算法设计与分析考试题及答案算法设计与优化答案Word格式.docx

1、（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 Ci；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 mij（1=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

2、算法。（函数名可写为 sort（s,n）2.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.o（n*2n）o（minnc,2n）9.最优子结构 重叠子问题 10.动态规划法 二、综合题 1.问题具有最优子结构性质；构造最优值的递归关系表达式；最优值的算法描述；构造最优解；2.令 N1=i|ai=bi；将 N1中作业按

3、 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；N1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；N1=1，3，N2=4，2；最优值为：38 4.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=+mij=Wij+minmik+mk+1j（1=i=jj）6.已知一个背包的容量为 C，有 n件物品，物品 i 的重量为 Wi，价值为

4、Vi，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 sort（flowjope s,int n）int i,k,j,l;for（i=1;i=n-1;i+）/-选择排序 k=i;while（kn）break;/-没有 ai，跳出 else for（j=k+1;jsj.a）k=j;swap（si.index,sk.index）;swap（si.tag,sk.tag）;l=i;/-记下当前第一个 bi 的下标 for（i=l;i+）k=i;for（j=k+1;j=n;j+）if（sk.bsj.b）k=j;/-只移动 index和 tag swap（si.ta

5、g,sk.tag）;2.void binarysearchtree（int a,int b,int n,int*m,int*s,int*w）int i,j,k,t,l;i=n+1;i+）wii-1=ai-1;mii-1=0;for（l=0;l=n-1;l+）/-l 是下标 j-i 的差 for（i=1;i=n-l;i+）创作编号：凤呜大王*j=i+l;wij=wij-1+aj+bj;mij=mii-1+mi+1j+wij;sij=i;for（k=i+1;k=j;k+）t=mik-1+mk+1j+wij;if（tmij）mij=t;sij=k;一、填空题（本题 15分，每小题 1分）1、算法就是

6、一组有穷的，它们规定了解决某一特定类型问题的 。2、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、。3、算法的复杂性是 的度量，是评价算法优劣的重要依据。4、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。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）1、简单描述分治法的基本思想。2、简述动态

7、规划方法所运用的最优化原理。3、何谓最优子结构性质？4、简单描述回溯法基本思想。5、何谓 P、NP、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）用二维数组 ANN存储皇后位置,若第 i 行第 j 列放有皇后,则 Aij为非 0 值,否则值为 0。（2）分别用一维数组 MN、L2*N-1、R2*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=0;r-）/自底向上递归计算 for（c=0;1;c+）if（tr+1ctr+1c+1）2；else 3 ；3、Hanoi 算法 Hanoi（n,a,b,c）if（n=1）1 ；

8、else 2 ；3；Hanoi（n-1,b,a,c）;4、Dijkstra算法求单源最短路径 du:s 到 u 的距离 pu:记录前一节点信息 Init-single-source（G,s）for each vertex vVG do dv=;1 ds=0 Relax（u,v,w）if dvdu+w（u,v）then dv=du+wu,v;2 dijkstra（G,w,s）1.Init-single-source（G,s）创作编号：凤呜大王*2.S=3.Q=VG 4.while Q do u=min（Q）S=Su for each vertex 3 do 4 四、算法理解题（本题 10分）根据

9、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：每个选手必须与其他 n-1 名选手比赛各一次；每个选手一天至多只能赛一次；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

10、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 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 答案：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 RAM（Random Access Machine）；随机存取存储程序机RASP（Random Access Stored Program Machine）；图灵机（Turing Machine）3.算法效率 4.时

11、间、空间、时间复杂度、空间复杂度 52n 6 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）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；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。7、“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

12、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。8、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。9、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

13、，边构造。10、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。NPC（NP 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+N（2）Mj=Li+j=Ri-j+N=1;（3）try（i+1,M,L,R,A）（4）Aij=0 （5）Mj=Li+j=Ri-j+N=0 2、数塔问题

14、。（1）c=r（2）trc+=tr+1c（3）trc+=tr+1c+1 3、Hanoi 算法（1）move（a,c）（2）Hanoi（n-1,a,c,b）（3）Move（a,c）4、（1）pv=NIL（2）pv=u（3）vadju（4）Relax（u,v,w）四、算法理解题（本题 10分）创作编号：凤呜大王*五、（1）8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 O（nlog（n）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

15、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 Knapsack（int n,float M,float v,float w,float x）Sort（n,v,w）;int i;i=n;i+）xi=0;float c=M;ic）break;xi=1;c-=wi;if（i=n）xi=c/wi;（2）动态规划法 O（nc）m（i，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 m（i，j）的递归式如下。void KnapSack（

16、int v,int w,int c,int n,int m11）int jMax=min（wn-1,c）;j=jMax;j+）/*m（n,j）=0 0=jwn*/mnj=0;for（j=wn;j=wn*/mnj=vn;for（i=n-1;i1;i-）int jMax=min（wi-1,c）;j+）/*m（i,j）=m（i+1,j）0=jwi*/mij=mi+1j;for（j=wi;j=wn*/mij=max（mi+1j,mi+1j-wi+vi）;m1c=m2c;if（c=w1）m1c=max（m1c,m2c-w1+v1）;（3）回溯法 O（2n）cw:当前重量 cp:当前价值 bestp：当前

17、最优值 void backtrack（int i）/回溯法 i 初值 1 if（i n）/到达叶结点 bestp=cp;return;if（cw+wi bestp）/搜索右子树 backtrack（i+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 length（n）&（ni1）&（n1=0）delete（n,1,1）;/删去串首可能产生的无用零 输出 n;创作编号：凤呜大王*