算法考试重点
密码学算法考试题及答案
密码学算法考试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. 以下哪个不是对称加密算法？A. AESB. RSAC. DESD. 3DES2. 公钥密码体制中，公开的密钥被称为：A. 公钥B. 私钥C. 会话密钥D. 对称密钥3. 以下哪个是流密码的一个特点？A. 加密速度快B. 密钥长度固定C. 需要密钥交换D. 只适用于小数据量加密4. 哈希函数的主要特点不包括：A. 固定长度输出B. 抗碰撞性C. 可逆性D. 快速计算5. 数字签名的主要目的是什么？A. 保证信息的机密性B. 保证信息的完整性C. 验证信息的来源D. 加密信息6. 在密码学中，以下哪个概念与“完美保密”相关？A. 一次性密码本B. 对称加密C. 公钥加密D. 哈希函数7. 在密码学中，以下哪个算法用于生成伪随机数？A. AESB. RSAC. RC4D. SHA-2568. 以下哪个是密码学中常见的攻击类型？A. 重放攻击B. 拒绝服务攻击C. 缓冲区溢出攻击D. SQL注入攻击9. 在密码学中，以下哪个概念与“密钥管理”相关？A. 密钥生成B. 密钥分发C. 密钥存储D. 所有选项都是10. 以下哪个是密码学中“数字证书”的作用？A. 验证公钥的真实性B. 加密数据C. 存储私钥D. 作为数字签名答案：1. B2. A3. A4. C5. C6. A7. C8. A9. D10. A二、简答题（每题10分，共30分）11. 简述对称加密和非对称加密的区别。
12. 解释什么是数字签名，并说明其在电子商务中的应用。
13. 描述哈希函数在密码学中的作用及其主要性质。
答案：11. 对称加密使用相同的密钥进行加密和解密，速度快，适用于大量数据的加密。
非对称加密使用一对密钥，即公钥和私钥，公钥用于加密，私钥用于解密，适用于密钥分发和数字签名。
12. 数字签名是一种用于验证信息来源和完整性的密码学机制。
在电子商务中，数字签名用于确保交易的安全性，防止篡改，提供不可否认性。
算法基础期末考试题及答案
算法基础期末考试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. 算法的时间复杂度是指：A. 算法执行时间B. 算法执行的指令条数C. 算法执行所需的内存大小D. 算法执行时所需的数据量答案：B2. 在排序算法中，冒泡排序的平均时间复杂度是：A. O(n)B. O(n log n)C. O(n^2)D. O(1)答案：C3. 递归算法的基本原理是：A. 循环B. 迭代C. 分治D. 重复答案：C4. 哈希表的冲突解决方法不包括：A. 链地址法B. 开放寻址法C. 再散列法D. 排序答案：D5. 动态规划与分治算法的区别在于：A. 递归B. 贪心选择C. 重叠子问题D. 优化子结构答案：C6. 二叉树的深度优先搜索遍历方法包括：A. 前序遍历B. 中序遍历C. 后序遍历D. 所有选项答案：D7. 快速排序算法的最好时间复杂度是：A. O(n)B. O(n log n)C. O(n^2)D. O(log n)答案：B8. 图的广度优先搜索（BFS）使用的是：A. 栈B. 队列C. 链表D. 堆答案：B9. Dijkstra算法是用于解决：A. 最小生成树问题B. 最短路径问题C. 图的连通性问题D. 图的遍历问题答案：B10. 拓扑排序是针对哪种类型的图：A. 有向无环图B. 无向图C. 有向图D. 完全图答案：A二、简答题（每题5分，共30分）1. 请简述什么是贪心算法，并给出一个应用实例。
答案：贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是全局最好或最优的算法策略。
例如，在硬币找零问题中，总是优先使用最大面额的硬币进行找零。
2. 解释什么是二分查找算法，并说明其时间复杂度。
答案：二分查找算法是一种在有序数组中查找特定元素的搜索算法。
其基本思想是将数组分成两半，比较中间元素与目标值，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，则在左侧子数组中继续查找；如果目标值大于中间元素，则在右侧子数组中继续查找。
算法优化技术考试试题及答案
算法优化技术考试试题及答案第一题：请简要解释算法优化技术的定义和作用，并列出至少三种常用的算法优化技术方法。
答案：算法优化技术是指通过改进算法的设计与实现，以提高算法的运行效率和性能的方法。
其作用主要是为了减少计算复杂度、节省计算资源、提高算法的执行速度和效率。
以下是三种常用的算法优化技术方法：1.贪心算法:贪心算法是一种基于贪心策略的算法优化技术。
它通过每一步选择当前状态下最优解，从而最终达到全局最优解。
贪心算法通常适用于问题的局部最优解可以带来全局最优解的情况，但并不一定能得到全局最优解。
2.动态规划：动态规划是一种递推的算法优化技术。
它通过将问题拆分为多个子问题，并将子问题的解存储起来，以便在需要时进行查找，减少重复计算。
动态规划通常适用于问题具备最优子结构和重叠子问题性质的情况。
3.分治算法：分治算法是一种将问题分解为多个相互独立的子问题，分别求解后再合并的算法优化技术。
它通过把问题不断地分解为更小的子问题，然后将子问题的解合并为原问题的解。
分治算法通常适用于问题可以分解为多个相似规模的子问题，并且子问题的解可以合并得到原问题的解的情况。
第二题：请分别介绍时间复杂度和空间复杂度的定义，并给出两个常见的计算方法的复杂度分析。
答案：时间复杂度：时间复杂度是对一个算法的执行时间需求进行评估的度量。
它表示算法所需的计算步骤数量与输入规模的关系。
常见的表示方法有大O 记号，用于表示最坏情况下的时间复杂度。
空间复杂度：空间复杂度是对一个算法的内存占用量进行评估的度量。
它表示算法所需的额外存储空间与输入规模的关系。
常见的表示方法有大O记号，用于表示算法在最坏情况下所需的额外空间。
两个常见的计算方法的复杂度分析如下：1.冒泡排序算法：冒泡排序算法是一种基于比较的排序算法。
它的时间复杂度为O(n^2)，表示算法的执行时间与输入规模的平方成正比。
空间复杂度为O(1)，表示算法所需的额外存储空间是常数大小。
2.快速排序算法：快速排序算法是一种基于比较的排序算法。
算法期末考试题及答案
算法期末考试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. 以下哪个算法不是排序算法？A. 快速排序B. 归并排序C. 深度优先搜索D. 堆排序答案：C2. 在二叉树的遍历算法中，中序遍历的顺序是：A. 先序B. 后序C. 中序D. 层序答案：C3. 动态规划与分治法算法的主要区别在于：A. 问题分解的方式B. 问题解决的顺序C. 存储中间结果的方式D. 问题规模的大小答案：C4. 哈希表的冲突解决方法不包括：A. 开放寻址法B. 链地址法C. 线性探测法D. 排序答案：D5. 以下哪个是图的遍历算法？A. 归并排序B. 深度优先搜索C. 快速排序D. 堆排序答案：B6. 贪心算法的特点是：A. 每一步都选择最优解B. 每一步都选择局部最优解C. 每一步都选择最差解D. 每一步都随机选择解答案：B7. 在算法分析中，时间复杂度O(1)表示：A. 常数时间B. 线性时间C. 对数时间D. 多项式时间答案：A8. 以下哪个是排序算法的时间复杂度为O(n^2)？A. 快速排序B. 归并排序C. 冒泡排序D. 堆排序答案：C9. 递归算法的基本原理是：A. 重复执行B. 分而治之C. 循环调用D. 迭代求解答案：B10. 以下哪个是算法的时间复杂度为O(log n)的典型例子？A. 二分查找B. 线性查找C. 冒泡排序D. 快速排序答案：A二、简答题（每题10分，共20分）1. 简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法的排序算法。
其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(n log n)，但在最坏情况下（例如数组已经排序或所有元素相等）时间复杂度为O(n^2)。
2. 解释什么是动态规划，并给出一个动态规划问题的例子。
人工智能算法入门考试
人工智能算法入门考试（答案见尾页）一、选择题1. 人工智能算法的基础是什么？A. 机器学习B. 深度学习C. 自然语言处理D. 计算机视觉2. 以下哪个是人工智能算法的一种？A. 决策树B. 随机森林C. 神经网络D. 支持向量机3. 人工智能算法在哪些领域有广泛应用？A. 医疗保健B. 交通运输C. 金融服务D. 所有以上领域4. 机器学习中，以下哪个概念描述了模型的预测能力？A. 精确率B.召回率C. F1 分数D. A和B5. 在深度学习中，哪种类型的神经网络通常用于图像识别任务？A. 卷积神经网络（CNN）B. 循环神经网络（RNN）C. 长短期记忆网络（LSTM）D. 以上都可以6. 人工智能算法与传统计算机算法的主要区别是什么？A. 计算能力B. 学习能力C. 交互性D. 并行性7. 在人工智能中，什么是“黑箱”模型？A. 不能解释模型的决策过程B. 可以完全解释模型的决策过程C. 模型决策过程可以部分解释D. 没有实际模型8. 人工智能算法的哪个发展方向是模拟人类大脑的工作方式？A. 机器学习B. 深度学习C. 强化学习D. 人工神经网络9. 在人工智能中，什么是“训练集”？A. 训练模型的数据集合B. 训练模型的硬件设备C. 训练模型的软件环境D. 训练模型的算法10. 人工智能算法的未来发展趋势是什么？A. 更加智能化B. 更加广泛的应用C. 更加普及到各行各业D. A和B11. 什么是人工智能算法？A. 人工智能算法是一种计算机程序B. 人工智能算法是一组用于解决人工智能问题的规则和程序C. 人工智能算法是一种模拟人类智能行为的计算模型D. 人工智能算法是一种数据挖掘技术12. 人工智能算法可以分为哪几类？A. 机器学习算法B. 深度学习算法C. 自然语言处理算法D. 计算机视觉算法13. 机器学习算法中，哪种算法不是无监督学习算法？A. K-均值聚类B. 线性回归C. 逻辑回归D. 支持向量机14. 深度学习算法中，哪种算法不是卷积神经网络的一种？A. 循环神经网络B. 长短期记忆网络C. 卷积神经网络D. 调整线性单元15. 自然语言处理算法中，哪种算法主要用于情感分析？A. 文本分类算法B. 词袋模型C. 得到向量算法D. 注意力机制16. 计算机视觉算法中，哪种算法可以用于物体检测？A. 霍夫变换B. 边缘检测C. K-均值聚类D. YOLO（You Only Look Once）17. 人工智能算法在哪个领域有广泛的应用？A. 医疗保健B. 金融C. 教育D. 所有领域18. 人工智能算法的发展历程可以分为几个阶段？A. 早期研究B. 快速发展期C. 稳定应用期D. 高级阶段19. 人工智能算法的未来发展方向是什么？A. 提高算法性能B. 提高算法可解释性C. 降低算法成本D. 扩大应用领域20. 在人工智能算法中，哪种算法通常用于模式识别？A. 决策树B. 支持向量机C. 随机森林D. 神经网络21. 什么是人工智能？A. 人工智能是一种模拟人类智能的技术和系统B. 人工智能可以替代人类进行所有的思考和工作C. 人工智能只能在特定领域内应用D. 人工智能的发展前景充满了不确定性22. 人工智能的基本组成包括哪些？A. 硬件和软件B. 数据和算法C. 机器学习和深度学习D. 人工智能语言和框架23. 在人工智能中，哪种技术是用于处理大量数据的？A. 机器学习B. 深度学习C. 自然语言处理D. 计算机视觉24. 以下哪个不是人工智能的应用领域？A. 医疗保健B. 交通管理C. 农业生产D. 金融投资25. 人工智能的发展历程可以分为几个阶段？A. 初创期B. 成熟期C. 衰退期D. 繁荣期26. 在人工智能中，哪种技术是用于模拟人类智能行为的？A. 神经网络B. 专家系统C. 模糊逻辑D. 遗传算法27. 人工智能中的机器学习技术包括哪些方法？A. 监督学习B. 无监督学习C. 强化学习D. 集成学习28. 在人工智能中，哪种技术是用于将人类语言转化为计算机可以理解的代码？A. 自然语言处理B. 语音识别C. 计算机视觉D. 机器翻译29. 人工智能的发展对于就业市场有什么影响？A. 会导致某些岗位的消失B. 会创造新的就业机会C. 会使所有工作变得更容易D. 会对经济发展产生负面影响30. 以下哪个因素对人工智能的发展最为关键？A. 计算能力的提升B. 互联网的出现C. 人类的创造力D. 政策和法规的支持31. 人工智能算法的基础是什么？A. 机器学习B. 深度学习C. 自然语言处理D. 计算机视觉32. 以下哪个不是人工智能算法的应用领域？A. 医疗诊断B. 交通控制C. 虚拟现实D. 农业生产33. 人工智能中的深度学习与机器学习的主要区别是什么？A. 深度学习模型包含多个隐层B. 机器学习模型需要手动特征工程C. 深度学习模型的训练速度更快D. 机器学习模型可以处理结构化数据34. 人工智能算法中，哪种算法是用于模式识别？A. 随机森林B. 支持向量机（SVM）C. 神经网络D. K-均值聚类35. 人工智能在自然语言处理中的应用有哪些？A. 语音识别B. 机器翻译C. 情感分析D. 文本摘要36. 人工智能算法中，哪种算法是用于解决优化问题？A. 线性规划B. 随机搜索C. 动态规划D. 蚁群算法37. 人工智能中的卷积神经网络（CNN）主要用于哪种类型的图像识别任务？A. 基于颜色的分类B. 基于形状的分类C. 基于纹理的分类D. 基于对象的识别38. 人工智能算法中，哪种算法是用于时间序列预测？A. 长短期记忆网络（LSTM）B. 支持向量机（SVM）C. 神经网络D. 随机森林39. 在人工智能中，什么是“黑箱”模型？A. 一个不透明的模型，其内部运作不可见B. 一个需要大量数据的模型C. 一个简单的模型，易于理解和解释D. 一个高度复杂的模型，难以理解40. 人工智能算法的发展对于未来社会的影响是什么？A. 提高生产效率B. 促进教育公平C. 解决资源短缺问题D. 增加就业机会二、问答题1. 什么是人工智能？请简述人工智能的定义及其发展历程。
算法考试要点
计算机算法复习提纲
贪心选择性质 假设 A={X1，X2，X3...............,Xn} 是 E={E1，E2，E3，........En}活动集合的最优解，E 中活动 按照结束时间非递减排序。 如果 X1=E1，A 是以贪心选择开始的。 如果 X1 ！=E1，假设 B={E1，X2，X3...............,Xn} ,又因为 F1《=Fx1 并且 A 中个活动相容， 则 B 中活动也是相容的，因此 B 是一个以贪心选择开始的最优解。 最有子结构性质 E’={E2，E3，........En} A’={X2，X3...............,Xn} 假设 A’不是 E‘的最优解，B’比 A’更优， 那么 B’U{E1}=B 优于 A’U{E1}=A,即 B 是一个更优解， 与假设 A 为最优解矛盾。 贪心选择次数由数学归纳法可以证明，因此贪心算法可以求得该问题的最优解。
{ f[1][j]=g[1][j];d[1][j]=j; } for(i=2;i<=n;i++)
for(j=0;j<=m;j++)
计算机算法复习提纲
{ f[i][j]=0; for(k=0;k<=j;k++) { s=f[i-1][j-k]+g[i][k]; if(s>f[i][j]) { f[i][j]=s; }
sum++; for (int i=1; i<=n; i++)
cout << x[i] << ' '; cout << endl; }
else for (int i=1;i<=m;i++) { x[t]=i; if (Ok(t)) Backtrack(t+1); }
计算机算法设计与分析-期末考试复习资料
一、算法设计实例1、快速排序（分治法）int partition(float a[],int p,int r) {int i=p,j=r+1;float x=a[p];while(1){while(a[++i]<x);while(a[--j]<x);if(i>=j)break;swap(a[i],a[j]);}a[p]=a[j];a[j]=x;return j;}void Quicksort(float a[],int p,int r){//快速排序if(p<r){int q=partition(a,p,r);Quicksort(a,p,q-1);Quicksort(a,p+1,r);}}2、归并排序（分治法）void mergesort(Type a[],int left,int right) {if(left<rigth){int mid=(left+right)/2;//取中点mergesort(a,left,mid);mergesort(a,mid+1,right);mergesort(a,b,left,right);//合并到数组bmergesort(a,b,left,right);//复制到数组a}}3、背包问题（贪心算法）void knapsack(int n,float m,float v[],float w[],float x[]) {sort(n,v,w)//非递增排序int i;for(i=1;i<=n;i++)x[i]=0;float c=m;for(i=1;i<=n;i++){if(w[i]>c)break;x[i]=1;c-=w[i];}if(i<=n)x[i]=c/w[i];}4、活动安排问题（贪心算法）void Greadyselector(int n,Type s[],Type f[],bool A[]) {//s[i]为活动结束时间，f[j]为j活动开始时间A[i]=true;int j=1;for(i=2;i<=n;i++){if(s[i]>=f[j]){A[i]=true;j=i;}elseA[i]=false;}}5、喷水装置问题（贪心算法）void knansack(int w,int d,float r[],int n){//w为草坪长度d为草坪宽度r[]为喷水装置的喷水半径，//n为n种喷水装置，喷水装置的喷水半径>=d/2sort(r[],n);//降序排序count=0;//记录装置数for(i=1;i<=n;i++)x[i]=0;//初始时，所有喷水装置没有安装x[i]=0for(i=1;w>=0;i++){x[i]=1;count++;w=w-2*sqart(r[i]*r[i]-1);}count<<装置数:<<count<<end1;for(i=1;i<=n;i++)count<<喷水装置半径：<<r[i]<<end1;}6、最优服务问题（贪心算法）double greedy(rector<int>x,int s){rector<int>st(s+1,0);rector<int>su(s+1,0);int n=x.size();//st[]是服务数组，st[j]为第j个队列上的某一个顾客的等待时间//su[]是求和数组，su[j]为第j个队列上所有顾客的等待时间sort(x.begin(),x.end());//每个顾客所需要的服务时间升序排列int i=0,j=0;while(i<n){st[j]+=x[i];//x[i]=x.begin-x.endsu[j]+=st[j];i++;j++;if(j==s)j=0;}double t=0;for(i=0;i<s;i++)t+=su[i];t/=n;return t;}7、石子合并问题（贪心算法）float bebig(int A[],int n) {m=n;sort(A,m);//升序while(m>1){for(i=3;i<=m;i++)if(p<A[i])break;elseA[i-2]=A[i];for(A[i-2]=p;i<=m;i++){A[i-1]=A[i];m--;}}count<<A[1]<<end1}8、石子合并问题（动态规划算法）best[i][j]表示i-j合并化最优值sum[i][j]表示第i个石子到第j个石子的总数量|0f(i,j)=||min{f(i,k)+f(k+1,j)}+sum(i,j)int sum[maxm]int best[maxm][maxn];int n,stme[maxn];int getbest();{//初始化，没有合并for(int i=0;i<n;i++)best[i][j]=0;//还需要进行合并for(int r=1;r<n;r++){for(i=0;i<n-r;i++){int j=i+v;best[i][j]=INT-MAX;int add=sum[j]-(i>0!sum[i-1]:0);//中间断开位置，取最优值for(int k=i;k<j;++k){best[i][j]=min(best[i][j],best[i][k]+best[k+1][j])+add;}}}return best[0][n-1];}9、最小重量机器设计问题（回溯法）typedef struct Qnode{float wei;//重量float val;//价格int ceng;//层次int no;//供应商struct Qnode*Parent;//双亲指针}Qnode;float wei[n+1][m+1]=;float val[n+1][m+1]=;void backstack(Qnode*p){if(p->ceng==n+1){if(bestw>p->wei){testw=p->wei;best=p;}}else{for(i=1;i<=m;i++)k=p->ceng;vt=p->val+val[k][i];wt=p->wei+wei[k][i];if(vt<=d&&wt<=bestw){s=new Qnode;s->val=vt;s->wei=wt;s->ceng=k+1;s->no=1;s->parent=p;backstrack(S);}}}10、最小重量机器设计问题（分支限界法）typedef struct Qnode{float wei;//重量float val;//价格int ceng;//层次int no;//供应商struct Qnode*Parent;//双亲指针}Qnode;float wei[n+1][m+1]=;float val[n+1][m+1]=;void minloading(){float wt=0;float vt=0;float bestw=Max;//最小重量Qnode*best;s=new Qnode;s->wei=0;s->val=0;s->ceng=1;s->no=0;s->parent=null;Iinit_Queue(Q); EnQueue(Q,S);do{p=OutQueue(Q);//出队if(p->ceng==n+1){if(bestw>p->wei){bestw=p->wei;best=p;}}else{for(i=1;i<=m;i++){k=p->ceng;vt=p->val+val[k][i];wt=p->wei+wei[k][i];if(vt<=d&&wt<=bestw){s=new Qnode;s->ceng=k+1;s->wt=wt;s->val=val;s->no=i;s->parent=p;EnQueue(Q,S);}}}}while(!empty(Q));p=best;while(p->parent){count<<部件：<<p->ceng-1<<end1;count<<供应商：<<p->no<<end1;p=p->parent;}}11、快速排序（随机化算法—舍伍德算法）int partion(int a[],int l,int r){key=a[l];int i=l,j=r;while(1){while(a[++i]<key&&i<=r);while(a[--j]>key&&j>=l);if(i>=j)break;if(a[i]!=a[j])swap(a[i],a[j]);}if((j!=l)&&a[l]!=a[j])swap(a[l],a[j]);return j;}int Ranpartion(int a[],int l,int r) {k=rand()%(r-1+l)+1;swap(a[k],a[l]);int ans=partion(a,l,r);return ans;}int Quick_sort(int a[],int l,int r,int k){int p=Randpartion(a,l,r);if(p==k)return a[k];else if(k<p)return Quick_sort(a,l,p-1,k);else{int j=0;for(int i=p+1;i<=r;i++)b[j++]=a[i]return Quick_sort(b,1,j,k-p);}}12、线性选择（随机化算法—舍伍德算法）二、简答题1．分治法的基本思想分治法的基本思想是将一个规模为n的问题分解为k个规模较小的子问题，这些子问题互相独立且与原问题相同。
安徽工业大学《算法设计与分析》考试内容
1.算法的定义：算法是解某一特定问题的一组有穷规则的集合。
2.算法的性质：有限性、确定性、输入、输出、能行性4.算法的时间复杂性越高，算法的执行时间越长；反之，执行时间越短。
算法的空间复杂性越高，算法所需的存储空间越多；反之越少。
5.初等操作：所有的操作都具有相同的固定字长；所有操作的时间花费都是一个常数时间间隔。
6. 算法分析的目的：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7.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。
8.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。
设算法执行时间为T （n ）,如果存在)(*n T ，使得：0)()()(lim*=-∞→n T n T n T n就称)(*n T 为算法的渐进时间复杂性。
9.运行时间的上界：令N 为自然数集合，R+为正实数集合。
函数f ：N →R+，函数g ：N →R+。
若存在自然数n 0和正常数c ，使得对所有的n ≥n 0，都有，f （n ）≤cg （n ），就称函数f （n ）的阶至多是O （g （n ））f （n ）的增长最多像g （n ）的增长那样快。
这时称O （g （n ））是f （n ）的上界。
第二章堆可以看做一课完全二叉树，假设高度为d ，具有如下性质： 1.所有叶节点不是处于第d 层，就是处于d-1层 2.当d ≥1时，第d-1层上有2d-1个结点3.第d-1层上如果有分支节点，则这些分支节点都集中在树的最左边4.每个结点所存放元素的关键字，都大于或者小于它的孩子结点的关键字 第四章1.对于一个规模为n 的问题p(n)，归纳法的思想方法是： a ）基础步：a1是问题p(1)的解。
b ）归纳步：对所有的k ，1<k <n ，若b 是问题p(k)的解，则p(b)是问题p(k+1)的解。
其中， p(b)是对问题的某种运算或处理。
数据结构与算法的哪些知识点最容易考察
数据结构与算法的哪些知识点最容易考察在计算机科学领域，数据结构与算法是至关重要的基础知识。
无论是在学术研究还是实际的软件开发中，对于数据结构和算法的理解与掌握程度都有着很高的要求。
当我们面临各种考试或者技术面试时，了解哪些知识点最容易被考察，能够帮助我们更有针对性地进行学习和准备。
首先，链表（Linked List）是经常被考察的一个重要知识点。
链表是一种常见的数据结构，它由一系列节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
对于链表的操作，如链表的创建、遍历、插入、删除节点等，都是常见的考察点。
特别是在处理链表的循环、链表的反转等问题时，需要我们对指针的操作有清晰的理解和熟练的运用能力。
栈（Stack）和队列（Queue）也是容易考察的内容。
栈遵循后进先出（Last In First Out，LIFO）的原则，而队列遵循先进先出（First In First Out，FIFO）的原则。
理解这两种数据结构的特点以及它们的基本操作，如入栈、出栈、入队、出队等，是很关键的。
此外，利用栈来解决表达式求值、括号匹配等问题，以及使用队列来实现广度优先搜索（BreadthFirst Search，BFS）等算法，也是常见的考察形式。
树（Tree）结构在数据结构与算法中占据着重要地位。
二叉树（Binary Tree）是其中的基础，包括二叉树的遍历（前序、中序、后序遍历）、二叉搜索树（Binary Search Tree）的特性和操作，以及平衡二叉树（如 AVL 树、红黑树）的概念和调整算法等，都是容易被考察的知识点。
此外，树的层次遍历、构建二叉树等问题也经常出现在考题中。
图（Graph）的相关知识也是考察的重点之一。
图的表示方法（邻接矩阵、邻接表）、图的遍历算法（深度优先搜索（DepthFirst Search，DFS）和广度优先搜索（BreadthFirst Search，BFS））、最短路径算法（如迪杰斯特拉算法（Dijkstra's Algorithm）和弗洛伊德算法（FloydWarshall Algorithm））以及最小生成树算法（如普里姆算法（Prim's Algorithm）和克鲁斯卡尔算法（Kruskal's Algorithm））等，都是需要我们熟练掌握的内容。
《算法分析与设计》期末考试复习题纲(完整版)
《算法分析与设计》期末复习题一、选择题1.算法必须具备输入、输出和（ D ）等4个特性。
A．可行性和安全性 B．确定性和易读性C．有穷性和安全性 D．有穷性和确定性2.算法分析中，记号O表示（ B ），记号Ω表示（ A ）A.渐进下界B.渐进上界C.非紧上界D.紧渐进界3.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概算法的时间为t秒。
现有另一台计算机，其运行速度为第一台的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？（ B ）解题方法：3*2^n*64=3*2^xA．n+8 B．n+6C．n+7 D．n+54.设问题规模为N时，某递归算法的时间复杂度记为T(N)，已知T(1)=1，T(N)=2T(N/2)+N/2，用O表示的时间复杂度为（ C ）。
A．O(logN) B．O(N)C．O(NlogN) D．O(N²logN)5.直接或间接调用自身的算法称为（ B ）。
A．贪心算法 B．递归算法C．迭代算法 D．回溯法6.Fibonacci数列中，第4个和第11个数分别是（ D ）。
A．5，89 B．3，89C．5，144 D．3，1447.在有8个顶点的凸多边形的三角剖分中，恰有（ B ）。
A．6条弦和7个三角形 B．5条弦和6个三角形C．6条弦和6个三角形 D．5条弦和5个三角形8.一个问题可用动态规划算法或贪心算法求解的关键特征是问题的（ B ）。
A．重叠子问题 B．最优子结构性质C．贪心选择性质 D．定义最优解9.下列哪个问题不用贪心法求解（ C ）。
A．哈夫曼编码问题 B．单源最短路径问题C．最大团问题 D．最小生成树问题10.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11.下列算法中不能解决0/1背包问题的是（ A ）。
A．贪心法 B．动态规划C．回溯法 D．分支限界法12.下列哪个问题可以用贪心算法求解（ D ）。
算法考试试题及答案
一、填空题（本题10分，每空1分）1、算法的复杂性是的度量，是评价算法优劣的重要依据。
2、设n为正整数，利用大“O(·)”记号，将下列程序段的执行时间表示为n的函数，则下面程序段的时间复杂度为。
i=1; k=0;while(i<n) { k=k+10*i;i++; }3、计算机的资源最重要的是和资源。
因而，算法的复杂性有和之分。
4、f(n)= 6×2n+n2，f(n)的渐进性态f(n)= O( )5、递归是指函数或者通过一些语句调用自身。
6、分治法的基本思想是将一个规模为n的问题分解为k个规模较小的子问题，这些子问题互相且与原问题相同。
二、选择题（本题20分，每小题2分）1、分支限界法与回溯法都是在问题的解空间树T上搜索问题的解,二者( B )。
A.求解目标不同,搜索方式相同B.求解目标不同,搜索方式也不同C.求解目标相同,搜索方式不同D.求解目标相同,搜索方式也相同2、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3、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4、以下关于判定问题难易处理的叙述中正确的是( C )。
A.可以由多项式时间算法求解的问题是难处理的B.需要超过多项式时间算法求解的问题是易处理的C.可以由多项式时间算法求解的问题是易处理的D.需要超过多项式时间算法求解的问题是不能处理的5、设f(N),g(N)是定义在正数集上的正函数,如果存在正的常数C和自然数N0,使得当N≥N0时有f(N)≤Cg(N),则称函数f(N)当N充分大时有上界g(N),记作f(N)=O(g(N)),即f(N)的阶( A )g(N)的阶。
A.不高于B.不低于C.等价于D.逼近6、对于含有n个元素的子集树问题,最坏情况下其解空间的叶结点数目为( B )。
算法分析大学考试题及答案
算法分析大学考试题及答案一、选择题（每题2分，共10分）1. 以下哪个算法的时间复杂度是O(n log n)？A. 冒泡排序B. 快速排序C. 选择排序D. 插入排序答案：B2. 在最坏的情况下，下列哪个排序算法的时间复杂度是O(n)？A. 归并排序B. 堆排序C. 二分排序D. 桶排序答案：C3. 动态规划与分治法的区别在于：A. 递归的使用B. 问题分解的方式C. 存储中间结果D. 问题规模的减小答案：C4. 以下哪个不是贪心算法适用的场景？A. 最小生成树B. 霍夫曼编码C. 单源最短路径D. 旅行商问题答案：D5. 在图论中，深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的主要区别在于：A. 搜索的顺序B. 是否使用队列C. 是否使用栈D. 搜索的深度答案：A二、简答题（每题5分，共20分）1. 请简述二分查找算法的基本思想及其时间复杂度。
答案：二分查找算法是在有序数组中查找特定元素的一种算法。
它通过比较数组中间的元素与目标值，如果中间元素与目标值相等，则查找成功；如果目标值小于中间元素，则在数组的左半部分继续查找；如果目标值大于中间元素，则在数组的右半部分继续查找。
这个过程递归进行，直到找到目标值或搜索范围为空。
二分查找算法的时间复杂度是O(log n)。
2. 请解释什么是动态规划，并给出一个动态规划的应用实例。
答案：动态规划是一种算法策略，它适用于具有重叠子问题和最优子结构特性的问题。
在动态规划中，问题的解被分解为一系列子问题的解，这些子问题被递归地解决，并存储在表格中以避免重复计算。
动态规划的应用实例包括背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘等。
3. 请简述深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的工作原理。
答案：深度优先搜索（DFS）是一种通过递归或显式栈来遍历图或树的算法。
它从一个顶点开始，沿着一条路径深入探索，直到无法继续为止，然后回溯并沿着另一条路径继续探索。
广度优先搜索（BFS）则使用队列来遍历图或树，它从一个顶点开始，先探索所有邻近的顶点，然后再探索这些邻近顶点的邻近顶点，依此类推，直到达到目标或遍历完所有顶点。
初级算法考试试题及答案
初级算法考试试题及答案一. 选择题1. 下面哪个选项是正确的？A. 算法是一个具体的计算步骤的描述B. 算法只能用自然语言表示C. 算法和程序是完全相同的概念D. 算法不需要考虑时间和空间复杂度答案：A2. 以下哪个排序算法具有最好的平均时间复杂度？A. 冒泡排序B. 插入排序C. 快速排序D. 选择排序答案：C3. 下面哪个数据结构不是线性结构？A. 数组B. 链表C. 栈D. 队列答案：D二. 填空题1. 使用递归实现的斐波那契数列的时间复杂度是________。
答案：O(2^n)2. 在二分查找算法中，每次将查找区间缩小一半，其时间复杂度为________。
答案：O(log n)三. 编程题1. 写一个函数，求两个整数的最大公约数。
解答：```pythondef gcd(a, b):if b == 0:return areturn gcd(b, a % b)```2. 给定一个整数数组，找出其中的两个数，使得它们的和与给定的目标值相等，并返回这两个数的索引。
解答：```pythondef twoSum(nums, target):num_dict = {}for i, num in enumerate(nums):complement = target - numif complement in num_dict:return [num_dict[complement], i]num_dict[num] = ireturn []```四. 简答题1. 请简要介绍一下常见的排序算法，并比较它们的时间复杂度和稳定性。
答案：常见的排序算法有冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序和归并排序。
它们的时间复杂度分别为：- 冒泡排序：O(n^2)- 插入排序：O(n^2)- 选择排序：O(n^2)- 快速排序：O(nlog n)- 归并排序：O(nlog n)稳定性方面，稳定的排序算法会保持相同大小的元素的相对顺序不变。
算法基础答案期末考试试题
算法基础答案期末考试试题# 算法基础答案期末考试试题## 一、选择题（每题2分，共20分）1. 以下哪个算法是用于解决最近公共祖先问题的？A. 排序算法B. 快速幂算法C. 二分查找算法D. 深度优先搜索算法2. 在图的遍历中，广度优先搜索（BFS）使用的是什么数据结构来存储待访问的节点？A. 栈B. 队列C. 链表D. 堆3. 动态规划与分治法的区别在于：A. 问题规模的分解B. 子问题重叠C. 递归求解D. 迭代求解4. 以下哪个排序算法是稳定的？A. 快速排序B. 归并排序C. 堆排序D. 冒泡排序5. 在哈希表中，如果哈希函数选择不当，可能导致的问题是：A. 空间浪费B. 内存溢出C. 冲突增加D. 性能提升## 二、简答题（每题10分，共30分）1. 简述贪心算法的基本思想及其适用场景。
2. 解释什么是二叉树的递归遍历，并给出前序遍历的递归算法实现。
3. 描述动态规划与贪心算法在解决问题时的主要区别。
## 三、计算题（每题25分，共50分）1. 给定一个数组 `A = [3, 5, 1, 2, 4]`，请使用归并排序算法对其进行排序，并给出排序过程中的详细步骤。
2. 假设有一个字符串 `S = "banana"`，使用KMP算法查找子串 `T = "anana"` 在 `S` 中的所有出现位置，并给出算法的详细步骤。
## 四、编程题（共30分）编写一个函数 `findMaxSubarraySum`，该函数接受一个整数数组`arr` 和一个整数 `k`，返回 `arr` 中长度为 `k` 的最大子数组和。
如果不存在长度为 `k` 的子数组，则返回 `-1`。
## 五、论述题（共20分）论述分治法在解决排序问题中的应用，并给出一个具体的例子。
请注意，以上内容仅为示例，具体题目和答案需要根据实际教学内容和课程要求进行设计。
在实际考试中，应确保题目的准确性和合理性，以考察学生对算法基础知识的掌握程度。
算法期末考试试题及答案
算法期末考试试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. 在排序算法中，时间复杂度为O(n^2)的算法是：A. 快速排序B. 归并排序C. 冒泡排序D. 堆排序2. 哈希表的冲突解决方法不包括：A. 开放寻址法B. 链接法C. 链表法D. 排序法3. 以下哪个不是二叉树的性质：A. 每个节点最多有两个子节点B. 没有兄弟节点C. 左子树的所有节点的值小于根节点的值D. 右子树的所有节点的值大于根节点的值4. 在图的遍历算法中，深度优先搜索（DFS）使用的是：A. 栈B. 队列C. 链表D. 哈希表5. 动态规划与分治法的区别在于：A. 动态规划使用贪心选择，分治法不使用B. 分治法使用贪心选择，动态规划不使用C. 动态规划使用递归，分治法不使用D. 动态规划使用迭代，分治法使用递归...二、简答题（每题10分，共30分）1. 简述快速排序算法的基本思想。
2. 解释什么是贪心算法，并给出一个实际应用的例子。
3. 描述图的广度优先搜索（BFS）算法的步骤。
三、计算题（每题15分，共30分）1. 给定一个数组A=[3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3]，请使用归并排序算法对其进行排序，并给出排序过程中的每一步。
2. 假设有一个无向图，顶点集为V={A, B, C, D}，边集为E={(A, B), (B, C), (C, D), (D, A)}，请使用Kruskal算法找到该图的最小生成树。
四、编程题（每题20分，共20分）1. 编写一个函数，实现单源最短路径的Dijkstra算法。
函数输入为图的邻接矩阵和起始顶点，输出为从起始顶点到所有其他顶点的最短路径长度。
答案一、选择题1. C2. D3. B4. A5. D二、简答题1. 快速排序算法的基本思想是通过一个划分操作，将数组分为两部分，一部分比另一部分的所有元素都要小，然后再递归地对这两部分进行快速排序，最后将两部分合并。
2. 贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优的选择，从而希望导致结果是全局最好或最优的算法。
大学算法期末考试题及答案
大学算法期末考试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1. 算法复杂度中的T(n)表示什么？A. 时间复杂度B. 空间复杂度C. 迭代次数D. 执行路径长度答案：A2. 在排序算法中，快速排序的平均时间复杂度是：A. O(n^2)B. O(nlogn)C. O(n)D. O(logn)答案：B3. 下列哪个算法不是动态规划算法？A. 斐波那契数列B. 背包问题C. 最长公共子序列D. 二分查找答案：D4. 哈希表的冲突解决策略中，开放寻址法和链地址法的主要区别是什么？A. 开放寻址法使用数组，链地址法使用链表B. 开放寻址法使用链表，链地址法使用数组C. 开放寻址法只能处理少量冲突，链地址法可以处理大量冲突D. 以上都不是答案：C5. 在图的遍历算法中，深度优先搜索（DFS）使用的是：A. 队列B. 栈C. 链表D. 数组答案：B6. 堆排序算法中，将一个堆结构调整为最大堆或最小堆的过程称为：A. 堆调整B. 堆构建C. 堆分解D. 堆合并答案：A7. 以下哪个排序算法是稳定的？A. 快速排序B. 归并排序C. 堆排序D. 选择排序答案：B8. 算法的五个基本特性包括有穷性、确定性、可行性、输入和输出，其中输入可以是：A. 数据B. 初始条件C. 指令D. 任意值答案：B9. 递归算法的效率往往比非递归算法低，这是因为：A. 递归需要额外的内存空间B. 递归需要更多的计算步骤C. 递归会导致栈溢出D. 递归需要重复计算相同的问题答案：D10. 在下列排序算法中，最不适合于排序大量数据的是：A. 插入排序B. 选择排序C. 归并排序D. 快速排序答案：A二、填空题（每题2分，共20分）11. 算法的时间复杂度为O(1)，表示该算法的执行时间与输入数据的规模______。
答案：无关12. 在二叉树的遍历中，先序遍历的顺序是先访问根节点，然后按照______的顺序访问所有子树。
答案：先左后右13. 动态规划算法通常用于解决具有______性质的问题。
23年考研408数据结构算法
23年考研408数据结构算法数据结构和算法作为计算机科学中的核心概念，一直是考研408计算机科学与技术考试的重点内容之一。
在23年的考研中，数据结构和算法也是备受关注的科目。
本文将从数据结构和算法的基本概念、常见算法思想和题型分析等方面，为大家总结23年考研408数据结构算法的重点内容。
一、数据结构的基本概念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。
常见的数据结构包括线性结构、树形结构、图形结构等。
在23年的考研中，常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等。
对于每种数据结构，我们需要了解其基本特点、存储结构和基本操作等。
二、常见算法思想在解决实际问题时，我们常常需要运用一些经典的算法思想。
在23年的考研中，常见的算法思想包括递归、贪心算法、动态规划、分治算法、回溯算法等。
1. 递归：递归是指一个函数直接或间接地调用自身的方法。
在23年的考研中，递归经常用于解决树和图的遍历问题，如深度优先搜索和广度优先搜索。
2. 贪心算法：贪心算法是一种通过每一步的局部最优选择来达到全局最优的算法思想。
在23年的考研中，常见的贪心算法题型包括背包问题、活动安排问题等。
3. 动态规划：动态规划是一种通过将问题分解为相互重叠的子问题，从而简化问题求解的方法。
在23年的考研中，常见的动态规划题型包括最长公共子序列、最短路径等。
4. 分治算法：分治算法是一种将问题分解为相互独立的子问题，然后合并子问题的解来求解原问题的方法。
在23年的考研中，常见的分治算法题型包括快速排序、归并排序等。
5. 回溯算法：回溯算法是一种通过不断地试探和回溯来求解问题的方法。
在23年的考研中，回溯算法常用于解决组合、排列和图的遍历等问题。
三、题型分析在23年的考研中，数据结构和算法的题目形式多样，常见的题型包括填空题、选择题、编程题等。
不同的题型对于考生的要求也有所不同。
1. 填空题：填空题是考察考生对于基本概念和算法思想的掌握程度。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
算法考试重点1、算法的概念答：算法是求解一类问题的任意一种特殊的方法。
较严格的说法是，一个算法是对特定问题求解的一种描述，它是指令的有限序列。
2、算法具有的五个特征：（1）输入（2）输出（3）确定性（4）能行性（5）有穷性3、问题求解过程（1）理解问题（2）设计方案（3）实现方案（4）回顾复查4、系统生命周期：一个计算机程序的开发过程就是使用计算机求解问题的过程。
软件工程将软件开发和维护分成若干段，称为系统生命周期。
通常把软件生命周期划分为分析、设计、编码、测试和维护等五个阶段。
5、算法问题的求解过程：（1）理解问题（2）选择求解方法确定数据结构（3）设计算法（4）正确性证明（5）分析算法（6）编写代码6、递归定义是一种间接或直接引用自身的定义方法。
一个合法的递归定义包括两部分基础情况和递归部分。
7、程序健壮性是指当输入不合法数据时，程序应能做适当处理而不至于引起严重后果。
8、影响程序运行时间的因素：（1）程序所依赖的算法（2）问题规模和输入数据·（3）计算机系统性能。
9、时间复杂度：一个算法的时间复杂度是指算法运行所需要的时间。
10、最好、最坏和平均时间复杂度如果待查元素刚好是第一个元素，则所需的查找时间最短这就是算法的最好情况。
如果待查元素师最后一个元素，则所需的查找时间最长，则是算法执行时间的最坏情况。
11设函数f(n)和g(n)是定义在非负整数集合上的正函数，如果存在两个正常数c和n0，使得当n≥n0时，有f(n)≤cg(n)，则记做f(n) = O(g(n))，称为大O记号（big Oh notation）。
O(g(n)) = { f(n) | 存在正常数c和n0使得对所有n≥ n0有：0 ≤ f(n) ≤ cg(n) }f(n)=O(g(n))表示所有增长阶数不超过g(n)的函数的集合。
g(n)的形式要比f(n)简单。
如f(n)=2n+3=O(n),称一个算法具有O(g(n))，指n足够大时，运行时间不会超过g(n)的某个常数倍，g(n)是上界。
12设有函数f(n)和g(n)是定义在非负整数集合上的正函数，如果存在两个正常数c和n0，使得当n≥n0时，有f(n)≥c g(n)，则记做f(n) = Ω (g(n))，称为Ω记号（omega notation）。
Ω(g(n)) = { f(n) | 存在正常数c和n0使得对所有n≥ n0有：0≤ cg(n) ≤ f(n) }称一个算法具有Ω(g(n))，指n足够大时，运行时间至少需要g(n)的某个常数倍，g(n)是下界，可以认为是最小值。
13设有函数f(n)和g(n)是定义在非负整数集合上的正函数，如果存在正常数c1，c2和n0，使得当n≥n0时，有c1 g(n)≤f(n)≤c2 g(n)，则记做f(n) = Θ(g(n))，称为Θ记号（Theta notation）。
14定义2-4 小o记号f(n) = o(g(n))当且仅当f(n) = O(g(n))且f(n) ≠Ω(g(n))15渐近分析记号的若干性质(1）传递性：f(n)= Θ(g(n))，g(n)= Θ(h(n)) ⇒f(n)= Θ(h(n))；f(n)= O(g(n))，g(n)= O (h(n)) ⇒f(n)= O (h(n))；f(n)= Ω(g(n))，g(n)= Ω (h(n)) ⇒f(n)= Ω(h(n))；f(n)= o(g(n))，g(n)= o(h(n)) ⇒f(n)= o(h(n))；（2）反身性：f(n)= Θ(f(n))；f(n)= O(f(n))；f(n)= Ω(f(n)).（3）对称性：f(n)= Θ(g(n)) ⇔ g(n)= Θ (f(n))（4）互对称性：f(n)= O(g(n)) ⇔ g(n)= Ω (f(n))（5）算术运算：O(f(n))+O(g(n)) = O(max{f(n),g(n)}) ；O(f(n))+O(g(n)) = O(f(n)+g(n)) ；O(f(n))*O(g(n)) = O(f(n)*g(n)) ；O(cf(n)) = O(f(n)) ；g(n)= O(f(n)) ⇒ O(f(n))+O(g(n)) = O(f(n))16最常见的多项式时间算法的渐近时间复杂度O(1)＜O(log n)＜O(n)＜O(nlog n)＜O(n2)＜O(n3)最常见的指数时间算法的渐近时间复杂度O(2n)＜O(n！)＜O(nn)16二叉搜索树是一棵二叉树，他要求的左子树上所有的结点的值都小于根节点，右子树上·所有节点的值都大于根节点。
17二叉平衡树：是一种平衡搜索树；即是任何结点的左子树和右子树高度最多相差1的二叉搜索树。
每次插入或删除后，按规则重新平衡树形，使之始终保持平衡，限制树形的高度，避免退化。
能保证性能，但增加了实现难度。
18自调节搜索树。
在伸展树上，执行一个m次运算（搜索、插入、删除）序列，总的时间为O(mlogn)具有良好的平均分摊代价。
是平衡搜索树的很好替代结构。
19伸展树: 一颗二叉搜索树,但要求每访问一个元素后,将最新访问的元素移至二叉搜索树的根部,以保证经常被访问的元素靠近根节点，而较少访问的元素位于搜索树较低的层次上是自调整搜索树，将一个元素移至根部的操作称为一次伸展.一般情况下,一个元素被访问后,下一次还要访问它的机会比较大.20伸展节点的确定1.搜索成功的节点2.新插入的节点3.被删除节点的双亲4.若上述运算失败,则搜索过程中遇到的最后一个节点为伸展节点.21搜索: 一种通过系统地检查给定数据对象的每个结点,寻找一条从开始结点到答案结点的路径,最终输出问题解的求解方法.22遍历:要求系统地检查数据对象的每个结点.分为：树遍历和图遍历23状态空间:用于描述所求问题的各种可能的情况。
每一种情况对应状态空间的一个状态。
❑分为：初始状态—代表搜索开始,❑目标（答案）状态—代表已求得问题的解⏹24问题的求解过程：从初始状态出发，以某种次序系统地检查状态空间的每一个状态，搜索答案状态的过程。
⏹问题的状态空间常用树或图表示,树或图中的一个结点代表问题的一个状态.⏹穷举搜索=盲目搜索=无知搜索，把所有的状态逐个检查，直到找到解或者检查完。
⏹深度搜索和广度搜索都是无知搜索⏹有知搜索❑已知的信息为指导，排除一部分状态空间。
❑有时可能找不到解，比如指导搜索的信息是错误的，则会误入歧途。
⏹启发式搜索❑使用经验法则，边搜索边评估到达目标状态的剩余距离。
⏹24广度优先搜索❑对于一个未检测结点,访问完其全部后继结点后才访问其他未检测结点⏹深度优先搜索:如果一个算法一旦访问某个结点，该结点成为未检测结点后，便立即被算法检测，成为E-结点，而此时，原E-结点尚未检测完毕，仍处于检测状态，需要在以后适当时候才能继续检测，这种做法成为深度优先搜索25活结点—未检测结点死结点—其后续结点已全部访问过26分治法的设计思想是，将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模较小的相同问题，以便各个击破，分而治之。
27分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征：该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决；该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题，即该问题具有最优子结构性质利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解；该问题所分解出的各个子问题是相互独立的，即子问题之间不包含公共的子问题。
28将问题表示为：I=(n,a1,…,an,x)选取一个下标k，可得到三个子问题：I1=(k-1,a1,…,ak-1,x)I2=(1,ak,x)I3=(n-k,ak+1,…,an,x)如果对所求解的问题（或子问题）所选的下标k都是中间元素的下标，k=[(n+1)/2]，则由此产生的算法就是二分检索算法。
29 int m=Divide(left, right);1.二分搜索是按照某种规则求分割点m,m不一定取为left与right的中点2.如果每次都选择left与right的中点,则是对半搜索30 成功的检索共有n种不成功的检索共有n+1种31 二分检索的时间复杂度引理2.2 ：若n在区域[2k-1,2k)中，则对于一次成功的检索，二分检索至多作k次比较，至少作1次比较；而对于一次不成功的检索，或者作k-1次比较或者作k次比较。
最坏情况下的成功检索计算时间Θ(logn)最坏情况下的不成功检索计算时间Θ(logn)最好情况下的成功检索计算时间Θ(1)最好情况下的不成功检索计算时间Θ(logn)每种不成功的检索时间都为Θ(logn)32 .分治法求解1.将待排序序列一分为二，得到两个长度基本一致的子序列。
2.如果子序列较长，可继续再分，直到序列长度不超过1，对两个子序列分别排序，3.当分解的子序列排好序后，使用merge函数合并33 快速排序基本思想1.在待排序序列(K0,K1,…,Kn-1)中选择一个元素作为主元2.通过循环,将序列中所有元素依次与主元比较,并将比主元小的元素移到主元前面,比主元大的元素移到主元后面.(称为分划)3.一次分划后,使序列以主元为轴心,分成左右两个子序列,左侧子序列的元素都比主元小,右侧子序列的元素都比主元大.4.对两子序列按同样的方法继续排序.直至整个序列有序34 . 改善快速排序性能的方法改进主元的选择方法子序列不必分解到只有一个元素才终止划分,对足够小的序列可以使用直接插入法排序.化递归算法为非递归算法35 算法思想简单描述：在要排序的一组数中，对当前还未排好序的范围内的全部数，自上而下对相邻的两个数依次进行比较和调整，让较大的数往下沉，较小的往上冒。
即：每当两相邻的数比较后发现它们的排序与排序要求相反时，就将它们互换35 冒泡排序是稳定的。
算法时间复杂度O(n2)--[n的平方]36贪心法求解•最优量度标准选择使得迄今为止已入选S中边的代价之和增量最小的边普里姆(Prim)算法的贪心准则是：在保证S所代表的子图是一棵树的前提下选择一条最小代价的边e=(u,v)。
克鲁斯卡尔(Kruskal)算法的贪心准则是：按边代价的非减次序考察E中的边，从中选择一条代价最小的边e=(u,v)。
37定理6－6普里姆算法和克鲁斯卡尔算法都将产生一个带权无向连通图的最小代价生成树。
38迪杰斯特拉（Dijkstra）算法首先求得长度最短的一条最短路径，再求得长度次短的一条最短路径，依此类推，直到从源点到其它所有结点之间的最短路径都已求得为止。
39动态规划法利用最优子结构，自底向上从子问题的最优解逐步构造出整个问题的最优解，40 动态规划法的实质--也是将较大问题分解为较小的同类子问题这一点上它与分治法和贪心法类似。
但动态规划法有自己的特点。
分治法的子问题相互独立，相同的子问题被重复计算，动态规划法解决这种子问题重叠现象。