=10nn'^3=100n^3得到n'=4.64nn'!=100n!得到n'<n+log100=n+6.64习题2-6对于下列各组函数f(n)和g(n),确定f(n)=O(g(n))或f(n)=Ω(g(n))或f(n)=θ(g(n)),并简述理由。
算法分析与设计作业及参考答案作业题目1、请分析冒泡排序算法的时间复杂度和空间复杂度,并举例说明其在实际中的应用场景。
2、设计一个算法,用于在一个未排序的整数数组中找到第二大的元素,并分析其时间复杂度。
3、比较贪心算法和动态规划算法的异同,并分别举例说明它们在解决问题中的应用。
参考答案1、冒泡排序算法时间复杂度:冒泡排序的基本思想是通过相邻元素的比较和交换,将最大的元素逐步“浮”到数组的末尾。
在最坏情况下,数组完全逆序,需要进行 n 1 轮比较和交换,每一轮比较 n i 次(i 表示当前轮数),所以总的比较次数为 n(n 1) / 2,时间复杂度为 O(n^2)。
在最好情况下,数组已经有序,只需要进行一轮比较,时间复杂度为 O(n)。
平均情况下,时间复杂度也为 O(n^2)。
空间复杂度:冒泡排序只在原数组上进行操作,不需要额外的存储空间,空间复杂度为 O(1)。
应用场景:冒泡排序算法简单易懂,对于规模较小的数组,或者对算法的简单性要求较高而对性能要求不是特别苛刻的场景,如对少量数据进行简单排序时,可以使用冒泡排序。
例如,在一个小型的学生成绩管理系统中,需要对一个班级的少量学生成绩进行排序展示,冒泡排序就可以满足需求。
2、找到第二大元素的算法以下是一种使用遍历的方法来找到未排序整数数组中第二大元素的算法:```pythondef find_second_largest(arr):largest = arr0second_largest = float('inf')for num in arr:if num > largest:second_largest = largestlargest = numelif num > second_largest and num!= largest:second_largest = numreturn second_largest```时间复杂度分析:这个算法需要遍历数组一次,所以时间复杂度为O(n)。
1.用分支限界法设计算法的第二步是()。
[答案:B]A.针对所给问题,定义问题的解空间(对解进行编码)B.确定易于搜索的解空间结构(按树或图组织解)C.以广度优先或以最小耗费(最大收益)优先的方式搜索解空间D.在搜索过程中用剪枝函数避免无效搜索2.蒙特卡罗算法是以下的哪种?()[答案:B]A.分支界限算法B.概率算法C.贪心算法D.回溯算法3.一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()。
[答案: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4.实现合并排序利用的算法是()。
[答案:A]A.分治策略B.动态规划法C.贪心法D.回溯法5.实现最大子段和利用的算法是()。
[答案:B]A.分治策略B.动态规划法C.贪心法D.回溯法6.下面哪种函数是回溯法中为避免无效搜索采取的策略?() [答案:B]A.递归函数B.剪枝函数C.随机数函数D.搜索函数7.哈弗曼编码的贪心算法所需的计算时间为()。
[答案:B]A.O(n2n)B.O(nlogn)C.O(2n)D.O(n)8.实现棋盘覆盖算法利用的算法是()。
[答案:A]A.分治法B.动态规划法C.贪心法D.回溯法9.合并排序算法是利用()。
[答案:A]A.分治策略B.动态规划法C.贪心法D.回溯法10.下面是贪心算法的基本要素的是()。
[答案: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11.矩阵连乘问题的算法可由动态规划设计实现。
()[答案:B]A.错误B.正确12.分支限界法是一种只带有系统性的搜索算法。
()[答案:A]A.错误B.正确13.矩阵连乘问题的算法可由动态规划设计实现。
()[答案:B]A.错误B.正确14.拉斯维加斯算法找到的解不一定是正确解。
()[答案:A]A.错误B.正确15.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。
()[答案:B]A.错误B.正确16.程序是算法用某种程序设计语言的具体实现。
第3章作业解答设有4个矩阵连乘积ABCD ,设它们的维数分别为A:45×8,B:8×40,C:40×25,D:25×10,请求出它们的最优计算次序及对应的最少计算量。
解:设A 1=A, A 2=B, A 3=C, A 4=Dp 0=45,p 1=8,p 2=40,p 3=25,p 4=10 ,用两个二维数组m 和s 记录中间结果,其中,m[i][j]记录矩阵连乘积A[i:j]的最少计算量,s[i][j]记录A[i:j]的最优断开位置。
由动态规划思想,得递归式为:⎪⎩⎪⎨⎧<+++==-<≤j i p p p j k m k i m j i j i m j k i }],1[],[{min 0],[1jk i 其中,k 的取值有j-i 种可能:i,i+1,...,j-1. 计算过程如下: (1) m[i][i]=0, i=1,2,3,4 (2) 求m[i][i+1], i=1,2,3m[1][2]= p 0×p 1×p 2=45×8×40=14400 s[1][2]=1 m[2][3]= p 1×p 2×p 3=8×40×25=8000 s[2][3]=2 m[3][4]= p 2×p 3×p 4=40×25×10=10000 s[3][4]=3 (3) 求m[i][i+2], i=1,2m[1][3]=min{m[1][1]+m[2][3]+p 0×p 1×p 3, m[1][2]+m[3][3]+p 0×p 2×p 3 } =min{8000+45×8×25,14400+45×40×25} =min{17000, 59400} =17000 s[1][3]=1m[2][4]=min{m[2][2]+m[3][4]+p1×p2×p4, m[2][3]+m[4][4]+p1×p3×p4 }=min{10000+8×40×10,8000+8×25×10}=min{13200, 10000} =10000s[2][4]=3(4) 求m[i][i+3], i=1m[1][4]=min{m[1][1]+m[2][4]+p0×p1×p4 ,m[1][2]+m[3][4]+p0×p2×p4 ,m[1][3]+m[4][4]+p0×p3×p4 }=min{10000+45×8×10, 14400+10000+45×40×10, 17000+45×25×10 }=min{13600, 42400, 28250} =13600s[1][4]=1根据以上结果可得数组m, s如下:m[1][4]即A[1:4]的最少计算量,也即ABCD连乘积的最少计算量为13600。
参考答案第1章一、选择题1. C2. A3. C4. C A D B5. B6. B7. D 8. B 9. B 10. B 11. D 12. B二、填空题1. 输入;输出;确定性;可行性;有穷性2. 程序;有穷性3. 算法复杂度4. 时间复杂度;空间复杂度5. 正确性;简明性;高效性;最优性6. 精确算法;启发式算法7. 复杂性尽可能低的算法;其中复杂性最低者8. 最好性态;最坏性态;平均性态9. 基本运算10. 原地工作三、简答题1. 高级程序设计语言的主要好处是:(l)高级语言更接近算法语言,易学、易掌握,一般工程技术人员只需要几周时间的培训就可以胜任程序员的工作;(2)高级语言为程序员提供了结构化程序设计的环境和工具,使得设计出来的程序可读性好,可维护性强,可靠性高;(3)高级语言不依赖于机器语言,与具体的计算机硬件关系不大,因而所写出来的程序可移植性好、重用率高;(4)把复杂琐碎的事务交给编译程序,所以自动化程度高,发用周期短,程序员可以集中集中时间和精力从事更重要的创造性劳动,提高程序质量。
2. 使用抽象数据类型带给算法设计的好处主要有:(1)算法顶层设计与底层实现分离,使得在进行顶层设计时不考虑它所用到的数据,运算表示和实现;反过来,在表示数据和实现底层运算时,只要定义清楚抽象数据类型而不必考虑在什么场合引用它。
这样做使算法设计的复杂性降低了,条理性增强了,既有助于迅速开发出程序原型,又使开发过程少出差错,程序可靠性高。
(2)算法设计与数据结构设计隔开,允许数据结构自由选择,从中比较,优化算法效率。
(3)数据模型和该模型上的运算统一在抽象数据类型中,反映它们之间内在的互相依赖和互相制约的关系,便于空间和时间耗费的折衷,灵活地满足用户要求。
(4)由于顶层设计和底层实现局部化,在设计中出现的差错也是局部的,因而容易查找也容易2 算法设计与分析纠正,在设计中常常要做的增、删、改也都是局部的,因而也都容易进行。
算法设计技术与方法大作业学院________________专业______________姓名__________________________学号_______________________任课老师多项式求值的四种方法1.问题背景分别实现多项式求值的四种运算,若针对不同规模的输入值a,各算法的运行时间,问题规模n 分别取10, 50, 100, 150, 200, 300, 400, 500, 10000, 20000, 50000, 100000 时绘制四种算法运行时间的比较图。
2.程序设计分析题意可知,该题要用四种方法实现对多项式的求值计算,每种方法取从10-100000 不同的规模。
本文采用直接代入法和递归法。
而其中递归法分三类不同思路进行递归:①只3)=只-13) +时";。
, Q = 1, Q = Qx, P = P + a t Q;②P = a③3'3)=《3)工+。
"—,。
3.程序清单具体编程如下:clc;close all;clear all;n=[10 50 100 150 200 300 400 500 10000 20000 50000 100000];x=5;for i=l:12a=rand(l,(n(i)+l));%产生多项式,最高次幕为n(i)tic;forj=l:n(i); %直接代入法s(j)=a(j)*x A(j);endpl(i)=a(n(i)+l);for j=l:n(i);pl(i)=s ①+pl ⑴;endtl(i)=toc;tic;p2(i)=0;for j=l:(n(i)+l)p2(i)=p2⑴+a(j)*xWl); % 递归法1endt2(i)=toc;tic;p3(;i)=0;q=l;for j=2:(n (i)+l)q=q*x;p3(i)=p3(i)+a(j)*q; % 递归法2endt3(i)=toc;tic;p4 ①=0;for j=l:n(i);p4(i)=x*p4(i)+a(n⑴+l-j); % 递归法3endt4(i)=toc;endfigure(l);subplot(2,2,l);h=semilogx(n,t 1);set(h,'linestyle','-'「linewidth'』,'marker','s','color','g','markersize',6); xlabel(问题规模(n ));ylabel(运行时间(s),);title(方法一);grid on;subplot(2,2,2);h=semilogx(n,t2);set(h,'linestyle','-'「linewidth'』,'marker','s','color','b','markersize',6); xlabelC问题规模(n ),);ylabel(运行时间(s),);title(方法二);grid on;subplot(2,2,3);h=semilogx(n,t2);set(h,'linestyle','-'「linewidth'』,'marker','s','color',k,'markersize',6); xlabel(,问题规模(n ),);ylabel(运行时间(s),);title(方法三);grid on;subplot(2,2,4);h=semilogx(n,t2);set(h,'linestyle','-',Tinewidth', 1,'marker','s','color',、','markersize',6); xlabelC问题规模(n ),);ylabel(运行时间(s),);title(方法四);grid on;figure(2);g=semilogx(n,tl,'g+',n,t2,'bx',n,t3,'k*',n,t4,To‘);legend(方法一7方法二7方法三,,方法四);set(g,'linestyleV-','linewidth', 1,'markersize',8);xlabel('n=10, 50, 100, 150, 200, 300, 400, 500, 10000, 20000, 50000, 100000'); ylabel。
算法设计与分析课程试题一一、选择题1.选出不是算法所必须具备的特征()。
A有穷性B确切性C高效性D可行性2.下列()不是衡量算法的标准。
A 时间效率B 空间效率C 问题的难度D 适应能力3.与递推关系x(n)=2x(n-1)+1,x(1)=1等价的通项公式为()。
A x(n)=2nB x(n)=2n-1C x(n)=2n+1D x(n)=n!4.二维最近邻点问题,如果使用分治法,对于一个子集上的某一点,另一个子集上需要检查的点的个数是()。
A 1个B 2个C 6个D 8个5.下列是动态规划算法基本要素的是()。
A 最优子结构B构造最优解 C 贪心选择因子D界限函数6.()算法应用到广度优先遍历策略。
A 分支界限法B 动态规划法C分治法D回溯法7.Prim算法求最小生成树采用的是()算法思想。
A 贪心算法B 动态规划法C 回溯法D 蛮力法11.三个盘子的汉诺塔,至8.对于凸集下列说法正确的是()。
A 凸集中的所有点都属于凸包;B 凸集中任意两点的连线都在凸中;C 凸集中任意两点的连线都不在凸集中;D一个点集如果不是凸集,则点集中任意两点的连线都不在凸集中少9.对多段图问题描述不正确的是:;A、多段图是一个无向图B、可用向前处理法;C、可用向后处理法;D、可用分治法解决。
10.以下对回溯法描述正确的是:;A、解必须表示成一个2n-元组(x1,x1,x2,x2,﹒﹒﹒,x n,x n);B、回溯法的解必须满足一组综合的约束条件,称为解函数;C、满足显示约束的所有元组不能确定一个可能的解空间,D、隐式约束描述了元组中元素x i必须彼此相关的情况。
二、填空1.算法区别于程序:。
2.递推公式x(n)=x(n-1)+n,x(0)=0,x(n)= 。
3..按分治策略求解棋盘覆盖问题时,对于如图1所示的23×23的特殊棋盘,共需要____个L型骨牌;并在棋盘上填写L型骨牌的覆盖情况。
+ + - + - +++ - - - - + - + + + -- + + - - + -- - +图1 棋盘覆盖 图2 符号三角形4.对下述五个文件用贪心方法进行最优归并:文件x 1,x 2,x 3,x 4和x 5分别有18,24,8,6和28个记录;则文件移动的最少次数为:。
习题11. 图论诞生于七桥问题。
出生于瑞士的伟大数学家欧拉(Leonhard Euler ,1707—1783)提出并解决了该问题。
七桥问题是这样描述的:一个人是否能在一次步行中穿越哥尼斯堡(现在叫加里宁格勒,在波罗的海南岸)城中全部的七座桥后回到起点,且每座桥只经过一次,图 1.7是这条河以及河上的两个岛和七座桥的草图。
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1, 一次步行2, 经过七座桥,且每次只经历过一次3, 回到起点该问题无解: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。
2.在欧几里德提出的欧几里德算法中(即最初的欧几里德算法)用的不是除法而是减法。
请用伪代码描述这个版本的欧几里德算法1.r=m-n2.循环直到r=02.1 m=n2.2 n=r2.3 r=m-n3 输出m3.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。
要求分别给出伪代码和C ++描述。
//采用分治法//对数组先进行快速排序//在依次比较相邻的差#include <iostream>using namespace std;int partions(int b[],int low,int high) {图1.7 七桥问题int prvotkey=b[low];b[0]=b[low];while (low<high){while (low<high&&b[high]>=prvotkey)--high;b[low]=b[high];while (low<high&&b[low]<=prvotkey)++low;b[high]=b[low];}b[low]=b[0];return low;}void qsort(int l[],int low,int high){int prvotloc;if(low<high){prvotloc=partions(l,low,high); //将第一次排序的结果作为枢轴 qsort(l,low,prvotloc-1); //递归调用排序由low 到prvotloc-1qsort(l,prvotloc+1,high); //递归调用排序由 prvotloc+1到 high}}void quicksort(int l[],int n){qsort(l,1,n); //第一个作为枢轴,从第一个排到第n个}int main(){int a[11]={0,2,32,43,23,45,36,57,14,27,39};int value=0;//将最小差的值赋值给valuefor (int b=1;b<11;b++)cout<<a[b]<<' ';cout<<endl;quicksort(a,11);for(int i=0;i!=9;++i){if( (a[i+1]-a[i])<=(a[i+2]-a[i+1]) )value=a[i+1]-a[i];elsevalue=a[i+2]-a[i+1];}cout<<value<<endl;return 0;}4.设数组a[n]中的元素均不相等,设计算法找出a[n]中一个既不是最大也不是最小的元素,并说明最坏情况下的比较次数。
《算法设计与分析》课程实验报告实验序号:04实验项目名称:实验4 分治法(三)一、实验题目1.邮局选址问题问题描述:在一个按照东西和南北方向划分成规整街区的城市里,n个居民点散乱地分布在不同的街区中。
用x 坐标表示东西向,用y坐标表示南北向。
各居民点的位置可以由坐标(x,y)表示。
街区中任意2 点(x1,y1)和(x2,y2)之间的距离可以用数值∣x1−x2∣+∣y1−y2∣度量。
居民们希望在城市中选择建立邮局的最佳位置,使n个居民点到邮局的距离总和最小。
编程任务:给定n 个居民点的位置,编程计算邮局的最佳位置。
2.最大子数组问题问题描述:对给定数组A,寻找A的和最大的非空连续子数组。
3.寻找近似中值问题描述:设A是n个数的序列,如果A中的元素x满足以下条件:小于x的数的个数≥n/4,且大于x的数的个数≥n/4 ,则称x为A的近似中值。
设计算法求出A的一个近似中值。
如果A中不存在近似中值,输出false,否则输出找到的一个近似中值4.循环赛日程表问题描述:设有n=2^k个运动员要进行网球循环赛。
现要设计一个满足以下要求的比赛日程表:每个选手必须与其他n-1个选手各赛一次,每个选手一天只能赛一次,循环赛一共进行n-1天。
二、实验目的(1)进一步理解分治法解决问题的思想及步骤(2)体会分治法解决问题时递归及迭代两种不同程序实现的应用情况之差异(3)熟练掌握分治法的自底向上填表实现(4)将分治法灵活于具体实际问题的解决过程中,重点体会大问题如何分解为子问题及每一个大问题涉及哪些子问题及子问题的表示。
三、实验要求(1)写清算法的设计思想。
(2)用递归或者迭代方法实现你的算法,并分析两种实现的优缺点。
(3)根据你的数据结构设计测试数据,并记录实验结果。
(4)请给出你所设计算法的时间复杂度的分析,如果是递归算法,请写清楚算法执行时间的递推式。
四、实验过程(算法设计思想、源码)1.邮局选址问题(1)算法设计思想根据题目要求,街区中任意2 点(x1,y1)和(x2,y2)之间的距离可以用数值∣x1−x2∣+∣y1−y2∣度量。
《算法分析与设计》作业参考答案作业一一、名词解释:1.递归算法:直接或间接地调用自身的算法称为递归算法。
2.程序:程序是算法用某种程序设计语言的具体实现。
二、简答题:1.算法需要满足哪些性质?简述之。
答:算法是若干指令的有穷序列,满足性质:(1)输入:有零个或多个外部量作为算法的输入。
(2)输出:算法产生至少一个量作为输出。
(3)确定性:组成算法的每条指令清晰、无歧义。
(4)有限性:算法中每条指令的执行次数有限,执行每条指令的时间也有限。
2.简要分析分治法能解决的问题具有的特征。
答:分析分治法能解决的问题主要具有如下特征:(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问题。
3.简要分析在递归算法中消除递归调用,将递归算法转化为非递归算法的方法。
答:将递归算法转化为非递归算法的方法主要有:(1)采用一个用户定义的栈来模拟系统的递归调用工作栈。
该方法通用性强,但本质上还是递归,只不过人工做了本来由编译器做的事情,优化效果不明显。
(2)用递推来实现递归函数。
(3)通过Cooper 变换、反演变换能将一些递归转化为尾递归,从而迭代求出结果。
后两种方法在时空复杂度上均有较大改善,但其适用范围有限。
三、算法编写及算法应用分析题: 1.冒泡排序算法的基本运算如下: for i ←1 to n-1 dofor j ←1 to n-i do if a[j]<a[j+1] then交换a[j]、a[j+1];分析该算法的时间复杂性。
答:排序算法的基本运算步为元素比较,冒泡排序算法的时间复杂性就是求比较次数与n 的关系。
(1)设比较一次花时间1;(2)内循环次数为:n-i 次,(i=1,…n ),花时间为:∑-=-=in j i n 1)(1(3)外循环次数为:n-1,花时间为:2.设计一个分治算法计算一棵二叉树的高度。
1.下列说法错误的是()A.使用高级计算机语言,如C、C、Java,编写的程序,都需要经过编译器编译或解释,才能转化成机器能够识别并能执行的二进制代码。
B.如何一步步的跟踪代码,找到问题,搞明白为何程序不能正常运行,这个过程称为调试程序。
C.自动化的工具同样也能够帮助你跟踪程序,尤其当程序很复杂时效果更加明显,这种工具叫做调试器。
D.调试器并能解决程序中出现的问题。
【参考答案】: D2.十六进制的基数是()。
A.2B.8C.10D.16【参考答案】: D3.九进制,就表示某一位置上的数运算时是逢()进一位。
A.2B.8C.9D.10【参考答案】: C4.十进制的123,1的位权是()。
A.1B.2C.10D.100【参考答案】: D5.一个有n个结点的图,最多有()个连通分量。
A.0B.1C.n-1D.n【参考答案】: D6.()通常位于函数或过程的开头部分,它应当给出函数或过程的整体说明,对于理解程序本身具有引导作用。
A.文件注释B.函数注释C.功能注释D.程序注释【参考答案】: B7.一个良好算法的基本单元是:顺序结构、循环结构和()。
A.线性结构B.离散结构C.数据结构D.选择结构【参考答案】: D8.支持子程序调用的数据结构是()A.栈B.树C.队列D.二叉树【参考答案】: A9.广度优先搜索的原则()。
A.按时间遍历解空间B.按代价遍历解空间C.按层遍历解空间D.按速度遍历解空间【参考答案】: C10.使用(),可以简化日常或重复性任务,使用方便、灵活,功能强大,自动化程度高。
A.文件读写函数B.批处理文件C.单步调试功能D.设置断点【参考答案】: B11.下列说法正确的是()。
A.关键字是数据元素(或记录)中某个数据项的值,可以标识一个记录,称为主关键字。
B.就平均查找长度而言,分块查找最小,折半查找次之,顺序查找最大。
C.对长度为n 的有序链表进行对分查找,最坏情况下需要的比较次数为log2n。