算法考试试题及答案

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算法考试试题及答案

算法考试试题及答案

一、填空题(本题10分,每空1分)1、算法的复杂性是算法效率的度量,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 O(n)。

i=1; k=0;while(i<n) { k=k+10*i;i++; }3、计算机的资源最重要的是时间和空间资源。

因而,算法的复杂性有时间复杂性和空间复杂性之分。

4、f(n)= 6×2n+n2,f(n)的渐进性态f(n)= O( 2n )5、递归是指函数直接或者间接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,这些子问题互相独立且与原问题相同。

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 )。

算法优化技术考试试题及答案

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。

算法测试题及答案

算法测试题及答案

算法测试题及答案一、选择题1. 以下哪个选项不是排序算法?A. 冒泡排序B. 选择排序C. 快速排序D. 深度优先搜索答案:D2. 在二叉树中,深度为5的节点最多有多少个?A. 16B. 32C. 64D. 31答案:D二、填空题1. 递归算法的基本思想是 _ ,即把问题分解成相同但规模更小的问题。

答案:分而治之2. 动态规划与分治法的不同之处在于动态规划会 _ ,而分治法则不会。

答案:存储子问题的解三、简答题1. 请简述什么是贪心算法,并给出一个例子。

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,活动选择问题,给定一系列活动,每个活动都有一个开始时间和结束时间,贪心算法会按照结束时间的早晚来选择活动,从而最大化参与活动的数量。

2. 描述快速排序算法的基本思想。

答案:快速排序算法是一种分治策略,基本思想是选择一个元素作为“基准”(pivot),然后将数组分为两个子数组,一个包含所有小于基准的元素,另一个包含所有大于基准的元素。

这个过程称为分区(partitioning)。

之后,递归地将分区过程应用到两个子数组上,直到每个子数组只有一个元素或为空。

四、计算题1. 给定一个数组 [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5],请使用快速排序算法对其进行排序,并给出排序后的数组。

答案:使用快速排序算法对给定数组进行排序后,得到的数组为 [1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 9]。

2. 假设有一个二叉搜索树,其根节点的值为10,现在要删除值为5的节点,请描述删除过程。

答案:删除二叉搜索树中的节点分为三种情况:- 情况1:要删除的节点没有子节点,直接删除该节点。

- 情况2:要删除的节点只有一个子节点,用其子节点替换该节点。

- 情况3:要删除的节点有两个子节点,找到该节点的直接前驱或直接后继,用其值替换要删除的节点,然后删除直接前驱或直接后继。

江苏大学算法试题及答案

江苏大学算法试题及答案

江苏大学算法试题及答案一、选择题(每题2分,共20分)1. 以下哪个是算法的基本特征?A. 有穷性B. 可行性C. 确定性D. 所有选项都是答案:D2. 算法的时间复杂度是指:A. 算法执行所需的实际时间B. 算法执行所需的指令条数C. 算法执行时间随输入规模变化的增长率D. 算法执行所需的内存空间答案:C3. 在排序算法中,以下哪个算法是稳定的?A. 快速排序B. 归并排序C. 堆排序D. 选择排序答案:B4. 递归算法的基本思想是:A. 将问题分解为更小的问题B. 将问题分解为相同的问题C. 将问题分解为更复杂的问题D. 将问题分解为更简单的问题答案:B5. 动态规划算法主要用于解决:A. 线性问题B. 组合问题C. 排序问题D. 搜索问题答案:B6. 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. 优先队列答案:B7. 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. 排序法答案:D8. 以下哪个排序算法的时间复杂度为O(n)?A. 冒泡排序B. 选择排序C. 插入排序D. 计数排序答案:D9. 贪心算法适用于:A. 所有问题B. 线性问题C. 组合问题D. 优化问题答案:D10. 以下哪个是二分查找的前提条件?A. 数据必须是有序的B. 数据必须是无序的C. 数据可以是有序或无序的D. 数据必须是唯一的答案:A二、简答题(每题10分,共20分)1. 请简述递归算法的基本原理及其应用场景。

答案:递归算法的基本原理是将问题分解为更小的、相似的子问题,直到问题变得足够小以至于可以直接解决。

递归算法通常用于解决具有自相似性的问题,如树的遍历、图的搜索、分治算法等。

2. 请解释动态规划与贪心算法的区别。

答案:动态规划和贪心算法都是解决优化问题的方法。

动态规划通过将问题分解为重叠子问题,并存储这些子问题的解来避免重复计算,适用于具有重叠子问题和最优子结构的问题。

计算机算法基础试题及答案

计算机算法基础试题及答案

计算机算法基础试题及答案一、选择题1. 在计算机中,算法的特点不包括:A. 有穷性B. 确定性C. 可行性D. 可终止性答案:B2. 下列哪个不是算法的评价指标?A. 空间复杂度B. 时间复杂度C. 可读性D. 精确性答案:C3. 以下哪种排序算法的最差时间复杂度是O(n^2)?A. 快速排序B. 堆排序C. 归并排序D. 冒泡排序答案:D4. 广度优先搜索算法(BFS)的时间复杂度是:A. O(n)B. O(nlogn)C. O(n^2)D. O(n^3)答案:A5. 是否正确:在二分查找算法中,要求待查找的序列必须是有序的。

A. 正确B. 错误答案:A二、填空题1. 下列不属于常见的基本排序算法的是_______排序。

答案:希尔排序2. 在随机生成的n个数中使用二分查找,最坏情况下的时间复杂度为_______。

答案:O(logn)3. 在图的遍历中,栈或队列常用于辅助实现_______搜索算法。

答案:深度优先和广度优先4. 当n足够大时,时间复杂度为O(nlogn)的排序算法一般包括_______和_______。

答案:归并排序和快速排序5. 在递归算法中,必须包含递归结束的_______条件。

答案:基本三、简答题1. 请解释什么是时间复杂度和空间复杂度,并分别举例说明。

答:时间复杂度是对算法执行时间的衡量,表示该算法所需时间资源的多少。

常见的时间复杂度有O(1)、O(logn)、O(n)、O(nlogn)、O(n^2)等,其中O(1)表示常数时间,O(n)表示线性时间,O(n^2)表示平方时间。

空间复杂度是对算法执行所需空间资源的衡量,表示该算法所需的额外空间大小。

常见的空间复杂度有O(1)、O(n)等,其中O(1)表示常数空间,O(n)表示线性空间。

举例说明:以排序算法为例,冒泡排序的时间复杂度是O(n^2),空间复杂度是O(1);归并排序的时间复杂度是O(nlogn),空间复杂度是O(n)。

算法分析与设计试题及答案

算法分析与设计试题及答案

算法分析与设计试题及答案一、选择题1. 下列哪个是属于分治算法的例子?A. 冒泡排序B. 归并排序C. 顺序查找D. 选择排序答案:B2. 在排序算法中,时间复杂度最优的是:A. 冒泡排序B. 插入排序C. 归并排序D. 快速排序答案:C3. 哪个不是动态规划的特点?A. 具有重叠子问题B. 通过递归求解C. 需要保存子问题的解D. 具有最优子结构答案:B4. 在图的广度优先搜索算法中,使用的数据结构是:A. 栈B. 队列C. 数组D. 堆栈答案:B5. 在最小生成树算法中,下列哪个不属于贪心策略?A. Kruskal算法B. Prim算法C. Dijkstra算法D. Prim-Kruskal混合算法答案:C二、简答题1. 请简述分治算法的思想和应用场景。

答案:分治算法的思想是将原问题分解成若干个规模较小且类似的子问题,然后解决子问题,最后将子问题的解合并得到原问题的解。

其应用场景包括排序算法(如归并排序、快速排序)、搜索算法(如二分查找)等。

2. 什么是动态规划算法?请给出一个动态规划算法的示例。

答案:动态规划算法是一种通过将问题分解成子问题并解决子问题来解决复杂问题的方法。

它的特点是具有重叠子问题和最优子结构性质。

以斐波那契数列为例,可以使用动态规划算法求解每一项的值,而不需要重复计算。

3. 图的深度优先搜索和广度优先搜索有什么区别?答案:图的深度优先搜索(Depth First Search,DFS)是一种先访问子节点再访问兄弟节点的遍历算法,通常使用递归或者栈实现。

而广度优先搜索(Breadth First Search,BFS)则是以层次遍历的方式展开搜索,使用队列来实现。

DFS更适合用于搜索路径,BFS则适用于寻找最短路径等。

4. 请简述贪心算法的特点及其应用场景。

答案:贪心算法的特点是每一步都采取当前状态下最优的选择,以期望得到全局最优解。

然而,贪心算法并不一定能求解所有问题的最优解,但对于一些特定问题,贪心算法往往能得到近似最优解。

(完整版)算法设计与分析考试题及答案

(完整版)算法设计与分析考试题及答案

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:_________,________,________,__________,__________。

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。

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(a1,a2,a3,a4)=(4,5,12,10),(b1,b2,b3,b4)=(8,2,15,9)求4个作业的最优调度方案,并计算最优值。

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。

算法基础试题及答案

算法基础试题及答案

算法基础试题及答案一、单项选择题(每题2分,共10分)1. 以下哪个选项是算法的基本特征之一?A. 有穷性B. 可行性C. 确定性D. 以上都是答案:D2. 在算法设计中,以下哪个步骤是不必要的?A. 问题定义B. 算法描述C. 算法实现D. 算法测试答案:D3. 算法的时间复杂度通常用来描述什么?A. 算法的运行时间B. 算法的空间需求C. 算法的执行步骤数量D. 算法的输入数据大小答案:A4. 以下哪个不是算法设计的基本方法?A. 递归B. 排序C. 搜索D. 迭代答案:B5. 在算法分析中,大O符号表示什么?A. 算法执行的时间B. 算法执行的空间C. 算法执行的最坏情况D. 算法执行的平均情况答案:C二、填空题(每题2分,共10分)1. 算法的输入输出定义了算法的______,算法的步骤定义了算法的______。

答案:功能;实现2. 算法的时间复杂度和空间复杂度是衡量算法______的两个重要指标。

答案:效率3. 在算法设计中,______是一种通过重复执行代码块来实现的算法结构。

答案:循环4. 递归算法通常包括两个基本部分:______和______。

答案:基本情况;递归情况5. 在算法分析中,______复杂度描述了算法执行过程中所需的存储空间。

答案:空间三、简答题(每题5分,共20分)1. 请简述算法的五个基本特征。

答案:算法的五个基本特征包括有穷性、确定性、可行性、输入和输出。

有穷性指算法必须在执行有限步骤后结束;确定性指算法的每一步都必须有明确的定义;可行性指算法的每一步都必须足够基本,以至于可以精确地执行;输入指算法有0个或多个输入,以描述运算的对象和初始条件;输出指算法至少有一个输出,输出表示算法运行的结果。

2. 算法的时间复杂度和空间复杂度有什么区别?答案:时间复杂度主要关注算法执行所需的时间,它通常与算法中操作的数量有关,而空间复杂度则关注算法执行过程中所需的存储空间。

算法训练测试题及答案

算法训练测试题及答案

算法训练测试题及答案
一、选择题
1. 以下哪种算法属于贪心算法?
A. 动态规划
B. 回溯算法
C. 贪心算法
D. 分支限界法
答案:C
2. 在二叉树的遍历算法中,前序遍历的顺序是什么?
A. 根-左-右
B. 左-根-右
C. 右-根-左
D. 根-右-左
答案:A
3. 快速排序算法的时间复杂度在最好情况下是?
A. O(n^2)
B. O(nlogn)
C. O(n)
D. O(1)
答案:B
二、填空题
1. 在图论中,一个图中所有顶点的度数之和等于图中边数的_____倍。

答案:2
2. 动态规划算法解决的问题通常具有_____性质。

答案:最优子结构
3. 哈希表的平均查找时间复杂度是_____。

答案:O(1)
三、简答题
1. 请简述分治算法的基本思想。

答案:分治算法的基本思想是将一个复杂的问题分解成若干个相同或相似的子问题,递归地解决这些子问题,然后将子问题的解合并以解决原问题。

2. 什么是深度优先搜索(DFS)?
答案:深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树结构或图的算法。

它从根节点开始,尽可能深地搜索树的分支,回溯到上一个节点后,再继续搜索下一个分支。

四、编程题
1. 给定一个整数数组,请编写一个函数,使用快速排序算法对数组进行排序,并返回排序后的数组。

答案:[此处应提供快速排序算法的具体代码实现]
结束语:通过以上题目的练习,可以帮助你更好地理解和掌握算法的基本概念和应用。

希望这些测试题能够对你的学习有所帮助。

算法设计与分析考试题目及答案

算法设计与分析考试题目及答案

算法设计与分析考试题目及答案Revised at 16:25 am on June 10, 2021I hope tomorrow will definitely be better算法分析与设计期末复习题一、 选择题1.应用Johnson 法则的流水作业调度采用的算法是DA. 贪心算法B. 分支限界法C.分治法D. 动态规划算法塔问题如下图所示;现要求将塔座A 上的的所有圆盘移到塔座B 上,并仍按同样顺序叠置;移动圆盘时遵守Hanoi 塔问题的移动规则;由此设计出解Hanoi 塔问题的递归算法正确的为:B3. 动态规划算法的基本要素为C A. 最优子结构性质与贪心选择性质 B .重叠子问题性质与贪心选择性质 C .最优子结构性质与重叠子问题性质 D. 预排序与递归调用4. 算法分析中,记号O 表示B , 记号Ω表示A , 记号Θ表示D ; A.渐进下界 B.渐进上界 C.非紧上界 D.紧渐进界 E.非紧下界5. 以下关于渐进记号的性质是正确的有:A A.f (n)(g(n)),g(n)(h(n))f (n)(h(n))=Θ=Θ⇒=Θ B. f (n)O(g(n)),g(n)O(h(n))h(n)O(f (n))==⇒= C. Ofn+Ogn = Omin{fn,gn} D. f (n)O(g(n))g(n)O(f (n))=⇔=Hanoi 塔A. void hanoiint n, int A, int C, int B { if n > 0 {hanoin-1,A,C, B; moven,a,b;hanoin-1, C, B, A; } B. void hanoiint n, int A, int B, int C { if n > 0 {hanoin-1, A, C, B; moven,a,b; hanoin-1, C, B, A; }C. void hanoiint n, int C, int B, int A { if n > 0 { hanoin-1, A, C, B; moven,a,b; hanoin-1, C, B, A; }D. void hanoiint n, int C, int A, int B { if n > 0 {hanoin-1, A, C, B; moven,a,b;hanoin-1, C, B, A; }6.能采用贪心算法求最优解的问题,一般具有的重要性质为:AA. 最优子结构性质与贪心选择性质B.重叠子问题性质与贪心选择性质C.最优子结构性质与重叠子问题性质D. 预排序与递归调用7. 回溯法在问题的解空间树中,按D策略,从根结点出发搜索解空间树;广度优先 B. 活结点优先 C.扩展结点优先 D. 深度优先8. 分支限界法在问题的解空间树中,按A策略,从根结点出发搜索解空间树;A.广度优先 B. 活结点优先 C.扩展结点优先 D. 深度优先9. 程序块A是回溯法中遍历排列树的算法框架程序;A.B.C.D.10.xk的个数;11. 常见的两种分支限界法为DA. 广度优先分支限界法与深度优先分支限界法;B. 队列式FIFO分支限界法与堆栈式分支限界法;C. 排列树法与子集树法;D. 队列式FIFO分支限界法与优先队列式分支限界法;12. k带图灵机的空间复杂性Sn是指BA.k带图灵机处理所有长度为n的输入时,在某条带上所使用过的最大方格数;B.k带图灵机处理所有长度为n的输入时,在k条带上所使用过的方格数的总和;C.k带图灵机处理所有长度为n的输入时,在k条带上所使用过的平均方格数;D.k带图灵机处理所有长度为n的输入时,在某条带上所使用过的最小方格数;13. N P类语言在图灵机下的定义为DA.NP={L|L是一个能在非多项式时间内被一台NDTM所接受的语言};B.NP={L|L是一个能在多项式时间内被一台NDTM所接受的语言};C.NP={L|L是一个能在多项式时间内被一台DTM所接受的语言};D.NP={L|L是一个能在多项式时间内被一台NDTM所接受的语言};14. 记号O的定义正确的是A;A.Ogn = { fn | 存在正常数c和n0使得对所有n≥n0有:0≤ fn ≤cgn };B.Ogn = { fn | 存在正常数c和n0使得对所有n≥n0有:0≤ cgn ≤fn };>0使得对所有n≥n0C.Ogn = { fn | 对于任何正常数c>0,存在正数和n有:0 ≤fn<cgn };>0使得对所有n≥n0D.Ogn = { fn | 对于任何正常数c>0,存在正数和n有:0 ≤cgn < fn };15. 记号Ω的定义正确的是B;A.Ogn = { fn | 存在正常数c和n0使得对所有n≥n0有:0≤ fn ≤cgn };B.Ogn = { fn | 存在正常数c和n0使得对所有n≥n0有:0≤ cgn ≤fn };>0使得对所有n≥n0有:C.gn = { fn | 对于任何正常数c>0,存在正数和n0 ≤fn<cgn };D.gn = { fn | 对于任何正常数c>0,存在正数和n0 >0使得对所有n≥n0有:0 ≤cgn < fn };二、 填空题1. 下面程序段的所需要的计算时间为 2O(n ) ;2.3.4. 5.6. 用回溯法解题的一个显着特征是在搜索过程中动态产生问题的解空间;在任何时刻,算法只保存从根结点到当前扩展结点的路径;如果解空间树 中从根结点到叶结点的最长路径的长度为hn,则回溯法所需的计算空间通常为Ohn ;7. 回溯法的算法框架按照问题的解空间一般分为子集树算法框架与排列树算法框架;8. 用回溯法解0/1背包问题时,该问题的解空间结构为子集树结构; 9.用回溯法解批处理作业调度问题时,该问题的解空间结构为排列树结构; 10.用回溯法解0/1背包问题时,计算结点的上界的函数如下所示,请在空格中填入合适的内容:11. n m12. 用回溯法解图的m着色问题时,使用下面的函数OK检查当前扩展结点的每一个儿子所相应的颜色的可用性,则需耗时渐进时间上限Omn;13.;设分分解为k个子问题以及用merge将k个子问题的解合并为原问题的解需用fn个单位时间;用Tn表示该分治法解规模为|P|=n的问题所需的计算时间,则有:(1)1 ()(/)()1O nT nkT n m f n n=⎧=⎨+>⎩通过迭代法求得Tn的显式表达式为:log1log()(/)nmk j jmjT n n k f n m-==+∑试证明Tn的显式表达式的正确性;2. 举反例证明0/1背包问题若使用的算法是按照p i/w i的非递减次序考虑选择的物品,即只要正在被考虑的物品装得进就装入背包,则此方法不一定能得到最优解此题说明0/1背包问题与背包问题的不同;证明:举例如:p={7,4,4},w={3,2,2},c=4时,由于7/3最大,若按题目要求的方法,只能取第一个,收益是7;而此实例的最大的收益应该是8,取第2,3 个;3. 求证:Ofn+Ogn = Omax{fn,gn} ;证明:对于任意f1n∈ Ofn ,存在正常数c1和自然数n1,使得对所有n≥n1,有f1n≤ c1fn ;类似地,对于任意g1n ∈ Ogn ,存在正常数c2和自然数n2,使得对所有n≥n2,有g1n ≤c2gn ;令c3=max{c1, c2}, n3 =max{n1, n2},hn= max{fn,gn} ;则对所有的 n ≥ n3,有f1n +g1n ≤ c1fn + c2gn≤c3fn + c3gn= c3fn + gn≤ c32 max{fn,gn} = 2c3hn = Omax{fn,gn} .4. 求证最优装载问题具有贪心选择性质;最优装载问题:有一批集装箱要装上一艘载重量为c 的轮船;其中集装箱i 的重量为Wi;最优装载问题要求确定在装载体积不受限制的情况下,将尽可能多的集装箱装上轮船; 设集装箱已依其重量从小到大排序,x 1,x 2,…,x n 是最优装载问题的一个最优解;又设1min{|1}i i nk i x ≤≤== ;如果给定的最优装载问题有解,则有1k n ≤≤;证明: 四、 解答题1. 机器调度问题;问题描述:现在有n 件任务和无限多台的机器,任务可以在机器上得到处理;每件任务的开始时间为s i ,完成时间为f i ,s i <f i ;s i ,f i 为处理任务i 的时间范围;两个任务i,j 重叠指两个任务的时间范围区间有重叠,而并非指i,j 的起点或终点重合;例如:区间1,4与区间2,4重叠,而与4,7不重叠;一个可行的任务分配是指在分配中没有两件重叠的任务分配给同一台机器;因此,在可行的分配中每台机器在任何时刻最多只处理一个任务;最优分配是指使用的机器最少的可行分配方案;问题实例:若任务占用的时间范围是{1,4,2,5,4,5,2,6,4,7},则按时完成所有任务最少需要几台机器提示:使用贪心算法画出工作在对应的机器上的分配情况;2. 已知非齐次递归方程:f (n)bf (n 1)g(n)f (0)c =-+⎧⎨=⎩ ,其中,b 、c 是常数,gn 是n 的某一个函数;则fn 的非递归表达式为:nnn i i 1f (n)cb b g(i)-==+∑;现有Hanoi 塔问题的递归方程为:h(n)2h(n 1)1h(1)1=-+⎧⎨=⎩ ,求hn 的非递归表达式;解:利用给出的关系式,此时有:b=2, c=1, gn=1, 从n 递推到1,有: 3. 单源最短路径的求解;问题的描述:给定带权有向图如下图所示G =V,E,其中每条边的权是非负实数;另外,还给定V 中的一个顶点,称为源;现在要计算从源到所有其它各顶点的最短路长度;这里路的长度是指路上各边权之和;这个问题通常称为单源最短路径问题;解法:现采用Dijkstra 算法计算从源顶点1到其它顶点间最短路径;请将此过程填入下表中;4. 请写出用回溯法解装载问题的函数; 装载问题:有一批共n 个集装箱要装上2艘载重量分别为c1和c2的轮船,其中集装箱i 的重量为wi,且121ni i w c c =≤+∑;装载问题要求确定是否有一个合理的装载方案可将这n 个集装箱装上这2艘轮船;如果有,找出一种装载方案;解:void backtrack int i{用分支限界法解装载问题时,对算法进行了一些改进,下面的程序段给出了改进部分;试说明斜线部分完成什么功能,以及这样做的原因,即采用这样的方式,算法在执行上有什么不同;初始时将;也就是说,重量仅在搜索进入左子树是增加,因此,可以在算法每一次进入左子树时更新bestw 的值;43 2 110030maxint10 - {1} 初始 dist5 dist4 dist3 dist2 u S 迭代7. 最长公共子序列问题:给定2个序列X={x 1,x2,…,xm }和Y={y 1,y2,…,yn },找出X 和Y 的最长公共子序列;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的递归关系;用cij 记录序列Xi 和Yj 的最长公共子序列的长度;其中, Xi={x1,x2,…,xi};Y j={y1,y2,…,yj};当i=0或j=0时,空序列是Xi 和Yj 的最长公共子序列;故此时Cij=0;其它情况下,由最优子结构性质可建立递归关系如下:00,0[][][1][1]1,0;max{[][1],[1][]},0;i j i ji j c i j c i j i j x y c i j c i j i j x y ⎧==⎪=--+>=⎨⎪-->≠⎩在程序中,bij 记录Cij 的值是由哪一个子问题的解得到的;8.1.2.3.4.5.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_____________;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;3.若n=4,在机器M1和M2上加工作业i所需的时间分别为ai 和bi,且a 1,a2,a3,a4=4,5,12,10,b1,b2,b3,b4=8,2,15,9求4个作业的最优调度方案,并计算最优值;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;5.设S={X1,X2,···,Xn}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=Xi ,其概率为bi;2在二叉搜索树的叶结点中确定X∈Xi ,Xi+1,其概率为ai;在表示S的二叉搜索树T中,设存储元素Xi的结点深度为C i ;叶结点Xi,Xi+1的结点深度为di,则二叉搜索树T的平均路长p为多少假设二叉搜索树Tij={Xi ,Xi+1,···,Xj}最优值为mij,Wij= ai-1+bi+···+bj+aj,则mij1<=i<=j<=n递归关系表达式为什么6.描述0-1背包问题;三、简答题30分1.流水作业调度中,已知有n个作业,机器M1和M2上加工作业i所需的时间分别为ai 和bi,请写出流水作业调度问题的johnson法则中对ai和bi的排序算法;函数名可写为sorts,n2.最优二叉搜索树问题的动态规划算法设函数名binarysearchtree答案:一、填空1.确定性有穷性可行性 0个或多个输入一个或多个输出2.时间复杂性空间复杂性时间复杂度高低3. 该问题具有最优子结构性质4.{BABCD}或{CABCD}或{CADCD}5.一个最优解6.子问题子问题子问题7.回溯法8. on2n omin{nc,2n}9.最优子结构重叠子问题10.动态规划法二、综合题1.①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. ①令N1={i|ai<bi},N2={i|ai>=bi};②将N1中作业按ai的非减序排序得到N1’,将N2中作业按bi的非增序排序得到N2’;③N1’中作业接N2’中作业就构成了满足Johnson法则的最优调度;3.步骤为:N1={1,3},N2={2,4};N 1’={1,3}, N2’={4,2};最优值为:384.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 5.二叉树T 的平均路长P=∑=+ni 1Ci)(1*bi +∑=nj 0dj *aj{mij=0 i>j6.已知一个背包的容量为C,有n 件物品,物品i 的重量为W i ,价值为V i ,求应如何选择装入背包中的物品,使得装入背包中物品的总价值最大; 三、简答题 1.void sortflowjope s,int n {int i,k,j,l;fori=1;i<=n-1;i++ag=0 k++; ifk>n break;ag==0ifsk.a>sj.a k=j; swapsi.index,sk.index; swapsi.tag,sk.tag;} }l=i;<sj.b k=j;swapsi.index,sk.index; ag,sk.tag; }mij=Wij+min{mik+mk+1j} 1<=i<=j<=n,mii-1=0}2.void binarysearchtreeint a,int b,int n,int m,int s,int w{int i,j,k,t,l;fori=1;i<=n+1;i++{wii-1=ai-1;mii-1=0;}forl=0;l<=n-1;l++Init-single-sourceG,s2. S=Φ3. Q=VGQ<> Φdo u=minQS=S∪{u}for each vertex 3do 4四、算法理解题本题10分根据优先队列式分支限界法,求下图中从v1点到v9点的单源最短路径,请画出求得最优解的解空间树;要求中间被舍弃的结点用×标记,获得中间解的结点用单圆圈○框起,最优解用双圆圈◎框起;五、算法理解题本题5分设有n=2k个运动员要进行循环赛,现设计一个满足以下要求的比赛日程表:①每个选手必须与其他n-1名选手比赛各一次;②每个选手一天至多只能赛一次;③循环赛要在最短时间内完成;1如果n=2k,循环赛最少需要进行几天;2当n=23=8时,请画出循环赛日程表;六、算法设计题本题15分分别用贪心算法、动态规划法、回溯法设计0-1背包问题;要求:说明所使用的算法策略;写出算法实现的主要步骤;分析算法的时间;七、算法设计题本题10分通过键盘输入一个高精度的正整数nn的有效位数≤240,去掉其中任意s个数字后,剩下的数字按原左右次序将组成一个新的正整数;编程对给定的n 和s,寻找一种方案,使得剩下的数字组成的新数最小;样例输入178543S=4样例输出13一、填空题本题15分,每小题1分1.规则一系列运算2. 随机存取机RAMRandom Access Machine;随机存取存储程序机RASPRandom Access Stored Program Machine;图灵机Turing Machine3. 算法效率4. 时间、空间、时间复杂度、空间复杂度5.2n6.最好局部最优选择7. 贪心选择最优子结构二、简答题本题25分,每小题5分1、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;对这k个子问题分别求解;如果子问题的规模仍然不够小,则再划分为k个子问题,如此递归的进行下去,直到问题规模足够小,很容易求出其解为止;将求出的小规模的问题的解合并为一个更大规模的问题的解,自底向上逐步求出原来问题的解;2、“最优化原理”用数学化的语言来描述:假设为了解决某一优化问题,需要依次作出n个决策D1,D2,…,Dn,如若这个决策序列是最优的,对于任何一个整数k,1 < k < n,不论前面k个决策是怎样的,以后的最优决策只取决于由前面决策所确定的当前状态,即以后的决策Dk+1,Dk+2,…,Dn也是最优的;3、某个问题的最优解包含着其子问题的最优解;这种性质称为最优子结构性质;4、回溯法的基本思想是在一棵含有问题全部可能解的状态空间树上进行深度优先搜索,解为叶子结点;搜索过程中,每到达一个结点时,则判断该结点为根的子树是否含有问题的解,如果可以确定该子树中不含有问题的解,则放弃对该子树的搜索,退回到上层父结点,继续下一步深度优先搜索过程;在回溯法中,并不是先构造出整棵状态空间树,再进行搜索,而是在搜索过程,逐步构造出状态空间树,即边搜索,边构造;5、PPolynomial问题:也即是多项式复杂程度的问题;NP就是Non-deterministicPolynomial的问题,也即是多项式复杂程度的非确定性问题;NPCNP Complete问题,这种问题只有把解域里面的所有可能都穷举了之后才能得出答案,这样的问题是NP里面最难的问题,这种问题就是NPC问题;三、算法填空本题20分,每小题5分1、n后问题回溯算法1 Mj&&Li+j&&Ri-j+N2 Mj=Li+j=Ri-j+N=1;3 tryi+1,M,L,R,A4 Aij=05 Mj=Li+j=Ri-j+N=0 2、数塔问题; 1c<=r2trc+=tr+1c 3trc+=tr+1c+1 3、Hanoi 算法 1movea,c2Hanoin-1, a, c , b 3Movea,c 4、1pv=NIL 2pv=u3 v ∈adju 4Relaxu,v,w四、算法理解题本题10分五、18天2分;2当n=23=8时,循环赛日程表3分;六、算法设计题本题15分 1贪心算法 Onlogn ➢ 首先计算每种物品单位重量的价值Vi/Wi,然后,依贪心选择策略,将尽可能多的单位重量价值最高的物品装入背包;若将这种物品全部装入背包后,背包内的物品总重量未超过C,则选择单位重量价值次高的物品并尽可能多地装入背包;依此策略一直地进行下去,直到背包装满为止; ➢ 具体算法可描述如下:void Knapsackint n,float M,float v,float w,float x {Sortn,v,w; int i;for i=1;i<=n;i++ xi=0; float c=M;for i=1;i<=n;i++ {if wi>c break; xi=1; c-=wi; }if i<=n xi=c/wi; }2动态规划法 Oncmi,j 是背包容量为j,可选择物品为i,i+1,…,n 时0-1背包问题的最优值;由0-1背包问题的最优子结构性质,可以建立计算mi,j 的递归式如下;void KnapSackint v,int w,int c,int n,int m11 {int jMax=minwn-1,c;for j=0;j<=jMax;j++ /mn,j=0 0=<j<wn/ mnj=0;1 2 3 4 5 6 7 82 1 43 6 5 8 73 4 1 2 7 8 5 64 3 2 1 8 7 6 55 6 7 8 1 2 3 4 6 5 8 7 2 1 4 37 8 5 6 3 4 1 28 7 6 5 4 3 2 1for j=wn;j<=c;j++ /mn,j=vn j>=wn/mnj=vn;for i=n-1;i>1;i--{ int jMax=minwi-1,c;for j=0;j<=jMax;j++ /mi,j=mi+1,j 0=<j<wi/mij=mi+1j;for j=wi;j<=c;j++/mn,j=vn j>=wn/mij=maxmi+1j,mi+1j-wi+vi;}m1c=m2c;ifc>=w1m1c=maxm1c,m2c-w1+v1;}3回溯法 O2ncw:当前重量 cp:当前价值 bestp:当前最优值voidbacktrack int i//回溯法 i初值1{ifi>n //到达叶结点{ bestp=cp; return; }ifcw+wi<=c //搜索左子树{cw+=wi;cp+=pi;backtracki+1;cw-=wi;cp-=pi;}ifBoundi+1>bestp//搜索右子树backtracki+1;}七、算法设计题本题10分为了尽可能地逼近目标,我们选取的贪心策略为:每一步总是选择一个使剩下的数最小的数字删去,即按高位到低位的顺序搜索,若各位数字递增,则删除最后一个数字,否则删除第一个递减区间的首字符;然后回到串首,按上述规则再删除下一个数字;重复以上过程s次,剩下的数字串便是问题的解了;具体算法如下:输入s, n;while s > 0{ i=1; //从串首开始找while i < lengthn && ni<ni+1{i++;}deleten,i,1; //删除字符串n的第i个字符s--;}while lengthn>1&& n1=‘0’deleten,1,1; //删去串首可能产生的无用零输出n;。

算法面试测试题及答案

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。

初级算法考试试题及答案

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(每题2分,共10分)1. 下列选项中,哪个是线性数据结构?A. 树B. 图C. 栈D. 链表答案:D2. 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. 插入排序D. 冒泡排序答案:D3. 下列关于递归的描述中,错误的是:A. 递归可以解决分治问题B. 递归需要有递归终止条件C. 递归可以提高代码的可读性D. 递归会导致栈溢出答案:D4. 在二叉树的遍历算法中,先访问根节点,然后访问左子树,最后访问右子树的遍历方式称为:A. 前序遍历B. 中序遍历C. 后序遍历D. 层序遍历答案:A5. 哈希表的冲突解决方法中,不包括以下哪种方式?A. 开放地址法B. 链接法C. 链表法D. 排序法答案:D二、填空题(每题2分,共10分)1. 在算法分析中,时间复杂度为O(1)的算法称为______。

答案:常数时间复杂度2. 一个长度为n的数组,使用快速排序算法进行排序,最坏情况下的时间复杂度为______。

答案:O(n^2)3. 在图论中,如果一个图中任意两个顶点都存在一条边相连,则称这个图为______。

答案:完全图4. 在二叉搜索树中,对于任意节点,其左子树中所有节点的值都______该节点的值。

答案:小于5. 动态规划算法通常用于解决具有______性质的问题。

答案:最优子结构三、简答题(每题5分,共20分)1. 请简述什么是贪心算法,并给出一个贪心算法的例子。

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。

一个贪心算法的例子是霍夫曼编码,它通过选择最短的编码来压缩数据。

2. 请解释什么是动态规划,并给出一个动态规划的例子。

答案:动态规划是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式来求解复杂问题的方法。

它通过解决子问题,并将子问题的解存储起来,避免重复计算,从而提高算法效率。

算法设计与分析试卷试题(A)(附答案)

算法设计与分析试卷试题(A)(附答案)

chengcheng算法分析考试试卷(A卷)课程名称算法分析编号题号一二三四总分得分评阅人一、填空题(每小题3分,共30分)1、一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

2、这种不断回头寻找目标的方法称为回溯法。

3、直接或间接地调用自身的算法称为递归算法。

4、 记号在算法复杂性的表示法中表示紧致界。

5、由分治法产生的子问题往往是原问题较小模式,这就为使用递归技术提供了方便。

6、建立计算模型的目的是为了使问题的计算复杂性分析有一个共同的客观尺度。

7、下列各步骤的先后顺序是②③④①。

①调试程序②分析问题③设计算法④编写程序。

8、最优子结构性质的含义是问题最优解包含其子问题最优解。

9、贪心算法从初始阶段开始,每一个阶段总是作一个使局部最优的贪心选择。

10、拉斯维加斯算法找到的解一定是正确的。

二、选择题(每小题2分,共20分)1、哈夫曼编码可利用( C )算法实现。

A、分治策略B、动态规划法C、贪心法D、回溯法2、下列不是基本计算模型的是( B )。

A、RAMB、ROMC、RASPD、TM3、下列算法中通常以自顶向下的方式求解最优解的是( C)。

A、分治法B、动态规划法C、贪心法D、回溯法chengcheng 4、在对问题的解空间树进行搜索的方法中,一个活结点有多次机会成为活结点的是( A )A、回溯法B、分支限界法C、回溯法和分支限界法D、动态规划5、秦始皇吞并六国使用的远交近攻,逐个击破的连横策略采用了以下哪种算法思想? BA、递归;B、分治;C、迭代;D、模拟。

6、FIFO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7、投点法是( B )的一种。

A、分支界限算法B、概率算法C、贪心算法D、回溯算法8、若线性规划问题存在最优解,它一定不在( C )A.可行域的某个顶点上 B.可行域的某条边上 C.可行域内部 D.以上都不对9、在一般输入数据的程序里,输入多多少少会影响到算法的计算复杂度,为了消除这种影响可用( B )对输入进行预处理。

算法试题及答案

算法试题及答案

算法试题及答案一、选择题1. 以下哪个选项不是排序算法?A. 快速排序B. 归并排序C. 冒泡排序D. 深度优先搜索答案:D2. 在二叉树的遍历算法中,中序遍历的顺序是什么?A. 根-左-右B. 左-根-右C. 右-根-左D. 根-右-左答案:B二、填空题1. 在图论中,一个图中的顶点数为n,边数为m,那么这个图的邻接矩阵的维度是________。

答案:n×n2. 动态规划算法的核心是________。

答案:最优子结构三、简答题1. 请简述贪心算法和动态规划算法的区别。

答案:贪心算法在每一步选择局部最优解,而不考虑全局最优解;动态规划算法则是将问题分解成子问题,通过求解子问题的最优解来构建原问题的最优解。

2. 什么是分治算法?请举例说明。

答案:分治算法是一种递归算法,它将问题分解成更小的子问题,递归求解子问题,然后将子问题的解合并以得到原问题的解。

例如,快速排序就是一种分治算法,它通过选择一个基准值,将数组分成两部分,一部分比基准值小,另一部分比基准值大,然后递归地对这两部分进行快速排序。

四、编程题1. 编写一个函数,实现字符串的反转。

答案:```pythondef reverse_string(s):return s[::-1]```2. 给定一个整数数组,请编写一个函数,找出数组中第二大的数。

答案:```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```。

计算机算法试题(含答案)

计算机算法试题(含答案)

算法设计与分析试卷一、填空题(20分,每空2分)1、算法的性质包括输入、输出、___、有限性。

2、动态规划算法的基本思想就将待求问题_____、先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解。

3、设计动态规划算法的4个步骤:(1)找出____,并刻画其结构特征。

(2)_______。

(3)_______。

(4)根据计算最优值得到的信息,_______。

4、流水作业调度问题的johnson算法:(1)令N1=___,N2={i|ai>=bj};(2)将N1中作业依ai的___。

5、对于流水作业高度问题,必存在一个最优调度π,使得作业π(i)和π(i+1)满足Johnson不等式_____。

6、最优二叉搜索树即是___的二叉搜索树。

二、综合题(50分)1、当(a1,a2,a3,a4,a5,a6)=(-2,11,-4,13,-5,-2)时,最大子段和为∑ak(2<=k<=4)____(5分)2、由流水作业调度问题的最优子结构性质可知,T(N,0)=______(5分)3、最大子段和问题的简单算法(10分)int maxsum(int n,int *a,int & bestj){intsum=0;for (int i=1;i<=n;i++)for (int j=i;j<=n;j++)int thissum=0;for(int k=i;k<=j;k++)_____;if(thissum>sum){sum=thissum;______;bestj=j;}}return sum;}4、设计最优二叉搜索树问题的动态规划算法OptimalBinarysearchTree? (15分)Void OptimalBinarysearchTree(int a,int n,int * * m, int * * w) {for(int i=0;i<=n;i++) {w[i+1][i]=a[i]; m[i+1][i]=____;} for(int r=0;r<n;r++)for(int i=1;i<=n-r;i++){int j=i+r;w[i][j]=w[i][j-1]+a[j]+b[j];m[i][j]=______;s[i][j]=i;for(int k=i+1;k<=j;k++){int t=m[i][k-1]+m[k+1][j];if(_____) {m[i][j]=t; s[i][j]=k;}}m[i][j]=t; s[i][j]=k;}}5、设n=4, (a1,a2,a3,a4)=(3,4,8,10), (b1,b2,b3,b4)=(6,2,9,15) 用两种方法求4个作业的最优调度方案并计算其最优值?(15分)三、简答题(30分)1、将所给定序列a[1:n]分为长度相等的两段a[1:n/2]和a[n/2+1:n],分别求出这两段的最大子段和,则a[1:n]的最大子段和有哪三种情形?(10分)答:2、由0——1背包问题的最优子结构性质,可以对m(i,j)建立怎样的递归式? (10分)3、0——1背包求最优值的步骤分为哪几步?(10分)参考答案:填空题:确定性分解成若干个子问题最优解的性质递归地定义最优值以自底向上的方式计算出最优值构造最优解{i|ai<bi} ai的非减序排序;将N2中作业依bi的非增序排序min{bπ(i),aπ(i+1)}≥min{bπ(i+1),aπ(i)}最小平均查找长度综合题:20 min{ai+T(N-{i},bi)}(1=<i<=n) thissum+=a[k] besti=i 0 m[i+1][j] t<m[i][j]法一:min(ai,bj)<=min(aj,bi)因为min(a1,b2)<=min(a2,b1)所以1→2 (先1后2)由min(a1,b3)<=min(a3,b1)得1→3 (先1后3)同理可得:最后为1→3→4→2法二:johnson算法思想N1={1,3,4} N2={2}N¹1={1,3,4} N¹2={2}所以 N¹1→N¹2得:1→3→4→2简答题:1 、(1)a[1:n]的最大子段和与a[1:n/2]的最大子段和相同。

高级算法期末试题题库及答案

高级算法期末试题题库及答案

高级算法期末试题题库及答案一、选择题1. 下列哪种算法可以高效地解决最短路径问题?A. 深度优先搜索B. 广度优先搜索C. 贪心算法D. 动态规划答案:D. 动态规划2. 快速排序采用了哪种分治策略?A. 分而治之B. 合并策略C. 分割策略D. 选择策略答案:C. 分割策略3. 在一个有向无环图中,拓扑排序用于解决什么问题?A. 最短路径问题B. 最长路径问题C. 拓扑结构问题D. 线性排序问题答案:D. 线性排序问题4. 迭代加深搜索是一种针对何种问题的搜索方法?A. 最短路径问题B. 最长路径问题C. 博弈树问题D. 图遍历问题答案:C. 博弈树问题5. 哈夫曼编码主要用于解决什么问题?A. 字符串匹配问题B. 编码问题C. 二叉搜索树问题D. 图的最小生成树问题答案:B. 编码问题二、填空题1. 分治策略将问题划分为_____个较小的子问题。

答案:2 个2. 动态规划中,必须满足_____两个条件才能使用。

答案:最优子结构和重叠子问题3. 在图的最小生成树算法中,使用了_____策略。

答案:贪心策略4. 剪枝是一种用于优化_____的搜索算法。

答案:回溯算法5. Dijkstra算法用于解决_____问题。

答案:最短路径问题三、简答题1. 简述动态规划算法的基本原理。

答:动态规划是一种将复杂问题划分为简单子问题并将子问题的解存储起来的算法。

动态规划算法的基本原理是利用子问题的解来构建原问题的解,通过解决子问题来解决整体问题。

其核心思想是将原问题分解为相互重叠的子问题,通过递归或迭代的方式依次求解子问题并将解存储起来,以避免重复计算。

动态规划算法通常适用于最优化问题,具有较高的效率和可扩展性。

2. 简述贪心算法的基本原理。

答:贪心算法是一种在每一步选择中都做出当前最优解的策略,以期望最终获得全局最优解的算法。

贪心算法的基本原理是通过贪心策略,即每次选择当前最优解来构建问题的解。

贪心算法通常不需要对问题进行全局搜索,而是根据问题的特点和约束条件,每次选择最优解,逐步构建最终解。

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# 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。

计算机算法测试题及答案

计算机算法测试题及答案

计算机算法测试题及答案一、选择题(每题2分,共20分)1. 以下哪种排序算法的时间复杂度是O(nlogn)?A. 冒泡排序B. 选择排序C. 快速排序D. 插入排序答案:C2. 在计算机科学中,递归算法的基本思想是什么?A. 重复执行相同的操作B. 将问题分解为更小的子问题C. 循环调用自身D. 随机选择算法答案:B3. 以下哪个数据结构不是线性数据结构?A. 数组B. 链表C. 树D. 图答案:D4. 在数据库管理系统中,用于表示数据表之间关系的是:A. 索引B. 视图C. 键D. 触发器答案:C5. 以下哪种算法是解决图的最短路径问题的?A. 深度优先搜索B. 广度优先搜索C. 迪杰斯特拉算法D. 快速排序答案:C二、填空题(每题3分,共30分)1. 在计算机算法中,______算法是一种通过不断交换相邻元素来达到排序目的的算法。

答案:冒泡排序2. 一个算法的时间复杂度为O(n^2),这意味着算法的执行时间随着输入规模的增加而______。

答案:平方增长3. 在面向对象编程中,______是对象之间共享的属性和方法的集合。

答案:类4. 在关系型数据库中,______用于唯一标识表中的每一条记录。

答案:主键5. 在图的遍历算法中,______算法可以用于找到从起始顶点到图中所有其他顶点的最短路径。

答案:迪杰斯特拉三、简答题(每题10分,共50分)1. 请简述什么是贪心算法,并给出一个贪心算法的应用实例。

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。

贪心算法在每一步选择时都采取在当前状态下最好或最优的选择,而不考虑子问题的解,不能保证会得到最优解。

一个典型的贪心算法应用实例是霍夫曼编码,它通过选择最短的编码来压缩数据,从而实现数据的有效压缩。

2. 描述一下什么是动态规划算法,并给出一个动态规划算法的实例。

答案:动态规划是一种通过将复杂问题分解为更简单的子问题来解决的方法,它通过存储这些子问题的解来避免重复计算,从而提高算法的效率。

最优化算法期末试题及答案

最优化算法期末试题及答案

最优化算法期末试题及答案一、单项选择题1. 最优化问题是指A. 求解最大或最小值的问题B. 求解平均值的问题C. 求解所有可能解的问题D. 求解线性方程组的问题答案:A2. 线性规划是一种A. 非线性优化方法B. 动态规划方法C. 整数规划方法D. 数值优化方法答案:A3. 如果一个函数在某个点的某个方向的导数存在且小于零,那么该点是一个局部最小值点。

A. 正确B. 错误答案:A4. 梯度下降法是一种常用的最优化算法,其思想是A. 沿函数的梯度方向进行搜索求解最优点B. 随机选择点进行搜索求解最优点C. 寻找函数的驻点作为最优点D. 对目标函数进行二分法搜索找到最优点答案:A5. 遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法,其基本操作包括A. 选择、交叉、变异B. 排序、选择、交叉C. 选择、突变、淘汰D. 选择、交叉、淘汰答案:D二、填空题1. __________ 是一种求解最优化问题的常用方法。

答案:梯度下降法2. 梯度下降法中的学习率决定了每一次迭代中参数更新的步幅,选择合适的学习率可以使算法收敛更快,但过大或过小的学习率可能导致算法无法收敛或收敛速度过慢。

答案:学习率3. 遗传算法的基本操作中,通过选择操作从种群中选择适应度较高的个体作为下一代的父母。

答案:选择4. 最优化问题可以分为连续型和______________两种类型。

答案:离散型5. 在线性规划中,目标函数和约束条件都是线性的。

答案:是三、问题解答题1. 简述梯度下降法的原理及步骤。

答案:梯度下降法是一种常用的最优化算法,其原理是通过沿着函数的负梯度方向进行搜索,以找到函数的最小值点。

其步骤如下:1) 初始化参数:选择初始点作为搜索的起点。

2) 计算梯度:计算当前点的梯度,即对目标函数求偏导。

3) 更新参数:根据梯度和学习率更新参数,即进行一次梯度下降操作。

4) 判断停止条件:检查是否满足停止条件,如达到最大迭代次数或函数值的变化小于设定阈值。

算法大赛试题及答案

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。

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  3. 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)。

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( )。

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.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( )。

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( )。

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( )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( )。

A.n!B.2nC.2n+1-1D. 2n-17、程序可以不满足以下( )特征A.输入B.输出C.确定性D.有限性8、以下( )不能在线性时间完成排序A.计数排序B.基数排序C.堆排序D.桶排序9、以下( )不一定得到问题的最优解A.贪心算法B.回溯算法C.分支限界法D.动态规划法10、以下()不包括在图灵机结构中A.控制器B.读写磁头C.计算器D.磁带三、简答题(本题20分,每小题5分)1、设有n=2k个运动员要进行循环赛,现设计一个满足以下要求的比赛日程表:①每个选手必须与其他n-1名选手比赛各一次;②每个选手一天至多只能赛一次;③循环赛要在最短时间完成。

(1)如果n=2k,循环赛最少需要进行几天;(2)当n=22=4时,请画出循环赛日程表。

2、简述最优子结构性质。

3、简单描述回溯法基本思想。

4、何谓P、NP问题四、算法填空(本题30分,每空2分)1、Dijkstra算法是解单源最短路径问题的贪心算法。

请你阅读下面伪代码并在空白处填上适当的代码。

// G是一个n个结点的有向图,它由成本邻接矩阵w[u,v]表示,D[v]表示结点v到源结点s的最短路径长度,p[v]记录结点v的父结点。

Init-single-source(G,s)1.for each vertex v∈V[G]2.do {d[v]=∞ p[v]=NIL}3. d[s]=0Relax(u,v,w)1.if 12.then {d[v]=d[u]+w[u,v]p[v]=u}dijkstra(G,w,s)1. 22. S=Φ3. Q=V[G]4.while Q<> 3do u=min(Q)S=S∪{u}for each vertex v∈adj[u] //所有u的邻接点 vdo 42、某工厂预计明年有N个新建项目,每个项目的投资额 w[k]及其投资后的收益 v[k]已知。

投资总额为C,问如何选择项目才能使总收益最大。

Invest-Program( ){ for (j=0;j<=C;j++)5for (j=w[n];j<=C;j++)m[n][j]=v[n];for (i=n-1;i>1;i--){ int jMax=min(w[i]-1,c);for(j=0;j<=jMax;j++)m[i][j]= 6 ;for (j=w[i];j<=C;j++)m[i][j]=max( 7 );}m[1][c]=m[2][c];if( 8 )m[1][c]=max(m[1][c],m[2][c-w[1]]+v[1]);}3、N后问题(1)用二维数组A[N][N]存储皇后位置,若第i行第j列放有皇后,则A[i][j]为非0值,否则值为0。

(2)分别用一维数组M[N]、L[2*N-1]、R[2*N-1]表示竖列、左斜线、右斜线是否放有棋子,有则值为1,否则值为0。

for(j=0;j<N;j++)if( 9 ) /*安全检查*/{ A[i][j]=i+1; /*放皇后*/10 ;if(i==N-1) 输出结果;else 11 ;; /*试探下一行*/12 ; /*去皇后*/13 ;;}4、通过键盘输入一个高精度的正整数n(n的有效位数≤240),去掉其中任意s个数字后,剩下的数字按原左右次序将组成一个新的正整数。

编程对给定的n 和s,寻找一种方案,使得剩下的数字组成的新数最小。

delete(n ,s){输入s, n;while( s > 0 ){ 14 //从串首开始找while ( 15 )i++;delete(n,i); //删除串n的第i个字符s--;}while (length(n)>1)&& (n[1]=‘0’)delete(n,1); //删去串首可能产生的无用零输出n;}五、请你阐述prim算法的基本思想。

并给出下图的最小生成树(要求画出生成树,分析过程可以省略)(本题10分)六、算法分析题(本题10分)数字全排列问题:任意给出从1到N的N个连续的自然数的各种排列。

如N=3时,共有以下6种排列方式:123,132,213,231,312,321。

算法描述如下。

画出N=3时递归调用时堆栈变化情况,写出相对应i,j的值。

设数组b的初始值为1,2,3。

perm(int b[], int i){int k,j;if(i==N)输出;elsefor(j=i;j<=num;j++){swap(b[i],b[j]);perm(b,i+1);swap(b[j],b[i]);}}/*初始调用时i = 1;*/答案:一、填空题(本题10分,每空1分)1、算法效率2、O(n)3、时间、空间时间复杂度、空间复杂度4、2n5、直接间接6、独立二、选择题(本题20分,每小题2分)1-5:BABCA 6-10:BDCAC三、简答题(本题20分,每小题5分)1、(1)2k-1天(2分);(2)当n=22=43分)。

2、某个问题的最优解包含着其子问题的最优解。

这种性质称为最优子结构性质。

3、回溯法的基本思想是在一棵含有问题全部可能解的状态空间树上进行深度优先搜索,解为叶子结点。

搜索过程中,每到达一个结点时,则判断该结点为根的子树是否含有问题的解,如果可以确定该子树中不含有问题的解,则放弃对该子树的搜索,退回到上层父结点,继续下一步深度优先搜索过程。

在回溯法中,并不是先构造出整棵状态空间树,再进行搜索,而是在搜索过程,逐步构造出状态空间树,即边搜索,边构造。

4、P(Polynomial问题):也即是多项式复杂程度的问题。

NP就是Non-deterministic Polynomial的问题,也即是多项式复杂程度的非确定性问题。

四、算法填空(本题30分,每空2分)1、(1)d[v]>d[u]+w(u,v)(2)Init-single-source(G,s)(3)Φ(4)Relax(u,v,w)2、(5)m[n][j]=0;(6)m[i+1][j](7)m[i+1][j],m[i+1][j-w[i]]+v[i](8)c>=w[1]3、(9) !M[j]&&!L[i+j]&&!R[i-j+N](10) M[j]=L[i+j]=R[i-j+N]=1;(11) try(i+1,M,L,R,A)(12) A[i][j]=0(13) M[j]=L[i+j]=R[i-j+N]=04、(14)i=1;(15)(i<length(n))&&(n[i]<n[i+1])五、阐述prim算法的基本思想(本题10分)(5分) prim算法的基本思想是:设G=(V,E)是连通带权图,V={1,2,…,n}。

首先置U={1},然后,只要U是V的真子集,就作如下的贪心选择:选取满足条件i∈U,j∈V-U,且c[i][j]最小的边,将顶点j添加到U中。

这个过程一直进行到U=V时为止。

在这个过程中选取到的所有边恰好构成G的一棵最小生成树。

(5分)最小生成树如下:六、算法设计题(本题10分)perm(int b[], int i) {int k,j; if(i==N)输出b 数组各元素值; elsefor(j=i;j<=N;j++) {swap(b[i],b[j]);perm(b,i+1); (1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)(9) swap(b[j],b[i]); }}/*初始调用时i = 1;*/输出2,1,3 (5)i=3,j=2 (4)i=1,j=2 (3) i=3,j=3(1) i=1,j=1输出1,3,2输出1,2,3(2) i=3,j=2 (7)i=1,j=3 输出2,3,1 (6)i=3,j=3(9)i=3,j=3 输出3,2,1 (8)i=3,j=2输出3,1,2。

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