算法作业-13S103049荆楠
算法竞赛入门经典 题单
算法竞赛入门经典题单以下是算法竞赛入门经典的一些题目:1. 两数之和2. 三数之和3. 最长回文子串4. 数组中去除重复项5. 盛最多水的容器6. 最长递增子序列7. 买卖股票的最佳时机8. 翻转二叉树9. 合并两个有序链表10. 合并K个升序链表11. 二分查找12. 寻找旋转排序数组中的最小值13. 矩阵中的路径14. 三数之积最大值15. 盛最多水的容器 II16. 最长回文子串 II17. 最长回文子串 III18. 最长公共子序列19. 二分查找的变种20. 二分搜索树中的第K小元素21. 二叉树的最大深度22. 二叉树的层序遍历23. 二叉树的镜像24. 二叉树中每个节点的值都不重复的子树个数25. 二叉树的叶子节点之和26. 二叉树中所有的路径长度之和27. 斐波那契数列28. 快慢指针解决链表问题29. 单链表中的插入节点问题30. 单链表中的删除节点问题31. 判断链表中是否有环32. 在链表中查找第k个节点33. 反转链表34. 对链表进行排序35. 约瑟夫环问题36. 括号匹配问题37. 二进制中1的个数问题38. 寻找数组中两个数,使得它们的和等于一个给定的值39. 寻找数组中最大的k个数40. 求一个数组中所有元素的和41. 求一个数组中的第k大元素42. 寻找数组中只出现一次的数字(经典的异或解法)43. 二分查找的变种(数组中连续子数组的长度)44. 在二叉搜索树中插入节点问题(先序、中序、后序遍历)45. 在二叉搜索树中查找最大值和最小值节点问题46. 二叉搜索树中查找是否存在某个节点的问题47. 二叉搜索树转换为排序的双向链表问题(中序遍历)。
算法面试题及答案
算法面试题及答案一、数组与字符串1.1 给定一个整数数组和一个目标值,找出数组中和为目标值的两个数,并返回它们的数组下标。
答案:```pythondef two_sum(nums, target):hash_map = {}for i, num in enumerate(nums):complement = target - numif complement in hash_map:return [hash_map[complement], i]hash_map[num] = ireturn []```解释:使用哈希表存储数组中的每个元素及其下标。
遍历数组,计算当前元素与目标值的差值,并检查差值是否已经在哈希表中。
如果存在,返回当前元素的下标和差值对应的下标。
如果不存在,将当前元素及其下标加入哈希表。
1.2 如何判断一个字符串是否为另一个字符串的旋转?答案:```pythondef is_rotation(s1, s2):if len(s1) != len(s2):return Falsereturn s1 + s1 == s2```解释:首先检查两个字符串的长度是否相等,如果不相等则直接返回False。
然后将一个字符串与自身拼接,如果拼接后的字符串包含另一个字符串,则说明原字符串是另一个字符串的旋转。
二、链表问题2.1 给定一个链表和一个特定值,删除链表中所有出现该值的节点。
答案:```pythonclass ListNode:def __init__(self, val=0, next=None):self.val = valself.next = nextdef delete_elements(head, val):d = ListNode(0)d.next = headprev = dwhile prev.next:if prev.next.val == val:prev.next = prev.next.nextelse:prev = prev.nextreturn d.next```解释:创建一个哑节点(dummy node)作为链表的头节点,并用一个指针`prev`指向哑节点。
编程算法竞赛试题答案
编程算法竞赛试题答案编程算法竞赛是一项旨在测试参赛者编程能力和算法理解的竞赛活动。
试题通常包括编程问题、算法设计问题以及数据结构的应用。
以下是一套编程算法竞赛试题的答案示例。
# 问题一:二分查找算法实现问题描述:给定一个升序排列的整数数组 `nums`,以及一个目标值 `target`,如果 `nums` 中存在这个目标值,则返回它的索引;否则返回 `-1`。
算法分析:二分查找是一种在有序数组中查找特定元素的算法。
其基本思想是将目标值与数组中间的元素进行比较,如果目标值等于中间元素,则查找成功;如果目标值小于中间元素,则在数组左半部分继续查找;如果目标值大于中间元素,则在右半部分继续查找。
这个过程将不断重复,直到找到目标值或搜索范围为空。
代码实现:```pythondef binary_search(nums, target):left, right = 0, len(nums) - 1while left <= right:mid = (left + right) // 2if nums[mid] == target:return midelif nums[mid] < target:left = mid + 1else:right = mid - 1return -1```# 问题二:最长公共前缀问题描述:编写一个函数来查找字符串数组中的最长公共前缀。
如果不存在公共前缀,返回空字符串 `""`。
算法分析:最长公共前缀问题可以通过纵向扫描解决。
首先比较第一个字符串与数组中其他所有字符串的对应位置字符是否相同,然后逐步向左移动,直到找到不匹配的位置。
代码实现:```pythondef longest_common_prefix(strs):if not strs:return ""shortest_str = min(strs, key=len)for i, char in enumerate(shortest_str):for other in strs:if other[i] != char:return shortest_str[:i]return shortest_str```# 问题三:合并K个排序链表问题描述:合并 `k` 个排序链表,返回合并后的排序链表。
算法竞赛入门经典训练指南题单
算法竞赛入门经典训练指南题单全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:算法竞赛作为计算机科学领域中的重要领域之一,一直备受关注和推崇。
参加算法竞赛可以帮助我们提高编程能力、思维灵活性和解决问题的能力。
而且,通过算法竞赛,我们还可以结识来自各个国家的优秀程序员,开阔自己的视野,提高自己的竞争力。
而要在算法竞赛中取得好成绩,就需要有一定的训练和积累。
本文将为大家推荐一些经典的算法竞赛训练题单,希望能帮助大家快速入门和提升自己的算法竞赛水平。
1. ACM-ICPC题单ACM国际大学生程序设计竞赛(ACM-ICPC)是全球规模最大、最具影响的大学生程序设计竞赛,被誉为程序设计界的“奥林匹克”。
ACM-ICPC赛题难度较高,对参赛者的编程能力、算法设计能力和团队协作能力等方面都有严格的要求。
参加ACM-ICPC的同学们需要有一定的训练和备战。
以下是一些经典的ACM-ICPC训练题单,推荐给大家:1、CodeforcesCodeforces是一个国际知名的在线编程比赛和训练平台,其比赛难度较高,同时也有很大的影响力。
在Codeforces上,你可以找到各种难度的题目,从入门级到专家级都有覆盖。
推荐大家在Codeforces 上刷题,提高自己的编程能力和解题能力。
3、洛谷洛谷是国内著名的在线题库和训练平台,里面汇集了大量的ACM 竞赛题目和OJ题目,适合广大程序员练习和提升编程能力。
洛谷上的题目分类清晰,难度适中,非常适合新手入门和提高。
2. Google Code Jam题单Google Code Jam是由谷歌主办的一项全球性的编程大赛,是程序员们展示自己编程才华的绝佳舞台。
Google Code Jam的题目设计独特,难度适中,涵盖了很多经典的算法问题,非常适合有一定编程基础的程序员练习和挑战。
以下是一些推荐的Google Code Jam题单:LeetCode是一个在线的编程练习平台,里面包含了大量的算法和数据结构问题,适合练习和提升自己的编程能力。
冀教版小学信息技术五年级上册《第13课算法的设计》课堂练习及知识点
冀教版小学信息技术五年级上册《第13课算法的设计》课堂练习及知识点知识点归纳:1 .算法的定义:算法是一系列明确的步骤,用于解决特定问题或执行特定任务。
2 .算法的特点:有穷性、确定性、可行性、输入和输出。
3 .算法的表示方法:自然语言、流程图、伪代码等。
4 .设计算法的基本步骤:理解问题、分析问题、设计步骤、编写算法、测试验证。
5 .流程控制结构:顺序结构、选择结构(if...else)和循环结构(for,while)o课堂练习:判断题:1 .算法就是计算机程序,两者可以互换使用。
(X)2 .设计算法时,可以使用任何一种人类能理解的语言描述,不一定要写成代码。
(J)3 .算法必须要有输入,但可以没有输出。
(X)选择题:1 .以下哪种方式不能用来表示算法?(C)A.自然语言B.流程图C.电子表格D.伪代码2 .算法设计的首要步骤是?(八)A.理解问题B.分析问题C.设计步骤D.编写代码3.下列哪个是循环结构的特征?(C)A.从上到下依次执行B.根据条件选择执行C.可以反复执行某段代码D.必须有明确的开始和结束填空题:1 .算法的特点包括、、、输入和输出。
(有穷性、确定性、可行性)2 .设计算法时,我们通常会先用描述,然后再转化为编程语言。
(自然语言或流程图)3 .选择结构通常用语句来实现,循环结构常用或语句。
(if...else,for,while)简答题:1 .请解释什么是算法,并给出一个简单的算法示例。
2 .描述一下设计一个算法的基本步骤,并以解决一个实际问题(例如:找出10个数字中的最大值)为例,简述你的设计过程。
参考答案:判断题:1 .错2 .对3 .错选择题:1. C2. A3. C填空题:1 .有穷性、确定性、可行性2 .自然语言或流程图3 .if...else,for,while简答题:1 .算法是•系列明确的步骤,用于解决特定问题或执行特定任务。
例如,一个简单的算法是“找出两个数中的较大者”:输入两个数a和b,如果a大于b,则输出a,否则输出b。
算法第三章作业-13S103049荆楠
42; 5; 15; 27; 29> 29; 35; 42; 5; 15>。 (1)假设 k 已知, 给出一个时间复杂度为 O(1)的算法找出 A 中的最大 元素。 (2)假设 k 未知, 设计一个时间复杂度为 O(logn)的算法找出 A 中的最 大元素。 答:设组 A 中共有 n 个元素,记为 A[1:n]。观察该数组知除了最大元 素外,右侧相邻元素均大于左侧元素。 (1)算法思想:若要找出最大元素,只需要令 m=k%n,若 m=0,则最大 元素为 A[n];若 m≠0,则 A[m]即为所求,时间复杂度为 O(1)。 Input:A[1:n]; Output:max(A[i]),1≤i≤n; FindMax(A,k, n) 1 m=k%n; 2 if m=0 3 4 then return A[n]; else return A[m];
Main(A,1,n) 1 count←0 2 ISMerge-Sort(A,1,n,count) 3 return count (3)由于此算法是在 Merge-Sort 算法中,Merge 阶段增加了计数过程, 该步骤复杂度为 O(1), 因此, 总得算法时间复杂度与合并排序算法相 同,为 O(nlogn)。 3、给定一个由 n 个实数构成的集合 S 和另一个实数 x,判断 S 中是 否有两个元素的和为 x。试设计一个分治算法求解上述问题,并分析 算法的时间复杂度。 答:算法思想:首先对集合 S 内的 n 个实数进行合并排序,接着对排 序后 S 内的每一个元素 S[i],求得 z=x-S[i], 利用二分查找法在 S 中 寻找 z, 若找到则输出结果,否则不存在。 伪代码描述: Input:一个由 n 个实数构成的集合 S,记为 S[1:n]
1、设 X[0:n-1]和 Y[0:n-1]为两个数组,每个数组中的 n 个均已经排 好序,试设计一个 O(log(n))的算法,找出 X 和 Y 中 2n 个数的中位 数,并进行复杂性分析。 答: 算法思想: 首先找出 X 的中位数 a=X[⌈ ⌉]与 Y 的中位数 b=Y[⌊ ⌋],
算法面试测试题及答案
算法面试测试题及答案一、选择题1. 在二叉树中,若某节点的左子树为空,则该节点的右子树也一定为空,这种二叉树被称为:A. 完全二叉树B. 满二叉树C. 堆D. 二叉搜索树答案:D2. 以下哪种排序算法的时间复杂度为O(nlogn)?A. 冒泡排序B. 选择排序C. 快速排序D. 插入排序答案:C二、简答题1. 请简述什么是递归,并给出一个递归算法的例子。
答案:递归是一种在函数内部调用自身的编程技巧。
它通常用于解决可以分解为相似子问题的问题。
一个典型的递归算法例子是计算阶乘的函数:```pythondef factorial(n):if n == 1:return 1else:return n * factorial(n - 1)```2. 描述快速排序算法的基本思想及其时间复杂度。
答案:快速排序是一种分治策略的排序算法。
基本思想是选择一个元素作为“基准”(pivot),然后将数组分为两部分,一部分包含所有小于基准的元素,另一部分包含所有大于基准的元素。
这个过程称为分区(partitioning)。
之后,递归地对这两部分进行快速排序。
快速排序的平均时间复杂度为O(nlogn),但在最坏情况下(例如数组已经排序或所有元素相同)时间复杂度为O(n^2)。
三、编程题1. 编写一个函数,实现对一个整数列表进行排序,并返回排序后的列表。
答案:```pythondef sort_list(nums):return sorted(nums)```2. 实现一个函数,判断一个链表是否为回文结构。
答案:```pythonclass ListNode:def __init__(self, x):self.val = xself.next = Nonedef is_palindrome(head):if not head or not head.next:return Truemid = get_mid(head)prev, slow = None, midwhile slow and slow.next:prev = midmid = mid.nextslow = slow.next.nextprev.next = reverse_list(mid)return is_symmetric(head, reverse_list(mid))def get_mid(head):fast, slow = head, headwhile fast and fast.next:fast = fast.next.nextslow = slow.nextreturn slowdef reverse_list(head):prev, curr = None, headwhile curr:next_temp = curr.nextcurr.next = prevprev = currcurr = next_tempreturn prevdef is_symmetric(l1, l2):while l1 and l2:if l1.val != l2.val:return Falsel1 = l1.nextl2 = l2.nextreturn True```请注意,以上代码仅为示例,实际编程中需要根据具体问题进行调整。
ACM算法设计实验题目汇总
ACM算法设计实验题目汇总ACM 算法设计实验题目汇总1020 Permutation with Repetition 1 1021 双色Hanoi 塔问题 3 1022 Search Number 4 1023 整数划分问题 5 1024 Counting 6 1025 输油管道问题 81026 Integer Factorization 9 1027 邮局选址问题 11 1031 矩阵连乘问题 131032 最长公共子序列 14 1033 MAX SUM 161034 NumberTriangles17 1035 编辑距离问题181036PebbleMerging19 1037 租用游艇问题211038 Minimal m Sums 22 1040 KnapsackProblem 24 1041 最优装载251042 Lecture Halls261043 程序存储问题291048 Optimal Services 301049 汽车加油问题301059 子集树问题321060 0-1 Knapsack 331061 排列树问题361062 Problem D General Search 381020 Permutation with RepetitionDescriptionR={ r1,r2,… ,rn }是要进行排列的n 个元素。
其中元素r1,r2,… ,rn可能相同。
试设计一个算法,列出R的所有不同排列。
编程任务:给定n 以及待排列的n 个元素。
计算出这n 个元素的所有不同排列。
Input输入由多组测试数据组成。
每组测试数据的第1 行是元素个数n,1 <= n <= 500。
接下来的1 行是待排列的n 个元素。
Output对应每组输入,将计算出的n 个元素的所有不同排列输出,每种排列单独一行。
最后1 行中的数是排列总数。
Sample Input4aaccSample Outputaacc acac acca caac caca ccaa 6#include <stdio.h>#include <algorithm>using namespace std ;int ans ;int ok(char str[],int a ,int b ){if( b > a)for(int i = a ; i< b ; i++)if( str[i] == str[b] ) return 0 ;return 1 ;}void perm(char str[],int k ,int m){int i ;if( k == m ){ans ++ ;for( i = 0 ;i <= m ;i++ ) {printf("%c",str[i] ) ;}printf("\n") ;}else{for( i = k ; i <= m ;i++)if( ok(str,k,i) ){swap( str[k],str[i] );perm(str, k+1 , m );swap(str[k],str[i] ) ;}}}int main(int argc, char* argv[]){char str[1000];int n ;while( scanf("%d",&n) != EOF ) {ans = 0 ;scanf("%s",str ) ;perm(str,0,n-1) ;printf("%d\n",ans );}return 0;}1021 双色Hanoi塔问题DescriptionA、B、C 是3个塔座。
算法竞赛练习题分享
算法竞赛练习题分享算法竞赛是很多计算机科学专业学生的必修课,因为算法竞赛不仅可以锻炼我们的思维能力,还可以提高我们的编程技巧。
在算法竞赛中,经常会涉及到一些经典的算法和数据结构,比如搜索、排序、贪心、动态规划、树、图等等。
今天我想跟读者分享一些我的算法竞赛练习题,希望能够对大家有所帮助。
算法竞赛练习题一:背包问题背包问题是一种经典的算法竞赛问题,其主要思想是在一定的容量下,填入的物品所得到的最大价值。
在这个问题中,我们可以使用贪心算法、动态规划等方法来解决。
下面是一个经典的背包问题:有一个背包,容量为v,现在有n个物品,第i个物品的重量为wi,价值为ci。
请问,在这个背包中最多能放多少价值的物品?接下来,我们可以通过以下的代码来解决这个问题:#include<bits/stdc++.h>using namespace std;const int MAXN=1005;int n,v,w[MAXN],c[MAXN],f[MAXN][MAXN];int main(){cin>>n>>v;for(int i=1;i<=n;i++) cin>>w[i]>>c[i];for(int i=1;i<=n;i++)for(int j=0;j<=v;j++){if(j<w[i]) f[i][j]=f[i-1][j];else f[i][j]=max(f[i-1][j],f[i-1][j-w[i]]+c[i]);}cout<<f[n][v]<<endl;return 0;}算法竞赛练习题二:最短路径问题最短路径问题也是算法竞赛中经典的问题之一,它的目的是找到从一个顶点到另一个顶点的最短路径。
最短路径问题可以采用基础算法,如Dijkstra算法、Bellman-Ford算法和Floyd-Warshall 算法等来解决。
10道困难的编程算法题目
10道困难的编程算法题目1. 最长连续递增序列,给定一个未排序的整数数组,找到最长连续递增序列的长度。
例如,对于数组[1, 3, 5, 4, 7],最长连续递增序列为[1, 3, 5],长度为3。
2. 字符串反转,编写一个函数,将输入的字符串进行反转。
例如,对于字符串"hello",反转后的结果为"olleh"。
3. 二叉树的最大深度:给定一个二叉树,找出其最大深度。
最大深度是从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。
例如,对于下面的二叉树:3。
/ \。
9 20。
/ \。
15 7。
最大深度为3。
4. 最大子序和,给定一个整数数组,找到一个具有最大和的连续子数组(子数组中至少包含一个元素)。
例如,对于数组[-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4],最大子序和为6(子数组为[4, -1, 2, 1])。
5. 两数之和,给定一个整数数组和一个目标值,在数组中找出和为目标值的两个数的下标。
假设每个输入只对应一个答案,并且不能重复利用相同的元素。
例如,对于数组[2, 7, 11, 15]和目标值9,返回[0, 1]。
6. 最长公共前缀,编写一个函数来查找字符串数组中的最长公共前缀。
如果不存在公共前缀,返回空字符串。
例如,对于字符串数组["flower", "flow", "flight"],最长公共前缀为"fl"。
7. 链表的倒数第k个节点,给定一个链表,返回链表的倒数第k个节点。
例如,对于链表1->2->3->4->5和k=2,返回倒数第2个节点,即4。
8. 旋转数组的最小数字,把一个非递减排序的数组的前面若干个元素搬到数组的末尾,求原数组的最小元素。
例如,对于数组[3, 4, 5, 1, 2],最小元素为1。
9. 最长回文子串,给定一个字符串,找到其中最长的回文子串。
1024高分算法
1024高分算法1024高分算法是指在ACM/ICPC等竞赛中,通过某种算法和技巧,以最高得分(1024分)解决问题。
在这篇文章中,我们将探讨一些常见的高分算法和一些实用的技巧,以帮助读者在竞赛中取得更好的成绩。
首先,我们要解决的问题是如何在竞赛中高效地解决问题。
其实,这些高分算法并不是神秘的魔法,也没有任何奇技淫巧。
它们只是一些经过实践证明能够在竞赛中高效解决问题的方法和技巧。
下面,我们将介绍其中一部分。
一、贪心算法贪心算法是一种常见的高分算法,它的基本思想是每次都选择当前状态下的最佳选择,而不考虑长远的影响。
贪心算法通常适用于满足最有意义的贪心选择性质的问题。
比如,最小生成树、最短路径、区间调度等问题都可以使用贪心算法解决。
二、动态规划动态规划是一种常见的高分算法,它的基本思想是通过保存子问题的最优解来计算整个问题的最优解。
动态规划通常适用于具有最优子结构性质的问题。
比如,背包问题、最长公共子序列、编辑距离等问题都可以使用动态规划解决。
三、二分查找二分查找是一种常见的高分算法,它的基本思想是通过不断地将搜索范围减半来快速找到目标元素。
二分查找通常适用于有序数组中查找特定元素的问题。
比如,查找某个元素是否在有序数组中、查找递增函数的零点等问题都可以使用二分查找解决。
四、位运算位运算是一种常见的高分算法,它的基本思想是通过对二进制数进行逻辑运算来解决问题。
位运算通常适用于位操作相关的问题。
比如,计算一个数的二进制表示中有多少个1、判断一个数是否为2的幂等问题都可以使用位运算解决。
五、离散化离散化是一种常见的高分算法,它的基本思想是将一个连续的数据集合转化为一个离散的数据集合。
离散化通常适用于需要统计数据分布或者进行数据压缩的问题。
比如,统计一段时间内的数据分布、对一段时间内的数据进行压缩等问题都可以使用离散化解决。
六、数据结构优化数据结构优化是一种常见的高分算法,它的基本思想是通过选择合适的数据结构,减少算法的时间和空间复杂度。
10个经典的算法问题与解决方案
10个经典的算法问题与解决方案算法问题是计算机科学中非常重要的一部分,对于准备面试或提升自己的技能都是很有帮助的。
下面列举了10个经典的算法问题及其解决方案:1.两数之和(Two Sum)问题描述:给定一个整数数组和一个目标值,找出数组中和为目标值的两个数。
解决方案:使用哈希表记录每个数字的索引,然后遍历数组,查找目标值减当前数的差是否存在于哈希表中。
2.盛最多水的容器(Container With Most Water)问题描述:给定一个非负整数数组,数组中的每个表示一条柱子的高度,找出两个柱子,使得它们与x轴构成的容器可以容纳最多的水。
解决方案:维护两个指针,分别指向数组的开始和结尾,计算当前指针所指的两条柱子之间的面积,并更新最大面积。
然后移动指向较小柱子的指针,重复计算直到两个指针相遇。
3.三数之和(3Sum)问题描述:给定一个整数数组,找出数组中所有不重复的三个数,使得它们的和为0。
解决方案:首先对数组进行排序,然后固定一个数字,使用双指针在剩余的数字中寻找另外两个数使得它们的和为相反数。
4.最大子序和(Maximum Subarray)问题描述:给定一个整数数组,找到一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素)。
解决方案:使用动态规划的思想,从数组的第一个元素开始依次计算以当前位置结尾的子数组的最大和,并保存最大值。
5.二分查找(Binary Search)问题描述:给定一个排序的整数数组和一个目标值,使用二分查找算法确定目标值是否存在于数组中,并返回其索引。
解决方案:通过比较目标值与数组的中间元素来确定目标值是在左半部分还是右半部分,并更新搜索范围进行下一轮查找。
6.背包问题(Knapsack Problem)问题描述:给定一组物品和一个背包,每个物品都有自己的重量和价值,在不超过背包容量的情况下,找到一个组合使得总价值最大化。
解决方案:使用动态规划的思想,定义一个二维数组表示背包容量和物品数量,从左上角开始计算每个格子可以放置的最大价值。
算法大赛试题及答案
算法大赛试题及答案1. 问题描述给定一个整数数组,请找出数组中第二大的数。
2. 输入格式第一行包含一个整数N,表示数组的长度。
第二行包含N个整数,表示数组的元素。
3. 输出格式输出第二大的整数。
4. 样例输入53 14 1 55. 样例输出46. 问题分析要解决这个问题,我们可以使用一次遍历的方法。
首先初始化两个变量,一个用来保存数组中的最大值,另一个用来保存第二大的值。
遍历数组,对于每个元素,如果它大于当前的最大值,则更新第二大的值和最大值;如果它小于当前的最大值但大于第二大的值,则更新第二大的值。
7. 算法实现```pythondef find_second_max(nums):first_max = second_max = float('-inf')for num in nums:if num > first_max:second_max = first_maxfirst_max = numelif num > second_max and num != first_max: second_max = numreturn second_max# 读取输入N = int(input().strip())nums = list(map(int, input().strip().split()))# 输出第二大的数print(find_second_max(nums))```8. 测试用例- 输入: `4` `1 2 3 4`输出: `3`- 输入: `6` `10 20 10 30 20 40`输出: `30`9. 注意事项- 如果数组中所有元素都相同,则不存在第二大的数。
- 如果数组中只有一个元素,则不存在第二大的数。
10. 复杂度分析- 时间复杂度:O(N),其中N是数组的长度。
- 空间复杂度:O(1),只需要常数级别的额外空间。
2024信息素养大赛C++算法创意实践挑战赛小学组初赛真题卷
2024信息素养大赛C++算法创意实践挑战赛小学组初赛真题第 1 题单选题运行下列程序段,输出的结果是( )int n=572765;cout <<n/10% 10;A.5B.6C.4D.1第 2 题单选题假设有两个城市:城市A和城市8,每个城市的温度都在-50到50摄氏度之间。
当且仅当只有一个城市的温度低于0时,输出1,也就是说,如果城市A的温度低于0而城市B大于等于0;或密如果城市A 的温度大于等于0而B小于0,则输出1,否则输出0。
补全①和②处的代码A.a<0 b>=0B.a>0 b<=0C.a>=0 b>=0D.a<0 b<0第 3 题单选题执行以下代码段,变量x和y的值分别是()int x=7;int y=x/2*3;A.x=7, y=10.5B.x=7,y=10C.x-7,y=12D.x=7, y=9第 4 题单选题在C++中,输出指令是( )A.cinB.coutC.clogD.int第 5 题单选题小A有一个神奇口袋,里面可以装各个平方数,口袋的负载量就是口袋里所有数字之和。
当负载量超过l的时候不能再装平方数,现在给定n个数,从左往右筛选其中的平方数,并依次将平方数放入口袋,编成程序,输出口袋里能装下几个平方数。
平方数就是一个愁数乘以自己的结果(例如:1、4、9、16、…)。
补全①、②和③处的代码。
例口:输入L为100,n为5,接下来的5个数分别是49、19、36、25、73,则口袋里只装了49和36两个平方数,所以输出2。
A.j*j==x Sum +x<=L continue;B.*j == x Sum +x<=L break;C.x/j==i Sum <=L continue;D.x/j==i sum <= L break;第 6 题单选题在C++中,表示布尔数据类型的关键字是( )A.intB.boolC.doubleD.string第 7 题单选题下列关于C++语言中变量的叙述,不正确的是( )A.变量走义时可以不初始化B.变量被赋值之后的笑型不变C.变量没有定义也能够使用D.变量名必须是台法的标识符第 8 题单选题在C++中,以下正确的变是命名是( )A.2thingsB._myVariableC.my-varilableD.None of the above第 9 题单选题执行以下程序段,输出的结果是( )A.12B.123C.123456D.12456第 10 题单选题如果我们想在终端输出变量x的值,正确的代码是( )A.cin >>xB.cout <<xC.cout >> xD.cin << x第 11 题单选题运行以下程序,输出的结果是( )A.Hello, world!B.Hello WorldC.语法错误D.无任何输出第 12 题单选题输出1到10之间的所有偶数,请补全以下代码A.i%2==0B.i%2!=0C.i%2==1D.i%2第 13 题单选题以下可以作为变量名的是( )t 1B.1_cntt1_#D.@cnt第 14 题单选题运行以下程序,输出的结果是( )A.6B.8C.5D.10第 15 题单选题下面代码实现的是判断n是否是质数的功能,补全①和②处的代码.A.bool isprime = true; n%i == 0B.bool isprime = false; n%i !=0C.bool isprime = true; n%i!= 0D.bool isprime = false; n%i ==0判断题第 16 题判断题在C++中,&&和||分别代表逻辑与和逻辑或运算。
中国计算机应用技术大赛全国算法精英大赛题解
我国计算机应用技术大赛全国算法精英大赛是一项旨在挖掘和培养计算机算法领域人才的赛事,也是我国计算机领域最具权威性和影响力的赛事之一。
本届比赛共吸引了来自全国各地的上千名算法精英参赛,他们在比赛过程中展现出了高超的算法实力和丰富的计算机知识,为整个赛事增添了无限的精彩和激烈竞争。
通过参与本次大赛的比赛内容和过程观察,我们对比赛中的一些典型题目进行了深入分析和解题思路总结。
我们希望通过本文,向广大计算机算法爱好者和参与者们介绍一些本次大赛的精彩题目,并提供一些解题思路和算法分析,帮助大家更好地了解和掌握这些优秀的算法应用。
以下是我们对本次大赛某些典型题目的解题思路总结和分析:1. 题目一:最短路径问题这是一个典型的图论问题,要求在一个有向加权图中求解从起点到终点的最短路径。
常见的解决方法是使用Dijkstra算法或者Floyd算法,通过编程实现对图的遍历和动态规划,找出最短路径的权值和路径节点。
在实际编程过程中,需要考虑如何有效地存储图结构和权值,以及如何高效地搜索和更新最短路径信息。
2. 题目二:动态规划问题动态规划是一类重要的算法设计思想,本次比赛中也出现了相关的动态规划问题。
这类问题通常要求在满足一定约束条件下,求解某种最优解或者最大值。
动态规划算法通过状态转移和递推的方式,逐步逼近最优解。
在解决动态规划问题时,需要注意如何定义状态和状态转移方程,以及如何设计合适的算法逻辑和辅助数据结构,以实现高效的动态规划求解。
3. 题目三:字符串匹配与查找问题字符串匹配与查找是计算机算法领域中一个经典且常见的问题。
在本次比赛中,也出现了相关的字符串匹配和查找题目。
常见的解决方法包括暴力法、KMP算法、Boyer-Moore算法等。
这些方法都在字符串匹配效率、空间复杂度和实际应用场景上有不同的特点和优劣势。
在解决字符串匹配和查找问题时,需要根据具体情况选择合适的方法,并且要考虑相关算法的实现细节和优化技巧。
能链 算法题
能链算法题解析1. 引言能链(Nenglian)是一家专注于区块链技术的公司,致力于推动区块链技术在各行业的应用和发展。
作为一家技术驱动型企业,能链拥有一支优秀的算法团队,他们负责研究和开发与区块链相关的算法。
本文将对能链提出的算法题进行详细解析和讨论。
2. 算法题概述能链提出的算法题是一个典型的图论问题,需要我们设计一个高效的算法来解决。
具体而言,我们需要在一个有向无环图中找到最长路径,并计算该路径上节点权重之和。
3. 问题分析3.1 输入能链给出了问题的输入格式,其中包含了有向无环图的节点个数、边数以及每个节点的权重信息。
我们可以通过读取输入文件或从标准输入中获取这些信息。
3.2 输出根据题目要求,我们需要输出最长路径上节点权重之和。
3.3 算法设计思路对于这个问题,我们可以使用动态规划来解决。
首先,我们需要构建一个邻接表来表示有向无环图,并保存每个节点的权重信息。
然后,我们可以使用一个数组来保存每个节点的最长路径长度。
最后,通过遍历图中的每个节点,计算出最长路径和。
具体算法步骤如下: 1. 构建邻接表:根据输入信息构建有向无环图的邻接表。
2. 初始化最长路径数组:创建一个与节点数目相同大小的数组,用于保存每个节点的最长路径长度。
3. 遍历节点:从任意起始点开始,按照拓扑排序的方式遍历所有节点。
4. 更新最长路径:对于当前遍历到的节点,遍历其所有后继节点,并更新后继节点的最长路径长度。
5. 计算最长路径和:遍历所有节点,找到最大的路径长度,并计算该路径上的权重之和。
4. 算法实现4.1 数据结构在实现算法之前,我们需要定义几个数据结构来表示问题中的图。
4.1.1 节点类我们可以定义一个Node类来表示有向无环图中的每个节点。
该类包含两个成员变量: - id:表示节点的唯一标识符; - weight:表示当前节点的权重。
class Node:def __init__(self, id, weight):self.id = idself.weight = weight4.1.2 邻接表类为了表示有向无环图,我们可以定义一个AdjacencyList类。
《深入算法三》
《深入算法三》作文,希望您能喜欢!---嘿,朋友们!今天我要跟你们讲讲我遇到的一件和算法有关的趣事。
前阵子,我参加了一个数学竞赛的培训。
在那个培训班里,我认识了一群和我一样对数学充满热情的小伙伴。
有一天,老师在黑板上出了一道超级复杂的数学题,说是要考验我们对算法的理解和运用。
题目大概是这样的:有一堆水果,苹果、香蕉和橙子,它们的数量各不相同,然后要通过一系列的计算和推理,得出它们各自的数量。
我看着那道题,脑袋都快大了。
这时候,旁边的小李凑过来跟我说:“嘿,这题看起来好难啊,咱们一起想想呗。
”我点点头,心里想着多个人多个思路。
我们俩就开始在草稿纸上写写画画,尝试各种算法。
小李说:“要不咱们先假设苹果有 X 个,香蕉有 Y 个,橙子有 Z 个?”我回道:“行啊,那咱试试看。
”就在我们俩苦思冥想的时候,后面的小王也忍不住加入了进来。
他看了看我们的草稿,笑着说:“你们这思路有点乱啊,我觉得可以先从已知条件里找关键信息。
”于是,我们三个人你一言我一语,讨论得热火朝天。
一会儿小李说这个算法不行,一会儿小王又提出新的想法。
经过一番折腾,我们终于找到了一种可行的算法。
当算出答案的那一刻,我们仨兴奋得差点跳起来。
通过这件事,我深深感受到,算法这东西,就像是一个神秘的宝藏,得靠我们不断地探索和尝试,还得和小伙伴们一起合作,才能找到打开它的钥匙。
现在回想起来,那次的经历真是太有趣啦,也让我对算法有了更深的认识和兴趣。
---以上作文仅供参考,您可以提出更多的要求和建议,比如修改具体的情节、加入更多的人物特点等,我会为您生成更符合您需求的内容。
九坤 算法题
九坤算法题九坤的算法题主要涉及机器学习和深度学习的知识,包括但不限于分类、聚类、回归、强化学习等。
这些题目通常要求考生熟练掌握各种算法原理,并能够灵活运用到实际的问题中。
以下是一个九坤算法题的示例:题目:给定一个数组nums,对于每个元素nums[i],找出其出现次数大于等于nums[i]的元素个数。
要求:1. 返回一个长度为n的数组,其中第i个元素表示nums[i]出现次数大于等于nums[i]的元素个数。
2. 算法的时间复杂度为O(n)。
示例:输入:nums = [3, 1, 2, 1, 2, 3]输出:[2, 0, 3, 1, 3, 2]解释:对于nums[0] = 3,出现次数为2,大于等于3的元素个数为2(即3和3)。
对于nums[1] = 1,出现次数为1,小于1的元素个数为0。
对于nums[2] = 2,出现次数为2,大于等于2的元素个数为3(即2, 2和2)。
对于nums[3] = 1,出现次数为1,小于1的元素个数为0。
对于nums[4] = 2,出现次数为2,大于等于2的元素个数为3(即2, 2和2)。
对于nums[5] = 3,出现次数为2,大于等于3的元素个数为2(即3和3)。
解题思路:这道题可以使用前缀和的方法来解决。
对于每个元素nums[i],我们定义两个变量:count[i]表示小于nums[i]的元素个数,sum[i]表示nums[0]到nums[i]的和。
我们可以发现,对于任意一个元素nums[i],count[i]的值等于sum[i]减去sum[j],其中j是满足nums[j]小于等于nums[i]的最大值。
同理,大于等于nums[i]的元素个数可以表示为sum[i]减去sum[k],其中k是满足nums[k]大于等于nums[i]的最小值。
由于我们需要求的是count[i],所以我们只需要计算sum[i]减去sum[k],其中k满足nums[k]大于等于nums[i]。
最大权匹配问题专项练习题
最大权匹配问题专项练习题
问题一:
现有一个图,其中共有10个节点和15条边。
请问,最大权匹
配问题的解是什么?
问题二:
有一个图,其中共有12个节点和20条边。
假设最大权匹配问
题的解是{(1, 3), (2, 5), (4, 6), (7, 9), (8, 12)},请计算该解的总权值。
问题三:
已知一个图有16个节点和22条边,并且最大权匹配问题的解
是{(1, 3), (2, 5), (4, 6), (7, 9), (8, 12)}。
现在在该图中添加一条权值
为5的边(10, 11),请问新的最大权匹配问题的解是什么?
问题四:
在一个图中,节点数为20,边数为30。
最大权匹配问题的解
为{(1, 3), (2, 5), (4, 6), (7, 9), (8, 12)}。
现在在该图中移除一条边(4, 6),请问新的最大权匹配问题的解是什么?
问题五:
一个图的节点数和边数分别为n和m。
最大权匹配问题的解已知为{(1, 3), (2, 5), ..., (k, l)}(其中k和l都是节点索引)。
现在在该图中添加一条权值为t的边(x, y),请问新的最大权匹配问题的解是什么?
问题六:
一个图的节点数为n,边数为m。
最大权匹配问题的解已知为{(1, 3), (2, 5), ..., (k, l)}。
现在在该图中移除一条边(x, y),请问新的最大权匹配问题的解是什么?
以上是最大权匹配问题的专项练题。
请根据问题描述进行计算和分析,并回答每个问题。
如果还有其他疑问,请随时询问。
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13S103049 荆楠高宏班作业:1证明f(n)=an 2+bn+c=θ(n 2)证明:令c 1 = 14a, c 2 = 74a, n 0 = 2·max(|b |a,√|c |a)当n >n 0时,an 2+bn+c- c 1n 2 =34an 2+bn+c = 12an(n+2b a)+ 14a(n 2+4ca)>0即an 2+bn+c≥ c 1n 2c 2n 2-(an 2+bn+c) =34an 2-bn-c = 12an(n- 2ba)+ 14a(n 2 -4c a)>0即an 2+bn+c≤ c 2n 2因此,当n >n 0后,恒有0<c 1n 2≤an 2+bn+c≤ c 2n 2 故f(n)=an 2+bn+c=θ(n 2)成立。
2证明6n 3≠θ(n 2)证明:假设6n 3=θ(n 2)成立,根据定义,存在常数c 1、c 2>0,n 0>0使得n >n 0时恒有0<c 1n 2≤6n 3≤ c 2n 2不等式右边化简得n≤c26,由于c 2为常数,与n 可以无穷大相矛盾,故假设不成立,因此6n 3≠θ(n 2)。
3证明P(n) = ∑a in i d i=0=θ(n d ) 证明:由于∑a i n i d i=0≤(d+1)max{a i }n d =Ο(n d )∑a i n i d i=0≥a d n d =Ω(n d)因此,由定理1可知,P(n) = ∑a in id i=0=θ(n d )。
4证明n=Ο(n 2)证明:令c=1,n 0=1,当n 大于n 0时,有0≤n≤c n 2=n 2成立,因此,n=Ο(n 2)成立。
5如果f(n)= θ(g(n)),则f(n)= Ο(g(n))证明:由f(n)= θ(g(n))定义知,∃c 1,c 2>0,n 0>0,使得n >n 0后恒有0≤c 1f(n)≤g(n) ≤c 2f(n),因此,当n >n 0时,恒有0≤g(n) ≤c 2f(n), 故f(n)= Ο(g(n))。
6 f(n)= θ(g(n)) iff f(n)= Ο(g(n))且f(n)= Ω(g(n)) 证明: ⇒由于f(n)= θ(g(n)),由定义知∃c 1,c 2>0,n 0>0,使得n ≥n 0后恒有 0≤c 1f(n)≤g(n)≤c 2f(n),因此当n ≥n 0时,恒有0≤g(n) ≤c 2f(n),故f(n)= Ο(g(n));0≤c 1f(n)≤g(n),故f(n)= Ω(g(n))。
⇐由f(n)= Ο(g(n))定义知,∃c 1,n 1>0,当n ≥n 1时有0≤g(n)≤c 1f(n), 由f(n)= Ω(g(n))定义知,∃c 2,n 2>0,当n ≥n 2时有0≤c 2f(n)≤g(n), 令n 0≥max(n 1, n 2),则当n ≥n 0时,有0≤c 2f(n)≤g(n)≤c 1f(n),故f(n)= θ(g(n))。
综上所述,f(n)= θ(g(n)) iff f(n)= Ο(g(n))且f(n)= Ω(g(n)) 7证明2n=ο(n 2)证明:对∀c >0,欲使0≤2n <cn 2,必有2<cn ,即 2c <n 。
因此当n 0=2c时,2n <cn 2对∀c >0,n≥n 0时成立。
8证明2n 2≠ο(n 2)证明:当c=1>0时,对任何n 0>0,当n≥n 0时,2n 2<cn 2都不成立,故2n 2≠ο(n 2)。
9证明f(n)= ο(g(n)) ⇒lim n→∞f(n)g(n)= 0证明:因为f(n)= ο(g(n)),所以对∀c >0,∃n 0>0,使∀n >n 0有 0≤f(n)<cg(n)。
令c=ε,则有0≤f(n)g(n)<ε。
因此f(n)= ο(g(n))⇒lim n→∞f(n)g(n)= 0 得证。
10证明f(n)= ω(g(n)) iff g(n)= ο(f(n)) 证明: ⇒对∀c >0,1c>0,由f(n)= ω(g(n))可知,对1c>0,∃n 0>0,当n≥n 0时,0≤1cg(n)<f(n),即0≤g(n)<cf(n),于是g(n)= ο(f(n))。
⇐对∀c >0,1c>0,由g(n)= ο(f(n))可知,对1c>0,∃n 0>0,当n≥n 0时,0≤g(n)<1cf(n),即0≤cg(n)<f(n),于是f(n)= ω(g(n))。
综上所述,f(n)= ω(g(n)) iff g(n)= ο(f(n))成立。
11证明 n 22=ω(n)证明:对∀c >0,0≤cn <n 22,只需n >2c 。
令n 0=2c+1,则当n≥n 0时,恒有0≤cn <n 22,故 n 22= ω(n)。
12证明n 22≠ω(n 2)证明:若n 22=ω(n 2),则对于c=12,∃n 0>0,当n≥n 0时,cn 2<n 22,即c<12,与假设矛盾,故 n 22≠ω(n 2)。
13证明f(n)= ω(g(n)) ⇒lim n→∞f(n)g(n)= ∞证明:由于f(n)= ω(g(n)),根据定义∀c >0,∃n 0>0,当n≥n 0时,有0≤cg(n)<f(n),即当n≥n 0时,f(n)g(n)>c ,于是lim n→∞f(n)g(n)= ∞。
骆吉洲班作业:1写出求整数最大公因子的欧几里得算法EuclidAlgo(a,b)Input:正整数a,bOutput:a,b的最大公因子1 while b≠0 do2 r=a mod b;3 a=b;4 b=r;5 end while6 return a2证明或否证:f(n)+ ο(f(n))= θ(f(n))证明:设g(n)= ο(f(n)),则根据定义,∀c>0,∃n0>0,当∀n≥n0时,有0≤g(n)<cf(n)。
同时加f(n)得f(n)≤f(n)+g(n)<(c+1)f(n)。
令c1=1,c2=c+1,则当n≥n0后恒有c1f(n)≤f(n)+g(n)<c2f(n),即c1f(n)≤f(n)+g(n)≤c2f(n)。
因此,f(n)+ g(n)= θ(f(n)),即f(n)+ ο(f(n))= θ(f(n))。
3试证明:Ο(f(x))+ Ο(g(x))= Ο(max(f(x),g(x)))证明:由Ο(f(x)),Ο(g(x))定义知∃c1>0,n1,当n>n1时,有0≤Ο(f(x))≤c1f(n);∃c2>0,n2,当n>n2时,有0≤Ο(f(x))≤c2g(n)。
令c=max(c1, c2),当n>max(c1, c2)时,有0≤Ο(f(x))+ Ο(g(x))≤c1f(n)+ c2g(n)<c(f(x)+ g(x))<2cmax(f(x),g(x)),即有0≤Ο(f(x))+ Ο(g(x))≤2cmax(f(x),g(x)),故命题得证。
4证明或给出反例:θ(f(n))∩ο(f(n))=∅证明:假设θ(f(n))∩ο(f(n))=g(n),令g(n)= θ(f(n))且g(n)= ο(f(n))。
由g(n)= θ(f(n))知,∃c 1,c 2>0,n 1>0,使n ≥n 1时有c 1f(n)≤g(n)≤c 2f(n);由g(n)= ο(f(n))知,∀c 3>0,当n ≥n 2时,有0≤g(n)≤c 3f(n)。
令c 3=c 1,当n ≥max(n 1,n 2)时,有c 1f(n)≤g(n)且0≤g(n)≤c 1f(n),产生矛盾,故假设不成立,θ(f(n))∩ο(f(n))= ∅。
5证明:设k 是任意常数正整数,则log k n =ο(n) 证明:欲证log kn =ο(n),可证明lim n→∞log k n n=0。
令n=2t ,则只需证明lim t→∞t k 2=0。
根据洛必达法则,对分式上下求t 次导数:lim t→∞t k t =lim t→∞k ·t k−1t =lim t→∞k (k −1)·t k 2t =⋯=lim t→∞k !k t 当t →∞时,k !ln k 2·2t→0。
因此lim n→∞log k n n=0。
故log k n =ο(n)得证。
6用迭代法解方程T(n)=T(9n/10)+n 解:T(n) =T(910n )+n=T((910)2n)+910n +n=T((910)3n)+(910)2n +910n +n=T((910)i n)+(910)i−1n +⋯+910n +n=T((910)i n)+10n(1−(910)i)令(910)i n =1⇒i =log 9101n则T (n )=T (1)+10n (1−1n)=T (1)+10n −10=θ(n)7解方程T(n)=6T(n/3)+log n解:根据Master 定理,a=6,b=3,f(n)= log n 。
∃ε=log 36−1>0,使得f(n)= Ο(n log 36−ε)。
因此T(n)= θ(n log 36)。
8解方程T(n)=3T(n/3+5)+n/2 解:方法一:令n =am +b ,则T (n )=T (am +b )=3T (am 3+b+153)+am+b 2。
令a =1,b =b+153,得b =152,代入得:T (m +152)=3T (m 3+152)+2m +154令S (m )= T (m +152),那么S (m 3)=T (m 3+152),因此原式可化为S (m )=3S (m3)+2m+154。
根据Mastar 定理,a=3,b=3,f (n )=2m+154。
f(n)= θ(m log 33)= θ(m)。
因此S (m )=θ(m log 33∙lg m)=θ(m lg m ),T (n )=θ((n −152)∙lg(n −152))=θ(n lg n )。
方法二:猜想T(n/3+5)与T(n/3)只相差了一个17,当n 充分大时,由于n/3+5与n/3相差很小,所以T(n/3+5)与T(n/3)的差别不大,我们可以猜想T(n)=3T(n/3)+n/2。
再根据Master 定理,a=3,b=3,f(n)=n/2。
f(n)= θ(n log 33),因此T(n)= θ(n lg n )。
9解方程T(n)=T(⌈n/2⌉)+1 解:T(n) =T(⌈n/2⌉)+1 = T(⌈n/4⌉)+1+1 …= T(⌈n/2i ⌉)+i令n/2i =1⇒i=log n那么原式= T(⌈1⌉)+ log n =θ(log n )。
10解方程T(n)=9T(n/3)+n解:根据Master 定理,a=9,b=3,f(n)=n ,n log b a =n log 39=θ(n 2), ∃ε=1>0,使得f (n )=n =Ο(n log b a−ε),因此T (n )=Ο(n log b a )=θ(n 2)。