算法设计与分析考试题目及复习资料
《算法设计与分析》考试题目及答案(DOC)

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:(A) 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
3. 所谓贪心选择性质是指(所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最 优的选择,即贪心选择来达到)。
4. 所谓最优子结构性质是指(问题的最优解包含了其子问题的最优解)。 5. 回溯法是指(具有限界函数的深度优先生成法)。 6. 用回溯法解题的一个显著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 h(n),则回溯法所需的计算空间通 常为(O(h(n)))。 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
12. 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)(O(mn))。
Bool Color::OK(int k) {//
for(int j=1;j<=n;j++) if((a[k][j]= =1)&&(x[j]= =x[k])) return false;
f(n)个单位时间。用 T(n)表示该分治法解规模为|P|=n 的问题所需的计算时
间,则有:T (n)
kT (n
O(1) / m)
f
(n)
n 1 n 1
算法设计与分析复习题目及答案 (3)
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分治法1、二分搜索算法是利用(分治策略)实现的算法。
9. 实现循环赛日程表利用的算法是(分治策略)27、Strassen矩阵乘法是利用(分治策略)实现的算法。
34.实现合并排序利用的算法是(分治策略)。
实现大整数的乘法是利用的算法(分治策略)。
17.实现棋盘覆盖算法利用的算法是(分治法)。
29、使用分治法求解不需要满足的条件是(子问题必须是一样的)。
不可以使用分治法求解的是(0/1背包问题)。
动态规划下列不是动态规划算法基本步骤的是(构造最优解)下列是动态规划算法基本要素的是(子问题重叠性质)。
下列算法中通常以自底向上的方式求解最优解的是(动态规划法)备忘录方法是那种算法的变形。
(动态规划法)最长公共子序列算法利用的算法是(动态规划法)。
矩阵连乘问题的算法可由(动态规划算法B)设计实现。
实现最大子段和利用的算法是(动态规划法)。
贪心算法能解决的问题:单源最短路径问题,最小花费生成树问题,背包问题,活动安排问题,不能解决的问题:N皇后问题,0/1背包问题是贪心算法的基本要素的是(贪心选择性质和最优子结构性质)。
回溯法回溯法解旅行售货员问题时的解空间树是(排列树)。
剪枝函数是回溯法中为避免无效搜索采取的策略回溯法的效率不依赖于下列哪些因素(确定解空间的时间)分支限界法最大效益优先是(分支界限法)的一搜索方式。
分支限界法解最大团问题时,活结点表的组织形式是(最大堆)。
分支限界法解旅行售货员问题时,活结点表的组织形式是(最小堆)优先队列式分支限界法选取扩展结点的原则是(结点的优先级)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( 分支限界法).从活结点表中选择下一个扩展结点的不同方式将导致不同的分支限界法,以下除( 栈式分支限界法)之外都是最常见的方式.(1)队列式(FIFO)分支限界法:按照队列先进先出(FIFO)原则选取下一个节点为扩展节点。
(2)优先队列式分支限界法:按照优先队列中规定的优先级选取优先级最高的节点成为当前扩展节点。
计算机算法设计与分析期末复习资料
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计算机算法设计与分析期末复习资料一填空题(20x1=20分)1.当有多个算法来解决集合问题时,选择算法的主要原则是选择复杂度最低的算法。
2.函数本身定义的函数是递归函数。
该算法适用于求解动态规划问题。
4.贪心算法的两个基本要素是最优子结构性质、贪心选择性质。
5.在搜索解空间树时,回溯方法通常使用深度优先的方法来提高搜索效率,以避免无效搜索。
6.根据不同的求解目标,分枝定界法和回溯法分别通过广度优先遍历或最小代价优先和深度优先搜索解空间树。
7.分支界限法和回溯法主要区别在于求解目标和搜索方式不同。
8.在执行分支定界法时,通常使用该方法来实现最大优先级队列。
9.依据求解所花费的时间和所得到的结果不同,随机化算法大致分为数值随机化算法、蒙特卡罗算法、拉斯维加斯算法和舍伍德算法四类。
10.产生伪随机数最常用的方法是线性同余法。
11.线性规划算法中旋转轴变化的目的是调整基准内变量和基准外变量的位置。
12.在最大网络流问题中,增广路径是剩余网络中容量大于0的路径。
13.应用于动态规划的待解决问题的两个基本要素是:。
14.算法必须满足的四个特征是输入、输出、确定性和有限性。
15.算法复杂性依赖于、、三个方面的复杂因素。
16.实现递归调用的关键是17.动态规划算法解决问题的重要线索是问题的性质。
18.最优子结构性质是贪婪算法的关键特征。
19.分支界限法的求解目标是找出满足约束条件的一个解,或是在满足约束条件的解中找出在某种意义下的最优解。
20.有两种常见的解空间树:子集树和置换树。
21.分支界限算法依据其从和节点表中选择获得下一扩展节点的不同方式被分为22.对于任何约束标准线性规划问题,只要基本变量设置为0,就可以得到一个解。
三概念题(6x2=12分)1.算法复杂度:指算法运行所需的计算机资源量。
需要时间资源的量称为时间复杂度,需要空间资源源的量称为空间复杂性。
2.递归算法:直接或间接调用自身的算法称为递归算法。
《算法分析与设计》期末考试复习题纲(完整版)
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《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 )。
《算法设计与分析》复习题参考答案
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《算法设计与分析》复习题参考答案一、概念题:请解释下列术语。
1.数据元素的集合。
2.队列是一个线性表,限制为只能在固定的一端进行插入,在固定的另一端进行删除。
3.对于算法a,如果存在一多项式p(),使得对a的每个大小为n的输入,a的计算时间为o(p(n)),则称a具有多项式复杂度4.二叉树的层数i与该层上的结点数n的关系为:n(i)=i2。
5.如果可满足性约化为一个问题L,则称该问题为NP-难度的。
6.算法就是一组有穷的规则,它规定了解决某一特定类型问题的一系列运算。
7.多数据单指令流8.若图的任意两个节点间均存在路径可达,则称该图为连通图。
9. 是指一个数学模型以及定义在该模型上的一组操作。
10.算法的复杂度只能用指数函数对其限界。
11.函数或过程直接或间接调用它自己。
12.和高度相同的满二叉树的每个对应的顶点编号相同的树13.由所有可行状态所构成的树。
14.如果L时NP难度的且L∈NP,则称问题L是NP-完全的。
15.算法是一个步骤的序列,满足:有穷性、可行性、确定性、输入、输出;过程不需要满足由穷性。
16.有向图的每条边有起点与终点之分,且用箭头指向边的终点。
无向图的边无起点和终点之分,边无箭头。
17.树(tree)是一个或多个结点的有限集合,,它使得:①有一个特别指定的称作根(root)的结点;②剩下的结点被分成m≥0个不相交的集合tl,…,tm,这些集合的每一个都是一棵树,并称t1,…,tm为这根的子树(subtree)。
18.P是所有可在多项式时间内用确定算法求解的判定问题的集合。
19.运算结果是唯一确定的算法20. nP是所有可在多项式时间内用不确定算法求解的判定问题的集合二、填空题1.n2.O ( n )3.最优化问题4.宽度优先搜索5.结点的最大级数6.互异7.内结点和外结点8.方形9.内部路径长度、外部路径长度10.一次11.归并分类算法12.贪心选择性质13.最优子结构14.二元归并15.最小成本生成树16.最优性17.最优决策18.可容许最大成本c19.最小成本三、程序填空题。
(完整版)算法设计与分析考试题及答案
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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。
(完整版)算法设计与分析考试题及答案,推荐文档
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____________________________________。 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
和
之分。
5、 f(n)= 6×2n+n2,f(n)的渐进性态 f(n)= O(
)
6、 贪心算法总是做出在当前看来
的选择。也就是说贪心算法并不从整体最优考
虑,它所做出的选择只是在某种意义上的
。
7、 许多可以用贪心算法求解的问题一般具有 2 个重要的性质:
性质和
性质。
二、简答题(本题 25 分,每小题 5 分)
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。
我去(人1)如也果 就n=2k有,循人环赛!最少为需要U进R行扼几天腕; 入站内信不存在向你偶同意调剖沙 (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)
建议收藏下载本文,以便随时学习! 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。 【样例输入】 178543 S=4 【样例输出】 13
算法设计与分析复习题目及答案.docx
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算法设计与分析复习题目及答案.docx一。
选择题1、二分搜索算法是利用(A)实现的算法。
A、分治策略B、动态规划法C、贪心法D、回溯法2、下列不是动态规划算法基本步骤的是(B)。
A、找出最优解的性质B、构造最优解C、算出最优解D、定义最优解3、最大效益优先是(A)的一搜索方式。
A、分支界限法B、动态规划法C、贪心法D、回溯法4、在下列算法中有时找不到问题解的是(B)。
A、蒙特卡罗算法B、拉斯维加斯算法C、舍伍德算法D、数值概率算法5. 回溯法解旅行售货员问题时的解空间树是(B)。
A、子集树B、排列树C、深度优先生成树D、广度优先生成树6.下列算法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7、衡量一个算法好坏的标准是( C )。
A 运行速度快B 占用空间少C 时间复杂度低D 代码短8、以下不可以使用分治法求解的是( D )。
A 棋盘覆盖问题B 选择问题C 归并排序D 0/1 背包问题9. 实现循环赛日程表利用的算法是(A)。
A、分治策略B、动态规划法C、贪心法D、回溯法10、下列随机算法中运行时有时候成功有时候失败的是( C )A 数值概率算法B 舍伍德算法C 拉斯维加斯算法D 蒙特卡罗算法11.下面不是分支界限法搜索方式的是(DA、广度优先B、最小耗费优先C、最大效益优先12.下列算法常以深度优先方式系统搜索问题解的是(A、备忘录法B、动态规划法C、贪心法13.备忘录方法是那种算法的变形。
( B )A、分治法B、动态规划法C、贪心法14.哈弗曼编码的贪心算法所需的计算时间为(BnB、 O(nlogn )n )A、O( n2 )C、O(215.分支限界法解最大团问题时,活结点表的组织形式是(A、最小堆B、最大堆C、栈组)。
D、深度优先D)。
D、回溯法D、回溯法)。
D、 O( n)B)。
D 、数16.最长公共子序列算法利用的算法是(B)。
A、分支界限法B、动态规划法C、贪心法D、回溯法17.实现棋盘覆盖算法利用的算法是(A)。
算法设计与分析复习题目及答案
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分治法1、二分搜索算法是利用(分治策略)实现的算法。
9. 实现循环赛日程表利用的算法是(分治策略)27、Strassen矩阵乘法是利用(分治策略)实现的算法。
34.实现合并排序利用的算法是(分治策略)。
实现大整数的乘法是利用的算法(分治策略)。
17.实现棋盘覆盖算法利用的算法是(分治法)。
29、使用分治法求解不需要满足的条件是(子问题必须是一样的)。
不可以使用分治法求解的是(0/1背包问题)。
动态规划下列不是动态规划算法基本步骤的是(构造最优解)下列是动态规划算法基本要素的是(子问题重叠性质)。
下列算法中通常以自底向上的方式求解最优解的是(动态规划法)备忘录方法是那种算法的变形。
(动态规划法)最长公共子序列算法利用的算法是(动态规划法)。
矩阵连乘问题的算法可由(动态规划算法B)设计实现。
实现最大子段和利用的算法是(动态规划法)。
贪心算法能解决的问题:单源最短路径问题,最小花费生成树问题,背包问题,活动安排问题,不能解决的问题:N皇后问题,0/1背包问题是贪心算法的基本要素的是(贪心选择性质和最优子结构性质)。
回溯法回溯法解旅行售货员问题时的解空间树是(排列树)。
剪枝函数是回溯法中为避免无效搜索采取的策略回溯法的效率不依赖于下列哪些因素(确定解空间的时间)分支限界法最大效益优先是(分支界限法)的一搜索方式。
分支限界法解最大团问题时,活结点表的组织形式是(最大堆)。
分支限界法解旅行售货员问题时,活结点表的组织形式是(最小堆)优先队列式分支限界法选取扩展结点的原则是(结点的优先级)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( 分支限界法).从活结点表中选择下一个扩展结点的不同方式将导致不同的分支限界法,以下除( 栈式分支限界法)之外都是最常见的方式.(1)队列式(FIFO)分支限界法:按照队列先进先出(FIFO)原则选取下一个节点为扩展节点。
(2)优先队列式分支限界法:按照优先队列中规定的优先级选取优先级最高的节点成为当前扩展节点。
算法分析与设计复习题及参考答案
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《算法分析与设计》课程复习资料一、名词解释:1.算法2.程序3.递归函数4.子问题的重叠性质5.队列式分支限界法6.多机调度问题7.最小生成树 二、简答题:1.备忘录方法和动态规划算法相比有何异同?简述之。
2.简述回溯法解题的主要步骤。
3.简述动态规划算法求解的基本要素。
4.简述回溯法的基本思想。
5.简要分析在递归算法中消除递归调用,将递归算法转化为非递归算法的方法。
6.简要分析分支限界法与回溯法的异同。
7.简述算法复杂性的概念,算法复杂性度量主要指哪两个方面? 8.贪心算法求解的问题主要具有哪些性质?简述之。
9.分治法的基本思想是什么?合并排序的基本思想是什么?请分别简述之。
10.简述分析贪心算法与动态规划算法的异同。
三、算法编写及算法应用分析题:1.已知有3个物品:(w1,w2,w3)=(12,10,6),(p1,p2,p3)=(15,13,10),背包的容积M=20,根据0-1背包动态规划的递推式求出最优解。
2.按要求完成以下关于排序和查找的问题。
①对数组A={15,29,135,18,32,1,27,25,5},用快速排序方法将其排成递减序。
②请描述递减数组进行二分搜索的基本思想,并给出非递归算法。
③给出上述算法的递归算法。
④使用上述算法对①所得到的结果搜索如下元素,并给出搜索过程:18,31,135。
3.已知1()*()i i k k ij r r A a +=,k =1,2,3,4,5,6,r 1=5,r 2=10,r 3=3,r 4=12,r 5=5,r 6=50,r 7=6,求矩阵链积A 1×A 2×A 3×A 4×A 5×A 6的最佳求积顺序(要求给出计算步骤)。
4.根据分枝限界算法基本过程,求解0-1背包问题。
已知n=3,M=20,(w1,w2,w3)=(12,10,6),(p1,p2,p3)=(15,13,10)。
算法分析与设计考试复习题及参考复习资料
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一、简要回答下列问题:1.算法重要特性是什么?2.算法分析的目的是什么?3.算法的时间复杂性与问题的什么因素相关?4.算法的渐进时间复杂性的含义?5.最坏情况下的时间复杂性和平均时间复杂性有什么不同?6.简述二分检索(折半查找)算法的基本过程。
7.背包问题的目标函数和贪心算法最优化量度相同吗?8.采用回溯法求解的问题,其解如何表示?有什么规定?9.回溯法的搜索特点是什么?10.n皇后问题回溯算法的判别函数place的基本流程是什么?11.为什么用分治法设计的算法一般有递归调用?12.为什么要分析最坏情况下的算法时间复杂性?13.简述渐进时间复杂性上界的定义。
14.二分检索算法最多的比较次数?15.快速排序算法最坏情况下需要多少次比较运算?16.贪心算法的基本思想?17.回溯法的解(x1,x2,……x n)的隐约束一般指什么?18.阐述归并排序的分治思路。
19.快速排序的基本思想是什么。
20.什么是直接递归和间接递归?消除递归一般要用到什么数据结构?21.什么是哈密顿环问题?22.用回溯法求解哈密顿环,如何定义判定函数?23.请写出prim算法的基本思想。
二、复杂性分析1、MERGESORT(low,high)if low<high;then mid←(low,high)/2;MERGESORT(low,mid);MERGESORT(mid+1,high);MERGE(low,mid,high);endifend MERGESORT2、procedure S1(P,W,M,X,n)i←1; a←0while i≤ n doif W(i)>M then return endifa←a+ii←i+1 ;repeatend3.procedure PARTITION(m,p)Integer m,p,i;global A(m:p-1)v←A(m);i←mlooploop i←i+1 until A(i) ≥v repeatloop p←p-1 until A(p) ≤v repeatif i<pthen call INTERCHANGE(A(i),A(p))else exitendifrepeatA(m) ←A(p);A(p) ←vEnd PARTITION4.procedure F1(n)if n<2 then return(1)else return(F2(2,n,1,1))endifend F1procedure F2(i,n,x,y)if i≤nthen call F2(i+1,n,y,x+y)endifreturn(y)end F25.procedure MAX(A,n,j)xmax←A(1);j←1for i←2 to n doif A(i)>xmax then xmax←A(i); j←i;endif repeatend MAX6.procedure BINSRCH(A,n,x,j)integer low,high,mid,j,n;low←1;high←nwhile low≤high domid←|_(low+high)/2_|case:x<A(mid):high←mid-1:x>A(mid):low←mid+1:else:j←mid; returnendcaserepeatj←0end BINSRCH三、算法理解1、写出多段图最短路经动态规划算法求解下列实例的过程,并求出最优值。
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。
《算法设计与分析》考试题目及答案
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《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(D )A. 贪心算法B. 分支限界法C.分治法D. 动态规划算法2.Hanoi 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:(B )Hanoi 塔A. void hanoi(int n, int A, int C, int B) { if (n > 0) {hanoi(n-1,A,C, B); move(n,a,b);hanoi(n-1, C, B, A); } B. void hanoi(int n, int A, int B, int C) {if (n > 0) {hanoi(n-1, A, C, B); move(n,a,b);hanoi(n-1, C, B, A); }C. void hanoi(int n, int C, int B, int A) {if (n > 0) {hanoi(n-1, A, C, B); move(n,a,b);hanoi(n-1, C, B, A); }3. 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⇒=ΘB. f(n)O(g(n)),g(n)O(h(n))h(n)O(f(n))==⇒=C. O(f(n))+O(g(n)) = O(min{f(n),g(n)})D. f(n)O(g(n))g(n)O(f(n))=⇔=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:(A)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。
算法题--计算机算法设计与分析期末试题4套(含答案)
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(1)用计算机求解问题的步骤:1、问题分析2、数学模型建立3、算法设计与选择4、算法指标5、算法分析6、算法实现7、程序调试8、结果整理文档编制(2)算法定义:算法是指在解决问题时,按照某种机械步骤一定可以得到问题结果的处理过程(3)算法的三要素1、操作2、控制结构3、数据结构算法具有以下5个属性:有穷性:一个算法必须总是在执行有穷步之后结束,且每一步都在有穷时间内完成。
确定性:算法中每一条指令必须有确切的含义。
不存在二义性。
只有一个入口和一个出口可行性:一个算法是可行的就是算法描述的操作是可以通过已经实现的基本运算执行有限次来实现的。
输入:一个算法有零个或多个输入,这些输入取自于某个特定对象的集合。
输出:一个算法有一个或多个输出,这些输出同输入有着某些特定关系的量。
算法设计的质量指标:正确性:算法应满足具体问题的需求;可读性:算法应该好读,以有利于读者对程序的理解;健壮性:算法应具有容错处理,当输入为非法数据时,算法应对其作出反应,而不是产生莫名其妙的输出结果。
效率与存储量需求:效率指的是算法执行的时间;存储量需求指算法执行过程中所需要的最大存储空间。
一般这两者与问题的规模有关。
经常采用的算法主要有迭代法、分而治之法、贪婪法、动态规划法、回溯法、分支限界法迭代法也称“辗转法”,是一种不断用变量的旧值递推出新值的解决问题的方法。
利用迭代算法解决问题,需要做好以下三个方面的工作:一、确定迭代模型。
在可以用迭代算法解决的问题中,至少存在一个直接或间接地不断由旧值递推出新值的变量,这个变量就是迭代变量。
二、建立迭代关系式。
所谓迭代关系式,指如何从变量的前一个值推出其下一个值的公式(或关系)。
迭代关系式的建立是解决迭代问题的关键,通常可以使用递推或倒推的方法来完成。
三、对迭代过程进行控制。
在什么时候结束迭代过程?这是编写迭代程序必须考虑的问题。
不能让迭代过程无休止地重复执行下去。
迭代过程的控制通常可分为两种情况:一种是所需的迭代次数是个确定的值,可以计算出来;另一种是所需的迭代次数无法确定。
《算法设计与分析》试卷及答案
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《算法设计与分析》试卷及答案算法设计与分析考试复习试卷《算法设计与分析》试卷1一、多项选择题(每空2分,共20分):1、以下关于算法设计问题的叙述中正确的是__________。
A、计算机与数值问题的求解——方程式求根、插值问题、数值积分、函数逼近等有关B、利用计算机无法解决非数值问题C、计算机在解决分类、语言翻译、图形识别、解决高等代数和组合分析等方面的数学问题、定理证明、公式推导乃至日常生活中各种过程的模拟等问题中,主要进行的是判断、比较,而不是算术运算D、算法设计与分析主要研究对象是非数值问题,当然也包含某些数值问题2、算法的特征包括_________。
A、有穷性B、确定性C、输入和输出D、能行性或可行性3、以下描述是有关算法设计的基本步骤:①问题的陈述②算法分析③模型的拟制④算法的实现⑤算法的详细设计⑥文档的编制,应与其它环节交织在一起其中正确的顺序是__________。
A、①②③④⑤⑥B、①③⑤②④⑥C、②④①③⑤⑥D、⑥①③⑤②④4、以下说法正确的是__________。
A、数学归纳法可以证明算法终止性B、良序原则是证明算法的正确性的有力工具C、x = 小于或等于x的最大整数(x的低限)D、x = 小于或等于x的最大整数(x的高限)5、汉诺塔(Hanoi)问题中令h(n)为从A移动n个金片到C 上所用的次数,则递归方程为__________,其初始条件为__________,将n个金片从A柱移到C柱上的移动次数是__________;设菲波那契(Fibonacci)数列中Fn为第n个月时兔子的对数,则有递归方程为__________,其中F1=F2=__________。
A、Fn=Fn-1+Fn-2B、h(n)= 2h(n-1)+1C、1D、h(1)= 1E、h(n)=2n-1F、06、在一个有向连通图中(如下图所示),找出点A到点B的一条最短路为____ ______。
A、最短路:1→3→5→8→10,耗费:20B、最短路:1→4→6→9→10,耗费:16。
算法设计与分析复习题目及答案
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算法设计与分析复习题目及答案一、算法的基本概念1、什么是算法?算法是指解决特定问题的一系列明确步骤,它具有确定性、可行性、有穷性、输入和输出等特性。
例如,计算两个数的最大公约数的欧几里得算法,就是通过反复用较小数去除较大数,然后将余数作为新的较小数,直到余数为 0,此时的除数就是最大公约数。
2、算法的复杂度包括哪些?它们的含义是什么?算法的复杂度主要包括时间复杂度和空间复杂度。
时间复杂度是指算法执行所需要的时间量,通常用大 O 记号来表示。
例如,一个算法的时间复杂度为 O(n),表示其执行时间与输入规模 n成正比。
空间复杂度则是算法在运行过程中所需要的额外存储空间的大小。
比如说,一个算法需要创建一个大小为 n 的数组来存储数据,那么其空间复杂度就是 O(n)。
二、分治法1、分治法的基本思想是什么?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,这些子问题相互独立且与原问题结构相同。
然后分别求解这些子问题,最后将子问题的解合并得到原问题的解。
2、请举例说明分治法的应用。
例如归并排序算法。
将一个未排序的数组分成两半,对每一半分别进行排序,然后将排好序的两部分合并起来。
其时间复杂度为 O(nlogn),空间复杂度为 O(n)。
三、动态规划1、动态规划的基本步骤有哪些?动态规划的基本步骤包括:(1)定义问题的状态。
(2)找出状态转移方程。
(3)确定初始状态。
(4)计算最终的解。
2、解释最长公共子序列问题,并给出其动态规划解法。
最长公共子序列问题是指找出两个序列的最长公共子序列的长度。
假设我们有两个序列 X 和 Y,用 dpij 表示 X 的前 i 个字符和 Y 的前 j 个字符的最长公共子序列长度。
状态转移方程为:如果 Xi 1 == Yj 1,则 dpij = dpi 1j 1 + 1否则 dpij = max(dpi 1j, dpij 1)四、贪心算法1、贪心算法的特点是什么?贪心算法在每一步都做出当前看起来最优的选择,希望通过这种局部最优选择达到全局最优解。
算法分析与设计重点知识及试题

递归:直接或间接的调用自身算法称为递归算法;用函数自身给出定义的函数称为递归函数。
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。
分治法(divide-and-conquer)的基本思想:A分割成k个更小规模的子问题。
B对这k 个子问题分别求解。
假如子问题的规模仍旧不够小,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,很简单求出其解为止。
C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。
设计动态规划算法的步骤(1)找出最优解的性质,并刻划其结构特征。
(2)递归地定义最优值。
(3)以自底向上的方式计算出最优值。
(4)依据计算最优值时得到的信息,构造最优解。
最优子结构性质:矩阵连乘计算次序问题的最优解包含着其子问题的最优解。
递归算法求解问题时,每次产生的子问题并不总是新问题,有些子问题被反复计算多次。
这种性质称为子问题的重叠性质贪心算法: 贪心算法总是作出在当前看来最好的选择,它并不从整体最优考虑,它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。
活动支配问题就是要在所给的活动集合中选出最大的相容活动子集合,是可以用贪心算法有效求解的很好例子。
贪心算法:贪心算法求解的这类问题一般具有2个重要的性质:贪心选择性质和最优子结构性质。
贪心选择性质是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择,即贪心选择来达到。
当一个问题的最优解包含其子问题的最优解时,称此问题具有最优子结构性质贪心算法及动态规划算法的差异:贪心算法和动态规划算法都要求问题具有最优子结构性质,这是2类算法的一个共同点。
动态规划算法通常以自底向上的方式解各子问题,而贪心算法则通常以自顶向下的方式进行,以迭代的方式作出相继的贪心选择,每作一次贪心选择就将所求问题简化为规模更小的子问题。
0-1背包问题:给定n种物品和一个背包。
物品i的重量是Wi,其价值为Vi,背包的容量为C。
《算法设计与分析》期末必考复习及答案题整理
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《算法设计与分析》期末必考复习及答案题整理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。
递归地解这些子问题,然后将各子问题的解合并得到原问题的解。
2、贪心选择性质:指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择,3、 Prim算法:设G=(V,E)是连通带权图,V={1,2,…,n}。
构造G的最小生成树的Prim算法的基本思想是:首先置S={1},然后,只要S是V的真子集,就作如下的贪心选择:选取满足条件i?S,j?V-S,且c[j]最小的边,将顶点j添加到S 中。
这个过程一直进行到S=V时为止。
4、什么是剪枝函数:回溯法搜索解空间树时,通常采用两种策略避免无效搜索,提高回溯法的搜索效率。
其一是用约束函数在扩展结点处剪去不满足约束的子树;其二是用限界函数剪去得不到最优解的子树。
这两类函数统称为剪枝函数。
6、分支限界法的基本思想:(1)分支限界法常以广度优先或以最小耗费(最大效益)优先的方式搜索问题的解空间树。
(2)在分支限界法中,每一个活结点只有一次机会成为扩展结点。
活结点一旦成为扩展结点,就一次性产生其所有儿子结点。
在这些儿子结点中,导致不可行解或导致非最优解的儿子结点被舍弃,其余儿子结点被加入活结点表中。
(3)此后,从活结点表中取下一结点成为当前扩展结点,并重复上述结点扩展过程,这个过程一直持续到找到所需的解或活结点表这空时为止。
5、什么是算法的复杂性:是该算法所需要的计算机资源的多少,它包括时间和空间资源。
6、最优子结构性质:该问题的最优解包含着其子问题的最优解。
7、回溯法:是一个既带有系统性又带有跳跃性的搜索算法。
这在问题的解空间树中,按深度优先策略,从根结点出发搜索解空间树。
算法搜索至解空间树的任一结点时,先判断该结点是否包含问题的解。
如果肯定不包含,则跳过对以该结点为根的子树的搜索,逐层向其祖先结点回溯;否则,进入该子树,继续按深度优先策略搜索。
算法设计与分析期末复习题试题知识点
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算法设计与分析期末复习题试题知识点1. 算法基础知识算法的定义、性质与特征算法的正确性算法的复杂性分析常见的算法复杂度:时间复杂度与空间复杂度递归算法与迭代算法2. 排序算法插入排序冒泡排序选择排序快速排序归并排序堆排序排序算法的比较与选择3. 查找算法顺序查找二分查找哈希查找查找算法的比较与选择4. 图算法图的遍历算法:深度优先搜索和广度优先搜索最短路径算法:Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法最小生成树算法:Prim算法与Kruskal算法5. 动态规划动态规划的基本概念与原理最优子结构、无后效性与子问题重叠性动态规划算法的设计与实现6. 回溯法回溯法的基本概念与原理问题的解空间与状态空间回溯法算法的设计与实现剪枝策略与优化技巧7. 贪心算法贪心算法的基本概念与原理贪心选择性质与最优子结构贪心算法的设计与实现贪心算法的适用性与局限性8. 网络流与匹配算法最大流问题与最小割问题Ford-Fulkerson算法与Edmonds-Karp算法二分图匹配与匈牙利算法网络流与匹配问题的建模与求解9. 近似算法NP问题与NPC问题近似算法的定义与性能度量近似算法的设计与实现近似算法的适用性与近似比例10. 动态数据结构平衡二叉树:AVL树与红黑树并查集与路径压缩算法哈希表与散列函数动态数据结构的设计与实现以上是算法设计与分析中的一些重要知识点,希望对你的期末复习有所帮助。
在复习过程中,可以针对每个知识点进行深入学习和练习,理解其原理与应用场景,并通过解题来熟悉算法的实际应用。
祝你顺利通过期末考试!。
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《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(D )A. 贪心算法B. 分支限界法C.分治法D. 动态规划算法2.Hanoi 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:(B )Hanoi 塔A. void hanoi(int n, int A, int C, int B) { if (n > 0) {hanoi(n-1,A,C, B); move(n,a,b);hanoi(n-1, C, B, A); } B. void hanoi(int n, int A, int B, int C) {if (n > 0) {hanoi(n-1, A, C, B); move(n,a,b);hanoi(n-1, C, B, A); }C. void hanoi(int n, int C, int B, int A) {if (n > 0) {hanoi(n-1, A, C, B); move(n,a,b);hanoi(n-1, C, B, A); }3. 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⇒=ΘB. f(n)O(g(n)),g(n)O(h(n))h(n)O(f(n))==⇒=C. O(f(n))+O(g(n)) = O(min{f(n),g(n)})D. f(n)O(g(n))g(n)O(f(n))=⇔=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:(A)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。
A.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. 回溯法的效率不依赖于以下哪一个因素?(C )A.产生x[k]的时间;B.满足显约束的x[k]值的个数;C.问题的解空间的形式;D.计算上界函数bound的时间;E.满足约束函数和上界函数约束的所有x[k]的个数。
F.计算约束函数constraint的时间;11. 常见的两种分支限界法为(D)A. 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S(n)是指(B)A.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(D)A.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.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) };B.O(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) };>0使得对所有n≥n0 C.O(g(n)) = { f(n) | 对于任何正常数c>0,存在正数和n有:0 ≤f(n)<cg(n) };>0使得对所有D.O(g(n)) = { f(n) | 对于任何正常数c>0,存在正数和nn≥n0有:0 ≤cg(n) < f(n) };15. 记号Ω的定义正确的是(B)。
A.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) };B.O(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) };C.(g(n)) = { f(n) | 对于任何正常数c>0,存在正数和n>0使得对所有n≥n0有:0 ≤f(n)<cg(n) };D.(g(n)) = { f(n) | 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 ≤cg(n) < f(n) };二、填空题1.下面程序段的所需要的计算时间为(2O(n))。
Array2.有11个待安排的活动,它们具有下表所示的开始时间与结束时间,如果以贪心算法求解这些活动的最优安排(即为活动安排问题:在所给的活动集合中选出最大的相容活动子集合),得到的最大相容活动子集合为活动( {1,4,8,11} )。
3. 所谓贪心选择性质是指(所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择,即贪心选择来达到)。
4. 所谓最优子结构性质是指(问题的最优解包含了其子问题的最优解)。
5. 回溯法是指(具有限界函数的深度优先生成法)。
6. 用回溯法解题的一个显著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h(n),则回溯法所需的计算空间通常为(O(h(n)))。
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:1413121110987654f[i]12 2 8 8 6 5 3 5 0 3 1 S[i] 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 i11. 用回溯法解布线问题时,求最优解的主要程序段如下。
如果布线区域划分为n m 的方格阵列,扩展每个结点需O(1)的时间,L 为最短布线路径的长度,则算法共耗时 ( O(mn) ),构造相应的最短距离需要(O(L))时间。
12. 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)(O (mn ))。
13. 旅行售货员问题的解空间树是(排列树)。
三、证明题1. 一个分治法将规模为n的问题分成k个规模为n/m的子问题去解。
设分解阀值n0=1,且adhoc解规模为1的问题耗费1个单位时间。
再设将原问题分解为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f(n)个单位时间。
用T(n)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T(n)的显式表达式为:log1log()(/)nmk j jmjT n n k f n m-==+∑试证明T(n)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:O(f(n))+O(g(n)) = O(max{f(n),g(n)}) 。
证明:对于任意f1(n)∈O(f(n)) ,存在正常数c1和自然数n1,使得对所有n≥n1,有f1(n)≤c1f(n) 。
类似地,对于任意g1(n) ∈O(g(n)) ,存在正常数c2和自然数n2,使得对所有n≥n2,有g1(n) ≤c2g(n) 。
令c3=max{c1, c2},n3 =max{n1, n2},h(n)= max{f(n),g(n)} 。
则对所有的n ≥n3,有f1(n) +g1(n) ≤c1f(n) + c2g(n)≤c3f(n) + c3g(n)= c3(f(n) + g(n))≤c32 max{f(n),g(n)}= 2c3h(n) = O(max{f(n),g(n)}) .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。