算法设计与分析6
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算法设计与分析C语⾔描述(陈慧南版)课后答案第⼀章15P1-3. 最⼤公约数为1。
快1414倍。
主要考虑循环次数,程序1-2的while 循环体做了10次,程序1-3的while 循环体做了14141次(14142-2循环)若考虑其他语句,则没有这么多,可能就601倍。
第⼆章32P2-8.(1)画线语句的执⾏次数为log n 。
(log )n O 。
划线语句的执⾏次数应该理解为⼀格整体。
(2)画线语句的执⾏次数为111(1)(2)16jnii j k n n n ===++=∑∑∑。
3()n O 。
(3)画线语句的执⾏次数为。
O 。
(4)当n 为奇数时画线语句的执⾏次数为(1)(3)4n n ++,当n 为偶数时画线语句的执⾏次数为 2(2)4n +。
2()n O 。
2-10.(1)当 1n ≥ 时,225825n n n -+≤,所以,可选 5c =,01n =。
对于0n n ≥,22()5825f n n n n =-+≤,所以,22582()n n n -+=O 。
(2)当 8n ≥ 时,2222582524n n n n n -+≥-+≥,所以,可选 4c =,08n =。
对于0n n ≥,22()5824f n n n n =-+≥,所以,22582()n n n -+=Ω。
(3)由(1)、(2)可知,取14c =,25c =,08n =,当0n n ≥时,有22212582c n n n c n ≤-+≤,所以22582()n n n -+=Θ。
2-11. (1) 当3n ≥时,3log log n n n <<,所以()20log 21f n n n n =+<,3()log 2g n n n n =+>。
可选 212c =,03n =。
对于0n n ≥,()()f n cg n ≤,即()(())f n g n =O 。
注意:是f (n )和g (n )的关系。
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。
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。
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=m-n2.循环直到r=0m=nn=rr=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。
编写程序,求n 至少为多大时,n 个“1”组成的整数能被2013整除。
#include<iostream>using namespace std;int main(){double value=0;图 七桥问题for(int n=1;n<=10000 ;++n){value=value*10+1;if(value%2013==0){cout<<"n至少为:"<<n<<endl;break;}}计算π值的问题能精确求解吗?编写程序,求解满足给定精度要求的π值#include <iostream>using namespace std;int main (){double a,b;double arctan(double x);圣经上说:神6天创造天地万有,第7日安歇。
为什么是6天呢?任何一个自然数的因数中都有1和它本身,所有小于它本身的因数称为这个数的真因数,如果一个自然数的真因数之和等于它本身,这个自然数称为完美数。
电大计算机本科_算法设计与分析
算法设计与分析是计算机科学和数学领域的重要课程。
它涉及到一系
列算法设计、分析和实现的方面,涉及到算法流程、语法、数据结构等多
方面。
在算法设计与分析这门课程中,学生首先要学习怎么设计一个算法,
怎么从实际问题中提取算法,怎么分析算法复杂度,怎么评价算法效率。
接下来要学习算法,基本排序算法和选择算法,分治算法,贪婪算法,动
态规划,回溯算法,朴素贝叶斯,马尔科夫链等等各种算法。
学生还要熟
悉现代算法建模工具(如Matlab、SAS、C++),熟悉算法的优化技巧,
掌握算法的编码实现方法,并研究其实际应用。
本课程可以使学生充分发挥自己的能力,培养学生的算法设计能力,
提高实践能力,掌握算法的基本原理及运用,把握算法分析及其优化技术。
它不仅帮助学生提高数学思维能力,同时也有助于他们在计算机编程方面
的能力。
学习算法设计与分析有助于学生全面掌握算法设计这一重要组成
部分,也可以拓展学生的应用领域,使学生更具有竞争力。
学习算法设计与分析也有其困难之处,首先是算法编程比较抽象,学
生需要有较强的理论功底和数学能力。
第六章动态规划法• P137 2 ,3, 4•2.解答:cost[i]表示从顶点i 到终点n-1 的最短路径,path[i]表示从顶点i 到终点n-1 的路径上顶点i 的下一个顶点。
cost[i]=min{cij+cost[j]}3 有5 个物品,其重量分别是{3, 2, 1, 4,5},价值分别为{25, 20, 15, 40, 50},背包的容量为6。
V[i][j]表示把前i 个物品装入容量为j 的背包中获得的最大价值。
最优解为(0,0,1,0,1)最优值为65. 4.序列A =(x, z , y , z , z , y,x ),B =(z , x , y , y , z , x , z ),建立两个(m+1)×(n+1)的二 维表L 和表S ,分别存放搜索过程中得到的子序列的长度和状态。
z , x , y , y , z,x , z )path[i]= 使 cij+cost[j] 最小的 j i 012345678 9 10 11 12 13 14 15 Cost[i] 18 13 16 13 10 9 12 7 6875943Path[i]145778911 11 11 13 14 14 15 15 0得到最短路径 0->1->4->7->11->14->15 , 长度为 18(a)长度矩阵L(b)状态矩阵S 。
第七章贪心算法2.背包问题:有7 个物品,背包容量W=15。
将给定物品按单位重量价值从大到小排序,结果如下:个物品,物品重量存放在数组w[n]中,价值存放在数组放在数组x[n]中。
按算法7.6——背包问题1.改变数组w 和v 的排列顺序,使其按单位重量价值v[i]/w[i]降序排列;2.将数组x[n]初始化为0;//初始化解向量3.i=1;4.循环直到( w[i]>C )4.1 x[i]=1; //将第i个物品放入背包4.2 C=C-w[i];4.3 i++;5. x[i]=C/w[i];得出,该背包问题的求解过程为:: x[1]=1;c=15-1=14 v=6 x[2]=1; c=14-2=12V=6+10=10 x[3]=1; c=12-4=8V=16+18=34 x[4]=1; c=8-5=3V=34+15=49 x[5]=1; c=3-1=2 V=49+3=52x[6]=2/3 ; c=0; V=52+5*2/3=156/3 最优值为156/3 最优解为(1,1,1,1,1,2/3,0)) (x[i]按排序后物品的顺序构造)5.可以将该问题抽象为图的着色问题,活动抽象为顶点,不相容的活动用边相连(也可以将该问题理解为最大相容子集问题,重复查找剩余活动的最大相容子集,子集个数为所求).具体参见算法7.3 算法7.3——图着色问题1.color[1]=1; //顶点1着颜色12.for (i=2; i<=n; i++) //其他所有顶点置未着色状态color[i]=0;3.k=0;4.循环直到所有顶点均着色4.1k++; //取下一个颜色4.2for (i=2; i<=n; i++) //用颜色k 为尽量多的顶点着色4.2.1 若顶点i已着色,则转步骤4.2,考虑下一个顶点;4.2.2 若图中与顶点i邻接的顶点着色与顶点i着颜色k 不冲突,则color[i]=k;5.输出k;第八章回溯法4.搜索空间(a) 一个无向图(b) 回溯法搜索空间最优解为(1,2,1,2,3)5.0-1 背包问题n∑w i x i≤c 1• 可行性约束函数:i =1• 上界函数:nr =∑Vi5 = 3A B *CD8 ** * 131 =12 =23 = 14 = 2 34215课后答案网()i=k+1 1第九章分支限界法5,解:应用贪心法求得近似解:(1,4,2,3),其路径代价为:3+5+7+6=21,这可以作为该问题的上界。
实验一找最大和最小元素与归并分类算法实现(用分治法)一、实验目的1.掌握能用分治法求解的问题应满足的条件;2.加深对分治法算法设计方法的理解与应用;3.锻炼学生对程序跟踪调试能力;4.通过本次实验的练习培养学生应用所学知识解决实际问题的能力。
二、实验内容1、找最大和最小元素输入n 个数,找出最大和最小数的问题。
2、归并分类将一个含有n个元素的集合,按非降的次序分类(排序)。
三、实验要求(1)用分治法求解问题(2)上机实现所设计的算法;四、实验过程设计(算法设计过程)1、找最大和最小元素采用分治法,将数组不断划分,进行递归。
递归结束的条件为划分到最后若为一个元素则max和min都是这个元素,若为两个取大值赋给max,小值给min。
否则就继续进行划分,找到两个子问题的最大和最小值后,比较这两个最大值和最小值找到解。
2、归并分类使用分治的策略来将一个待排序的数组分成两个子数组,然后递归地对子数组进行排序,最后将排序好的子数组合并成一个有序的数组。
在合并过程中,比较两个子数组的首个元素,将较小的元素放入辅助数组,并指针向后移动,直到将所有元素都合并到辅助数组中。
五、源代码1、找最大和最小元素#include<iostream>using namespace std;void MAXMIN(int num[], int left, int right, int& fmax, int& fmin); int main() {int n;int left=0, right;int fmax, fmin;int num[100];cout<<"请输入数字个数:";cin >> n;right = n-1;cout << "输入数字:";for (int i = 0; i < n; i++) {cin >> num[i];}MAXMIN(num, left, right, fmax, fmin);cout << "最大值为:";cout << fmax << endl;cout << "最小值为:";cout << fmin << endl;return 0;}void MAXMIN(int num[], int left, int right, int& fmax, int& fmin) { int mid;int lmax, lmin;int rmax, rmin;if (left == right) {fmax = num[left];fmin = num[left];}else if (right - left == 1) {if (num[right] > num[left]) {fmax = num[right];fmin = num[left];}else {fmax = num[left];fmin = num[right];}}else {mid = left + (right - left) / 2;MAXMIN(num, left, mid, lmax, lmin);MAXMIN(num, mid+1, right, rmax, rmin);fmax = max(lmax, rmax);fmin = min(lmin, rmin);}}2、归并分类#include<iostream>using namespace std;int num[100];int n;void merge(int left, int mid, int right) { int a[100];int i, j,k,m;i = left;j = mid+1;k = left;while (i <= mid && j <= right) {if (num[i] < num[j]) {a[k] = num[i++];}else {a[k] = num[j++];}k++;}if (i <= mid) {for (m = i; m <= mid; m++) {a[k++] = num[i++];}}else {for (m = j; m <= right; m++) {a[k++] = num[j++];}}for (i = left; i <= right; i++) { num[i] = a[i];}}void mergesort(int left, int right) { int mid;if (left < right) {mid = left + (right - left) / 2;mergesort(left, mid);mergesort(mid + 1, right);merge(left, mid, right);}}int main() {int left=0,right;int i;cout << "请输入数字个数:";cin >> n;right = n - 1;cout << "输入数字:";for (i = 0; i < n; i++) {cin >> num[i];}mergesort(left,right);for (i = 0; i < n; i++) {cout<< num[i];}return 0;}六、运行结果和算法复杂度分析1、找最大和最小元素图1-1 找最大和最小元素结果算法复杂度为O(logn)2、归并分类图1-2 归并分类结果算法复杂度为O(nlogn)实验二背包问题和最小生成树算法实现(用贪心法)一、实验目的1.掌握能用贪心法求解的问题应满足的条件;2.加深对贪心法算法设计方法的理解与应用;3.锻炼学生对程序跟踪调试能力;4.通过本次实验的练习培养学生应用所学知识解决实际问题的能力。
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。