算法设计与分析习题答案1-6章.docx

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算法设计与分析-习题参考答案

算法设计与分析-习题参考答案

算法设计与分析基础习题1.15..证明等式gcd(m,n)=gcd(n,m mod n)对每一对正整数m,n都成立.Hint:根据除法的定义不难证明:●如果d整除u和v, 那么d一定能整除u±v;●如果d整除u,那么d也能够整除u的任何整数倍ku.对于任意一对正整数m,n,若d能整除m和n,那么d一定能整除n和r=m mod n=m-qn;显然,若d能整除n和r,也一定能整除m=r+qn和n。

数对(m,n)和(n,r)具有相同的公约数的有限非空集,其中也包括了最大公约数。

故gcd(m,n)=gcd(n,r)6.对于第一个数小于第二个数的一对数字,欧几里得算法将会如何处理?该算法在处理这种输入的过程中,上述情况最多会发生几次?Hint:对于任何形如0<=m<n的一对数字,Euclid算法在第一次叠代时交换m和n, 即gcd(m,n)=gcd(n,m)并且这种交换处理只发生一次.7.a.对于所有1≤m,n≤10的输入, Euclid算法最少要做几次除法?(1次)b. 对于所有1≤m,n≤10的输入, Euclid算法最多要做几次除法?(5次)gcd(5,8)习题1.21.(农夫过河)P—农夫W—狼G—山羊C—白菜2.(过桥问题)1,2,5,10---分别代表4个人, f—手电筒4. 对于任意实系数a,b,c, 某个算法能求方程ax^2+bx+c=0的实根,写出上述算法的伪代码(可以假设sqrt(x)是求平方根的函数)算法Quadratic(a,b,c)//求方程ax^2+bx+c=0的实根的算法//输入:实系数a,b,c//输出:实根或者无解信息If a≠0D←b*b-4*a*cIf D>0temp←2*ax1←(-b+sqrt(D))/tempx2←(-b-sqrt(D))/tempreturn x1,x2else if D=0 return –b/(2*a)else return “no real roots”else //a=0if b≠0 return –c/belse //a=b=0if c=0 return “no real numbers”else return “no real roots”5.描述将十进制整数表达为二进制整数的标准算法a.用文字描述b.用伪代码描述解答:a.将十进制整数转换为二进制整数的算法输入:一个正整数n输出:正整数n相应的二进制数第一步:用n除以2,余数赋给Ki(i=0,1,2...),商赋给n第二步:如果n=0,则到第三步,否则重复第一步第三步:将Ki按照i从高到低的顺序输出b.伪代码算法DectoBin(n)//将十进制整数n转换为二进制整数的算法//输入:正整数n//输出:该正整数相应的二进制数,该数存放于数组Bin[1...n]中i=1while n!=0 do {Bin[i]=n%2;n=(int)n/2;i++;}while i!=0 do{print Bin[i];i--;}9.考虑下面这个算法,它求的是数组中大小相差最小的两个元素的差.(算法略) 对这个算法做尽可能多的改进.算法MinDistance(A[0..n-1])//输入:数组A[0..n-1]//输出:the smallest distance d between two of its elements习题1.31.考虑这样一个排序算法,该算法对于待排序的数组中的每一个元素,计算比它小的元素个数,然后利用这个信息,将各个元素放到有序数组的相应位置上去.a.应用该算法对列表‖60,35,81,98,14,47‖排序b.该算法稳定吗?c.该算法在位吗?解:a. 该算法对列表‖60,35,81,98,14,47‖排序的过程如下所示:b.该算法不稳定.比如对列表‖2,2*‖排序c.该算法不在位.额外空间for S and Count[] 4.(古老的七桥问题)习题1.41.请分别描述一下应该如何实现下列对数组的操作,使得操作时间不依赖数组的长度. a.删除数组的第i 个元素(1<=i<=n)b.删除有序数组的第i 个元素(依然有序) hints:a. Replace the i th element with the last element and decrease the array size of 1b. Replace the ith element with a special symbol that cannot be a value of the array ’s element(e.g., 0 for an array of positive numbers ) to mark the i th position is empty. (―lazy deletion ‖)第2章 习题2.17.对下列断言进行证明:(如果是错误的,请举例) a. 如果t(n )∈O(g(n),则g(n)∈Ω(t(n)) b.α>0时,Θ(αg(n))= Θ(g(n)) 解:a. 这个断言是正确的。

算法分析与设计 第1章习题答案 1-1,1-2,1-3,1-6

算法分析与设计 第1章习题答案 1-1,1-2,1-3,1-6

第一章习题(1-1,1-2,1-3,1-6)1-1 求下列函数的渐进表达式3n2+10n = O(n2)n2/10+2n = O(2n)21+1/n = O(1)logn3 = O(logn)10log3n = O(n)知识点: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f(N)当N充分大时上有界,且g(N)是它的一个上界,记为f(N)=O(g(N)).这时,可以说f(N)的阶不高于g(N)的阶。

1-2 论O(1)和O(2)的区别O(1)和O(2)差别仅在于其中的常数因子,根据渐进上界记号O的定义可知,O(1)=O(2)。

1-3 从低到高排列以下表达式(按渐进阶排列以下表达式)结果:2 logn n2/320n 4n23n n! 分析:当n>=1时,有logn< n2/3当n>=7时,有3n < n!补充:当n>=4时,有logn> n1/31-6 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))。

知识点:f(n)的阶不高于g(n)的阶:f(n)=O(g(n));f(n)的阶不低于g(n)的阶:f(n)=Ω(g(n));f(n)与g(n) 同阶:f(n)=Θ(g(n)) (1)f(n)= logn2 ; g(n)= logn+5f(n)与g(n)同阶,故f(n)=Θ(g(n)) (2) f(n)= logn2 ; g(n)= n1/2当n>=8时,f(n)<=g(n),故f(n)=O(g(n))分析:此类题目不易直接看出阶的高低,可用几个数字代入观察结果。

如依次用n=1, 21, 22, 23, 26, 28, 210 (3) f(n)= n ; g(n)= log2nf(n)=Ω(g(n))(4) f(n)= nlogn+n; g(n)= lognf(n)=Ω(g(n))(5) f(n)= 10 ; g(n)= log10f(n)=Θ(g(n))(6) f(n)= log2n ; g(n)= lognf(n)=Ω(g(n))(7) f(n)= 2n ; g(n)= 100 n2f(n)=Ω(g(n))(8) f(n)= 2n ; g(n)= 3nf(n)=O(g(n))。

算法设计与分析习题解答

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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!)=∑=ni i 1log ≤∑=ni n 1log =nlogn ,所以可得log(n!)= Ο(nlogn)。

由于对所有的偶数n 有,log(n!)= ∑=ni i 1log ≥∑=nn i i 2/log ≥∑=nn i n 2/2/log ≥(n/2)log(n/2)=(nlogn)/2-n/2。

《算法分析与设计》(李春葆版)课后选择题答案与解析

《算法分析与设计》(李春葆版)课后选择题答案与解析

《算法及其分析》课后选择题答案及详解第1 章——概论1.下列关于算法的说法中正确的有()。

Ⅰ.求解某一类问题的算法是唯一的Ⅱ.算法必须在有限步操作之后停止Ⅲ.算法的每一步操作必须是明确的,不能有歧义或含义模糊Ⅳ.算法执行后一定产生确定的结果A.1个B.2个C.3个D.4个2.T(n)表示当输入规模为n时的算法效率,以下算法效率最优的是()。

A.T(n)=T(n-1)+1,T(1)=1B.T(n)=2nC.T(n)= T(n/2)+1,T(1)=1D.T(n)=3nlog2n答案解析:1.答:由于算法具有有穷性、确定性和输出性,因而Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ正确,而解决某一类问题的算法不一定是唯一的。

答案为C。

2.答:选项A的时间复杂度为O(n)。

选项B的时间复杂度为O(n)。

选项C 的时间复杂度为O(log2n)。

选项D的时间复杂度为O(nlog2n)。

答案为C。

第3 章─分治法1.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规模较小的子问题,分别解决子问题,最后将子问题的解组合起来形成原问题的解。

这要求原问题和子问题()。

A.问题规模相同,问题性质相同B.问题规模相同,问题性质不同C.问题规模不同,问题性质相同D.问题规模不同,问题性质不同2.在寻找n个元素中第k小元素问题中,如快速排序算法思想,运用分治算法对n个元素进行划分,如何选择划分基准?下面()答案解释最合理。

A.随机选择一个元素作为划分基准B.取子序列的第一个元素作为划分基准C.用中位数的中位数方法寻找划分基准D.以上皆可行。

但不同方法,算法复杂度上界可能不同3.对于下列二分查找算法,以下正确的是()。

A.intbinarySearch(inta[],intn,int x){intlow=0,high=n-1;while(low<=high){intmid=(low+high)/2;if(x==a[mid])returnmid;if(x>a[mid])low=mid;elsehigh=mid;}return –1;}B.intbinarySearch(inta[],intn,int x) { intlow=0,high=n-1;while(low+1!=high){intmid=(low+high)/2;if(x>=a[mid])low=mid;elsehigh=mid;}if(x==a[low])returnlow;elsereturn –1;}C.intbinarySearch(inta[],intn,intx) { intlow=0,high=n-1;while(low<high-1){intmid=(low+high)/2;if(x<a[mid])high=mid;elselow=mid;}if(x==a[low])returnlow;elsereturn –1;}D.intbinarySearch(inta[],intn,int x) {if(n>0&&x>=a[0]){intlow= 0,high=n-1;while(low<high){intmid=(low+high+1)/2;if(x<a[mid])high=mid-1;elselow=mid;}if(x==a[low])returnlow;}return –1;}答案解析:1.答:C。

算法设计与分析智慧树知到课后章节答案2023年下山东交通学院

算法设计与分析智慧树知到课后章节答案2023年下山东交通学院

算法设计与分析智慧树知到课后章节答案2023年下山东交通学院山东交通学院第一章测试1.解决一个问题通常有多种方法。

若说一个算法“有效”是指( )A:这个算法能在一定的时间和空间资源限制内将问题解决B:这个算法能在人的反应时间内将问题解决C:这个算法比其他已知算法都更快地将问题解决D:(这个算法能在一定的时间和空间资源限制内将问题解决)和(这个算法比其他已知算法都更快地将问题解决)答案:(这个算法能在一定的时间和空间资源限制内将问题解决)和(这个算法比其他已知算法都更快地将问题解决)2.农夫带着狼、羊、白菜从河的左岸到河的右岸,农夫每次只能带一样东西过河,而且,没有农夫看管,狼会吃羊,羊会吃白菜。

请问农夫能不能过去?()A:不一定B:不能过去 C:能过去答案:能过去3.下述()不是是算法的描述方式。

A:自然语言 B:E-R图 C:程序设计语言 D:伪代码答案:E-R图4.有一个国家只有6元和7元两种纸币,如果你是央行行长,你会设置()为自动取款机的取款最低限额。

A:40 B:29 C:30 D:42答案:305.算法是一系列解决问题的明确指令。

()A:对 B:错答案:对6.程序=数据结构+算法()A:对 B:错答案:对7.同一个问题可以用不同的算法解决,同一个算法也可以解决不同的问题。

()A:错 B:对答案:对8.算法中的每一条指令不需有确切的含义,对于相同的输入不一定得到相同的输出。

( )A:错 B:对答案:错9.可以用同样的方法证明算法的正确性与错误性 ( )A:错 B:对答案:错10.求解2个数的最大公约数至少有3种方法。

( )A:对 B:错答案:错11.没有好的算法,就编不出好的程序。

()A:对 B:错答案:对12.算法与程序没有关系。

( )A:错 B:对答案:错13.我将来不进行软件开发,所以学习算法没什么用。

( )A:错 B:对答案:错14.gcd(m,n)=gcd(n,m m od n)并不是对每一对正整数(m,n)都成立。

2020智慧树知到《算法分析与设计》章节测试完整答案

2020智慧树知到《算法分析与设计》章节测试完整答案

2020智慧树知到《算法分析与设计》章节测试完整答案智慧树知到《算法分析与设计》章节测试答案第一章1、给定一个实例,如果一个算法能得到正确解答,称这个算法解答了该问题。

答案: 错2、一个问题的同一实例可以有不同的表示形式答案: 对3、同一数学模型使用不同的数据结构会有不同的算法,有效性有很大差别。

答案: 对4、问题的两个要素是输入和实例。

答案: 错5、算法与程序的区别是()A:输入B:输出C:确定性D:有穷性答案: 有穷性6、解决问题的基本步骤是()。

(1)算法设计(2)算法实现(3)数学建模(4)算法分析(5)正确性证明A:(3)(1)(4)(5)(2)B:(3)(4)(1)(5)(2)C:(3)(1)(5)(4)(2)D:(1)(2)(3)(4)(5)答案: (3)(1)(5)(4)(2)7、下面说法关于算法与问题的说法错误的是()。

A:如果一个算法能应用于问题的任意实例,并保证得到正确解答,称这个算法解答了该问题。

B:算法是一种计算方法,对问题的每个实例计算都能得到正确答案。

C:同一问题可能有几种不同的算法,解题思路和解题速度也会显著不同。

D:证明算法不正确,需要证明对任意实例算法都不能正确处理。

答案: 证明算法不正确,需要证明对任意实例算法都不能正确处理。

8、下面关于程序和算法的说法正确的是()。

A:算法的每一步骤必须要有确切的含义,必须是清楚的、无二义的。

B:程序是算法用某种程序设计语言的具体实现。

C:程序总是在有穷步的运算后终止。

D:算法是一个过程,计算机每次求解是针对问题的一个实例求解。

答案: 算法的每一步骤必须要有确切的含义,必须是清楚的、无二义的。

,程序是算法用某种程序设计语言的具体实现。

,算法是一个过程,计算机每次求解是针对问题的一个实例求解。

9、最大独立集问题和()问题等价。

A: 最大团B:最小顶点覆盖C:区间调度问题D:稳定匹配问题答案: 最大团,最小顶点覆盖10、给定两张喜欢列表,稳定匹配问题的输出是( ) 。

算法设计与分析(王多强)作业参考答案.docx

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第二章递归习题导论4.1-17(/?) = 27(b / 2)+ 1=> M = 2T5 /2) + 1%)习题导论4.1-6Tin) = 2T(0) + 1做代换:m=log2n另 S(m)=T(2m )则有: S(/z?) = 2S(zz? / 2) + 1 化简有:S(m)=O(m) 所以 T(n)=O(logn)习题4.2-27(/7)= T(n / 3) + 7(2/7 / 3) + 劲 注意最长分支 2n/3-*(2n/3)2 -*(2n/3)3...-*(2n^)log3/2n 习题4.3-1a) T(n) = 4T(n/2) + nb) T(n) = 4T(n/2) + n 2c 取大于1/2小于1的数即可,如珈习题4.3-4f(n )/nlogba = n 2log n/n'°g"二 log nvn所以不满足规则3直接化简即可,T(n)=O(n 2log 2n)c) T(n) = 4T(n/2) + n 3情况 3, ◎ (r?). 验证 4f(n/2)=4(n/2)3=n 3/2^cn 3,这里7X2")27(2"/彳)+情况4 0(n 2)情况 2, © (n 2logn)第三章习题4.5注意三分Z—和三分Z二分割点的计算ml = (2low+high)^m2 = (low+2high)/3习题4.20主要是验证T(n/r) + T(0)>|« n/r+O的数量级是否小于n的1次方(线性) 利用关系式:\n / r」n (/7 - r - 1) / /进行化简r=3:\r / 2~|~|_/2 / /_] / 2~| > 2 z? / r / 2 = n / r」> (/? 一2) / 3则,刀一卜/2北刀 / 厂」/ 2] < /? - (/? - 2) / 3 = 2/7 / 3 + 2 / 3 则,n〃 +羊n +厉超线性了r=7:\r / 2]\n / r\/ 2〕>/ 7」/2 = 2山 / 7」> 2(刀一6) / 7则,n - \r / i\\n / /」/ 2〕v 刀一2(刀一6) / 7 = 5刀 / 7 + 12 / 7可证,当n>48的时候,上式小于3伙则,n/7+3nA = 25n/28 <n 成立r=9:\r / 2][n / 厂」/ 2〕> 5[刀 / 9」/ 2 = (5 / 2)^/9」> 5(刀-8)/18n一\r / 2\[n / /」/ 2〕< 13/?/18 + 40/18可证,当n>20的时候,上式小于7n/8 则,n/9+7n/8 = 71n/72 <n 成立r=ll习题4.25肓接带入验证即可棋盘覆盖问题角上用一个骨牌覆盖,认为构造有特殊方格的区域,然后在四个区域上递归求解即可第四章中位数中位数习题导论9-2A)比较明显。

算法分析与设计(习题答案)

算法分析与设计(习题答案)

算法分析与设计教程习题解答第1章 算法引论1. 解:算法是一组有穷的规则,它规定了解决某一特定类型问题的一系列计算方法。

频率计数是指计算机执行程序中的某一条语句的执行次数。

多项式时间算法是指可用多项式函数对某算法进行计算时间限界的算法。

指数时间算法是指某算法的计算时间只能使用指数函数限界的算法。

2. 解:算法分析的目的是使算法设计者知道为完成一项任务所设计的算法的优劣,进而促使人们想方设法地设计出一些效率更高效的算法,以便达到少花钱、多办事、办好事的经济效果。

3. 解:事前分析是指求出某个算法的一个时间限界函数(它是一些有关参数的函数);事后测试指收集计算机对于某个算法的执行时间和占用空间的统计资料。

4. 解:评价一个算法应从事前分析和事后测试这两个阶段进行,事前分析主要应从时间复杂度和空间复杂度这两个维度进行分析;事后测试主要应对所评价的算法作时空性能分布图。

5. 解:①n=11; ②n=12; ③n=982; ④n=39。

第2章 递归算法与分治算法1. 解:递归算法是将归纳法的思想应用于算法设计之中,递归算法充分地利用了计算机系统内部机能,自动实现调用过程中对于相关且必要的信息的保存与恢复;分治算法是把一个问题划分为一个或多个子问题,每个子问题与原问题具有完全相同的解决思路,进而可以按照递归的思路进行求解。

2. 解:通过分治算法的一般设计步骤进行说明。

3. 解:int fibonacci(int n) {if(n<=1) return 1;return fibonacci(n-1)+fibonacci(n-2); }4. 解: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); } } 5. 解:①22*2)(−−=n n f n② )log *()(n n n f O =6. 解:算法略。

算法设计与分析_王红梅_课后答案网(部分)

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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。

算法设计与分析书后参考答案

算法设计与分析书后参考答案

参考答案第1章一、选择题1. C2. A3. C4. C A D B5. B6. B7. D 8. B 9. B 10. B 11. D 12. B二、填空题1. 输入;输出;确定性;可行性;有穷性2. 程序;有穷性3. 算法复杂度4. 时间复杂度;空间复杂度5. 正确性;简明性;高效性;最优性6. 精确算法;启发式算法7. 复杂性尽可能低的算法;其中复杂性最低者8. 最好性态;最坏性态;平均性态9. 基本运算10. 原地工作三、简答题1. 高级程序设计语言的主要好处是:(l)高级语言更接近算法语言,易学、易掌握,一般工程技术人员只需要几周时间的培训就可以胜任程序员的工作;(2)高级语言为程序员提供了结构化程序设计的环境和工具,使得设计出来的程序可读性好,可维护性强,可靠性高;(3)高级语言不依赖于机器语言,与具体的计算机硬件关系不大,因而所写出来的程序可移植性好、重用率高;(4)把复杂琐碎的事务交给编译程序,所以自动化程度高,发用周期短,程序员可以集中集中时间和精力从事更重要的创造性劳动,提高程序质量。

2. 使用抽象数据类型带给算法设计的好处主要有:(1)算法顶层设计与底层实现分离,使得在进行顶层设计时不考虑它所用到的数据,运算表示和实现;反过来,在表示数据和实现底层运算时,只要定义清楚抽象数据类型而不必考虑在什么场合引用它。

这样做使算法设计的复杂性降低了,条理性增强了,既有助于迅速开发出程序原型,又使开发过程少出差错,程序可靠性高。

(2)算法设计与数据结构设计隔开,允许数据结构自由选择,从中比较,优化算法效率。

(3)数据模型和该模型上的运算统一在抽象数据类型中,反映它们之间内在的互相依赖和互相制约的关系,便于空间和时间耗费的折衷,灵活地满足用户要求。

(4)由于顶层设计和底层实现局部化,在设计中出现的差错也是局部的,因而容易查找也容易纠正,在设计中常常要做的增、删、改也都是局部的,因而也都容易进行。

算法设计与分析基础课后习题答案(中文版)

算法设计与分析基础课后习题答案(中文版)

令 c1=min(a1,b1),c2=max(a2,b2) ,则
C1*(g1+g2)<= t 1(n)+t 2(n) <=c2(g1+g2)-----(3)
不失一般性假设 max(g1(n),g2(n))=g1(n).
显然, g1(n)+g2(n)<2g1(n) ,即 g1+g2<2max(g1,g2)
If l=r return A[l]
Else temp1 ←Min2(A[l..(l+r)/2])
Temp2 ←Min2(A[l..(l+r)/2]+1..r)
If temp1
≤temp2 return temp1
Else return temp2
a. 建立该算法所做的的操作次数的递推关系并求解
b. 算法 Min1 和 Min2 哪个更快 ?有其他更好的算法吗 ?
b.该算法不稳定 .比如对列表 ‖2,2* ‖排序 c.该算法不在位 .额外空间 for S and Count[] 4.(古老的七桥问题 )
3
习题 1.4 1.请分别描述一下应该如何实现下列对数组的操作 ,使得操作时间不依赖数组的长度 . a.删除数组的第 i 个元素 (1<=i<=n) b.删除有序数组的第 i 个元素 (依然有序 ) hints: a. Replace theith element with the last element and decrease the array size of 1 b. Replace theith element with a special symbol that cannot be a value of the array’s element(e.g., 0 for an array of positive numbers ) to mark thei th position is empty. (―lazy deletion‖)

算法设计与分析试题(三合一)答案.(优选)

算法设计与分析试题(三合一)答案.(优选)

算法设计与分析试题(三合一)答案算法分析与设计模拟试题一答案一、填空题答案(每小题4分,共计40分)1. 最坏、最好、平均、最坏2.)(2nO、)(log nO3. 常数因子4. 直接或间接地调用自身、用函数自身给出定义5. 最好、局部最优选择6. 贪心选择性质、最优子结构性质7. 贪心算法、动态规划算法8. 较小、互相独立、相同、合并9. 最优子结构(性质)、子问题重叠(性质)10.动态规划算法、贪心算法。

二、简答题答案(每小题10分,共计40分)1. 如果只需要求解问题的最优值,动态规划算法步骤如下:(1)找出最优解的性质,并刻画其结构特征;(2)递归地定义最优值;(3)以自底向上的方式计算出最优值;如果需要构造最优解,则还需要加上如下步骤:(4)根据计算最优值时得到的信息,构造最优解。

2. 所谓贪心选择性质是指,所求问题的全局最优解可以通过一系列局部最优选择,即贪心选择来达到。

3. 如果G的子图G’是一棵包含G的所有顶点的树,则称G’为G的生成树。

生成树上各边权的总和称为该生成树的耗费。

在G的所有生成树中,耗费最小的生成树称为G的最小生成树。

4. 动态规划算法需要知道所有子问题的解,而贪心算法不需要知道所有子问题的解,它只是在每一步迭代中选择看起来最好的解,并不从整体进行最优考虑,因此效率较高。

三、算法分析和设计题答案(每小题10分,共计20分)1. 汉诺塔问题的递归算法如下:public static 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 );}}2. 算法如下:输入:正整数n和存储n个元素的数组a[1..n],被搜索的元素x输出:若x 在数组中则返回其下标否则返回0i=binarysearch(1,n,a,x); return I;end BINARYSEARCH1 过程 binarysearch(low,high,a,x)//在数组a 的下标为low 到high 范围内寻找x, //若找到x 则返回其下标否则返回0 if low>high then return 0; else mid=[]2/)(high low +;if a[mid]=x thenreturn mid;else if a[mid]<x thenreturn binarysearch(low,mid-1,a,x); else return binarysearch(mid+1,high,a,x); end if end if算法分析与设计模拟试题二答案一、填空题答案(每小题4分,共计40分) 1. 程序设计语言、有限性 2. 最坏3. 递归算法、递归函数4. 贪心算法、动态规划算法5. )(2n O 、O(C n )6.n log 、n 20、25n 、3n7. 分治策略、已排好序、)(log n O 、)(n O 8. 最优子结构(性质)、子问题重叠(性质) 9. 自顶向下、自底向上 10. 贪心算法、动态规划算法。

算法设计与分析习题答案1-6章

算法设计与分析习题答案1-6章

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=0 2.1 m=n 2.2 n=r 2.3 r=m-n 3 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。

算法设计与分析习题答案1-6章

算法设计与分析习题答案1-6章

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(LeonhardEuler ,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。

图 七桥问题南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;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。

算法设计与分析习题解答(第2版)

算法设计与分析习题解答(第2版)

第1章算法引论11.1 算法与程序11.2 表达算法的抽象机制11.3 描述算法31.4 算法复杂性分析13小结16习题17第2章递归与分治策略192.1 递归的概念192.2 分治法的基本思想262.3 二分搜索技术272.4 大整数的乘法282.5 Strassen矩阵乘法302.6 棋盘覆盖322.7 合并排序342.8 快速排序372.9 线性时间选择392.10 最接近点对问题432.11 循环赛日程表53小结54习题54第3章动态规划613.1 矩阵连乘问题62目录算法设计与分析(第2版)3.2 动态规划算法的基本要素67 3.3 最长公共子序列713.4 凸多边形最优三角剖分753.5 多边形游戏793.6 图像压缩823.7 电路布线853.8 流水作业调度883.9 0-1背包问题923.10 最优二叉搜索树98小结101习题102第4章贪心算法1074.1 活动安排问题1074.2 贪心算法的基本要素1104.2.1 贪心选择性质1114.2.2 最优子结构性质1114.2.3 贪心算法与动态规划算法的差异1114.3 最优装载1144.4 哈夫曼编码1164.4.1 前缀码1174.4.2 构造哈夫曼编码1174.4.3 哈夫曼算法的正确性1194.5 单源最短路径1214.5.1 算法基本思想1214.5.2 算法的正确性和计算复杂性123 4.6 最小生成树1254.6.1 最小生成树性质1254.6.2 Prim算法1264.6.3 Kruskal算法1284.7 多机调度问题1304.8 贪心算法的理论基础1334.8.1 拟阵1334.8.2 带权拟阵的贪心算法1344.8.3 任务时间表问题137小结141习题141第5章回溯法1465.1 回溯法的算法框架1465.1.1 问题的解空间1465.1.2 回溯法的基本思想1475.1.3 递归回溯1495.1.4 迭代回溯1505.1.5 子集树与排列树1515.2 装载问题1525.3 批处理作业调度1605.4 符号三角形问题1625.5 n后问题1655.6 0\|1背包问题1685.7 最大团问题1715.8 图的m着色问题1745.9 旅行售货员问题1775.10 圆排列问题1795.11 电路板排列问题1815.12 连续邮资问题1855.13 回溯法的效率分析187小结190习题191第6章分支限界法1956.1 分支限界法的基本思想1956.2 单源最短路径问题1986.3 装载问题2026.4 布线问题2116.5 0\|1背包问题2166.6 最大团问题2226.7 旅行售货员问题2256.8 电路板排列问题2296.9 批处理作业调度232小结237习题238第7章概率算法2407.1 随机数2417.2 数值概率算法2447.2.1 用随机投点法计算π值2447.2.2 计算定积分2457.2.3 解非线性方程组2477.3 舍伍德算法2507.3.1 线性时间选择算法2507.3.2 跳跃表2527.4 拉斯维加斯算法2597.4.1 n 后问题2607.4.2 整数因子分解2647.5 蒙特卡罗算法2667.5.1 蒙特卡罗算法的基本思想2667.5.2 主元素问题2687.5.3 素数测试270小结273习题273第8章 NP完全性理论2788.1 计算模型2798.1.1 随机存取机RAM2798.1.2 随机存取存储程序机RASP2878.1.3 RAM模型的变形与简化2918.1.4 图灵机2958.1.5 图灵机模型与RAM模型的关系297 8.1.6 问题变换与计算复杂性归约299 8.2 P类与NP类问题3018.2.1 非确定性图灵机3018.2.2 P类与NP类语言3028.2.3 多项式时间验证3048.3 NP完全问题3058.3.1 多项式时间变换3058.3.2 Cook定理3078.4 一些典型的NP完全问题3108.4.1 合取范式的可满足性问题3118.4.2 3元合取范式的可满足性问题312 8.4.3 团问题3138.4.4 顶点覆盖问题3148.4.5 子集和问题3158.4.6 哈密顿回路问题3178.4.7 旅行售货员问题322小结323习题323第9章近似算法3269.1 近似算法的性能3279.2 顶点覆盖问题的近似算法3289.3 旅行售货员问题近似算法3299.3.1 具有三角不等式性质的旅行售货员问题330 9.3.2 一般的旅行售货员问题3319.4 集合覆盖问题的近似算法3339.5 子集和问题的近似算法3369.5.1 子集和问题的指数时间算法3369.5.2 子集和问题的完全多项式时间近似格式337 小结340习题340第10章算法优化策略34510.1 算法设计策略的比较与选择34510.1.1 最大子段和问题的简单算法34510.1.2 最大子段和问题的分治算法34610.1.3 最大子段和问题的动态规划算法34810.1.4 最大子段和问题与动态规划算法的推广349 10.2 动态规划加速原理35210.2.1 货物储运问题35210.2.2 算法及其优化35310.3 问题的算法特征35710.3.1 贪心策略35710.3.2 对贪心策略的改进35710.3.3 算法三部曲35910.3.4 算法实现36010.3.5 算法复杂性36610.4 优化数据结构36610.4.1 带权区间最短路问题36610.4.2 算法设计思想36710.4.3 算法实现方案36910.4.4 并查集37310.4.5 可并优先队列37610.5 优化搜索策略380小结388习题388第11章在线算法设计39111.1 在线算法设计的基本概念39111.2 页调度问题39311.3 势函数分析39511.4 k 服务问题39711.4.1 竞争比的下界39711.4.2 平衡算法39911.4.3 对称移动算法39911.5 Steiner树问题40311.6 在线任务调度40511.7 负载平衡406小结407习题407词汇索引409参考文献415习题1-1 实参交换1习题1-2 方法头签名1习题1-3 数组排序判定1习题1-4 函数的渐近表达式2习题1-5 O(1) 和 O(2) 的区别2习题1-7 按渐近阶排列表达式2习题1-8 算法效率2习题1-9 硬件效率3习题1-10 函数渐近阶3习题1-11 n !的阶4习题1-12 平均情况下的计算时间复杂性4算法实现题1-1 统计数字问题4算法实现题1-2 字典序问题5算法实现题1-3 最多约数问题6算法实现题1-4 金币阵列问题8算法实现题1-5 最大间隙问题11第2章递归与分治策略14 习题2-1 Hanoi 塔问题的非递归算法14习题2-2 7个二分搜索算法15习题2-3 改写二分搜索算法18习题2-4 大整数乘法的 O(nm log(3/2))算法19习题2-5 5次 n /3位整数的乘法19习题2-6 矩阵乘法21习题2-7 多项式乘积21习题2-8 不动点问题的 O( log n) 时间算法22习题2-9 主元素问题的线性时间算法22习题2-10 无序集主元素问题的线性时间算法22习题2-11 O (1)空间子数组换位算法23习题2-12 O (1)空间合并算法25习题2-13 n 段合并排序算法32习题2-14 自然合并排序算法32习题2-15 最大值和最小值问题的最优算法35习题2-16 最大值和次大值问题的最优算法35习题2-17 整数集合排序35习题2-18 第 k 小元素问题的计算时间下界36习题2-19 非增序快速排序算法37习题2-20 随机化算法37习题2-21 随机化快速排序算法38习题2-22 随机排列算法38习题2-23 算法qSort中的尾递归38习题2-24 用栈模拟递归38习题2-25 算法select中的元素划分39习题2-26 O(n log n) 时间快速排序算法40习题2-27 最接近中位数的 k 个数40习题2-28 X和Y 的中位数40习题2-29 网络开关设计41习题2-32 带权中位数问题42习题2-34 构造Gray码的分治算法43习题2-35 网球循环赛日程表44目录算法设计与分析习题解答(第2版)算法实现题2-1 输油管道问题(习题2-30) 49算法实现题2-2 众数问题(习题2-31) 50算法实现题2-3 邮局选址问题(习题2-32) 51算法实现题2-4 马的Hamilton周游路线问题(习题2-33) 51算法实现题2-5 半数集问题60算法实现题2-6 半数单集问题62算法实现题2-7 士兵站队问题63算法实现题2-8 有重复元素的排列问题63算法实现题2-9 排列的字典序问题65算法实现题2-10 集合划分问题(一)67算法实现题2-11 集合划分问题(二)68算法实现题2-12 双色Hanoi塔问题69算法实现题2-13 标准二维表问题71算法实现题2-14 整数因子分解问题72算法实现题2-15 有向直线2中值问题72第3章动态规划76习题3-1 最长单调递增子序列76习题3-2 最长单调递增子序列的 O(n log n) 算法77习题3-7 漂亮打印78习题3-11 整数线性规划问题79习题3-12 二维背包问题80习题3-14 Ackermann函数81习题3-17 最短行驶路线83习题3-19 最优旅行路线83算法实现题3-1 独立任务最优调度问题(习题3-3) 83算法实现题3-2 最少硬币问题(习题3-4) 85算法实现题3-3 序关系计数问题(习题3-5) 86算法实现题3-4 多重幂计数问题(习题3-6) 87算法实现题3-5 编辑距离问题(习题3-8) 87算法实现题3-6 石子合并问题(习题3-9) 89算法实现题3-7 数字三角形问题(习题3-10) 91算法实现题3-8 乘法表问题(习题3-13) 92算法实现题3-9 租用游艇问题(习题3-15) 93算法实现题3-10 汽车加油行驶问题(习题3-16) 95算法实现题3-11 圈乘运算问题(习题3-18) 96算法实现题3-12 最少费用购物(习题3-20) 102算法实现题3-13 最大长方体问题(习题3-21) 104算法实现题3-14 正则表达式匹配问题(习题3-22) 105算法实现题3-15 双调旅行售货员问题(习题3-23) 110算法实现题3-16 最大 k 乘积问题(习题5-24) 111算法实现题3-17 最小 m 段和问题113算法实现题3-18 红黑树的红色内结点问题115第4章贪心算法123 习题4-2 活动安排问题的贪心选择123习题4-3 背包问题的贪心选择性质123习题4-4 特殊的0-1背包问题124习题4-10 程序最优存储问题124习题4-13 最优装载问题的贪心算法125习题4-18 Fibonacci序列的Huffman编码125习题4-19 最优前缀码的编码序列125习题4-21 任务集独立性问题126习题4-22 矩阵拟阵126习题4-23 最小权最大独立子集拟阵126习题4-27 整数边权Prim算法126习题4-28 最大权最小生成树127习题4-29 最短路径的负边权127习题4-30 整数边权Dijkstra算法127算法实现题4-1 会场安排问题(习题4-1) 128算法实现题4-2 最优合并问题(习题4-5) 129算法实现题4-3 磁带最优存储问题(习题4-6) 130算法实现题4-4 磁盘文件最优存储问题(习题4-7) 131算法实现题4-5 程序存储问题(习题4-8) 132算法实现题4-6 最优服务次序问题(习题4-11) 133算法实现题4-7 多处最优服务次序问题(习题4-12) 134算法实现题4-8 d 森林问题(习题4-14) 135算法实现题4-9 汽车加油问题(习题4-16) 137算法实现题4-10 区间覆盖问题(习题4-17) 138算法实现题4-11 硬币找钱问题(习题4-24) 138算法实现题4-12 删数问题(习题4-25) 139算法实现题4-13 数列极差问题(习题4-26) 140算法实现题4-14 嵌套箱问题(习题4-31) 140算法实现题4-15 套汇问题(习题4-32) 142算法实现题4-16 信号增强装置问题(习题5-17) 143算法实现题4-17 磁带最大利用率问题(习题4-9) 144算法实现题4-18 非单位时间任务安排问题(习题4-15) 145算法实现题4-19 多元Huffman编码问题(习题4-20) 147算法实现题4-20 多元Huffman编码变形149算法实现题4-21 区间相交问题151算法实现题4-22 任务时间表问题151第5章回溯法153习题5\|1 装载问题改进回溯法(一)153习题5\|2 装载问题改进回溯法(二)154习题5\|4 0-1背包问题的最优解155习题5\|5 最大团问题的迭代回溯法156习题5\|7 旅行售货员问题的费用上界157习题5\|8 旅行售货员问题的上界函数158算法实现题5-1 子集和问题(习题5-3) 159算法实现题5-2 最小长度电路板排列问题(习题5-9) 160算法实现题5-3 最小重量机器设计问题(习题5-10) 163算法实现题5-4 运动员最佳匹配问题(习题5-11) 164算法实现题5-5 无分隔符字典问题(习题5-12) 165算法实现题5-6 无和集问题(习题5-13) 167算法实现题5-7 n 色方柱问题(习题5-14) 168算法实现题5-8 整数变换问题(习题5-15) 173算法实现题5-9 拉丁矩阵问题(习题5-16) 175算法实现题5-10 排列宝石问题(习题5-16) 176算法实现题5-11 重复拉丁矩阵问题(习题5-16) 179算法实现题5-12 罗密欧与朱丽叶的迷宫问题181算法实现题5-13 工作分配问题(习题5-18) 183算法实现题5-14 独立钻石跳棋问题(习题5-19) 184算法实现题5-15 智力拼图问题(习题5-20) 191算法实现题5-16 布线问题(习题5-21) 198算法实现题5-17 最佳调度问题(习题5-22) 200算法实现题5-18 无优先级运算问题(习题5-23) 201算法实现题5-19 世界名画陈列馆问题(习题5-25) 203算法实现题5-20 世界名画陈列馆问题(不重复监视)(习题5-26) 207 算法实现题5-21 部落卫队问题(习题5-6) 209算法实现题5-22 虫蚀算式问题211算法实现题5-23 完备环序列问题214算法实现题5-24 离散01串问题217算法实现题5-25 喷漆机器人问题218算法实现题5-26 n 2-1谜问题221第6章分支限界法229习题6-1 0-1背包问题的栈式分支限界法229习题6-2 用最大堆存储活结点的优先队列式分支限界法231习题6-3 团顶点数的上界234习题6-4 团顶点数改进的上界235习题6-5 修改解旅行售货员问题的分支限界法235习题6-6 解旅行售货员问题的分支限界法中保存已产生的排列树237 习题6-7 电路板排列问题的队列式分支限界法239算法实现题6-1 最小长度电路板排列问题一(习题6-8) 241算法实现题6-2 最小长度电路板排列问题二(习题6-9) 244算法实现题6-3 最小权顶点覆盖问题(习题6-10) 247算法实现题6-4 无向图的最大割问题(习题6-11) 250算法实现题6-5 最小重量机器设计问题(习题6-12) 253算法实现题6-6 运动员最佳匹配问题(习题6-13) 256算法实现题6-7 n 后问题(习题6-15) 259算法实现题6-8 圆排列问题(习题6-16) 260算法实现题6-9 布线问题(习题6-17) 263算法实现题6-10 最佳调度问题(习题6-18) 265算法实现题6-11 无优先级运算问题(习题6-19) 268算法实现题6-12 世界名画陈列馆问题(习题6-21) 271算法实现题6-13 骑士征途问题274算法实现题6-14 推箱子问题275算法实现题6-15 图形变换问题281算法实现题6-16 行列变换问题284算法实现题6-17 重排 n 2宫问题285算法实现题6-18 最长距离问题290第7章概率算法296习题7-1 模拟正态分布随机变量296习题7-2 随机抽样算法297习题7-3 随机产生 m 个整数297习题7-4 集合大小的概率算法298习题7-5 生日问题299习题7-6 易验证问题的拉斯维加斯算法300习题7-7 用数组模拟有序链表300习题7-8 O(n 3/2)舍伍德型排序算法300习题7-9 n 后问题解的存在性301习题7-11 整数因子分解算法302习题7-12 非蒙特卡罗算法的例子302习题7-13 重复3次的蒙特卡罗算法303习题7-14 集合随机元素算法304习题7-15 由蒙特卡罗算法构造拉斯维加斯算法305习题7-16 产生素数算法306习题7-18 矩阵方程问题306算法实现题7-1 模平方根问题(习题7-10) 307算法实现题7-2 集合相等问题(习题7-17) 309算法实现题7-3 逆矩阵问题(习题7-19) 309算法实现题7-4 多项式乘积问题(习题7-20) 310算法实现题7-5 皇后控制问题311算法实现题7-6 3-SAT问题314算法实现题7-7 战车问题315算法实现题7-8 圆排列问题317算法实现题7-9 骑士控制问题319算法实现题7-10 骑士对攻问题320第8章NP完全性理论322 习题8-1 RAM和RASP程序322习题8-2 RAM和RASP程序的复杂性322习题8-3 计算 n n 的RAM程序322习题8-4 没有MULT和DIV指令的RAM程序324习题8-5 MULT和DIV指令的计算能力324习题8-6 RAM和RASP的空间复杂性325习题8-7 行列式的直线式程序325习题8-8 求和的3带图灵机325习题8-9 模拟RAM指令325习题8-10 计算2 2 n 的RAM程序325习题8-11 计算 g(m,n)的程序 326习题8-12 图灵机模拟RAM的时间上界326习题8-13 图的同构问题326习题8-14 哈密顿回路327习题8-15 P类语言的封闭性327习题8-16 NP类语言的封闭性328习题8-17 语言的2 O (n k) 时间判定算法328习题8-18 P CO -NP329习题8-19 NP≠CO -NP329习题8-20 重言布尔表达式329习题8-21 关系∝ p的传递性329习题8-22 L ∝ p 330习题8-23 语言的完全性330习题8-24 的CO-NP完全性330习题8-25 判定重言式的CO-NP完全性331习题8-26 析取范式的可满足性331习题8-27 2-SAT问题的线性时间算法331习题8-28 整数规划问题332习题8-29 划分问题333习题8-30 最长简单回路问题334第9章近似算法336习题9-1 平面图着色问题的绝对近似算法336习题9-2 最优程序存储问题336习题9-4 树的最优顶点覆盖337习题9-5 顶点覆盖算法的性能比339习题9-6 团的常数性能比近似算法339习题9-9 售货员问题的常数性能比近似算法340习题9-10 瓶颈旅行售货员问题340习题9-11 最优旅行售货员回路不自相交342习题9-14 集合覆盖问题的实例342习题9-16 多机调度问题的近似算法343习题9-17 LPT算法的最坏情况实例345习题9-18 多机调度问题的多项式时间近似算法345算法实现题9-1 旅行售货员问题的近似算法(习题9-9) 346 算法实现题9-2 可满足问题的近似算法(习题9-20) 348算法实现题9-3 最大可满足问题的近似算法(习题9-21) 349 算法实现题9-4 子集和问题的近似算法(习题9-15) 351算法实现题9-5 子集和问题的完全多项式时间近似算法352算法实现题9-6 实现算法greedySetCover(习题9-13) 352算法实现题9-7 装箱问题的近似算法First Fit(习题9-19) 356算法实现题9-8 装箱问题的近似算法Best Fit(习题9-19) 358算法实现题9-9 装箱问题的近似算法First Fit Decreasing(习题9-19) 360算法实现题9-10 装箱问题的近似算法Best Fit Decreasing(习题9-19) 361算法实现题9-11 装箱问题的近似算法Next Fit361第10章算法优化策略365 习题10-1 算法obst的正确性365习题10-2 矩阵连乘问题的 O(n 2) 时间算法365习题10-6 货物储运问题的费用371习题10-7 Garsia算法371算法实现题10-1 货物储运问题(习题10-3) 374算法实现题10-2 石子合并问题(习题10-4) 374算法实现题10-3 最大运输费用货物储运问题(习题10-5) 375算法实现题10-4 五边形问题377算法实现题10-5 区间图最短路问题(习题10-8) 381算法实现题10-6 圆弧区间最短路问题(习题10-9) 381算法实现题10-7 双机调度问题(习题10-10) 382算法实现题10-8 离线最小值问题(习题10-11) 390算法实现题10-9 最近公共祖先问题(习题10-12) 393算法实现题10-10 达尔文芯片问题395算法实现题10-11 多柱Hanoi塔问题397算法实现题10-12 线性时间Huffman算法400算法实现题10-13 单机调度问题402算法实现题10-14 最大费用单机调度问题405算法实现题10-15 飞机加油问题408第11章在线算法设计410习题11-1 在线算法LFU的竞争性410习题11-4 多读写头磁盘问题的在线算法410习题11-6 带权页调度问题410算法实现题11-1 最优页调度问题(习题11-2) 411算法实现题11-2 在线LRU页调度(习题11-3) 414算法实现题11-3 k 服务问题(习题11-5) 416参考文献422。

算法设计与分析课后习题

算法设计与分析课后习题

算法设计与分析课后习题(总8页)--本页仅作为文档封面,使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--第一章1. 算法分析题算法分析题1-1 求下列函数的渐进表达式(1). 3n^2 + 10n < 3n^2 + 10n^2 = 13n^2 = O(n^2)(2). n^2 / 10 + 2^n当n>5是,n^2 < 2 ^n所以,当n >= 1时,n^2/10 < 2 ^n故: n^2/10 + 2^n < 2 ^n + 2^n = 2*2^n = O(2^n)(3). 21 + 1/n < 21 + 1 = 22 = O(1)(4). log(n^3)=3log(n)=O(log(n))(5). 10log(3^n) = (10log3)n = O(n)算法分析题1-6(1)因为:f(n)=log(n^2) = 2log(n); g(n) = log(n) + 5所以:f(n)=Θ(log(n)+5) =Θ(g(n))(2)因为:log(n) < √n ; f(n) = 2log(n); g(n)= √n所以:f(n) = O(g(n))(3)因为:log(n) < n; f(n) = n; g(n) = log(n^2) = 2log(n)所以;f(n) = Ω(g(n))(4)因为:f(n) = nlogn +n; g(n) = logn所以:f(n) =Ω(g(n))(5)因为: f(n) = 10; g(n) = log(10)所以:f(n) =Θ(g(n))(6)因为: f(n)=log^2(n); g(n) = log(n)所以: f(n) ==Ω(g(n))(7)因为: f(n) = 2^n < 100*2^n; g(n)=100n^2; 2^n > n ^2所以: f(n) = Ω(g(n))(8)因为:f(n) = 2^n; g(n) = 3 ^n; 2 ^n < 3 ^n所以: f(n) = O(g(n))习题1-9 证明:如果一个算法在平均情况下的计算时间复杂性为Θ(f(n)),该算法在最坏情况下所需的计算时间为Ω(f(n)).分析与解答:因此,Tmax(N) = Ω(Tavg(N)) = Ω(Θ(f(n)))=Ω(f(n)).第二章算法分析题2-3 设a[0:n-1]是已经排好序的数组。

算法设计技巧与分析答案

算法设计技巧与分析答案

1.11.4 算法设计技巧与分析参考答案第 1 章 算法分析基本概念(a)6(b)5(c)6(d)6算法执行了 7+6+5+4+3+2+1=28次比较1.5(a) 算法 MODSELECTIONSORT执行的元素赋值的最少次数是 0,元素已按非降序排列的时候达到最小值。

(b) 算法 MODSELECTIONSORT执行的元素赋值的最45 33 24 45 12 12 24 1212 33 24 45 45 12 24 1212 12 24 45 45 33 24 1212 12 12 45 45 33 24 2412 12 12 24 45 33 45 2412 12 12 24 24 33 45 4512 12 12 24 24 33 45 451212 12 24 24 33 45 451) ,元素已按非升序排列的时候达到最小值。

多次数是3n(n21.74 3 12567 2 91 次 3 41 次 3 4 122 次345 122 次3456 122 次34567 126 次 2 3 4 5 67 122 次 234567 9 12由上图可以看到执行的比较次数为1+1+2+2+2+6+2=16 次。

1.11比较9 次 2 4 5 7 8 11 12 13 15 17 19比较为 6 次2 4 5 8 11 13 17 19 7 12 15比较为 3 次,2 5 17 19 4 8 11 13 7 12 152 次,1 次2 17 5 19 11 134 8 12 15 7 比较均为 1次,共 5 次2 17 19 5 13 114 8 15 12 7由上图可以得出比较次数为5+6+6+9=26 次。

1.13FTF,TTT,FTF,TFF,FTF1.16(a)执行该算法,元素比较的最少次数是n-1 。

元素已按非降序排列时候达到最小值。

(b)执行该算法,元素比较的最多次数是n(n21) 。

元素已按非升序排列时候达到最大值。

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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: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,图是这条河以及河上的两个岛和七座桥的草南区图。

请将该问题的数据模型抽象出来,并判断图七桥问题此问题是否有解。

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;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。

例如, 6=1+2+3,因此6 是完美数。

神 6 天创造世界,暗示着该创造是完美的。

设计算法,判断给定的自然数是否是完美数#include<iostream>using namespace std;int main(){int value, k=1;cin>>value;for (int i = 2;i!=value;++i){while (value % i == 0 ){k+=i;有 4 个人打算过桥,这个桥每次最多只能有两个人同时通过。

他们都在桥的某一端,并且是在晚上,过桥需要一只手电筒,而他们只有一只手电筒。

这就意味1着两个人过桥后必须有一个人将手电筒带回来。

每个人走路的速度是不同的:甲过桥要用分钟,乙过桥要用 2 分钟,丙过桥要用 5 分钟,丁过桥要用10 分钟,显然,两个人走路的速度等于其中较慢那个人的速度,问题是他们全部过桥最少要用多长时间?由于甲过桥时间最短,那么每次传递手电的工作应有甲完成甲每次分别带着乙丙丁过桥例如:第一趟:甲,乙过桥且甲回来第二趟:甲,丙过桥且甲回来第一趟:甲,丁过桥一共用时19 小时9.欧几里德游戏:开始的时候,白板上有两个不相等的正整数,两个玩家交替行动,每次行动时,当前玩家都必须在白板上写出任意两个已经出现在板上的数字的差,而且这个数字必须是新的,也就是说,和白板上的任何一个已有的数字都不相同,当一方再也写不出新数字时,他就输了。

请问,你是选择先行动还是后行动?为什么?设最初两个数较大的为则最终能出现的数包括a/factor个。

a,较小的为b,两个数的最大公约数为factor: factor, factor*2, factor*3, ..., factor*(a/factor)=a.。

一共如果a/factor是奇数,就选择先行动;否则就后行动。

习题 41.分治法的时间性能与直接计算最小问题的时间、合并子问题解的时间以及子问题的个数有关,试说明这几个参数与分治法时间复杂性之间的关系。

2.证明:如果分治法的合并可以在线性时间内完成,则当子问题的规模之和小于原问题的规模时,算法的时间复杂性可达到O( n)。

O(N)=2*O(N/2)+xO(N)+x=2*O(N/2)+2*xa*O(N)+x=a*(2*O(N/2)+x)+x=2*a *O(N/2)+(a+1)*x由此可知,时间复杂度可达到O(n);3.分治策略一定导致递归吗?如果是,请解释原因。

如果不是,给出一个不包含递归的分治例子,并阐述这种分治和包含递归的分治的主要不同。

不一定导致递归。

如非递归的二叉树中序遍历。

这种分治方法与递归的二叉树中序遍历主要区别是:应用了栈这个数据结构。

4.对于待排序序列 (5, 3, 1, 9),分别画出归并排序和快速排序的递归运行轨迹。

归并排序:第一趟:( 5,3 )( 1,9 );第二趟:( 3,5,1,9 );第三趟:( 1,3,5,9);快速排序:第一趟: 5( ,3,1,9);分治算法求一个数中的最大元素,并分析性能。

分治算法,将数[] 中所有元素循左移k个位置 ,要求复性A nO( n),空复性 O(1)。

例如, abcdefgh 循左移 3 位得到defghabc。

算法生成n 个元素的所有排列象。

#include <iostream>using namespace std;int data[100];分治算法求解一空上n 个点的最近。

参 4.4.1最近的算法分析及算法9.在有序序列(r1,r 2,⋯, r n)中,存在序号i (1≤ i ≤ n),使得 r i=i 。

一个分治算法找到个元素,要求算法在最坏情况下的性能O(log2n)。

在一个序列中出次数最多的元素称众数。

算法找众数并分析算法的复性。

M 是一个 n× n 的整数矩,其中每一行(从左到右)和每一列(从上到下)的元素都按升序排列。

分治算法确定一个定的整数x 是否在 M 中,并分析算法的复性。

12.S 是 n( n 偶数)个不等的正整数的集合,要求将集合S划分子集S1和 S2,使得 | S1|=|S 2|= n/2,且两个子集元素之和的差达到最大。

a1,a2,⋯,a n是集合{1, 2,⋯,n}的一个排列,如果i <j 且称排列的一个逆序。

例如,2, 3, 1有两个逆序:(3, 1)和(2, 1)排列中含有逆序的个数。

a i>a j,序偶( a i,a j)。

算法定k循日程安排。

有 n=2个手要行网球循,要求一个足以下要求的比日程表:(1)每个手必与其他n-1 个手各一次;(2)每个手一天只能一次。

采用分治方法。

将 2^k 手分 2^k-1 两,采用方法,行分,直到只剩下 2 个手,然后行比,回溯就可以指定比日程表了15.格雷是一个度2n的序列,序列中无相同元素,且每个元素都是度n 的二制位串,相元素恰好只有 1 位不同。

例如度23的格雷 (000, 001, 011, 010,110, 111, 101, 100)。

设计分治算法对任意的 n 值构造相应的格雷码。

矩阵乘法。

两个 n × n 的矩阵 X 和 Y 的乘积得到另外一个n × n 的矩阵 Z ,且 Z ij满足( 1≤ , j≤ ),这个公式给出了运行时间为( 3) 的算法。

可以用分i nO n治法解决矩阵乘法问题,将矩阵X 和Y 都划分成四个n /2 × /2 的子块,从而 X 和Y 的乘积n可以用这些子块进行表达,即从而得到分治算法:先递归地计算8 个规模为 n /2 的矩阵乘积 AE 、BG 、 AF 、BH 、 CE 、DG 、CF 、 DH ,然后再花费 O ( n 2) 的时间完成加法运算即可。

请设计分治算法实现矩阵乘法,并分析时间性能。

能否再改进这个分治算法?习题 51. 下面这个折半查找算法正确吗?如果正确,请给出算法的正确性证明,如果不正确,请说明产生错误的原因。

int BinSearch(int r[ ], int n, int k) {int low = 0, high = n - 1; int mid;while (low <= high) {mid = (low + high) / 2; if (k < r[mid]) high = mid; else if (k > r[mid]) low = mid;else return mid;}return 0; }错误。

正确算法:int BinSearch1(int r[ ], int n, int k) {int low = 0, high = n - 1; int mid;while (low <= high) {mid = (low + high) / 2; if (k < r[mid]) high =elseif (k > r[mid]) low =mid - 1;mid + 1;else return mid;}return 0;}2.写出折半找的算法,并分析性能。

求两个正整数m和 n 的最小公倍数。

(提示: m和 n 的最小公倍数lcm( m,n)与 m和 n 的最大公数gcd( m,n)之有如下关系:lcm( m,n)= m×n/gcd( m,n))插入法整堆。

已知(k1, k2,⋯,k n)是堆,算法将(k1, k2,⋯,k n,k n+1)整堆(假整大根堆)。

参照:void SiftHeap(int r[ ], int k, int n){int i, j, temp;i = k; j = 2 * i + 1;算法在大根堆中除一个元素,要求算法的复性O(log2n)。

算两个正整数n 和 m的乘有一个很有名的算法称俄式乘法,其思想是利用了一个模是n 的解和一个模是 n/2的解之的关系:n× m= n/2×2m(当 n 是偶数)或: n×m=( n-1)/2× 2m+m(当n是奇数),并以1× m=m 作算法束的条件。

例如,出了利用俄式乘法算50× 65的例子。

据十九世的俄国夫使用算法并因n m 5065 25130 130 122606520 31040 1040 12080 2080+3250此得名,个算法也使得乘法的硬件速度非常快,因图俄式乘法只使用移位就可以完成二制数的折半和加倍。

算法俄式乘法。

拿子游。

考下面个游:桌子上有一堆火柴,游开始共有n 根火柴,两个玩家流拿走 1, 2, 3 或 4 根火柴,拿走最后一根火柴的玩家方。

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