计算机算法设计与分析期末考试复习题

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算法设计与分析复习题

算法设计与分析复习题算法设计与分析是计算机科学中的一个重要领域，它涉及到如何高效地解决计算问题。

以下是一些复习题，可以帮助学生更好地理解和掌握算法设计与分析的基本概念和技巧。

1. 算法的基本概念：- 什么是算法？请列举算法的基本特性。

- 解释算法的时间复杂度和空间复杂度，并给出一个例子。

2. 算法设计策略：- 描述贪心算法的工作原理，并给出一个实际问题的例子。

- 解释分治算法的基本步骤，并用快速排序算法来说明。

3. 排序算法：- 比较选择排序、插入排序和冒泡排序的时间复杂度。

- 描述归并排序和快速排序的工作原理，并讨论它们的优缺点。

4. 搜索算法：- 解释线性搜索和二分搜索的区别。

- 描述哈希表的工作原理，并讨论其在搜索算法中的应用。

5. 图算法：- 解释深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的工作原理。

- 描述迪杰斯特拉（Dijkstra）算法和贝尔曼-福特（Bellman-Ford）算法，并比较它们的使用场景。

6. 动态规划：- 解释动态规划与分治法的区别。

- 给出一个动态规划解决的问题，并描述其解决方案。

7. 复杂度分析：- 什么是大O记号、大Ω记号和大Θ记号？它们如何帮助我们分析算法的效率？- 给出一个算法，并使用大O记号来分析其时间复杂度。

8. 算法优化：- 描述一些常见的算法优化技巧，例如空间换时间或时间换空间。

- 讨论算法优化在实际应用中的重要性。

9. 算法应用：- 举例说明算法在不同领域的应用，如在网络路由、机器学习或数据压缩中。

10. 算法的局限性：- 讨论算法在解决特定问题时可能遇到的局限性。

- 解释为什么某些问题被认为是不可解的或计算上不可行的。

结束语：通过这些复习题的练习，学生应该能够加深对算法设计与分析的理解，掌握不同算法的原理和应用场景，以及如何评估和优化算法的性能。

希望这些题目能够帮助学生在考试或实际工作中更加自信和高效。

算法设计与分析期末试卷A卷

算法设计与分析期末试卷A卷一、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、回溯法解析：二分搜索是一种基于分治策略的算法。

2.回溯法解旅行售货员问题时的解空间树是（A）。

A、子集树B、排列树C、深度优先生成树D、广度优先生成树解析：旅行售货员问题的解空间树是子集树，因为每个结点代表一个城市的集合。

3.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、回溯法解析：动态规划法通常以自底向上的方式求解最优解。

4．下面不是分支界限法搜索方式的是（D）。

A、广度优先B、最小耗费优先C、最大效益优先D、深度优先解析：分支界限法搜索方式包括广度优先、最小耗费优先和最大效益优先，但不包括深度优先。

5．采用贪心算法的最优装载问题的主要计算量在于将集装箱依其重量从小到大排序，故算法的时间复杂度为（B）。

A、O（n2n）B、O（nlogn）C、O（2n）D、O（n）解析：最优装载问题采用贪心算法的主要计算量在于将集装箱依其重量从小到大排序，因此时间复杂度为O（nlogn）。

6．分支限界法解最大团问题时，活结点表的组织形式是（B）。

A、最小堆B、最大堆C、栈D、数组解析：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。

7、下面问题（B）不能使用贪心法解决。

A 单源最短路径问题C 最小花费生成树问题B N皇后问题D 背包问题解析：N皇后问题不能使用贪心法解决。

8.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 分支限界法解析：贪心法不能解决0/1背包问题。

9.背包问题的贪心算法所需的计算时间为（B）A、O（n2n）B、O（nlogn）C、O（2n）D、O（n）解析：背包问题的贪心算法所需的计算时间为O （nlogn）。

二、填空题1.算法的复杂性有时间复杂性和空间复杂性之分。

2.算法是由若干条指令组成的有穷序列，且要满足输入、输出、确定性和有穷性四条性质。

计算机算法设计与分析期末考试复习资料

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 x, int s){rector st(s+1, 0);rector 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<="" p="">{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<="" p="">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<="" p="">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<="">{for(i=0; i<="" p="">{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<="" p="">{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。

算法设计与分析期末考试B卷

大学期末考试试卷B 卷（算法设计与分析）一、选择题（30分，每题2分）1、下面的算法段针对不同的自然数n 作不同的处理，其中函数odd (n) 当n 是奇数时返回true ，否则返回false ，while ( n > 1) if ( odd (n) ) n = 3 * n + 1;else n = n / 2;请问该算法所需计算时间的下界是。

A ．Ω（2n ） B ．Ω（nlog n ） C ．Ω（n ！） D ．Ω（logn ）2、某体育馆有一羽毛球场出租，现在总共有10位客户申请租用此羽毛球场，每个客户所租用的时间单元如下同一时刻，该羽毛球场只能租借给一位客户，请问在这10位客户里面，体育馆最多能满足位客户的需求。

P104 A ．3 B ．4 C ．5 D ．63、当一个确定性算法在最坏情况下的计算复杂性与其在平均情况下的计算复杂性有较大差别时，可以使用来消除或减少问题的好坏实例间的这种差别。

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4、将一个正整数n 表示成一系列正整数之和， n = n 1 + n 2 + … +n k （其中，n 1≥n 2≥ … ≥n k ≥1，k ≥1）正整数n 的一个这种表示称为正整数n 的一个划分。

正整数n 的不同的划分个数总和称为正整数n 的划分数，记作p （n ）；另外，在正整数n 的所有不同划分中，将最大加数n1不大于m 的划分个数记作q （n ，m ）。

则当n=10时，p （n ）= 。

A ．q （8，8） B ．1 + q （9，9） P12 C ．2 + q （10，8） D ．A ，B ，C 都正确5、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 ．∑=ni i n 1!/! P1406、在棋盘覆盖问题中，对于2k ×2k 的特殊棋盘（有一个特殊方块），所需的L 型骨牌的个数是 A 。

算法设计与分析历年期末试题整理_含答案_

《算法设计与分析》历年期末试题整理(含答案)（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。

计算机算法设计与分析复习题与答案1

《算法分析与设计》期末复习题(一)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。

算法设计与分析期末试题_考试版

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。

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、分支限界法迭代法基本思想：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。

解题步骤：1、确定迭代模型。

根据问题描述，分析得出前一个（或几个）值与其下一个值的迭代关系数学模型。

2、建立迭代关系式。

迭代关系式就是一个直接或间接地不断由旧值递推出新值的表达式，存储新值的变量称为迭代变量3、对迭代过程进行控制。

确定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。

对于前一种情况，可以构建一个固定次数的循环来实现对迭代过程的控制；对于后一种情况，需要进一步分析出用来结束迭代过程的条件。

计算机算法设计与分析期末复习资料

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)

《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 ）。

算法设计与分析期末试题考试版精选.doc

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朿，且每一步都在有穷吋间内完成。

确定性：算法屮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來实现的。

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，当输入为非法数据吋，算法应对其作出反应，而不是产牛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吋间；存储量需求指算法执行过程屮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Main(){int I,a= 1 ,b= 1;法、分支限界法迭代法基本思想：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。

解题步骤：1、确定迭代模型。

根据问题描述，分析得出前一个(或几个) 值与其下一个值的迭代关系数学模型。

2、建立迭代关系式。

迭代关系式就是一个直接或间接地不断由旧值递推出新值的表达式，存储新值的变量称为迭代变量3、对迭代过程进行控制。

确定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，可以计算岀来；另一种是所需的迭代次数无法确定。

(完整版)算法设计与分析期末考试卷及答案a

考生信息栏＿＿＿＿＿＿学院＿＿＿＿＿＿系＿＿＿＿＿＿专业＿＿＿＿＿＿年级姓名＿＿＿＿＿＿学号＿＿＿＿＿装订线考生信息栏＿＿＿＿＿＿学院＿＿＿＿＿＿系＿＿＿＿＿＿专业＿＿＿＿＿＿年级姓名＿＿＿＿＿＿学号＿＿＿＿＿装订线 pro2(n) ex1(n/2) end if return end ex1 3．用Floyd 算法求下图每一对顶点之间的最短路径长度，计算矩阵D 0，D 1，D 2和D 3，其中D k [i, j]表示从顶点i 到顶点j 的不经过编号大于k 的顶点的最短路径长度。

三．算法填空题（共34分） 1．（10分）设n 个不同的整数按升序存于数组A[1..n]中，求使得A[i]=i 的下标i 。

下面是求解该问题的分治算法。

算法 SEARCH 输入：正整数n ，存储n 个按升序排列的不同整数的数组A[1..n]。

输出：A[1..n]中使得A[i]=i 的一个下标i ，若不存在，则输出 no solution 。

i=find ( (1) ) if i>0 then output i else output “no solution” end SEARCH 过程 find (low, high) // 求A[low..high] 中使得A[i]=i 的一个下标并返回，若不存在，考生信息栏＿＿＿＿＿＿学院＿＿＿＿＿＿系＿＿＿＿＿＿专业＿＿＿＿＿＿年级姓名＿＿＿＿＿＿学号＿＿＿＿＿装订线《算法设计与分析》期考试卷(A)标准答案一. 填空题：1. 元运算考生信息栏＿＿＿＿＿＿学院＿＿＿＿＿＿系＿＿＿＿＿＿专业＿＿＿＿＿＿年级姓名＿＿＿＿＿＿学号＿＿＿＿＿装订线2. O3.∑∈n D I I t I p )()(4. 将规模为n 的问题分解为子问题以及组合相应的子问题的解所需的时间5. 分解，递归，组合6. 在问题的状态空间树上作带剪枝的DFS 搜索（或：DFS+剪枝）7. 前者分解出的子问题有重叠的，而后者分解出的子问题是相互独立（不重叠）的8. 局部9. 高10. 归并排序算法11. 不同12. v=random (low, high); 交换A[low]和A[v]的值随机选主元13. 比较n二. 计算题和简答题：1. 阶的关系：(1) f(n)= O(g(n))(2) f(n)=Ω(g(n))(3) f(n)=Ω(g(n))(4) f(n)= O(g(n))(5) f(n)=Θ(g(n))阶最低的函数是：100阶最高的函数是：n 32. 该递归算法的时间复杂性T(n)满足下列递归方程：⎩⎨⎧>+===1n ,n log T(n/2)T(n)1n , 1T(n)2 将n=k2, a=1, c=2, g(n)=n log 2, d=1代入该类递归方程解的一般形式得： T(n)=1+∑-=1k 0i i 22n log =1+k n log 2-∑-=1k 0i i =1+ k n log 2-2)1k (k -=n log 2122+n log 212+1 所以，T(n)= n log 2122+n log 212+1=)(log 2n Θ。

《算法分析与设计》期末试题及参考答案

《算法分析与设计》期末试题及参考答案一、简要回答下列问题：1.算法重要特性是什么？1. 确定性、可行性、输入、输出、有穷性2.2.算法分析的目的是什么？2. 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。

3.3.算法的时间复杂性与问题的什么因素相关？3. 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。

4.算法的渐进时间复杂性的含义？4．当问题的规模n趋向无穷大时，影响算法效率的重要因素是T(n)的数量级，而其他因素仅是使时间复杂度相差常数倍，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。

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？5. 最坏情况下的时间复杂性和平均时间复杂性考察的是n固定时，不同输入实例下的算法所耗时间。

最坏情况下的时间复杂性取的输入实例中最大的时间复杂度：W(n) = max{ T(n，I) } , I∈Dn平均时间复杂性是所有输入实例的处理时间与各自概率的乘积和：A(n) =∑P(I)T(n，I) I∈Dn6.简述二分检索（折半查找）算法的基本过程。

6. 设输入是一个按非降次序排列的元素表A[i：j] 和x，选取A[(i+j)/2]与x比较，如果A[(i+j)/2]=x，则返回(i+j)/2，如果A[(i+j)/2]<x，则A[i：(i+j)/2-1]找x，否则在A[ (i+j)/2+1：j] 找x。

上述过程被反复递归调用。

7.背包问题的目标函数和贪心算法最优化量度相同吗？7. 不相同。

目标函数：获得最大利润。

最优量度：最大利润/重量比。

8.采用回溯法求解的问题，其解如何表示？有什么规定？8. 问题的解可以表示为n元组：（x1,x2,……x n），x i∈S i, S i为有穷集合，x i∈S i, （x1,x2,……x n）具备完备性，即（x1,x2,……x n）是合理的，则（x1,x2,……x i）(i<n)一定合理。

计算机算法设计与分析期末试题4套(含答案)

（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。

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。

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。

(完整word版)算法设计与分析课程期末试卷

华南农业大学期末考试试卷（A卷）2007学年第一学期考试科目: 算法分析与设计考试类型: （开卷）考试时间: 120分钟学号姓名年级专业一、选择题（20分, 每题2分）1.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)。

}}上述算法的时间复杂度为A.A. O（2n）B. O（nlog n）C. Θ（n！）D. Θ（nn）2.当一个确定性算法在最坏情况下的计算复杂性与其在平均情况下的计算复杂性有较大差别时, 可以使用B来消除或减少问题的好坏实例间的这种差别.（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3.对于下列二分搜索算法, 正确的是D.（A）public static int binarySearch(int[] a, int x, int n){int left = 0, right = n-1。

while(left <= right){int middle = (left + right) / 2。

if(x == a[middle]) return middle。

if(x > a[middle]) left = middle。

else right = middle。

}//whilereturn –1。

}（B）public static int binarySearch(int[] a, int x, int n) {int left = 0, right = n-1。

while(left+1 != right){int middle = (left + right) / 2。

if(x >= a[middle]) left = middle。

else right = middle。

}//whileif(x == a[left]) return left。

《算法设计与分析》期末复习题

填空1．直接或间接地调用自身的算法称为递归算法。

2．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。

3．以广度优先或以最小耗费方式搜索问题解的算法称为分支限界法。

4．回溯法解题的显著特点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)）。

5．人们通常将问题的解决方案分为两大类：一类是可以通过执行若干个步骤就能得出问题结论的，叫做算法方案；另一类是不能通过若干个步骤直截了当地得出结论，而是需要反复验证才能解决的，叫做启发式方案。

6．算法就是一组有穷的规则，它们规定了解决某一特定类型问题的一系列运算。

7．在进行问题的计算复杂性分析之前，首先必须建立求解问题所用的计算模型。

3个基本计算模型是随机存取机RAM 、随机存取存储程序机RASP 、图灵机。

8．快速排序算法的性能取决于划分的对称性。

9．计算机的资源最重要的是时间资源和空间资源。

因而，算法的复杂性有时间复杂度和空间复杂度之分。

10．贪心算法总是做出在当前看来最优的选择。

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局部最优。

11．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：贪心选择性质和最优子结构性质。

12．常见的两种分支限界法为队列式（FIFO ）分支限界和优先队列式分支限界。

13．解决0/1背包问题可以使用动态规划、回溯法和分支限界法，其中需要排序的是回溯法、分支限界法，不需要排序的是动态规划。

14．f ( n ) = 6 × 2n + n 2，f(n)的渐进性态f ( n ) = O ( 2n )。

15．对于含有n 个元素的排列树问题，最好情况下计算时间复杂性为，最坏情况下计算时间复杂性为 n! 。

(完整版)算法设计与分析期末考试卷及答案a

e i rb ei n一.填空题： 1. 元运算2. O 3.∑∈nD I I t I p )()(4. 将规模为n 的问题分解为子问题以及组合相应的子问题的解所需的时间5. 分解，递归，组合6. 在问题的状态空间树上作带剪枝的DFS 搜索（或：DFS+剪枝）7. 前者分解出的子问题有重叠的，而后者分解出的子问题是相互独立（不重叠）的8. 局部9. 高10. 归并排序算法11. 不同12. v=random (low, high); 交换A[low]和A[v]的值随机选主元13. 比较n二.计算题和简答题：1. 阶的关系：(1) f(n)= O(g(n))(2) f(n)=(g(n))Ω (3) f(n)=(g(n))Ω (4) f(n)= O(g(n))3. (1) i>=1 (2)k[i]+1 (3) 1(4) i+1 (5) k[i]=0 (6) tag[x, y]=0(7) x=x-dx[k[i]]; y=y-dy[k[i]]四.算法设计题：1. 贪心选择策略：从起点的加油站起每次加满油后不加油行驶尽可能远，直至油箱中的油耗尽前所能到达的最远的油站为止，在该油站再加满油。

算法MINSTOPS输入：A、B两地间的距离s，A、B两地间的加油站数n，车加满油后可行驶的公里数m，存储各加油站离起点A的距离的数组d[1..n]。

输出：从A地到B地的最少加油次数k以及最优解x[1..k]（x[i]表示第i次加油的加油站序号），若问题无解，则输出no solution。

d[n+1]=s; //设置虚拟加油站第n+1站。

for i=1 to nif d[i+1]-d[i]>m thenoutput “no solution”; return //无解，返回end ifend fork=1; x[k]=1 //在第1站加满油。

s1=m //s1为用汽车的当前油量可行驶至的地点与A点的距离i=2while s1<sif d[i+1]>s1 then //以汽车的当前油量无法到达第i+1站。

算法分析与设计期末复习题

一、选择题1．一个.java文件中可以有（）个public类。

A．一个B．两个C．多个D．零个2．一个算法应该是（）A．程序B．问题求解步骤的描述C．要满足五个基本特性D．A和C3．用计算机无法解决“打印所有素数”的问题，其原因是解决该问题的算法违背了算法特征中的（）A．唯一性B．有穷性C．有0个或多个输入D．有输出4．某校有6位学生参加学生会主席竞选，得票数依次为130，20，98，15，67，3。

若采用冒泡排序算法对其进行排序，则完成第二遍时的结果是（）A．3，15，130，20，98，67B．3，15，20，130，98，67C．3，15，20，67，130，98 D．3，15，20，67，98，1305．下列关于算法的描述，正确的是（）A．一个算法的执行步骤可以是无限的B．一个完整的算法必须有输出C．算法只能用流程图表示D．一个完整的算法至少有一个输入6．Java Application源程序的主类是指包含有（）方法的类。

A、main方法B、toString方法C、init方法D、actionPerfromed方法7．找出满足各位数字之和等于5的所有三位数可采用的算法思路是（）A．分治法B．减治法C．蛮力法D．变治法8．在编写Java Application程序时，若需要使用到标准输入输出语句，必须在程序的开头写上( )语句。

A、import java.awt.* ;B、import java.applet.Applet ;C、import java.io.* ;D、import java.awt.Graphics ;9．计算某球队平均年龄的部分算法流程图如图所示，其中：c用来记录已输入球员的人数，sum用来计算有效数据之和，d用来存储从键盘输入的球员年龄值，输入0时表示输入结束。

图中空白处理框①和②处应填入的是（）A．①sum ←sum + d B．①sum ←sum + c②c ←c + 1②c ←c + 1C．①sum ←sum + d D．①sum ←sum + c②d ←d + 1 ②d ←d + 110．报名参加冬季越野赛跑的某班5位学生的学号是：5，8，11，33，45。