算法设计与第三章2算法与数据结构

算法设计与分析知到章节测试答案智慧树2023年最新天津大学第一章测试1.下列关于效率的说法正确的是（）。

参考答案:提高程序效率的根本途径在于选择良好的设计方法，数据结构与算法;效率主要指处理机时间和存储器容量两个方面;效率是一个性能要求，其目标应该在需求分析时给出2.算法的时间复杂度取决于（）。

参考答案:问题的规模;待处理数据的初态3.计算机算法指的是（）。

参考答案:解决问题的有限运算序列4.归并排序法的时间复杂度和空间复杂度分别是（）。

参考答案:O(nlog2n);O(n)5.将长度分别为m,n的两个单链表合并为一个单链表的时间复杂度为O(m+n)。

（）参考答案:错6.用渐进表示法分析算法复杂度的增长趋势。

（）参考答案:对7.算法分析的两个主要方面是时间复杂度和空间复杂度的分析。

（）参考答案:对8.某算法所需时间由以下方程表示，求出该算法时间复杂度（）。

参考答案:O(nlog2n)9.下列代码的时间复杂度是（）。

参考答案:O(log2N)10.下列算法为在数组A[0,...,n-1]中找出最大值和最小值的元素，其平均比较次数为（）。

参考答案:3n/2-3/2第二章测试1.可用Master方法求解的递归方程的形式为（）。

参考答案:T(n)=aT(n/b)+f(n) , a≥1, b＞1, 为整数, f(n)＞0.2.参考答案:对3.假定，, 递归方程的解是. ( )参考答案:对4.假设数组A包含n个不同的元素，需要从数组A中找出n/2个元素，要求所找的n/2个元素的中点元素也是数组A的中点元素。

针对该问题的任何算法需要的时间复杂度的下限必为。

( )参考答案:错5.使用Master方法求解递归方程的解为（）.参考答案:6.考虑包含n个二维坐标点的集合S，其中n为偶数，且所有坐标点中的均不相同。

一条竖直的直线若能把S集合分成左右两部分坐标点个数相同的子集合，则称直线L为集合S的一条分界线。

若给定集合S，则可在时间内找到这条分界线L。

算法与数据结构1.引言本文档旨在介绍算法与数据结构的基本概念、常见算法和数据结构的实现方式，并提供相关的示例代码。

通过阅读本文档，读者将能够理解和应用算法与数据结构的基本原理，提高编程效率和代码质量。

2.算法基础2.1 算法定义●算法的概念和特性●算法复杂度分析方法2.2 常用算法设计策略●贪心算法●动态规划●分治法●回溯法3.数据结构3.1 线性数据结构3.1.1 数组3.1.2 链表3.1.3 栈3.1.4 队列3.2 非线性数据结构3.2.1 树●二叉树●平衡二叉树●堆●字典树3.2.2 图●图的表示方法●图的遍历算法●最短路径算法●最小树算法4.常见算法4.1 查找算法●顺序查找●二分查找●哈希查找4.2 排序算法●冒泡排序●插入排序●归并排序●快速排序4.3 字符串匹配算法●暴力匹配算法●KMP算法●Boyer-Moore算法5.示例代码5.1 示例1：________ 使用二分查找算法在有序数组中查找指定元素5.2 示例2：________ 使用快速排序算法对数组进行排序（更多示例代码详见附件）6.附件本文档附件中包含了相关的代码示例，可供读者参考并用于实践。

7.法律名词及注释在本文档中用到的法律名词及注释如下：________●算法：________根据一定的输入规则和运算规则，以明确的步骤得到输出结果的操作集合。

●数据结构：________是一种组织和管理数据的方式，使得数据可以高效地进行存储、检索和操作。

8.结束语本文档介绍了算法与数据结构的基本概念、常见算法和数据结构的实现方式，并提供了示例代码供读者参考。

通过学习本文档，读者将能够掌握算法与数据结构的基本原理，提高编程效率和代码质量。

算法与数据结构大纲一、课程简介算法与数据结构是计算机科学中的核心基础课程，旨在介绍算法设计和数据结构的基本概念、原理和方法，培养学生的算法思维和问题解决能力。

二、教学目标1. 了解算法与数据结构的基本概念和原理；2. 掌握常见的数据结构及其操作；3. 学习常见的算法设计策略和分析方法；4. 能够运用所学知识解决实际问题。

三、教学内容1. 算法基础- 算法的概念和特征- 算法的表示方法- 算法的分析：时间复杂度和空间复杂度2. 数据结构基础- 数据结构的概念和分类- 抽象数据类型- 数据结构的操作和实现3. 线性结构- 数组- 链表- 栈和队列4. 树状结构- 树的概念和基本操作- 二叉树- 二叉搜索树- 平衡二叉树5. 图状结构- 图的概念和基本操作- 图的存储和表示- 图的遍历6. 排序算法- 插入排序- 选择排序- 冒泡排序- 快速排序- 归并排序7. 查找算法- 顺序查找- 二分查找- 哈希查找8. 算法设计策略- 分治法- 动态规划法- 回溯法- 贪心算法四、教学方法1. 理论讲解：通过课堂讲解，介绍算法与数据结构的基本概念、原理和方法；2. 编程实践：通过编程练习，让学生掌握数据结构的实现和算法的应用；3. 案例分析：通过实际问题的解决，让学生学会运用所学知识解决实际问题；4. 小组讨论：通过小组讨论，培养学生的团队合作和问题解决能力。

五、考核方式1. 平时作业：包括课后作业、编程练习和课堂表现等；2. 期中考试：考核学生对前半部分教学内容的掌握程度；3. 期末考试：考核学生对整个课程内容的掌握程度。

六、教学资料1. 教材：《算法与数据结构》（教材名称），（作者）著，（出版社）出版；2. 参考资料：《数据结构与算法分析》（参考书名称），（作者）著，（出版社）出版。

七、教学设备1. 计算机实验室；2. 投影仪；3. 编程软件。

第一章测试1.解决一个问题通常有多种方法。

若说一个算法“有效”是指( )A:这个算法能在人的反应时间内将问题解决B:（这个算法能在一定的时间和空间资源限制内将问题解决）和（这个算法比其他已知算法都更快地将问题解决）C:这个算法能在一定的时间和空间资源限制内将问题解决D:这个算法比其他已知算法都更快地将问题解决答案:B2.农夫带着狼、羊、白菜从河的左岸到河的右岸，农夫每次只能带一样东西过河，而且，没有农夫看管，狼会吃羊，羊会吃白菜。

请问农夫能不能过去？（）A:不一定B:不能过去C:能过去答案:C3.下述（）不是是算法的描述方式。

A:自然语言B:程序设计语言C:E-R图D:伪代码答案:C4.有一个国家只有6元和7元两种纸币，如果你是央行行长，你会设置（）为自动取款机的取款最低限额。

A:40B:42C:29D:30答案:D5.算法是一系列解决问题的明确指令。

（）A:对B:错答案:A6.程序=数据结构+算法（）A:错B:对答案:B7.同一个问题可以用不同的算法解决，同一个算法也可以解决不同的问题。

（）A:错答案:B8.算法中的每一条指令不需有确切的含义，对于相同的输入不一定得到相同的输出。

( )A:错B:对答案:A9.可以用同样的方法证明算法的正确性与错误性 ( )A:对B:错答案:B10.求解2个数的最大公约数至少有3种方法。

( )A:错B:对答案:A11.没有好的算法，就编不出好的程序。

（）A:对B:错答案:A12.算法与程序没有关系。

( )A:错B:对答案:A13.我将来不进行软件开发，所以学习算法没什么用。

( )A:对B:错答案:B14.gcd(m,n)=gcd(n,m m od n)并不是对每一对正整数(m,n)都成立。

( )A:错B:对答案:A15.既然程序设计语言可以描述算法，所以算法就是程序。

( )A:错B:对答案:A第二章测试1.并不是所有的算法，规模更大的输入需要更长的运行时间。

( )A:对答案:B2.算法效率分析框架主要关心一个算法的基本操作次数的增长次数，并把它作为算法效率的主要指标。

数据结构与算法设计数据结构与算法设计是计算机科学中非常重要的一门课程，它涵盖了数据的存储和组织方式以及解决实际问题的算法设计。

在本文中，将介绍数据结构与算法设计的基本概念、常见的数据结构和算法，并通过具体的例子来展示它们的应用。

一、基本概念数据结构是指数据元素之间的关系，通常包括逻辑结构和物理结构两个方面。

逻辑结构描述了数据元素之间的逻辑关系，如线性结构、树形结构、图形结构等；物理结构则是数据元素在计算机内存中的存储方式，如顺序存储、链式存储等。

算法是解决实际问题的步骤或方法，可以看做是对数据的操作。

一个好的算法应具备正确性、可读性、健壮性和高效性等特点。

常用的算法设计方法包括迭代法、递归法以及分治法等。

二、常见的数据结构1. 数组：数组是一种线性结构，其中的数据元素按照连续的方式存储。

它的一大优势是可以通过索引快速访问任意位置的元素，但插入和删除操作较为消耗时间。

2. 链表：链表也是一种线性结构，但数据元素通过指针进行连接而不是连续存储。

它的优势在于插入和删除操作的时间复杂度为O(1)，但访问元素需要遍历整个链表。

3. 栈：栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，只能在栈顶进行插入和删除操作。

它可以用于表达式求值、函数调用和括号匹配等场景。

4. 队列：队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，只能在队尾插入元素，在队头删除元素。

它常用于任务调度、消息传递和缓冲区管理等。

5. 树：树是一种非线性结构，它由节点和边组成。

常见的树结构包括二叉树、平衡二叉树和二叉搜索树等。

三、常见的算法1. 排序算法：排序算法用于将一组数据按照特定的顺序排列。

常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序和归并排序等。

2. 查找算法：查找算法用于在一组数据中寻找特定的元素。

常见的查找算法包括线性查找、二分查找和哈希查找等。

3. 图算法：图算法主要用于解决图的遍历、最短路径和最小生成树等问题。

常见的图算法包括深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）和迪杰斯特拉算法等。

数据结构与算法设计1. 概述数据结构与算法是计算机科学中的重要基础知识，属于计算机程序设计的核心内容。

通过合理选择和设计数据结构，以及优化算法的实现，可以在计算机程序中高效地存储和处理数据，提高程序的性能。

2. 数据结构2.1 数组数组是一种简单的数据结构，它由一组有序的元素组成。

通过索引来访问和操作数组中的元素。

数组具有随机访问的特点，可以快速查找和修改元素。

但是插入和删除操作相对较慢，需要移动后续元素。

2.2 链表链表是一种非连续的存储结构，它由节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。

链表的插入和删除操作相对较快，不需要移动其他元素。

但是访问链表中的元素需要从头开始遍历，效率较低。

2.3 栈栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，可以通过压栈（入栈）和弹栈（出栈）操作来管理数据。

栈常用于递归函数的调用和表达式的计算等场景。

2.4 队列队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，可以通过入队（enqueue）和出队（dequeue）操作来管理数据。

队列常用于消息传递和任务调度等场景。

3. 算法设计3.1 排序算法排序算法是常见的算法设计问题，目的是将一组元素按照一定的规则进行排序。

常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。

3.2 查找算法查找算法用于在一组数据中查找指定的元素。

常见的查找算法有线性查找、二分查找、哈希查找等。

二分查找是一种高效的查找算法，但要求数据必须有序。

3.3 图算法图算法研究图结构的表示和处理。

常见的图算法包括图的遍历、最短路径算法、最小生成树算法、拓扑排序等。

图算法的设计和实现涉及到深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）等技术。

3.4 动态规划动态规划是一种用于解决复杂问题的算法设计思想，通过将大问题拆分成多个子问题进行求解，并利用子问题的解来构造大问题的解。

动态规划常用于求解最优化问题和最长公共子序列等。

4. 应用场景数据结构和算法广泛应用于各个领域的计算机程序设计中，主要包括以下几个方面：4.1 数据库管理系统：数据结构和算法用于高效的数据存储和检索。

算法与数据结构基础知识一、引言算法与数据结构是计算机科学中最基础、最重要的两个概念。

算法是解决问题的一系列步骤或规则，数据结构是组织和存储数据的方法和技术。

掌握算法与数据结构基础知识，对于计算机科学的学习和实践具有重要意义。

二、算法基础知识1. 什么是算法算法是解决特定问题的一系列步骤或规则，它可以被描述为一个计算模型和一组操作规则。

一个好的算法应该具有正确性、可读性、效率和鲁棒性等特点。

2. 算法的分类常见的算法分类包括：递归算法、贪心算法、分治算法、动态规划算法、回溯算法和随机算法等。

不同的问题可能适用不同的算法，需要根据问题的特点选择最合适的算法。

3. 算法的复杂度算法的复杂度描述了算法的执行时间和空间资源消耗情况。

常见的复杂度包括时间复杂度和空间复杂度。

时间复杂度表示算法的执行时间与问题规模的增长关系，常见的时间复杂度有O(1)、O(logn)、O(n)、O(nlogn)、O(n^2)等。

空间复杂度表示算法在执行过程中所需要的额外空间。

三、数据结构基础知识1. 什么是数据结构数据结构是组织和存储数据的方法和技术，它包括各种数据类型和数据之间的关系。

常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图、堆等。

2. 数据结构的分类数据结构可以分为线性结构和非线性结构。

线性结构包括数组、链表、栈和队列等，数据元素之间存在一对一的关系。

非线性结构包括树、图和堆等，数据元素之间存在一对多或多对多的关系。

3. 数据结构的选择在实际问题中，根据问题的特点和需求选择合适的数据结构非常重要。

例如，对于需要快速查找的问题，可以选择哈希表或二叉搜索树作为数据结构；对于需要快速插入和删除的问题，可以选择链表或堆作为数据结构。

四、算法与数据结构的应用算法与数据结构广泛应用于计算机科学的各个领域，例如：1. 搜索引擎：通过使用合适的算法和数据结构，搜索引擎能够快速地从海量数据中找到用户需要的信息。

2. 图像处理：在图像处理中，算法和数据结构被用于图像的压缩、特征提取、目标识别等过程。

郑州科技学院算法与数据结构课程设计题目学生成绩管理系统学生姓名敖荣成专业班级 09级计科一班学号*********所在系信息科学与工程系指导教师王玉萍完成时间年月日目录第1章课程设计的目的与要求 (2)1.1 课程设计目的 (2)1.2 课程设计的实验环境 (2)1.3 课程设计的预备知识 (2)1.4 课程设计要求 (2)第2章课程设计内容 (3)2.1 需求分析 (3)2.2 分析和设计（页面和数据库） (4)2.3 关键技术和说明 (15)2.4待改进的部分说明 (16)第3章课程设计总结 (17)参考资料 (18)第1章课程设计的目的与要求1.1 课程设计目的《算法与数据结构》是计算机相关专业的选修专业基础课程，其实践性、应用性很强。

实践教学环节是必不可少的一个重要环节。

本课程的程序设计专题实际是计算机相关专业学生学习完《算法与数据结构》课程后，进行的一次全面的综合训练，JA V A程序设计的设计目的是加深对理论教学内容的理解和掌握，使学生较系统地掌握程序设计及其在网络开发中的广泛应用，基本方法及技巧，为学生综合运用所学知识，利用软件工程为基础进行软件开发、并在实践应用方面打下一定基础。

1.2 课程设计的实验环境硬件要求能运行Windows 2000操作系统的微机系统。

JAVA程序设计语言及相应的集成开发环境，J2SDK和ECLIPSE、TOMCAT等开发工具。

1.3 课程设计的预备知识熟悉JAVA语言及ECLIPSE开发工具。

1.4 课程设计要求按课程设计指导书提供的课题，要求学生在自行完成各个操作环节，并能实现且达到举一反三的目的，完成一个项目解决一类问题。

要求学生能够全面、深入理解和熟练掌握所学内容，并能够用其分析、设计和解答类似问题；对此能够较好地理解和掌握，能够进行简单分析和判断；能编写出具有良好风格的程序；掌握JSP网站设计的基本技能和面向对象的概念和方法；了解多线程、安全和网络等编程技术。

数据结构与算法设计的关系摘要: 随着计算机的发展,软件的强大与否越来越重要。

一个“好”的程序就是选择一个合理的数据结构和好的算法，要想编写出好的程序，研究数据结构和算法至关重要。

本文将从数据结构研究内容和算法设计研究内容出发，举例探究二者之间关系。

关键字：数据结构算法设计存储复杂度正文：一、数据结构研究的内容数据结构是计算机存储、组织数据的方式。

数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。

数据结构是指数据以及相互之间的关系，可以看做是相互之间存在着某种特定的关系的数据元素的集合，因此，可以把数据结构看成是带结构的数据元素的集合，数据结构包括以下几个方面，同时也是数据结构要研究的内容。

1，数据元素之间的逻辑关系，即数据的逻辑结构，数据的逻辑结构师从逻辑关系（主要是相邻关系）上描述数据的，它与数据的存储无关，是独立于计算机的，因此数据的逻辑结构可以看做是从具体问题抽象出来的数学模型；2，数据元素及其关系在计算机存储器中的存储方式，即数据的存储结构，也称为数据的物理结构，数据的存储结构师逻辑结构用计算机语言的实现或在计算机中的表示（亦成文映象），也就是逻辑结构在计算机中的存储方式，也是依赖于计算机语言的；3，施加在该数据上的操作，即数据的运算，数据运算时定义在数据的逻辑结构上的，每种逻辑结构都有一种相应的运算。

以上是数据结构的包括的内容，也是数据结构研究的内容，其中每个方面又包括许多小的方面，逻辑结构包括集合，线性结构，树形结构，图形结构等，存储结构包括顺序存储结构，链式存储结构，索性存储结构，哈希（或散列）存储结构。

当然，在我们大学期间，不能感受到数据结构研究内容的深刻，但是数据结构研究的内容非常广，而却有着非常重要的意义。

二，算法设计研究的内容大学大一大二以来的编程，给我的感觉就是算法就是函数、方法，通俗来说就是解决问题的办法或者途径。

算法是什么？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。

数据结构与算法的联系与区别
（1）数据结构与算法的联系：
程序=算法+数据结构。

数据结构是算法实现的基础，算法总是要依赖于某种数据结构来实现的。

往往是在发展一种算法的时候，构建了适合于这种算法的数据结构。

算法的操作对象是数据结构。

算法的设计和选择要同时结合数据结构，简单地说数据结构的设计就是选择存储方式，如确定问题中的信息是用数组存储还是用普通的变量存储或其他更加复杂的数据结构。

算法设计的实质就是对实际问题要处理的数据选择一种恰当的存储结构，并在选定的存储结构上设计一个好的算法。

不同的数据结构的设计将导致差异很大的算法。

数据结构是算法设计的基础。

用一个形象的比喻来解释：开采煤矿过程中，煤矿以各种形式深埋于地下。

矿体的结构就像相当于计算机领域的数据结构，而煤就相当于一个个数据元素。

开采煤矿然后运输、加工这些“操作”技术就相当于算法。

显然，如何开采，如何运输必须考虑到煤矿的存储（物理）结构，只拥有开采技术而没有煤矿是没有任何意义的。

算法设计必须考虑到数据结构，算法设计是不可能独立于数据结构的。

另外，数据结构的设计和选择需要为算法服务。

如果某种数据结构不利于算法实现它将没有太大的实际意义。

知道某种数据结构的典型操作才能设计出好的算法。

总之，算法的设计同时伴有数据结构的设计，两者都是为最终解决问题服务的。

（2）数据结构与算法的区别：
数据结构关注的是数据的逻辑结构、存储结构以及基本操作，而算法更多的是关注如何在数据结构的基础上解决实际问题。

算法是编程思想，数据结构则是这些思想的逻辑基础。

数据结构与算法设计数据结构和算法是计算机科学的基础知识，对于编程和软件开发非常重要。

在本文中，我们将介绍数据结构和算法的概念，并探讨它们在程序设计中的应用。

一、数据结构数据结构是指数据的组织、管理和存储方式。

它可以看作是一种数据的容器，用于存储和操作数据。

常见的数据结构包括数组、链表、堆栈、队列、树和图等。

1. 数组数组是一种线性数据结构，它由一系列相同类型的元素组成。

数组的特点是可以通过下标来访问和修改元素，具有随机访问的能力。

然而，数组的大小是固定的，一旦声明就不能改变。

2. 链表链表是一种动态数据结构，它由一系列节点组成，每个节点包含一个数据元素和一个指向下一个节点的指针。

链表的特点是插入和删除元素的效率较高，但随机访问的效率较低。

3. 堆栈堆栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，它只允许在堆栈的一端进行插入和删除操作。

常见的应用场景是函数调用和表达式求值。

4. 队列队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，它允许在一端插入元素，在另一端删除元素。

常见的应用场景是任务调度和消息传递。

5. 树树是一种分层的数据结构，它由节点和边组成。

树的特点是每个节点可以有多个子节点，但每个节点只有一个父节点。

常见的应用场景是文件系统和数据库索引。

6. 图图是一种由节点和边组成的数据结构，它可以用来表示各种关系。

图的特点是节点之间的连接可以是任意的，常见的应用场景是社交网络和路由器拓扑。

二、算法设计算法是解决问题的一系列步骤或方法。

它可以看作是一种程序设计的思想或技巧，用于解决具体的计算问题。

好的算法应该满足正确性、可读性和高效性的要求。

1. 查找算法查找算法用于在给定的数据集中寻找特定的元素。

常见的查找算法包括线性查找、二分查找和哈希查找等。

2. 排序算法排序算法用于将给定的数据集按照特定的顺序排列。

常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序和快速排序等。

3. 图算法图算法用于解决与图相关的计算问题，如最短路径、最小生成树和图的遍历等。

第一章：绪论1.1：数据结构课程的任务是：讨论数据的各种逻辑结构、在计算机中的存储结构以及各种操作的算法设计。

1。

2:数据：是客观描述事物的数字、字符以及所有的能输入到计算机中并能被计算机接收的各种集合的统称。

数据元素：表示一个事物的一组数据称作是一个数据元素,是数据的基本单位。

数据项：是数据元素中有独立含义的、不可分割的最小标识单位。

数据结构概念包含三个方面：数据的逻辑结构、数据的存储结构的数据的操作。

1.3数据的逻辑结构指数据元素之间的逻辑关系，用一个数据元素的集合定义在此集合上的若干关系来表示，数据结构可以分为三种：线性结构、树结构和图。

1.4:数据元素及其关系在计算机中的存储表示称为数据的存储结构,也称为物理结构。

数据的存储结构基本形式有两种：顺序存储结构和链式存储结构。

2.1：算法：一个算法是一个有穷规则的集合，其规则确定一个解决某一特定类型问题的操作序列。

算法规则需满足以下五个特性：输入——算法有零个或多个输入数据。

输出-—算法有一个或多个输出数据,与输入数据有某种特定关系。

有穷性——算法必须在执行又穷步之后结束。

确定性—-算法的每个步骤必须含义明确，无二义性。

可行性—-算法的每步操作必须是基本的，它们的原则上都能够精确地进行，用笔和纸做有穷次就可以完成。

有穷性和可行性是算法最重要的两个特征。

2.2：算法与数据结构：算法建立数据结构之上,对数据结构的操作需用算法来描述。

算法设计依赖数据的逻辑结构，算法实现依赖数据结构的存储结构。

2。

3:算法的设计应满足五个目标:正确性：算法应确切的满足应用问题的需求，这是算法设计的基本目标.健壮性：即使输入数据不合适,算法也能做出适当的处理，不会导致不可控结高时间效率：算法的执行时间越短,时间效率越高。

果。

高空间效率：算法执行时占用的存储空间越少，空间效率越高。

可读性:算法的可读性有利于人们对算法的理解.2.4:度量算法的时间效率，时间复杂度，（课本39页）。