算法设计与分析试题及答案

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1、、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：确定性，有穷性,可行性,0个或多个输入，一个 或多个输出。2. 算法的复杂性有时间复杂性和空间复杂性之分，衡量一个算法好坏的标准是时间复杂度 高低3. 某一问题可用动态规划算法求解的显著特征是该问题具有最优子结构性质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6

2、. 动态规划算法的基本思想是将待求解问题分解成若干子问题，先求解子问题，然后从这些 子问题的解得到原问题的解。7. 以深度优先方式系统搜索问题解的算法称为回溯法8.0-1背包问题的回溯算法所需的计算时间为o(n*2n),用动态规划算法所需的计算时间为 o(minnc,2n)。9. 动态规划算法的两个基本要素是最优子结构和重叠子问题10. 二分搜索算法是利用动态规划法实现的算法。二、综合题(50分)1. 写出设计动态规划算法的主要步骤。 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. 流水作业调度问题的johnson算法的思想。 N1=i|ai=bi

3、； 将N1中作业按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. 若n=4，在机器M1和M2上加工作业i所需的时间分别为ai和bi，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。步骤为：N1=1，3，N2=2，4；N1 =1，3，N2 =4，2；最优值为：384. 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

4、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。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：5. 设S= X1, X2, , Xn是严格递增的有序集，利用二叉树的结点来存储S中的元素， 在表示S的二叉搜索树中搜索一个元素X,返回的结果有两种情形，(1)在二叉搜索树 的内结点中找到X=Xi,其概率为bi。(2)在二叉搜索树的叶结点中确定XE (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

5、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？二叉树T的平均路长JtJtP 二中(1 +q) 可* dfi/ .弓/ mij+minmi k+mk+l j (l=i=jj)6. 描述0-1背包问题。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(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

6、和 bi,请写出流水作业调度问题的johnson法则中对ai和bi的排序算法。(函数名可写为 sort(s,n)uoid sort(flowjope s ,int n)I int ,1;for(i=1 ;i=n-1选择排序k=i;while(k=n&sk.tag!=B) k+;break;/没有取，桃出elsefor(j=h+1;j5j.a)k = j ;suapfsi.index,sk.index);swap(si.tag,sk.tag);记下当前第一个bi的下标for(i=l ;i=n-1 ;i+)k=i;for(j=k+1; j=n;j+)if(Ek.bsj.b) k=j;suap(si

7、 .index ,sk .index); /只移动:Lndu)(和tagsuap(si .t-ag k . tag);2.最优二叉搜索树问题的动态规划算法(设函数名binarysearchtree)uoid binarysearchtree(int aTint b ,int n Tint *m,int *s,int *w) int ij.k.t,!;For(i=1;i=n+1;i+)wii-1=ai-1;nii-1 = 0；For(l=0;l=n-1 ；!*)/1 是下标 j-i的差For(i=1;i=n-l;i+)j=i+l；Wij=Wij-1+aj+bj;mij=riii-1+ini+1j

8、ij;For(k=i+1 ;k=j;k+)t=mik-1+rik+1j+uij;nij=t；或订j=k；一、填空题(本题15分，每小题1分)1、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。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、算法的复杂性是算法效率的度量，是评价算法优劣的重要依据。4、计算机的资源最重要的是

9、 时间和空间资源。因而，算法的复杂性有时间复杂度和空 间复杂度之分。5、f(n)= 6X2n+n2, f(n)的渐进性态 f(n)=O(2n)。6、贪心算法总是做出在当前看来最好的选择。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选择。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：贪心选择性质和最优子结构 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。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

10、，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。2、简述动态规划方法所运用的最优化原理。“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，对于任何一个整数k，1kn，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。3、何谓最优子结构性质？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。4、简单描述回溯法基本思想。回溯

11、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，边构造。5、何谓P、NP、NPC问题？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 Comple

12、te)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。 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; ctr+1c+1) trc+=tr+1c;else trc+=tr+1c+1;3、Hanoi 算法Hanoi(n,a,b,c)if (n=1)mov

13、e(a,c);elseHanoi(n-1, a, c, b);Move(a,c);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 v E VGdo dv=8; pv=NILds=0Relax(u,v,w)if dvdu+w(u,v)then dv=du+wu,v;pv=udijkstra(G,w,s)1. Init-single-source(G,s)2. S93. Q=VG4. while Q 中do u=min(Q)S=SUufor each v

14、ertex vadjudo Relax(u,v,w)四、算法理解题(本题10分)根据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X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: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。（1）8 天（2 分）；（2）当n=23=8时，循环赛日程

15、表（3分）。12345 6 7 82 14 365 5 734 1 27 5 64 32 187 6 55 6 7 812546 5 8 72 14 57 8 5 634 1 28 7 6 5432 1六、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。（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

16、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;for （i=1;i=n;i+） xi=0;float c=M;for （i=1;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(int v,int w,

17、int c,int n,int m11)int jMax=min(wn-1,c);for (j=0;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);for (j=0;j=jMax;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 :当前最优值void backtrack(int i)回溯法 i 初值 1if(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)通过键盘输入一个高精度的正整数n(n的有效位数 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;