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算法与分析平时作业 - 答案

算法与分析平时作业 - 答案
算法与分析平时作业 - 答案

平时作业

1、给定下述二分搜索算法,请判断算法的正确性,指出错误算法的产生原因。

a) int BinarySearch(Type a[], const Type& x, int l, int r){

while (r >= l){

int m = (l+r)/2;

if (x == a[m]) return m;

if (x < a[m]) r = m-1;

else l = m+1;

}

return -1;

}

答:正确

b) int BinarySearch(Type a[], const Type& x, int l, int r){

while (r >= l){

int m = (l+r)/2;

if (x == a[m]) return m;

if (x < a[m]) r = m+1;

else l = m-1;

}

return -1;

}

答:错误

if (x < a[m]) r = m+1; 当查找的元素在中间元素的左边时,右指针应该为m-1位置,修改成if (x < a[m]) r = m+1; else l = m+l

c) int BinarySearch(Type a[], const Type& x, int l, int r){

while (r > l){

int m = (l+r)/2;

if (x == a[m]) return m;

if (x < a[m]) r = m-1;

else l = m+1;

}

return -1;

}

答:错误。

while (r > l) 要考虑到数组只有一个元素的情况所以应该是 r>=l ;

2、O(1)空间子数组环卫算法:设a[0:n-1]是一个n维数组,k(1≤k ≤n-1)是一个非负整数。试设计一个算法将子数组a[0 : k-1]与a[k+1 : n-1]换位。要求算法在最坏情况下耗时O(n),且只用O(1)的辅助空间。

答:最简单的方法就是循环(n-k-1)次,将a 数组的末尾数字插入到a[0]之前。

具体做法:

(1) 首先开辟一个额外空间temp 用于存放每一次a 数组的末尾数据。

(2) temp <- a[n-1]

(3) 将a[0: n-2] 每个数据都依次向后移动一位赋值给a[1: n-1]。

(4) a[0] <- temp

(5) 循环执行(2) -(4) 步 (n-k+1)次。

代价分析: 时间代价—— O((n-1)*(n-k+1)) 即O(n^2)数量级;空间代价: O (1)

3、定义: 给定一个自然数n ,由n 开始依次产生半数集set(n)中的元素如下:

1)()n set n ∈;

2)在n 的左边加上一个自然数,但该自然数不能超过最近添加的数的一半;

3)按此规则进行处理,直至不能再添加新的自然数为止。

例如 (){6,16,26,126,36,136}set n =。其中共有6个元素。

半数集问题:对于给定的n ,求半数集set(n) 中元素的个数。

答:半数集set(n)中元素个数的求解是个递归的过程。设set(n)中的元素个数为f(n),则显然有递归表达式:f(n)=1+∑f(i),i=1,2……n/2。即半数集set(n)元素个数f(n)=1+f(1)+f(2)+...+f(floor(n/2)). 用递推法求解。C 语言代码如下:

#include

#include

int main(){

int n;

int i,j,s;

int buf[106];

char *in="input.txt",*out="output.txt";

FILE *ip,*op;

if((ip=fopen(in,"r"))==NULL)return 1;

if((op=fopen(out,"w"))==NULL)return 2;

fscanf(ip,"%d",&n);

fclose(ip);

buf[1]=1;

buf[2]=2;

buf[3]=2;

for(i=4;i*2<=n;i++){

s=1;

for(j=1;j<=i/2;j++){

s+=buf[j];

}

buf[i]=s;

}

s=1;

for(j=1;j<=n/2;j++){

s+=buf[j];

}

fprintf(op,"%d",s);

fclose(op);

/* system("pause");*/

return 0;

}

4、设计一个算法,找出由n个数组成的序列的最长单调递增子序列的长度。答:#include #define m 10

//快速排序

void QuickSort(int R[],int s,int t) {

int i=s,j=t; int tmp;

if(s

tmp=R[s];

while(i!=j) {

while(j>i&&R[j]>=tmp) j--;

R[i]=R[j];

while(i

R[j]=R[i];

}

R[i]=tmp;

QuickSort(R,s,i-1);

QuickSort(R,i+1,t);

}

}

//找出最长公共子序列

void LCSLength(int x[],int y[],int n,int c[m][m],int b[m][m]) {

int i,j; for(i=0;i

c[0][i]=0; c[i][0]=0;

}

for(i=0;i

if(x[i]==y[j]) {

c[i][j]=c[i-1][j-1]+1; b[i][j]=1;

} else if(c[i-1][j]>=c[i][j-1]) {

c[i][j]=c[i-1][j];

b[i][j]=2;

} else {

c[i][j]=c[i][j-1]; b[i][j]=3;

}

}

}

void LCS(int i,int j,int *x,int b[m][m]) {

if(i<0||j<0) return; if(b[i][j]==1) {

LCS(i-1,j-1,x,b); cout<

} else if(b[i][j]==2) LCS(i-1,j,x,b);

else LCS(i,j-1,x,b);

}

void main() {

int x[m],y[m],d;

cout<<"请输入元素个数"<>d;

cout<<"请输入元素"<

for(int i=0;i

cin>>x[i]; y[i]=x[i];

}

int c[m][m]={0},b[m][m]={0};

QuickSort(x,0,d-1);

LCSLength(x,y,d,c,b);

cout<<"最长单调递增子序列为:"<

}

5、会场安排问题:假设要在足够多的会场里安排一批活动,并希望使用尽可能少的会场。设计一个有效的贪心算法进行安排。对于给定的n个待安排的活动,计算使用最少会场的个数。每个活动i都有一个开始时间和结束时间,分别表示为b(i),f(i)。

答:

#include

using namespace std;

#define M 50//最大活动数

struct Active {

int b;//开始时间

int f;//结束时间

int no;//预安排会场号

}a[M];

//两元素交换位置

void swap(Active &a,Active &b){

Active t=a; a=b; b=t;

}

void main(){

int k, i,j;

cout<<"输入待安排活动数:"<

cin>>k;

cout<<"输入待安排活动的开始时间和结束时间:"<

//活动时间排序

for(i=1;i<=k;i++) {

{ for(j=i;j<=k;j++) {

if(a[i].b>a[j].b) swap(a[i],a[j]);

if(a[i].b==a[j].b){

if(a[i].f>a[j].f) swap(a[i],a[j]);

}

}

}

int int sum=1;//使用的会场数初始化

int n; a[1].no=sum;

for(i=2;i<=k;i++) {

for(n=1;n

if(a[n].no!=0&&a[n].f<=a[i].b) {

a[i].no=a[n].no;

a[n].no=0;//已经安排过的活动就不再比较 break;

}

}

if(n==i)

{

sum+=1; a[i].no=sum;

}

}

cout<<"输出最少会场数:\n"<

system("pause");

}

6、最优分解问题:设n是一个正整数。现要求将n分解为若干个互不相同的自然数的和,使得这些自然数的乘积最大。设计一个算法,得到最优分解方案。

分析:我们知道如果a+b=常数,则|a-b|越小,a*b越大。

贪心策略:将n 分成从2开始的连续自然数的和。如果最后剩下一个数,将此数在后项优先的方式下均匀地分给前面各项。

答:

void dicomp(int n, int[] a)

{

int k = 1;

if (n < 3) { a[1] = 0; return; }

if (n < 5) { a[k] = 1; a[++k] = n - 1; return; }

a[1] = 2;

n -= 2;

while (n > a[k]) {

k++;

a[k] = a[k - 1] + 1;

n -= a[k];

}

if (n == a[k]) {

a[k]++; n--;

}

for (int i = 0; i < n; i++) a[k - i]++;

}

7、子集和问题:设12{,,,}n S x x x =是n 个正整数的集合,c 是一个正整数。那么是否存

在S 的一个子集S 1,使得子集中元素之和等于c ,即1x S x c ∈=∑。

答:

#include

int n,c; int a[100];

int current[100]; //存放当前选择的情况

int best[100]; //存放最后选择的子集合,best[i]=1,表示包含,反之即不包含。

int d=1; //判断有无满足的情况

int d2=0; //是否已经选出子集和

void Back(int m,int count);

int main() {

int i,j;

scanf("%d %d",&n,&c);

for(i=0;i

scanf("%d",&a[i]); current[i]=best[i]=0;

}

Back(0,0);

if(d) printf("no solution\n");

for(j=0;j

{

if(best[j]==1) printf("%d\t\t",a[j]);

}

}

void Back(int m,int count) {

int k; if(m>n)return;

if(count==c) {

d=0; //有满足的子集和

if(d2) return 0;

for(k=0;k<=m;k++) best[k]=current[k];

d2=1; return 0;

} else {

current[m]=1; //选入子集和

count+=a[m];

Back(m+1,count);

current[m]=0; //不选入子集和

count=count-a[m]; Back(m+1,count);

}

}

8、设序列12{,,

,}k Z z z z =是序列12{,,,}m X x x x =和12{,,,}n Y y y y =的最长公共子序列。

a) 请说明最长公共子序列具有最优子结构性质。

b) 设c[i][j]记录序列12{,,,}i i X x x x =i 和12{,,,}j j Y y y y =的最长公共子序列的长度。由最长公共子序列问题的最优子结构性质建立子问题最优值c[i][j]的递归关系。 c) 写出寻找最长公共子序列的算法。

答: 最长公共子序列问题具有最优子结构性质:

1、若 xm = yn , 则 zk = xm = yn ,且 Z[k-1] 是 X[m-1] 和 Y[n-1] 的最长公共子序列

2、若 xm != yn ,且 zk != xm , 则 Z 是 X[m-1] 和 Y 的最长公共子序列

3、若 xm != yn , 且 zk != yn , 则 Z 是 Y[n-1] 和 X 的最长公共子序列 由性质导出子问题的递归结构:

当 i = 0 , j = 0 时 , c[i][j] = 0

当 i , j > 0 xi = yi 时 , c[i][j] = c[i-1][j-1] + 1

当 i , j > 0 xi != yi 时 , c[i][j] = max { c[i][j-1] , c[i-1][j] }

public class LSC {

private int[][] c,b;

private int m,n;

private char[] A,B;

public LSC(char[] A,char[] B) {

this.A=A;

this.B=B;

m=A.length;

n=B.length;

c=new int[m+1][n+1];

b=new int[m+1][n+1];

for(int i=0;i

c[0][i]=0;

}

for(int j=0;j

c[j][0]=0;

}

}

public LSC() {}

public int LSCLength() {

for(int i=1;i

for(int j=1;j

** 如果A[i-1]和B[j-1]是相等的话*/

if(A[i-1]==B[j-1]) {

c[i][j]=c[i-1][j-1]+1;

b[i][j]='0';

}

/* * 情况1*/

else if(c[i-1][j]>=c[i][j-1]) {

c[i][j]=c[i-1][j]; b[i][j]='1';

}

/* * 情况2*/

else {

c[i][j]=c[i][j-1]; b[i][j]='2';

}

}

}

return c[m][n];

}

public void print(int i,int j) {

if(i<=0||j<=0) { return; }

else if(b[i][j]=='0') {

print(i-1,j-1);

System.out.print(A[i-1]);

} else if(b[i][j]=='1') {

print(i-1,j);

} else {

print(i,j-1);

}

}

public int LSCLength2(int i,int j) {

if(i<0||j<0) { return 0; }

else {

if(A[i]==B[j]) {

return 1+LSCLength2(i-1,j-1);

}

else {

int a1=LSCLength2(i,j-1);

int a2=LSCLength2(i-1,j);

return a1>a2?a1:a2;

}

}

}

public static void main(String[] args) {

char[] A={'g','f','d','a','s','d','a','c'};

char[] B={'g','c','f','a','t','0','c','c'}; LSC lsc=new LSC(A,B);

System.out.println(lsc.LSCLength2(7,7));

}

}

9、记矩阵连乘积 1[,]...,i i j A i j A A A i j +=≤。 确定计算A[1:n]的最优计算次序,使得所需数乘的次数最少。

1、说明矩阵连乘计算次序问题的最优解包含着其子问题的最优解,即最优子结构性质。

2、该问题具备子问题的重叠性质。

3、说明采用动态规划方法可以解决该问题。

4、设计该算法,分析算法的复杂性。

答:计算 A[i:j]的最优次序所包含的计算矩阵子链 A[i:k]和 A[k+1:j]的次序也是最优的。 设计算 A[i:j],1≤i ≤j ≤n ,所需要的最少数乘次数 m[i,j],则原问 题的最优值为 m[1,n] 当 i=j 时,A[i:j]=Ai ,无需计算,因此,m[i,j]=0,i=1,2,…,n

当 i

m[i,j]=m[i,k]+m[k+1,j]+pi-1pk pj

其中 Ai 的维数为 pi-1×pj k 的位置只有 j-i 种可能, {i, i+1, …, j-1},其中使计算量最小的那个位置 为最优解,数乘次数 m[i,j]最小值为问题的最优值可以递归地定义 m[i,j]为:

m[i,j]= { min {m[i ,k ] + 0m[k +1, j ] +pi-1pk pj }i=j i

将最优值 m[i j]对应的断开位置记为 s[i j],则可递归的由 s[i j]构造出相应的最优 解 对于 1≤i ≤j ≤n 不同的有序对(i,j)对应于不同的子问题。因此,不同子问题的 个数最多只有

由此可见,在递归计算时,许多子问题被重复计算多次。这也是该问题可用动态 规划算法求解的又一显著特征。 用动态规划算法解此问题, 可依据其递归式以自底向上的方式进行计算。在计算 过程中,保存已解决的子问题答案。每个子问题只计算一次,而在后面需要时只 要简单查一下,从而避免大量的重复计算最终得到多项式时间的算法 matrixChain 已经记录了构造最优解所需的全部信息。从 s[1][n] 可知,计算 A[1:n]的最优加括号方式为 ( A[ 1 : s[1][n] ]) (A[s[1][n]+1: n] ) 计算 A[ 1 : s[1][n] ]的最优加括号方式为 (A[ 1 : s[1][s[1][n] ] ])(A[ s[1][s[1][n] ]+1 : s[1][n] ])

10、考虑分数背包问题,定义如下:给出n 个大小为 s 1, s 2, …, s n , 价值为v 1, v 2, …, v n 的物品, 并设背包容量为C, 要找到非负实数x 1, x 2, …, x n , 使和 ∑=n i i i v x 1 在约束∑=≤n

i i i C s x 1下最大。写出求解问题的贪心算法,估计算法的时间复杂性。

答:从问题的某一初始解出发;while 能朝给定总目标前进一步 do 求出可行解的 一个解元素; 由所有解元素组合成问题的一个可行解;从问题的某一个初始解出 发逐步逼近给定的目标, 以尽可能快的地求得更好的解。当达到某算法中的某一 步不能再继续前进时,算法停止。 #include #define total 10 float p[total],w[total],t[total]; void greedy_knaPsack(int x,int c) { int note,i; float max; while(1) { note=0; max=0; for(i=0;i

{ scanf("%d%f",&n,&cu); if(n

《计算机算法设计与分析》习题及答案

《计算机算法设计与分析》习题及答案 一.选择题 1、二分搜索算法是利用( A )实现的算法。 A、分治策略 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 2、下列不是动态规划算法基本步骤的是( A )。 A、找出最优解的性质 B、构造最优解 C、算出最优解 D、定义最优解 3、最大效益优先是(A )的一搜索方式。 A、分支界限法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 4. 回溯法解旅行售货员问题时的解空间树是( A )。 A、子集树 B、排列树 C、深度优先生成树 D、广度优先生成树 5.下列算法中通常以自底向上的方式求解最优解的是(B )。 A、备忘录法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 6、衡量一个算法好坏的标准是( C )。 A 运行速度快 B 占用空间少 C 时间复杂度低 D 代码短 7、以下不可以使用分治法求解的是( D )。 A 棋盘覆盖问题 B 选择问题 C 归并排序 D 0/1背包问题 8. 实现循环赛日程表利用的算法是(A )。 A、分治策略 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 9.下面不是分支界限法搜索方式的是(D )。 A、广度优先 B、最小耗费优先 C、最大效益优先 D、深度优先 10.下列算法中通常以深度优先方式系统搜索问题解的是(D )。 A、备忘录法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法

11.备忘录方法是那种算法的变形。( B ) A、分治法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 12.哈夫曼编码的贪心算法所需的计算时间为(B )。 A、O(n2n) B、O(nlogn) C、O(2n) D、O(n) 13.分支限界法解最大团问题时,活结点表的组织形式是(B )。 A、最小堆 B、最大堆 C、栈 D、数组 14.最长公共子序列算法利用的算法是(B)。 A、分支界限法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 15.实现棋盘覆盖算法利用的算法是(A )。 A、分治法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 16.下面是贪心算法的基本要素的是(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 17.回溯法的效率不依赖于下列哪些因素( D ) A.满足显约束的值的个数 B. 计算约束函数的时间 C.计算限界函数的时间 D. 确定解空间的时间 18.下面哪种函数是回溯法中为避免无效搜索采取的策略(B ) A.递归函数 B.剪枝函数 C。随机数函数 D.搜索函数 19. (D)是贪心算法与动态规划算法的共同点。 A、重叠子问题 B、构造最优解 C、贪心选择性质 D、最优子结构性质 20. 矩阵连乘问题的算法可由( B )设计实现。 A、分支界限算法 B、动态规划算法 C、贪心算法 D、回溯算法 21. 分支限界法解旅行售货员问题时,活结点表的组织形式是( A )。

算法设计与分析考试题及答案

算法设计与分析考试题 及答案 Company number:【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】

一、填空题(20分) 1.一个算法就是一个有穷规则的集合,其中之规则规定了解决某一特殊类型问题的一系列运算,此外,算法还应具有以下五个重要特性:确定性 有穷性 可行性 0个或多个输入 一个或多个输出 2.算法的复杂性有时间复杂性 空间复杂性之分,衡量一个算法好坏的标准是 时间复杂度高低 3.某一问题可用动态规划算法求解的显着特征是 该问题具有最优子结构性质 4.若序列X={B,C,A,D,B,C,D},Y={A,C,B,A,B,D,C,D},请给出序列X 和Y 的一个最长公共子序列{BABCD}或{CABCD}或{CADCD } 5.用回溯法解问题时,应明确定义问题的解空间,问题的解空间至少应包含一个(最优)解 6.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。 7.以深度优先方式系统搜索问题解的算法称为回溯法 背包问题的回溯算法所需的计算时间为o(n*2n ) ,用动态规划算法所需的计算时间为o(min{nc,2n }) 9.动态规划算法的两个基本要素是最优子结构 _和重叠子问题 10.二分搜索算法是利用动态规划法实现的算法。 二、综合题(50分) 1.写出设计动态规划算法的主要步骤。 ①问题具有最优子结构性质;②构造最优值的递归关系表达式; ③最优值的算法描述;④构造最优解; 2. 流水作业调度问题的johnson 算法的思想。 ①令N 1={i|a i =b i };②将N 1中作业按a i 的非减序排序得到N 1’,将N 2中作业按b i 的非增序排序得到N 2’;③N 1’中作业接N 2’中作业就构成了满足Johnson 法则的最优调度。 3. 若n=4,在机器M1和M2上加工作业i 所需的时间分别为a i 和b i ,且 (a 1,a 2,a 3,a 4)=(4,5,12,10),(b 1,b 2,b 3,b 4)=(8,2,15,9)求4个作业的最优调度方案,并计算最优值。 步骤为:N1={1,3},N2={2,4}; N 1’={1,3}, N 2’={4,2}; 最优值为:38 4. 使用回溯法解0/1背包问题:n=3,C=9,V={6,10,3},W={3,4,4},其解空间有长度为3的0-1向量组成,要求用一棵完全二叉树表示其解空间(从根出发,左1右0),并画出其解空间树,计算其最优值及最优解。 解空间为{(0,0,0),(0,1,0),(0,0,1),(1,0,0),(0,1,1),(1,0,1), (1,1,0),(1,1,1)}。 解空间树为: 该问题的最优值为:16 最优解为:(1,1,0) 5. 设S={X 1,X 2,···,X n }是严格递增的有序集,利用二叉树的结点来存储S 中的元素,在表示S 的二叉搜索树中搜索一个元素X ,返回的结果有两种情形,(1)在二叉搜索树的内结点中找到X=X i ,其概率为b i 。(2)在二叉搜索树的叶结点中确定X ∈(X i ,X i+1),其概率为a i 。在表示S 的二叉搜索树T 中,设存储元素X i 的结点深度为C i ;叶结点(X i ,X i+1)的结点深度为d i ,则二叉搜索树T 的平均路长p 为多少假设二叉搜索树T[i][j]={X i ,X i+1,···,X j }最优值为m[i][j],W[i][j]= a i-1+b i +···+b j +a j ,则m[i][j](1<=i<=j<=n)递归关系表达式为什么 .二叉树T 的平均路长P=∑=+n i 1 Ci)(1*bi +∑=n j 0 dj *aj

2015年算法分析与设计期末考试试卷B卷

西南交通大学2015 — 2016学年第(一)学期考试试卷 课程代码 3244152课程名称 算法分析与设计 考试时间 120分钟 阅卷教师签字: __________________________________ 填空题(每空1分,共15分) 1、 程序是 (1) 用某种程序设计语言的具体实现。 2、 矩阵连乘问题的算法可由 (2) 设计实现。 3、 从分治法的一般设计模式可以看出,用它设计出的程序一般是 (3) 4、 大整数乘积算法是用 (4) 来设计的。 5、 贪心算法总是做出在当前看来 (5) 的选择。也就是说贪心算法并不从整体最优 考虑,它所做出的选择只是在某种意义上的 (6) o 6、 回溯法是一种既带有 (7) 又带有 (8) 的搜索算法。 7、 平衡二叉树对于查找算法而言是一种变治策略,属于变治思想中的 (9) 类型 8、 在忽略常数因子的情况下,0、门和0三个符号中, (10) 提供了算法运行时 间的一个上界。 9、 算法的“确定性”指的是组成算法的每条 (11) 是清晰的,无歧义的。 10、 冋题的(12) 是该冋题可用动态规划算法或贪心算法求解的关键特征。 11、 算法就是一组有穷 (13),它们规定了解决某一特定类型问题的 (14) o 12、 变治思想有三种主要的类型:实例化简,改变表现, (15) o 、 ___________________________________________________________________________________ L 线订装封密 线订装封密 、 __________________ 二 线订装封密 级班 选择题(每题2分,共20 分)

算法设计与分析课后部分习题答案

算法实现题3-7 数字三角形问题 问题描述: 给定一个由n行数字组成的数字三角形,如图所示。试设计一个算法,计算出从三角形的顶至底的一条路径,使该路径经过的数字总和最大。编程任务: 对于给定的由n行数字组成的数字三角形,编程计算从三角形的顶至底的路径经过的数字和的最大值。数据输入: 有文件input.txt提供输入数据。文件的第1行是数字三角形的行数n,1<=n<=100。接下来的n行是数字三角形各行的数字。所有数字在0-99之间。结果输出: 程序运行结束时,将计算结果输出到文件output.txt中。文件第1行中的数是计算出的最大值。 输入文件示例输出文件示 例 input.txt output.txt 5 30 7 3 8 8 1 0 2 7 4 4 4 5 2 6 5 源程序: #include "stdio.h" voidmain() { intn,triangle[100][100],i,j;//triangle数组用来存储金字塔数值,n表示行数 FILE *in,*out;//定义in,out两个文件指针变量 in=fopen("input.txt","r"); fscanf(in,"%d",&n);//将行数n读入到变量n中

for(i=0;i=0;row--)//从上往下递归计算 for(int col=0;col<=row;col++) if(triangle[row+1][col]>triangle[row+1][col+1]) triangle[row][col]+=triangle[row+1][col]; else triangle[row][col]+=triangle[row+1][col+1]; out=fopen("output.txt","w"); fprintf(out,"%d",triangle[0][0]);//将最终结果输出到output.txt中 } 算法实现题4-9 汽车加油问题 问题描述: 一辆汽车加满油后可行驶nkm。旅途中有若干加油站。设计一个有效算法,指出应在哪些加油站停靠加油,使沿途加油次数最少。并证明算法能产出一个最优解。编程任务: 对于给定的n和k个加油站位置,编程计算最少加油次数。数据输入: 由文件input.txt给出输入数据。第1行有2个正整数n和k ,表示汽车加满油后可行驶nkm,且旅途中有k个加油站。接下来的1行中,有k+1个整数,表示第k个加油站与第k-1个加油站之间的距离。第

算法设计与分析考试题及答案

1.一个算法就是一个有穷规则的集合,其中之规则规定了解决某一特殊类型问题的一系列运算,此外,算法还应具有以下五个重要特性:_________,________,________,__________,__________。 2.算法的复杂性有_____________和___________之分,衡量一个算法 好坏的标准是______________________。 3.某一问题可用动态规划算法求解的显著特征是 ____________________________________。 4.若序列X={B,C,A,D,B,C,D},Y={A,C,B,A,B,D,C,D},请给出序列X 和Y的一个最长公共子序列_____________________________。 5.用回溯法解问题时,应明确定义问题的解空间,问题的解空间至少应包含___________。 6.动态规划算法的基本思想是将待求解问题分解成若干____________,先求解___________,然后从这些____________的解得到原问题的解。 7.以深度优先方式系统搜索问题解的算法称为_____________。 8.0-1背包问题的回溯算法所需的计算时间为_____________,用动态规划算法所需的计算时间为____________。 9.动态规划算法的两个基本要素是___________和___________。 10.二分搜索算法是利用_______________实现的算法。 二、综合题(50分) 1.写出设计动态规划算法的主要步骤。 2.流水作业调度问题的johnson算法的思想。

算法分析与设计试卷

《算法分析与设计》试卷(A) (时间90分钟满分100分) 一、填空题(30分,每题2分)。 1.最长公共子序列算法利用的算法是( B )。 A、分支界限法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法2.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( B ). A.回溯法 B.分支限界法 C.回溯法和分支限界法 D.回溯法求解子集树问题 3.实现最大子段和利用的算法是( B )。 A、分治策略 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法4..广度优先是( A )的一搜索方式。 A、分支界限法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法5.衡量一个算法好坏的标准是( C )。 A 运行速度快 B 占用空间少 C 时间复杂度低 D 代码短 6.Strassen矩阵乘法是利用( A)实现的算法。 A、分治策略 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 7. 使用分治法求解不需要满足的条件是( A )。 A 子问题必须是一样的 B 子问题不能够重复 C 子问题的解可以合并 D 原问题和子问题使用相同的方法解 8.用动态规划算法解决最大字段和问题,其时间复杂性为( B ). A.logn B.n C.n2 D.nlogn 9.解决活动安排问题,最好用( B )算法 A.分治 B.贪心 C.动态规划 D.穷举 10.下面哪种函数是回溯法中为避免无效搜索采取的策略( B ) A.递归函数 B.剪枝函数C。随机数函数 D.搜索函数11. 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( C )之外都是最常见的方式. A.队列式分支限界法 B.优先队列式分支限界法 C.栈式分支限界法 D.FIFO分支限界法 12. .回溯算法和分支限界法的问题的解空间树不会是( D ). A.有序树 B.子集树 C.排列树 D.无序树 13.优先队列式分支限界法选取扩展结点的原则是( C )。 A、先进先出 B、后进先出 C、结点的优先级 D、随机14.下面是贪心算法的基本要素的是( 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15.回溯法在解空间树T上的搜索方式是( A ). A.深度优先 B.广度优先 C.最小耗费优先 D.活结点优先 二、填空题(20分,每空1分)。 1.算法由若干条指令组成的又穷序列,且满足输入、输出、 确定性和有限性四个特性。 2.分支限界法的两种搜索方式有队列式(FIFO)分支限界法、优先队列式分支限界法,用一个队列来存储结点的表叫活节点表。

算法设计与分析考试题及答案

算法设计与分析考试题及 答案 It was last revised on January 2, 2021

一、填空题(20分) 1.一个算法就是一个有穷规则的集合,其中之规则规定了解决某一特殊类型问题的一系列运算, 此外,算法还应具有以下五个重要特性:确定性有穷性可行性 0个或多个输入一个或多 个输出 2.算法的复杂性有时间复杂性空间复杂性之分,衡量一个算法好坏的标准是时间复杂度高低 3.某一问题可用动态规划算法求解的显着特征是该问题具有最优子结构性质 4.若序列X={B,C,A,D,B,C,D},Y={A,C,B,A,B,D,C,D},请给出序列X和Y的一个最长公共子序列{BABCD}或{CABCD}或{CADCD} 5.用回溯法解问题时,应明确定义问题的解空间,问题的解空间至少应包含一个(最优)解 6.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。 7.以深度优先方式系统搜索问题解的算法称为回溯法 背包问题的回溯算法所需的计算时间为o(n*2n) ,用动态规划算法所需的计算时间为o(min{nc,2n}) 9.动态规划算法的两个基本要素是最优子结构_和重叠子问题 10.二分搜索算法是利用动态规划法实现的算法。 二、综合题(50分) 1.写出设计动态规划算法的主要步骤。 ①问题具有最优子结构性质;②构造最优值的递归关系表达式;③最优值的算法描述;④构造 最优解; 2.流水作业调度问题的johnson算法的思想。 ①令N 1={i|a i =b i };②将N 1 中作业按a i 的非减序排序得到N 1 ’,将N 2 中作业按b i 的非增序排序得到N 2’;③N 1 ’中作业接N 2 ’中作业就构成了满足Johnson法则的最优调度。 3.若n=4,在机器M1和M2上加工作业i所需的时间分别为a i 和b i ,且 (a 1,a 2 ,a 3 ,a 4 )=(4,5,12,10),(b 1 ,b 2 ,b 3 ,b 4 )=(8,2,15,9)求4个作业的最优调度方案,并计算最优 值。 步骤为:N1={1,3},N2={2,4}; N 1’={1,3}, N 2 ’={4,2}; 最优值为:38 4.使用回溯法解0/1背包问题:n=3,C=9,V={6,10,3},W={3,4,4},其解空间有长度为3的0-1向量组成,要求用一棵完全二叉树表示其解空间(从根出发,左1右0),并画出其解空间树,计算其最优值及最优解。 解空间为{(0,0,0),(0,1,0),(0,0,1),(1,0,0),(0,1,1),(1,0,1), (1,1,0),(1,1,1)}。 解空间树为: 该问题的最优值为:16 最优解为:(1,1,0)

(完整版)算法设计与分析期末考试卷及答案a

一.填空题(每空 2 分,共30分) 1.算法的时间复杂性指算法中的执行次数。 2.在忽略常数因子的情况下,O、和三个符号中,提供了算法运行时间的一个上界。 3.设D n表示大小为n的输入集合,t(I)表示输入为I时算法的运算时间, p(I)表示输入 I 出现的概率,则算法的平均情况下时间复杂性A(n)= 。 4.分治算法的时间复杂性常常满足如下形式的递归方程: f (n) d , n n0 f(n) af(n/c) g(n) , n n0 其中,g(n)表示。 5. 分治算法的基本步骤包括。6.回溯算法的基本思想是。 7.动态规划和分治法在分解子问题方面的不同点是。 8.贪心算法中每次做出的贪心选择都是最优选择。 9.PQ 式的分支限界法中,对于活结点表中的结点,其下界函数值越小,优先级 10.选择排序、插入排序和归并排序算法中,算法是分治算法。 11.随机算法的一个基本特征是对于同一组输入,不同的运行可能得到的结果。12. 对于下面的确定性快速排序算法,只要在步骤3 前加入随机 化步骤,就可得到一个随机化快速排序算法,该随机化步骤的功能是。 算法QUICKSORT 输入:n 个元素的数组A[1..n] 。 输出:按非降序排列的数组 A 中的元素

1. quicksort(1, n) end QUICKSORT _ _ 过程 quicksort(A, low, high) _ _ // 对 A[low..high] 中的元素按非降序排序。 _ 号 学 2. if low

算法设计与分析试卷(2010)

内部资料,转载请注明出处,谢谢合作。 算法设计与分析试卷(A 卷) 一、 选择题 ( 选择1-4个正确的答案, 每题2分,共20分) (1)计算机算法的正确描述是: A .一个算法是求特定问题的运算序列。 B .算法是一个有穷规则的集合,其中之规则规定了一个解决某一特定类型的问题的运算序列。 C .算法是一个对任一有效输入能够停机的图灵机。 D .一个算法,它是满足5 个特性的程序,这5个特性是:有限性、确定性、能 行性、有0个或多个输入且有1个或多个输出。 (2)影响程序执行时间的因素有哪些? A .算法设计的策略 B .问题的规模 C .编译程序产生的机器代码质量 D .计算机执行指令的速度 (3)用数量级形式表示的算法执行时间称为算法的 A .时间复杂度 B .空间复杂度 C .处理器复杂度 D .通信复杂度 (4)时间复杂性为多项式界的算法有: A .快速排序算法 B .n-后问题 C .计算π值 D .prim 算法 (5)对于并行算法与串行算法的关系,正确的理解是: A .高效的串行算法不一定是能导出高效的并行算法 B .高效的串行算法不一定隐含并行性 C .串行算法经适当的改造有些可以变化成并行算法 D. 用串行方法设计和实现的并行算法未必有效 (6)衡量近似算法性能的重要标准有: A .算法复杂度 B .问题复杂度 C .解的最优近似度 D .算法的策略 (7)分治法的适用条件是,所解决的问题一般具有这些特征: A .该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决; B .该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题; C .利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解 D .该问题所分解出的各个子问题是相互独立的。 (8)具有最优子结构的算法有: A .概率算法 B .回溯法 C .分支限界法 D .动态规划法 (9)下列哪些问题是典型的NP 完全问题: A .排序问题 B .n-后问题 C .m-着色问题 D .旅行商问题 (10)适于递归实现的算法有: A .并行算法 B .近似算法 C .分治法 D .回溯法 二、算法分析题(每小题5分,共10分) (11)用展开法求解递推关系: (12)分析当输入数据已经有序时快速排序算法的不足,提出算法的改进方案。 ???>+-==1 1)1(211)(n n T n n T

算法设计与分析第2版 王红梅 胡明 习题答案

精品文档习题胡明-版)-王红梅-算法设计与分析(第2答案 1 习题)—1783Leonhard Euler,17071.图论诞生于七桥问题。出生于瑞士的伟大数学家欧拉(提 出并解决了该问题。七桥问题是这样描述的:北区一个人是否能在一次步行中穿越哥尼斯堡(现东区在叫加里宁格勒,在波罗的海南岸)城中全部岛区的七座桥后回到起点,且每座桥只经过一次,南区是这条河以及河上的两个岛和七座桥的图1.7 1.7 七桥问题图草图。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:相同的点一次步行1,经过七座桥,且每次只经历过一次2,回到起点3,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。)用的不是除法而是减最初的欧几里德算法2.在欧几里德提出的欧几里德算法中(即法。请用伪代码描述这个版本的欧几里德算法 1.r=m-n r=0 循环直到2.m=n 2.1 n=r 2.2 r=m-n 2.3 m 输出3 .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3++描述。C码和 采用分治法// //对数组先进行快速排序在依次比较相邻的差//精品文档. 精品文档 #include using namespace std; int partions(int b[],int low,int high) { int prvotkey=b[low]; b[0]=b[low]; while (low=prvotkey)

算法设计与分析试卷及答案

湖南科技学院二○年学期期末考试 信息与计算科学专业年级《算法设计与分析》试题 考试类型:开卷试卷类型:C卷考试时量:120分钟 题号一二三四五总分统分人 得分 阅卷人 复查人 一、填空题(每小题3 分,共计30 分) 1、用O、Ω与θ表示函数f与g之间得关系______________________________。 2、算法得时间复杂性为,则算法得时间复杂性得阶为__________________________。 3、快速排序算法得性能取决于______________________________。 4、算法就是_______________________________________________________。 5、在对问题得解空间树进行搜索得方法中,一个活结点最多有一次机会成为活结点得就是_________________________。 6、在算法得三种情况下得复杂性中,可操作性最好且最有实际价值得就是_____情况下得时间复杂性。 7、大Ω符号用来描述增长率得下限,这个下限得阶越___________,结果就越有价值。。 8、____________________________就是问题能用动态规划算法求解得前提。 9、贪心选择性质就是指____________________________________________________________________________________________________________________。 10、回溯法在问题得解空间树中,按______________策略,从根结点出发搜索解空间树。 二、简答题(每小题10分,共计30分) 1、试述回溯法得基本思想及用回溯法解题得步骤。 2、有8个作业{1,2,…,8}要在由2台机器M1与M2组成得流水线上完成加工。每个作业加工得顺序都就是先在M1上加工,然后在M2上加工。M1与M2加工作业i所需得时间分别为: M110 2 8 12 6 9414

算法分析与设计复习题及答案

算法分析与设计复习题及答案一、单选题 1.D 2.B 3.C 4.D 5.D 6.D 7.C 8.D 9.B 10.C 11.D 12.B 13.D 14.C 15.C 16.D 17.D 18.D 19.D 20.C 1.与算法英文单词algorithm具有相同来源的单词是()。 A logarithm B algiros C arithmos D algebra 2.根据执行算法的计算机指令体系结构,算法可以分为()。 A精确算法与近似算法B串行算法语并行算法 C稳定算法与不稳定算法D32位算法与64位算法 3.具有10个节点的完全二叉树的高度是()。 A6B5C3D 2 4.下列函数关系随着输入量增大增加最快的是()。 Alog2n B n2 C 2n D n! 5.下列程序段的S执行的次数为( )。 for i ←0 to n-1 do for j ←0 to i-1 do s //某种基本操作 A.n2 B n2/2 C n*(n+1) D n(n+1)/2 6.Fibonacci数列的第十项为( )。 A 3 B 13 C 21 D 34 7.4个盘子的汉诺塔,至少要执行移动操作的次数为( )。 A 11次 B 13次 C 15次 D 17次 8.下列序列不是堆的是()。 A 99,85,98,77,80,60,82,40,22,10,66 B 99,98,85,82,80,77,66,60,40,22,10 C 10,22,40,60,66,77,80,82,85,98,99 D 99,85,40,77,80,60,66,98,82,10,22 9.Strassen矩阵乘法的算法复杂度为()。 AΘ(n3)BΘ(n2.807) CΘ(n2) DΘ(n) 10.集合A的幂集是()。 A.A中所有元素的集合 B. A的子集合 C. A 的所有子集合的集合 D. 空集 11.与算法英文单词algorithm具有相同来源的单词是()。 A logarithm B algiros C arithmos D algebra 12.从排序过程是否完全在内存中显示,排序问题可以分为()。 A稳定排序与不稳定排序B内排序与外排序 C直接排序与间接排序D主排序与辅助排序 13.下列()不是衡量算法的标准。 A时间效率B空间效率 C问题难度D适应能力 14.对于根树,出度为零的节点为()。 A0节点B根节点C叶节点D分支节点 15.对完全二叉树自顶向下,从左向右给节点编号,节点编号为10的父节点编号为()。 A0B2C4D6 16.下列程序段的算法时间的复杂度为()。 for i ←0 to n do for j ←0 to m do

算法设计与分析试卷及答案

湖南科技学院二○ 年 学期期末考试 信息与计算科学专业 年级《算法设计与分析》 试题 考试类型:开卷 试卷类型:C 卷 考试时量:120 分钟 1. 用O 、Ω和θ表示函数f 与g 之间的关系______________________________。 ()()log log f n n n g n n == 2. 算法的时间复杂性为1, 1()8(3/7), 2 n f n f n n n =?=? +≥?,则算法的时间复杂性的阶 为__________________________。 3. 快速排序算法的性能取决于______________________________。 4. 算法是_______________________________________________________。 5. 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_________________________。 6. 在算法的三种情况下的复杂性中,可操作性最好且最有实际价值的是_____情况下的时间复杂性。 7. 大Ω符号用来描述增长率的下限,这个下限的阶越___________,结果就越有价值。。 8. ____________________________是问题能用动态规划算法求解的前提。 9. 贪心选择性质是指________________________________________________________ ____________________________________________________________。 题 号 一 二 三 四 五 总分 统分人 得 分 阅卷人

计算机算法设计与分析习题及答案

计算机算法设计与分析习 题及答案 Prepared on 24 November 2020

《计算机算法设计与分析》习题及答案 一.选择题 1、二分搜索算法是利用( A )实现的算法。 A、分治策略 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 2、下列不是动态规划算法基本步骤的是( A )。 A、找出最优解的性质 B、构造最优解 C、算出最优解 D、定义最优解 3、最大效益优先是(A )的一搜索方式。 A、分支界限法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 4. 回溯法解旅行售货员问题时的解空间树是( A )。 A、子集树 B、排列树 C、深度优先生成树 D、广度优先生成树 5.下列算法中通常以自底向上的方式求解最优解的是(B )。 A、备忘录法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 6、衡量一个算法好坏的标准是( C )。 A 运行速度快 B 占用空间少 C 时间复杂度低 D 代码短 7、以下不可以使用分治法求解的是( D )。 A 棋盘覆盖问题 B 选择问题 C 归并排序 D 0/1背包问题 8. 实现循环赛日程表利用的算法是(A )。 A、分治策略 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 9.下面不是分支界限法搜索方式的是(D )。 A、广度优先 B、最小耗费优先 C、最大效益优先 D、深度优先

10.下列算法中通常以深度优先方式系统搜索问题解的是(D )。 A、备忘录法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 11.备忘录方法是那种算法的变形。( B ) A、分治法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 12.哈夫曼编码的贪心算法所需的计算时间为(B )。 A、O(n2n) B、O(nlogn) C、O(2n) D、O(n) 13.分支限界法解最大团问题时,活结点表的组织形式是(B )。 A、最小堆 B、最大堆 C、栈 D、数组 14.最长公共子序列算法利用的算法是(B)。 A、分支界限法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 15.实现棋盘覆盖算法利用的算法是(A )。 A、分治法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 16.下面是贪心算法的基本要素的是(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 17.回溯法的效率不依赖于下列哪些因素( D ) A.满足显约束的值的个数 B. 计算约束函数的时间 C.计算限界函数的时间 D. 确定解空间的时间 18.下面哪种函数是回溯法中为避免无效搜索采取的策略(B ) A.递归函数 B.剪枝函数 C。随机数函数 D.搜索函数 19. (D)是贪心算法与动态规划算法的共同点。

《算法分析与设计》期末试题及参考答案

《算法分析与设计》期末试题及参考答案 一、简要回答下列问题: 1.算法重要特性是什么? 1.确定性、可行性、输入、输出、有穷性 2. 2.算法分析的目的是什么? 2.分析算法占用计算机资源的情况,对算法做出比较和评价,设计出额更好的算法。 3. 3.算法的时间复杂性与问题的什么因素相关? 3. 算法的时间复杂性与问题的规模相关,是问题大小n的函数。 4.算法的渐进时间复杂性的含义? 4.当问题的规模n趋向无穷大时,影响算法效率的重要因素是T(n)的数量级,而其他因素仅是使时间复杂度相差常数倍,因此可以用T(n)的数量级(阶)评价算法。时间复杂度T(n)的数量级(阶)称为渐进时间复杂性。 5.最坏情况下的时间复杂性和平均时间复杂性有什么不同? 5. 最坏情况下的时间复杂性和平均时间复杂性考察的是n固定时,不同输入实例下的 算法所耗时间。最坏情况下的时间复杂性取的输入实例中最大的时间复杂度: W(n) = max{ T(n,I) } , I∈Dn 平均时间复杂性是所有输入实例的处理时间与各自概率的乘积和: A(n) =∑P(I)T(n,I) I∈Dn 6.简述二分检索(折半查找)算法的基本过程。 6. 设输入是一个按非降次序排列的元素表A[i:j] 和x,选取A[(i+j)/2]与x比较, 如果A[(i+j)/2]=x,则返回(i+j)/2,如果A[(i+j)/2]

算法设计与分析习题解答

第一章作业 1.证明下列Ο、Ω和Θ的性质 1)f=Ο(g)当且仅当g=Ω(f) 证明:充分性。若f=Ο(g),则必然存在常数c1>0和n0,使得?n≥n0,有f≤c1*g(n)。由于c1≠0,故g(n) ≥ 1/ c1 *f(n),故g=Ω(f)。 必要性。同理,若g=Ω(f),则必然存在c2>0和n0,使得?n≥n0,有g(n) ≥ c2 *f(n).由于c2≠0,故f(n) ≤ 1/ c2*f(n),故f=Ο(g)。 2)若f=Θ(g)则g=Θ(f) 证明:若f=Θ(g),则必然存在常数c1>0,c2>0和n0,使得?n≥n0,有c1*g(n) ≤f(n) ≤ c2*g(n)。由于c1≠0,c2≠0,f(n) ≥c1*g(n)可得g(n) ≤ 1/c1*f(n),同时,f(n) ≤c2*g(n),有g(n) ≥ 1/c2*f(n),即1/c2*f(n) ≤g(n) ≤ 1/c1*f(n),故g=Θ(f)。 3)Ο(f+g)= Ο(max(f,g)),对于Ω和Θ同样成立。 证明:设F(n)= Ο(f+g),则存在c1>0,和n1,使得?n≥n1,有 F(n) ≤ c1 (f(n)+g(n)) = c1 f(n) + c1g(n) ≤ c1*max{f,g}+ c1*max{f,g} =2 c1*max{f,g} 所以,F(n)=Ο(max(f,g)),即Ο(f+g)= Ο(max(f,g)) 对于Ω和Θ同理证明可以成立。 4)log(n!)= Θ(nlogn)

证明: ?由于log(n!)=∑=n i i 1 log ≤∑=n i n 1 log =nlogn ,所以可得log(n!)= Ο(nlogn)。 ?由于对所有的偶数n 有, log(n!)= ∑=n i i 1 log ≥∑=n n i i 2 /log ≥∑=n n i n 2 /2/log ≥(n/2)log(n/2)=(nlogn)/2-n/2。 当n ≥4,(nlogn)/2-n/2≥(nlogn)/4,故可得?n ≥4,log(n!) ≥(nlogn)/4,即log(n!)= Ω(nlogn)。 综合以上两点可得log(n!)= Θ(nlogn) 2. 设计一个算法,求给定n 个元素的第二大元素,并给出算法在最坏情况下使用的比较次数。(复杂度至多为2n-3) 算法: V oid findsecond(ElemType A[]) { for (i=2; i<=n;i++) if (A[1]

《算法分析与设计》期末复习题

一、选择题 1.一个.java文件中可以有()个public类。 A.一个B.两个C.多个D.零个 2.一个算法应该是() A.程序B.问题求解步骤的描述 C.要满足五个基本特性D.A和C 3.用计算机无法解决“打印所有素数”的问题,其原因是解决该问题的算法违背了算法特征中的()A.唯一性B.有穷性C.有0个或多个输入D.有输出 4.某校有6位学生参加学生会主席竞选,得票数依次为130,20,98,15,67,3。若采用冒泡排序算法对其进行排序,则完成第二遍时的结果是() A.3,15,130,20,98,67B.3,15,20,130,98,67 C.3,15,20,67,130,98 D.3,15,20,67,98,130 5.下列关于算法的描述,正确的是() A.一个算法的执行步骤可以是无限的B.一个完整的算法必须有输出 C.算法只能用流程图表示D.一个完整的算法至少有一个输入 6.Java Application源程序的主类是指包含有()方法的类。 A、main方法 B、toString方法 C、init方法 D、actionPerfromed方法 7.找出满足各位数字之和等于5的所有三位数可采用的算法思路是() A.分治法B.减治法C.蛮力法D.变治法 8.在编写Java Application程序时,若需要使用到标准输入输出语句,必须在程序的开头写上( )语句。 A、import java.awt.* ; B、import java.applet.Applet ; C、import java.io.* ; D、import java.awt.Graphics ; 9.计算某球队平均年龄的部分算法流程图如图所示,其中:c用来记录已输入球员的人数,sum用来计算有效数据之和,d用来存储从键盘输入的球员年龄值,输入0时表示输入结束。

《算法设计与分析实用教程》习题参考解答

《算法设计与分析实用教程》参考解答 1-1 加减得1的数学游戏 西西很喜欢数字游戏,今天他看到两个数,就想能否通过简单的加减,使最终答案等于1。而他又比较厌烦计算,所以他还想知道最少经过多少次才能得到1。 例如,给出16,9:16-9+16-9+16-9-9-9+16-9-9=1,需要做10次加减法计算。 设计算法,输入两个不同的正整数,输出得到1的最少计算次数。(如果无法得到1,则输出-1)。 (1)若输入两个不同的正整数a,b均为偶数,显然不可能得到1。 设x*a与y*b之差为“1”或“-1”,则对于正整数a,b经n=x+y-1次加减可得到1。 为了求n的最小值,令n从1开始递增,x在1——n中取值,y=n+1-x: 检测d=x*a+y*b,若d=1或-1,则n=x+y-1为所求的最少次数。 (2)算法描述 // 两数若干次加减结果为1的数学游戏 #include void main() {long a,b,d,n,x,y; printf(" 请输入整数a,b: "); scanf("%ld,%ld",&a,&b); if(a%2==0 && b%2==0) { printf(" -1\n");return;} n=0; while(1) { n++; for(x=1;x<=n;x++) { y=n+1-x;d=x*a-y*b; if(d==1 || d==-1) // 满足加减结果为1 { printf(" n=%ld\n",n);return;} } } } 请输入整数a,b: 2012,19 961 请输入整数a,b: 101,2013 606

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