算法设计与分析第4章
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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。
算法设计与分析第三版第四章课后习题答案4.1 线性时间选择问题习题4.1问题描述:给定一个长度为n的无序数组A和一个整数k,设计一个算法,找出数组A中第k小的元素。
算法思路:本题可以使用快速选择算法来解决。
快速选择算法是基于快速排序算法的思想,通过递归地划分数组来找到第k小的元素。
具体步骤如下: 1. 选择数组A的一个随机元素x作为枢纽元。
2. 使用x将数组划分为两个子数组A1和A2,其中A1中的元素小于等于x,A2中的元素大于x。
3. 如果k等于A1的长度,那么x就是第k小的元素,返回x。
4. 如果k小于A1的长度,那么第k小的元素在A1中,递归地在A1中寻找第k小的元素。
5. 如果k大于A1的长度,那么第k小的元素在A2中,递归地在A2中寻找第k-A1的长度小的元素。
6. 递归地重复上述步骤,直到找到第k小的元素。
算法实现:public class LinearTimeSelection {public static int select(int[] A, int k) { return selectHelper(A, 0, A.length - 1, k);}private static int selectHelper(int[] A, int left, int right, int k) {if (left == right) {return A[left];}int pivotIndex = partition(A, left, righ t);int length = pivotIndex - left + 1;if (k == length) {return A[pivotIndex];} else if (k < length) {return selectHelper(A, left, pivotInd ex - 1, k);} else {return selectHelper(A, pivotIndex + 1, right, k - length);}}private static int partition(int[] A, int lef t, int right) {int pivotIndex = left + (right - left) / 2;int pivotValue = A[pivotIndex];int i = left;int j = right;while (i <= j) {while (A[i] < pivotValue) {i++;}while (A[j] > pivotValue) {j--;}if (i <= j) {swap(A, i, j);i++;j--;}}return i - 1;}private static void swap(int[] A, int i, int j) {int temp = A[i];A[i] = A[j];A[j] = temp;}}算法分析:快速选择算法的平均复杂度为O(n),最坏情况下的复杂度为O(n^2)。
算法设计与分析 课程设计一、课程目标知识目标:1. 让学生掌握基本的算法设计原理,包括贪心算法、分治算法、动态规划等,并能够运用这些原理解决实际问题。
2. 使学生了解不同算法的时间复杂度和空间复杂度分析方法,能够评估算法的效率。
3. 引导学生理解算法的优缺点,并能针对具体问题选择合适的算法进行解决。
技能目标:1. 培养学生运用所学算法原理设计解决实际问题的算法,提高编程实现能力。
2. 培养学生通过分析算法的时间复杂度和空间复杂度,对算法进行优化和改进的能力。
3. 提高学生运用算法思维解决问题的能力,培养逻辑思维和创新能力。
情感态度价值观目标:1. 激发学生对算法学习的兴趣,培养主动探索、积极思考的学习态度。
2. 培养学生团队协作精神,学会与他人分享算法设计心得,共同解决问题。
3. 使学生认识到算法在现实生活中的重要性,提高对计算机科学的认识和兴趣。
课程性质:本课程为计算机科学领域的一门核心课程,旨在培养学生的算法设计与分析能力。
学生特点:学生已经具备一定的编程基础和逻辑思维能力,但对复杂算法的设计与分析仍需加强。
教学要求:结合实际案例,注重理论与实践相结合,引导学生通过自主探究、团队合作等方式,达到课程目标。
在教学过程中,注重分解目标,将目标具体化为可衡量的学习成果,以便于教学设计和评估。
二、教学内容1. 算法基本原理:- 贪心算法:介绍贪心算法原理及其应用场景,结合实际案例进行分析。
- 分治算法:阐述分治算法的设计思想及其应用,举例说明。
- 动态规划:讲解动态规划的基本概念、原理和应用,分析典型问题。
2. 算法分析:- 时间复杂度分析:介绍大O表示法,分析常见算法的时间复杂度。
- 空间复杂度分析:阐述空间复杂度的概念,分析常见算法的空间复杂度。
3. 算法优化与改进:- 针对典型问题,分析现有算法的优缺点,探讨优化方向。
- 引导学生通过算法分析,提出改进方案,并进行实现。
4. 教学大纲安排:- 第一章:算法基本原理(贪心算法、分治算法、动态规划)- 第二章:算法分析(时间复杂度、空间复杂度)- 第三章:算法优化与改进5. 教材章节和内容列举:- 教材第3章:贪心算法及其应用- 教材第4章:分治算法及其应用- 教材第5章:动态规划及其应用- 教材第6章:算法分析(时间复杂度、空间复杂度)- 教材第7章:算法优化与改进教学内容确保科学性和系统性,结合实际案例进行讲解,使学生能够逐步掌握算法设计与分析的方法。
第一章算法概述1、算法的五个性质:有穷性、确定性、能行性、输入、输出。
2、算法的复杂性取决于:(1)求解问题的规模(N) , (2)具体的输入数据(I),( 3)算法本身的设计(A),C=F(N,I,A。
3、算法的时间复杂度的上界,下界,同阶,低阶的表示。
4、常用算法的设计技术:分治法、动态规划法、贪心法、回溯法和分支界限法。
5、常用的几种数据结构:线性表、树、图。
第二章递归与分治1、递归算法的思想:将对较大规模的对象的操作归结为对较小规模的对象实施同样的操作。
递归的时间复杂性可归结为递归方程:1 11= 1T(n) <aT(n—b) + D(n) n> 1其中,a是子问题的个数,b是递减的步长,~表示递减方式,D(n)是合成子问题的开销。
递归元的递减方式~有两种:1、减法,即n -b,的形式。
2、除法,即n / b,的形式。
2、D(n)为常数c:这时,T(n) = 0(n P)。
D(n)为线形函数cn:r O(n) 当a. < b(NT(n) = < Ofnlog^n) "n = blljI O(I1P)二"A bl吋其中.p = log b a oD(n)为幕函数n x:r O(n x) 当a< D(b)II JT{ii) = O(ni1og b n) 'ia = D(b)ll].O(nr)D(b)lHJI:中,p= log b ao考虑下列递归方程:T(1) = 1⑴ T( n) = 4T(n/2) +n⑵ T(n) = 4T(n/2)+n2⑶ T(n) = 4T(n/2)+n3解:方程中均为a = 4,b = 2,其齐次解为n2。
对⑴,T a > b (D(n) = n) /• T(n) = 0(n);对⑵,•/ a = b2 (D(n) = n2) T(n) = O(n2iog n);对⑶,•/ a < b3(D(n) = n3) - T(n) = 0(n3);证明一个算法的正确性需要证明两点:1、算法的部分正确性。
第一章测试1.算法就是一组有穷的规则,它们规定了解决某一特定类型问题的一系列运算。
()A:对B:错答案:A2.计算机的资源最重要的是内存和运算资源。
因而,算法的复杂性有时间和空间之分。
()A:对B:错答案:A3.时间复杂度是指算法最坏情况下的运行时间。
()A:对B:错答案:B4.下面关于算法的说法中正确的是。
(1)求解某一问题的算法是唯一的。
(2)算法中每条指令的执行次数是有限的,执行每条指令的时间也是有限的。
(3)算法的每一条指令是清晰无歧义的。
(4)算法可以用某种程序设计语言具体实现,所以算法和程序是等价的。
()A:(2)(3)B:(1)(3)C:(1)(2)D:(2)(4)答案:A5.描述算法的基本方法有。
(1)自然语言(2)流程图(3)伪代码(4)程序设计语言()A:(1)(2)(3)B:(1)(3)(4)C:(1)(2)(3)(4)D:(2)(3)(4)答案:C6.算法分析是()A:将算法用某种程序设计语言恰当地表示出来B:证明算法对所有可能的合法出入都能算出正确的答案C:对算法需要多少计算时间和存储空间作定量分析D:在抽象数据数据集合上执行程序,以确定是否产生错误结果答案:C7.算法是由若干条指令组成的有穷序列,而且满足以下叙述中的性质。
(1)输入:有0个或多个输入(2)输出:至少有一个输出(3)确定性:指令清晰、无歧义(4)有限性:指令执行次数有限,而且执行时间有限()A:(1)(2)(3)B:(1)(2)(4)C:(1)(2)(3)(4)D:(1)(3)(4)答案:C8.下面函数中增长率最低的是()A:n2B:log2nC:nD:2n答案:B9.下面属于算法的特性有( )。
A:有限性:算法中每条指令的执行次数是有限的,执行每条指令的时间也是有限的。
B:输入:有0个或多个外部量作为算法的输入。
C:确定性:组成算法的每条指令是清晰,无歧义的。
D:输出:算法产生至少一个量作为输出。
答案:ABCD10.当m为24,n为60时,使用欧几里得算法求m和n的最大公约数,需要进行()次除法运算。
《算法设计与分析》习题第一章算法引论1、算法的定义?答: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。
通俗讲,算法:就是解决问题的方法或过程。
2、算法的特征?答:1)算法有零个或多个输入;2)算法有一个或多个输出; 3)确定性;4)有穷性3、算法的描述方法有几种?答:自然语言、图形、伪代码、计算机程序设计语言4、衡量算法的优劣从哪几个方面?答:(1) 算法实现所耗费的时间(时间复杂度);(2) 算法实现所所耗费的存储空间(空间复杂度);(3) 算法应易于理解,易于编码,易于调试等等。
5、时间复杂度、空间复杂度定义?答:指的是算法在运行过程中所需要的资源(时间、空间)多少。
6、时间复杂度计算:{i=1;while(i<=n)i=i*2; }答:语句①执行次数1次,语句②③执行次数f(n), 2^f(n)<=n,则f(n) <=log2n;算法执行时间: T(n)= 2log2n +1时间复杂度:记为O(log2n) ;7.递归算法的特点?答:①每个递归函数都必须有非递归定义的初值;否则,递归函数无法计算;(递归终止条件)②递归中用较小自变量函数值来表达较大自变量函数值;(递归方程式)8、算法设计中常用的算法设计策略?答:①蛮力法;②倒推法;③循环与递归;④分治法;⑤动态规划法;⑥贪心法;⑦回溯法;⑧分治限界法9、设计算法:递归法:汉诺塔问题?兔子序列(上楼梯问题)?整数划分问题?蛮力法:百鸡百钱问题?倒推法:穿越沙漠问题?答:算法如下: (1) 递归法● 汉诺塔问题void hanoi(int n, int a, int b, int c) {if (n > 0) {hanoi(n-1, a, c, b); move(a,b);hanoi(n-1, c, b, a); } }● 兔子序列(fibonaci 数列 )递归实现:Int F(int n) {if(n<=2) return 1; elsereturn F(n-1)+ F(n-2); }● 上楼梯问题 Int F(int n) {if(n=1) return 1 if(n=2) return 2; elsereturn F(n-1)+ F(n-2); }● 整数划分问题问题描述:将正整数n 表示成一系列正整数之和,n=n1+n1+n3+…将最大加数不大于m 的划分个数,记作q(n,m)。
《算法设计与分析》教案张静第1章绪论算法理论的两大论题:1. 算法设计2. 算法分析1.1 算法的基本概念1.1.1 为什么要学习算法理由1:算法——程序的灵魂➢问题的求解过程:分析问题→设计算法→编写程序→整理结果➢程序设计研究的四个层次:算法→方法学→语言→工具理由2:提高分析问题的能力算法的形式化→思维的逻辑性、条理性1.1.2 算法及其重要特性算法(Algorithm):对特定问题求解步骤的一种描述,是指令的有限序列。
算法的五大特性:⑴输入:一个算法有零个或多个输入。
⑵输出:一个算法有一个或多个输出。
⑶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。
⑷确定性:算法中的每一条指令必须有确切的含义,对于相同的输入只能得到相同的输出。
⑸可行性:算法描述的操作可以通过已经实现的基本操作执行有限次来实现。
1.1.3 算法的描述方法⑴自然语言优点:容易理解缺点:冗长、二义性使用方法:粗线条描述算法思想注意事项:避免写成自然段欧几里德算法⑶程序设计语言优点:能由计算机执行缺点:抽象性差,对语言要求高使用方法:算法需要验证注意事项:将算法写成子函数欧几里德算法#include <iostream.h>int CommonFactor(int m, int n) {int r=m % n;while (r!=0){m=n;n=r;r=m % n;}return n;}void main( ){cout<<CommonFactor(63, 54)<<endl;}⑷伪代码——算法语言伪代码(Pseudocode):介于自然语言和程序设计语言之间的方法,它采用某一程序设计语言的基本语法,操作指令可以结合自然语言来设计。
优点:表达能力强,抽象性强,容易理解使用方法:7 ± 2欧几里德算法1. r = m % n;2. 循环直到 r 等于02.1 m = n;2.2 n = r;2.3 r = m % n;3. 输出 n ;1.1.4 算法设计的一般过程1.理解问题2.预测所有可能的输入3. 在精确解和近似解间做选择4. 确定适当的数据结构5.算法设计技术6.描述算法7.跟踪算法8.分析算法的效率9.根据算法编写代码1.2 算法分析算法分析(Algorithm Analysis):对算法所需要的两种计算机资源——时间和空间进行估算➢时间复杂性(Time Complexity)➢空间复杂性(Space Complexity)算法分析的目的:➢设计算法——设计出复杂性尽可能低的算法➢选择算法——在多种算法中选择其中复杂性最低者时间复杂性分析的关键:➢ 问题规模:输入量的多少;➢ 基本语句:执行次数与整个算法的执行时间成正比的语句for (i=1; i<=n; i++)for (j=1; j<=n; j++)x++;问题规模:n基本语句:x++1.2.1 渐进符号1. 大O 符号定义1.1 若存在两个正的常数c 和n 0,对于任意n ≥n 0,都有T (n )≤c ×f (n ),则称T (n )=O (f (n ))2. 大Ω符号定义1.2 若存在两个正的常数c 和n 0,对于任意n ≥n 0,都有T (n )≥c ×g (n ),则称T (n )=Ω(g (n ))问题规模n 执行次3. Θ符号定义1.3 若存在三个正的常数c 1、c 2和n 0,对于任意n ≥n 0都有c 1×f (n )≥T (n )≥c 2×f (n ),则称T (n )=Θ(f (n ))例: T (n )=5n 2+8n +1当n ≥1时,5n 2+8n +1≤5n 2+8n +n=5n 2+9n ≤5n 2+9n 2≤14n 2=O (n 2)当n ≥1时,5n 2+8n +1≥5n 2=Ω(n 2)∴ 当n ≥1时,14n 2≥5n 2+8n +1≥5n 2则:5n 2+8n +1=Θ(n 2)0问题规模n 执行次数问题规模n 执行次数定理 1.1 若T(n)=amnm +am-1nm-1 + … +a1n+a0(am>0),则有T(n)=O(nm)且T(n)=Ω(n m),因此,有T(n)=Θ(n m)。