算法设计及分析复习试题目和答案

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1、WORD格式整理分治法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

2、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回

3、溯法的效率不依赖于下列哪些因素(确定解空间的时间)学习参考资料分享WORD格式整理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(

4、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).14.哈弗曼编码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)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

5、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40、背包问题的贪心算法所需的计算时间为(  B     )学习参考资料分享WORD格式整理A、O(n2n)    B、O(nlogn)   C、O(2n)     D、O(n)42.0-1背包问题的回溯算法所需的计算时间为(  A     )A、O(n2n)B、O(nlogn)C、O(2n)D、O(n).47.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)5

6、3.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)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(4)有限性:指令执行次数有限,而且执行时间有限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.2nB.32nC.nl

7、ognD.10nlogn59、用动态规划算法解决最大字段和问题,其时间复杂性为(B).A.lognB.nC.n2D.nlogn61、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

8、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。学习参考资料分享WORD格式整理11、计算一个算法时间复杂度通常可以计算循环次数、基本操作的频率或计算步。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,

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