算法设计与分析复习题目及答案

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

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。

(最优子结构性质)是贪心算法与动态规划算法的共同点。

贪心算法与动态规划算法的主要区别是(贪心选择性质)。

回溯算法和分支限界法的问题的解空间树不会是(无序树).

A、O(n2n)

B、O(nlogn)

C、O(2n)

D、O(n)

21、下面关于NP问题说法正确的是(B)

ANP问题都是不可能解决的问题

BP类问题包含在NP类问题中

CNP完全问题是P类问题的子集

DNP类问题包含在P类问题中

.

56、算法是由若干条指令组成的有穷序列,而且满足以下性质(D)

(1)输入:有0个或多个输入

(2)输出:至少有一个输出

(3)确定性:指令清晰,无歧义

A(1)(2)(3)B(1)(2)(4)C(1)(3)(4)D(1)(2)(3)(4)

57、函数32n+10nlogn的渐进表达式是(B).

A.2n

B.32n

C.nlogn

D.10nlogn

A.logn

B.n

C.n2

D.nlogn

61、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充分大时有下界g(N),记作

f(N)∈○(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

二、填空题

2、程序是算法用某种程序设计语言的具体实现。

3、算法的“确定性”指的是组成算法的每条指令是清晰的,无歧义的。

6、算法是指解决问题的一种方法或一个过程。

7、从分治法的一般设计模式可以看出,用它设计出的程序一般是递归算法。

14、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,其中不需要排序的是动态规划,需要排序的是回溯法,分支限界法。

15、使用回溯法进行状态空间树裁剪分支时一般有两个标准:约束条件和目标函数的界,N皇后问题和0/1背包问题正好是两种不同的类型,其中同时使用约束条件和目标函数的界进行裁剪的是0/1背包问题,只使用约束条件进行裁剪的是N皇后问题。

30.回溯法是一种既带有系统性又带有跳跃性的搜索算法。

33.回溯法搜索解空间树时,常用的两种剪枝函数为约束函数和限界函数。

35.快速排序算法的性能取决于划分的对称性。

37.图的m着色问题可用回溯法求解,其解空间树中叶子结点个数是mn,解空间树中每个内结点的孩子数是m。

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{BABCD}或{CABCD}或{CADCD}。

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一个(最优)解

二、综合题(50分)

1.写出设计动态规划算法的主要步骤。

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;

THE END
1.动态规划———最大子段和最大子段和问题是将一个n个整数的序列a[1],a[2]….a[n]中字段a[first]….a[last]之和,(1<=first<=last<=n)求这些子段和中最大的。 例如(a[1],a[2],a[3],a[4],a[5],a[6])=(-2,11,-4,13,-5,-2)时,最大子段和为20,子段为a[2],a[3],a[4]。 https://blog.csdn.net/qq_50675813/article/details/115498809
2.最大子段和问题的四种算法(暴力法优化后的暴力法分治算法当所给的整均为负数时定义子段和为0,依此定义,所求的最优值为: Max{0,a[i]+a[i+1]+…+a[j]},1<=i<=j<=n 例如,当(a[1],a[2],a[3],a[4],a[5],a[6])}=(-2,11,-4,13,-5,-2)时,最大子段和为20。 最大子段和是动态规划中的一种。https://www.jianshu.com/p/e79fa0067203
3.算法设计与分析(lefts > s1) s1 = lefts; //左边最大值放在s1 } int s2 = 0; int rights = 0; for(int j = center + 1; j <= right; j++)//求解s2 { rights += a[j]; if(rights > s2) s2 =rights; } sum = s1 + s2; //计算第3钟情况的最大子段和 if(sum < leftsum) sum = leftsum;https://www.iteye.com/blog/bcyy-1875625
4.算法与数据结构4.7最大子段和动态规划51CTO博客博客对应课程的视频位置:4.7、最大子段和-动态规划 1、题目描述 最大子段和(最大连续子序列的和) 题目描述 给出一个长度为 n 的序列 a,选出其中连续且非空的一段使得这段和最大。 输入格式 第一行是一个整数,表示序列的长度 n。 https://blog.51cto.com/u_15069487/4320429
5.最大m子段和问题(动态规划(又来填表了))如给定一个数组{1,-2,3,4,-5,-6}和一个正整数m=2,明显当两个子段分别为{1}和{3,4}时,得到最大m子段和,最大m子段和为8。 2.思路 可以利用动态规划的思想解决该问题。 定义二维数组dp,令dpi表示前 j 项所构成 i 子段的最大和,且必须包含着第j项,即以第j项结尾。(这个定义很重要,一定要理https://cloud.tencent.com/developer/article/1629359
6.算法设计与分析课程中最大子段和问题的教学探讨【摘要】:介绍算法设计与分析课程中最大子段和问题的动态规划解法,其求解思想是先求给定序列中以每一个元素为尾元素的最大子段和,然后其中的最大者便是整个序列的最大子段和。从两个不同的角度分析最大子段和问题最优解的构造方法,给出最大子段和问题的动态规划算法,并分析算法的时间复杂度。通过这一问题的https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-ZJJB201327020.htm
7.区间最大子段和(线段树)最大子段和-动态规划算法 给定n个整数(可能为负数)组成的序列a[1],a[2],a[3],…,a[n],求该序列如a[i]+a[i+1]+…+a[j]的子段和的最大值。当所给的整数均为负数时,定义子段和为0。 要求算法的时间复杂度为O(n)。 输入格式: 输入有两行: 第一行是n值(1<=n<=10000); 第二行是n个整https://www.pianshen.com/article/3587416326/
8.顺序表应用8:最大子段和之动态规划法SDUTOnlineJudge顺序表应用8:最大子段和之动态规划法 Description 给定n(1<=n<=100000)个整数(可能为负数)组成的序列a[1],a[2],a[3],…,a[n],求该序列如a[i]+a[i+1]+…+a[j]的子段和的最大值。当所给的整数均为负数时定义子段和为0,依此定义,所求的最优值为: Max{0,a[i]+a[i+1]+…+a[j]},https://acm.sdut.edu.cn/onlinejudge3/problems/3665