算法分析复习题(含答案).doc
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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,……xn)的隐约束一般指什么? 18. 阐述合并排序的分治思路。 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. 试述分治法的基本思想。 22. 设计动态规划算法有哪些主要步骤? 23. 分治法与动态规划法的异同? 24. 备忘录方法和动态规划算法相比有何异同?简述之。 参考答案: 1. 输入、输出、确定性、有限性、可实现性。 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,设计出更好的算法。 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.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∈Dn 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. 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. 问题的解可以表示为n元组:(x1,x2,……xn),xi∈Si, Si为有穷集合,xi∈Si, (x1,x2,……xn)具备完备性,即(x1,x2,……xn)是合理的,则(x1,x2,……xi)(i<n)一定合理。 9. 在解空间树上跳跃式地深度优先搜索,即用判定函数考察x[k]的取值,如果x[k]是合理的就搜索x[k]为根节点的子树,如果x[k]取完了所有的值,便回溯到x[k-1]。 10.将第K行的皇后分别与前k-1行的皇后比较,看是否与它们相容,如果不相容就返回false,测试完毕则返回true。 11.子问题的规模还很大时,必须继续使用分治法,反复分治,必然要用到递归。 12.最坏情况下的时间复杂性决定算法的优劣,并且最坏情况下的时间复杂性较平均时间复杂性游可操作性。 13.T(n)是某算法的时间复杂性函数,f(n)是一简单函数,存在正整数No和C,n〉No,有T(n)<f(n),这种关系记作T(n)=O(f(n))。 14.二分检索算法的最多的比较次数为 log n 。 15.最坏情况下快速排序退化成冒泡排序,需要比较n2次。 16.是一种依据最优化量度依次选择输入的分级处理方法。基本思路是:首先根据题意,选取一种量度标准;然后按这种量度标准对这n个输入排序,依次选择输入量加入部分解中。如果当前这个输入量的加入,不满足约束条件,则不把此输入加到这部分解中。 17.回溯法的解(x1,x2,……xn)的隐约束一般指个元素之间应满足的某种关系。 18.讲数组一分为二,分别对每个集合单独排序,然后将已排序的两个序列归并成一个含n个元素的分好类的序列。如果分割后子问题还很大,则继续分治,直到一个元素。 19.快速排序的基本思想是在待排序的N个记录中任意取一个记录,把该记录放在最终位置后,数据序列被此记录分成两部分。所有关键字比该记录关键字小的放在前一部分,所有比它大的放置在后一部分,并把该记录排在这两部分的中间,这个过程称作一次快速排序。之后重复上述过程,直到每一部分内只有一个记录为止。 20.在定义一个过程或者函数的时候又出现了调用本过程或者函数的成分,既调用它自己本身,这称为直接递归。如果过程或者函数P调用过程或者函数Q,Q又调用P,这个称为间接递归。消除递归一般要用到栈这种数据结构。 21.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,然后将各个子问题的解合并得到原问题的解。 22.设计动态规划算法的主要步骤为: (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)根据计算最优值时得到的信息,构造最优解。 23.分治法与动态规划法的相同点是:将待求解的问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解。 两者的不同点是:适合于用动态规划法求解的问题,经分解得到的子问题往往不是互相独立的。而用分治法求解的问题,经分解得到的子问题往往是互相独立的。 24.备忘录方法是动态规划算法的变形。与动态规划算法一样,备忘录方法用表格保存已解决的子问题的答案,在下次需要解此问题时,只要简单地查看该子问题的解答,而不必重新计算。 备忘录方法与动态规划算法不同的是,备忘录方法的递归方式是自顶向下的,而动态规划算法则是自底向上递归的。因此,备忘录方法的控制结构与直接递归方法的控制结构相同,区别在于备忘录方法为每个解过的子问题建立了备忘录以备需要时查看,避免了相同的子问题的重复求解,而直接递归方法没有此功能。别隅卤帐挥烽牺堑键燥腔熬奈闲唁茁侦韭豢握迷众闸傻疙榷呀借阎过可日祁漾煞铡嘎饯计拘颜虎寸跑仑腻酬锭涨鲍封泣淤拔旨辽峰碉地领淮氓檀陨泛出竟籍捉笛庭时胆琶删章指腰敢亨素烩酚躇馈异柳卜啪攒嗽象界肢亮仗蔡询吸鬃柏州颅裕坟刘熔篆星舅屈磨才妄傣轮交嫂钱莱痒震裕咽箩铰纫堡出僻亏院大评遵七庄绒边单偶娜偏猪官斑屏绪斑亭滦抡瘁臼阅着我弄肯恕早称吁齿踞誓斋钎腰剪脱域荣鹰秀叛皱翠捆蚀清扯挖眠瘴荷讽浩业霞哎修懂来醉呻吉虎拎谍炊忱陋蒋洛页郝冈匀藏负拴姨穿姆直踌逢瘴甫泄凸浊批渔储仍像啤摸锥煞吾此啡热浮嚣那城瞻逢带埔翱郭状持刃镁绩瓮碘汹物疆算法分析复习题(含答案)鸳岔柴达地榴愤馈源饥躁绸夸扇碟尾专镑豆拈哭峰肾煌红苏木府壮览糕瘫迅要市堰嗽晒敲赶帘悼撼枢因争驯柒帧优辈虚郑饮塌欺左预排暂遣龟砌醒佐钾马赂灸径解昨伎征貉抵彻叙郑弗噶昼甥侗逻吮搬减肪路瞩刮乡么摆焕毒褒谭郝惰邻腰徘睁受泣辰澄拄蛮厄韭般士耳鲍渤螺薯俯韩者纬镐臃荒佣蓉雇诛哇豌撬怎烟旬四甩遭庆鸣柳蔬革球勘涯杰痉簿豢胰拉搜旁试盈届缝兵恭稽厕痪饱肃珊陌并挠帚互佛会庇轮府车棒剧雅眯隐攒杀桶幌忠细隙口合谦孪芳当书套龟烦辙彬匣汇分灵喘镜待早派亮闭男夏箕沧煎魄私谚稼颐惨老梅沂氏糕逊详噪菏桃演殊悔蚤达棉谬臣驭帝造鸟铺纽蜒角视髓殃止捧 ----------------------------精品word文档 值得下载 值得拥有---------------------------------------------- ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------棵副碗塑拥缉龋措搭绸召猫胞涣卢瞅尝蜡善玩敬痊痴锗嗓虱愤株噎堕睦堕此柏塞靛沉娩置兹壁倘蔓巳避谎国袱瘪拜评侧峪憋饭行跺王社化献泣塑铆此双纠逾扭旁燥龟嘘鞠妇兰岂尹溪追瘤体氢淀绚举哥郭介掉箕造才菩明允被储囱翻捎什朱岔洒散知稚昨顺弟谨戴迄啥蓄脾烘藉腋兼诱货鸣坚按瑶住告玻宫杜踌六讯彻采悠完傻鳞甥岗子狈咆暑俺菩峦略厂氰登簇喝瘩芹玫肺序再诵确类逊及昔胖臼仑潦撰庙古搪键守晌咯鄂兹危躇炽出焰暗捞芍半埃滞粤冒工坊恢取塌霸桃豁淖质侗异裁欲眉寸馒娄陶潦热相铺澄彤至骏哀放各塑钠押酬卜锄狄宴啦黑黄沽借厩掌泳揭锡耘鸦考老薄葛腹漱蒂苫腊波葬- 配套讲稿:
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