最新算法设计与分析复习要点(1)

算法设计与分析的复习要点

第一章：算法问题求解基础

算法是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列。

一．算法的五个特征：

1．输入：算法有零个或多个输入量；

2．输出：算法至少产生一个输出量；

3．确定性：算法的每一条指令都有确切的定义，没有二义性；

4．可行性：算法的每一条指令必须足够基本，它们可以通过已经实现的基本运算执行有限次来实现；

5．有穷性：算法必须总能在执行有限步之后终止。

二．什么是算法？程序与算法的区别

1．笼统地说，算法是求解一类问题的任意一种特殊的方法；较严格地说，算法是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列。

2．程序是算法用某种程序设计语言的具体实现；算法必须可终止，程序却没有这一限制；即：程序可以不满足算法的第5个性质“有穷性”。

三．一个问题求解过程包括：理解问题、设计方案、实现方案、回顾复查。

四．系统生命周期或软件生命周期分为：

开发期：分析、设计、编码、测试；运行期：维护。

五．算法描述方法：自然语言、流程图、伪代码、程序设计语言等。

六．算法分析：是指对算法的执行时间和所需空间的估算。算法的效率通过算法分析来确定。

七．递归定义：是一种直接或间接引用自身的定义方法。一个合法的递归定义包括两部分：基础情况和递归部分；

基础情况：以直接形式明确列举新事物的若干简单对象；

递归部分：有简单或较简单对象定义新对象的条件和方法

八．常见的程序正确性证明方法：

1.归纳法：由基础情况和归纳步骤组成。归纳法是证明递归算法正确性和进行算法分析的强有力工具；

2.反证法。

第二章：算法分析基础

一．会计算程序步的执行次数（如书中例题程序2-1,2-2,2-3的总程序步数的计算）。二．会证明5个渐近记法。（如书中P22-25例2-1至例2-9）

三．会计算递推式的显式。（迭代法、代换法，主方法）

四．会用主定理求T(n)=aT(n/b)+f(n)。（主定理见P29，如例2-15至例2-18）五．一个好的算法应具备的4个重要特征：

1.正确性：算法的执行结果应当满足预先规定的功能和性能要求；

2.简明性：算法应思路清晰、层次分明、容易理解、利于编码和调试；

3.效率：算法应有效使用存储空间，并具有高的时间效率；

4.最优性：算法的执行时间已达到求解该类问题所需时间的下界。

六．影响程序运行时间的主要因素：

1.程序所依赖的算法；

2.问题规模和输入数据规模；

3.计算机系统性能。

七．1.算法的时间复杂度：是指算法运行所需的时间；

2.算法的空间复杂度：指算法运行所需的存储空间，包括固定空间需求和可变空间需求。固定空间需求主要包括：程序代码、常量、简单变量、定长成分的结构变量所占的空间；可变空间的大小与算法在某次执行中处理的特定数据的规模有关。

八．算法时间复杂度的分类：

1.多项式时间算法：渐近时间复杂度有多项式时间限界的算法；

2.指数时间算法：渐近时间复杂度为指数函数限界的算法

3.常见的多项式时间算法的渐近时间复杂度之间的关系：

O(1)

4.常见的指数时间算法的渐近时间复杂度之间的关系：

O(2的n次方)

第五章：分治法

一．分治法的基本思想：

1.将一个复杂的问题分解成若干个规模较小、相互独立，但类型相同的子问题求解；

2.然后再将各子问题的解组合成原始问题的一个完整答案。（如快速排序算法，归并排序算法，二分搜索算法，汉诺塔问题都是用分治法求解的）

二．一个问题能够用分治法求解的要素或特征：

1.问题能够按照某种方式分解成若干个规模较小，相互独立且与原问题类型相同的子问题；

2.子问题足够小时可以直接求解；

3.能够将子问题的解组合成原问题的解。（自底向上逐步求出原理问题的解）

分治法的设计思想：将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模较小的相同问题，以便各个击破，分而治之。

三．分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征：

1. 该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决；

2. 该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题；（大部分问题都能满足）

3. 利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解；（前提）（递归思想）

4. 子问题之间不包含公共的子问题。（效率）

四．合并排序与快速排序的比较：

1.分解过程：

合并排序：将序列一分为二即可（简单）

快速排序：需调用Paitition函数将一个序列划分为子序列。（分解方法相对较困难）2.子问题解合并得到原问题解的过程：

合并排序——需要调用Merge函数（时间复杂度为O（n））来实现。

快速排序——一旦左右两个子序列都已分别排序，整个序列便自然成为有序序列。（异常简单，几乎无须额外的工作，省去了从子问题解合并得到原问题解的过程）

3.掌握合并排序和快速排序的具体排序方法（数据结构内容）。（图5-2，图5-4快速排序的划分操作）

第六章：贪心法

一．1.可行解：满足约束条件的解；

2.最优解：使目标函数取得最大（或最小）值的可行解，它用来衡量可行解的好坏；

3.贪心法是一种求解最优化问题的算法设计策略。

4.贪心法的应用领域有：背包问题、最小代价生成树（Kruskal算法和Prim算法）、

哈夫曼树、文件的最佳合并树等；

5.贪心法是通过分步决策的方法来求解问题的，贪心法每一步上用作决策依据的选

择准则被称为最优量度标准（局部最优解）；

二．可以用贪心法求解的问题一般具有两个重要性质：

1.贪心选择性质：所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择，即贪心

选择来达到；（这是贪心法和动态规划法的主要区别）

2.最优子结构性质：一个问题的最优解包含其子问题的最优解（这是贪心法和动态

规划算法的共同特征）

三．贪心算法的典型应用：背包问题（基本步骤）：

1.首先计算每种物品单位重量的价值pi/wi并按非增次序进行排序；

2.然后依贪心选择策略，选择单位重量价值最高的物品装入背包；依此策略一直地

进行下去，将尽可能多的物品全部装入背包，直到将背包装满；

3.若装入某件物品时，不能全部装下，而背包内的物品总重量仍未达到w，则根据

背包的剩余载重，选择单位重量价值次高的物品并尽可能多地装入背包。（参考例6-1，试验标准3）

四．Prim算法和Kruskal算法的比较：

1. Prim算法：保证S所代表的子图是一棵树的前提下，选择一条最小代价的边e=(u,v);（见图6-10）

2. Kruskal算法：构造生成树的过程中，边集S代表的子图不一定是连通的；按边

代价的非减次序考察E中的边，从中选择一条代价最小的边e=(u,v)；（见图6-11）

3. Prim算法：由于Prim算法中每次选取的边两端总是一个已连通顶点和一个未连

通顶点，故这个边选取后一定能将该未连通点连通而又保证不会形成回路；因此没选择一条边后，无须再判断边集S Ue是否包含回路；

4. Kruskal算法：为了确保最终得到生成树，每选择一条边时，都需要判定边集S

Ue是否包含回路。

五．贪心法的基本要素：

1.最优量度标准：（1）选择最优量度标准是使用贪心法求解问题的核心问题；

（2）贪心算法每一步作出的选择可以依赖以前作出的选择，但不依赖将来的选择，也不依赖一子问题的解；（3）对于一个贪心算法，必须证明所采用的量度标准能够导致一个整体最优解；

2.最优子结构特性：见本章第二点。

六．一个问题能够使用贪心策略的条件：

1.问题的解是向量结构（n元组形式）；

2.具有最优子结构特性；

3.能够获取最优量度标准；

4.能证明是最优解。

第七章：动态规划法

一．动态规划法的几个步骤：

（动态规划法是用于处理不具备贪心准则的问题，用于解决分治法的子问题重叠现象）

1.刻画最优解的结构特性；

2.递归定义最优解值；

3.以自底向上方式计算最优解值；

4.根据计算得到的信息构造一个最优解。

二．动态规划法的基本要素：

1．最优子结构特性：一个问题的最优解包含其子问题的最优解（见第五章：贪心法）；1．重叠子问题：递归算法求解问题时，每次产生的子问题并不总是新问题，有些问题

被反复计算多次。

三．动态规划法与分治法的比较：

共同点：将待求解的问题分解成若干个子问题，先求子问题，然后再从这些子问题的解得到原问题的解；

不同点：1.适合于用动态规划法求解的问题，分解得到的各子问题往往不是相互独立的；而分治法中的子问题是相互独立的；

2.动态规划法用表保存已求解过的子问题的解，再次碰到同样的子问题时不必重新求解，而只需查询答案，故可获得多项式级时间复杂度，效率较高；而分治法中对于每次出现的子问均求解，导致同样的子问题被反复求解，故产生指数增长的时间复杂度，效率较低。

四．动态规划法与贪心法的比较：

共同点：都是求解最优化问题；都要求问题具有最优子结构性质；

不同点：1.求解方式不同：动态规划法是：自底向上；

而贪心法是：自顶向下；以迭代的方式作出相继的贪心选择，每作一次贪心选择就将所求问题简化为一个规模更小的子问题；

2.对子问题的依赖不同：动态规划法：依赖各子问题的解，所以只有在解出相关子问题后，才能作出选择；应使各子问题最优，才能保证整体最优；

而贪心法：不依赖于子问题的解；仅在当前状态下作出最好选择，即局部最优选择，然后再去解作出这个选择后产生的相应的子问题。

五．两类背包问题：

1.0/1背包问题：如果每一件物品不能分割，只能作文整体或者装入背包，或者不装入；

2.一般背包问题或简称背包问题：如果物品时可以分割的，也就是允许将其中的一部分装入背包。

六．动态规划法的典型应用：多段图问题

多段图问题是求从源点s到汇点t的一条长度最短的路径（用从后逐步向前递推的方法）（如例7-1，其求解步骤见P138，图7-1）

第八章：回溯法

一．1.回溯法是比贪心法和动态规划法更一般的方法，其解为n-元组形式；

2.通过搜索状态空间树来求问题的可行解（满足约束条件的解）或最优解（使目标函数最大或最小的解）；

3.回溯法使用约束函数和限界函数来压缩需要实际生产的状态空间树的结点数；

4.通常情况下，回溯法是为了找出满足约束条件的所有可行解。

5.回溯法适用于解一些组合数相当大的问题

二．回溯法：（有递归回溯和迭代回溯）

1.在求解的过程中，以深度优先方式逐个生产状态空间树中的结点，求问题的可行解或最优解；

2.为提高搜索效率，在搜索过程中用约束函数和限界函数（统称剪枝函数）来剪去不必要搜索的子树，减少问题求解所需实际生产的状态空间树结点数，从而避免无效搜索。

3.常用的剪枝函数：用约束函数剪去已知不含答案状态（可行解）的子树；用限界函数剪去得不到最优答案结点（最优解）的子树。

三．回溯法与分枝限界法的比较：

1.回溯法：使用剪枝函数的深度优先生成状态空间树中的结点的求解方法；

2.分枝限界法：使用剪枝函数的广度优先生成结点的求解方法

四．回溯法的本质：

1.是一种深度优先搜索方式，逐一动态生产状态空间树中的结点并检测答案结点的方法；

2.不同于穷举搜索，回溯法使用约束函数，剪去那些可以判定不含答案状态的子树，从而提高算法效率。

五．一个问题能够用回溯法求解的特点（或条件）：

1.它的解具有n-元组形式；

2.问题提供显示约束来确定状态空间树，并提供隐式约束来判断可行解；（可以用状态空间树描述，并采用判定函数识别答案结点）

3.应能设计有效的约束函数，缩小检索空间。

六．n-皇后问题（见P180的4-皇后问题，会画图8-3和图8-6）

第九章：分枝限界法

一．分枝限界法的基本做法：

1.以广度优先的方式搜索问题的状态空间树，每一个活结点只有一次机会成为E-结点；

2.按照广度优先原则，活结点一旦成为E-结点R后，就依次生成它的所有孩子结点，在这些孩子结点中，导致不可行解或导致非最优解的孩子结点被舍弃，其余孩子结点被一一加入活结点表中；

3.然后R自身成为死结点，从活结点表中取下一结点成为当前的E-结点，重复上述结点扩展过程，直到找到所需的解或活结点表位空时为止。

二．分枝限界法与回溯法的异同：

共同点：1.都是在问题的状态空间树上搜索问题解的算法；

2.都用活结点表实现，都可用约束函数剪去不含答案结点的分枝，都可用限界函数剪去不含最优解的分枝。

不同点：1.求解目标不同：回溯法的求解目标是找出解空间树中满足约束条件的所有可行解；

而分枝限界法的求解目标则是找出满足约束条件的一个可行解，或某种意义下的最优解。

2.搜索方式不同：回溯法以深度优先的方式搜索解空间，

而分枝限界法则以广度优先或最小耗费优先的方式搜索解空间树。

3.对当前扩展结点的扩展方式不同：回溯法中的每个活结点可能多次成为当前扩展结点，纵深方向扩其一个孩子，然后再回溯后扩展其他孩子；

而分枝限界法中每一个活结点只有一次机会成为扩展结点，一次产生所有孩子结点，自身成为死结点，之后无需再返回该结点处。

三．15迷问题

1.定理9-1（用来求15迷问题的理论基础）；

2.P202-204，图9-4至9-6

分治法：合并排序和快速排序

贪心法：一般背包最小代价生成树动态规划法：多段图 0/1背包

回溯法：皇后

分枝限界法：15谜

5种算法的思想异同

考研数据结构必须掌握的知识点与算法-打印版

《数据结构》必须掌握的知识点与算法 第一章绪论 1、算法的五个重要特性（有穷性、确定性、可行性、输入、输出） 2、算法设计的要求（正确性、可读性、健壮性、效率与低存储量需求） 3、算法与程序的关系： （1）一个程序不一定满足有穷性。例操作系统，只要整个系统不遭破坏，它将永远不会停止，即使没有作业需要处理，它仍处于动态等待中。因此，操作系统不是一个算法。 （2）程序中的指令必须是机器可执行的，而算法中的指令则无此限制。算法代表了对问题的解，而程序则是算法在计算机上的特定的实现。 （3）一个算法若用程序设计语言来描述，则它就是一个程序。 4、算法的时间复杂度的表示与计算（这个比较复杂，具体看算法本身，一般关心其循环的次数与N的关系、函数递归的计算） 第二章线性表 1、线性表的特点： （1）存在唯一的第一个元素；（这一点决定了图不是线性表） （2）存在唯一的最后一个元素； （3）除第一个元素外，其它均只有一个前驱（这一点决定了树不是线性表） （4）除最后一个元素外，其它均只有一个后继。 2、线性表有两种表示：顺序表示（数组）、链式表示（链表），栈、队列都是线性表，他们都可以用数组、链表来实现。 3、顺序表示的线性表（数组）地址计算方法： （1）一维数组，设DataType a[N]的首地址为A0，每一个数据（DataType类型）占m个字节，则a[k]的地址为：A a[k]＝A0+m*k（其直接意义就是求在数据a[k]的前面有多少个元素，每个元素占m个字节） （2）多维数组，以三维数组为例，设DataType a[M][N][P]的首地址为A000，每一个数据（DataType 类型）占m个字节，则在元素a[i][j][k]的前面共有元素个数为：M*N*i+N*j+k，其其地址为： A a[i][j][k]＝A000+m*(M*N*i+N*j+k)； 4、线性表的归并排序： 设两个线性表均已经按非递减顺序排好序，现要将两者合并为一个线性表，并仍然接非递减顺序。可见算法2.2 5、掌握线性表的顺序表示法定义代码，各元素的含义； 6、顺序线性表的初始化过程，可见算法2.3 7、顺序线性表的元素的查找。 8、顺序线性表的元素的插入算法，注意其对于当原来的存储空间满了后，追加存储空间（就是每次增加若干个空间，一般为10个）的处理过程，可见算法2.4 9、顺序线性表的删除元素过程，可见算法2.5 10、顺序线性表的归并算法，可见算法2.7 11、链表的定义代码，各元素的含义，并能用图形象地表示出来，以利分析； 12、链表中元素的查找 13、链表的元素插入，算法与图解，可见算法2.9 14、链表的元素的删除，算法与图解，可见算法2.10 15、链表的创建过程，算法与图解，注意，链表有两种（向表头生长、向表尾生长，分别用在栈、队列中），但他们的区别就是在创建时就产生了，可见算法2.11 16、链表的归并算法，可见算法2.12 17、建议了解所谓的静态单链表（即用数组的形式来实现链表的操作），可见算法2.13 18、循环链表的定义，意义 19、循环链表的构造算法（其与单链表的区别是在创建时确定的）、图解

算法设计与分析习题答案1-6章

习题1 1. 图论诞生于七桥问题。出生于瑞士的伟大数学家欧拉（Leonhard Euler ，1707—1783）提出并解决了该问题。七桥问题是这样描述的：一个人是否能在一次步行中穿越哥尼斯堡（现 在叫加里宁格勒，在波罗的海南岸）城中全部的七座桥后回到起点，且每座桥只经过一次， 图是这条河以及河上的两个岛和七座桥的草 图。请将该问题的数据模型抽象出来，并判断此问题是否有解。 七桥问题属于一笔画问题。 输入：一个起点 输出：相同的点 1， 一次步行 2， 经过七座桥，且每次只经历过一次 3， 回到起点 该问题无解：能一笔画的图形只有两类：一类是所有的点都是偶点。另一类是只有二个奇点的图形。 2．在欧几里德提出的欧几里德算法中（即最初的欧几里德算法）用的不是除法而是减法。请用伪代码描述这个版本的欧几里德算法 =m-n 2.循环直到r=0 m=n n=r r=m-n 3 输出m 3．设计算法求数组中相差最小的两个元素（称为最接近数）的差。要求分别给出伪代码和C++描述。 编写程序，求n 至少为多大时，n 个“1”组成的整数能被2013整除。 #include using namespace std; int main() { double value=0; 图 七桥问题

for(int n=1;n<=10000 ;++n) { value=value*10+1; if(value%2013==0) { cout<<"n至少为:"< using namespace std; int main () { double a,b; double arctan(double x);圣经上说：神6天创造天地万有，第7日安歇。为什么是6天呢？任何一个自然数的因数中都有1和它本身，所有小于它本身的因数称为这个数的真因数，如果一个自然数的真因数之和等于它本身，这个自然数称为完美数。例如，6=1+2+3，因此6是完美数。神6天创造世界，暗示着该创造是完美的。设计算法，判断给定的自然数是否是完美数 #include using namespace std; int main() { int value, k=1; cin>>value; for (int i = 2;i!=value;++i) { while (value % i == 0 ) { k+=i;有4个人打算过桥，这个桥每次最多只能有两个人同时通过。他们都在桥的某一端，并且是在晚上，过桥需要一只手电筒，而他们只有一只手电筒。这就意味着两个人过桥后必须有一个人将手电筒带回来。每个人走路的速度是不同的：甲过桥要用1分钟，乙过桥要用2分钟，丙过桥要用5分钟，丁过桥要用10分钟，显然，两个人走路的速度等于其中较慢那个人的速度，问题是他们全部过桥最少要用多长时间？ 由于甲过桥时间最短，那么每次传递手电的工作应有甲完成 甲每次分别带着乙丙丁过桥 例如： 第一趟：甲，乙过桥且甲回来

最新算法设计与分析复习要点(1)

算法设计与分析的复习要点 第一章：算法问题求解基础 算法是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列。 一．算法的五个特征： 1．输入：算法有零个或多个输入量； 2．输出：算法至少产生一个输出量； 3．确定性：算法的每一条指令都有确切的定义，没有二义性； 4．可行性：算法的每一条指令必须足够基本，它们可以通过已经实现的基本运算执行有限次来实现； 5．有穷性：算法必须总能在执行有限步之后终止。 二．什么是算法？程序与算法的区别 1．笼统地说，算法是求解一类问题的任意一种特殊的方法；较严格地说，算法是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列。 2．程序是算法用某种程序设计语言的具体实现；算法必须可终止，程序却没有这一限制；即：程序可以不满足算法的第5个性质“有穷性”。 三．一个问题求解过程包括：理解问题、设计方案、实现方案、回顾复查。 四．系统生命周期或软件生命周期分为： 开发期：分析、设计、编码、测试；运行期：维护。 五．算法描述方法：自然语言、流程图、伪代码、程序设计语言等。 六．算法分析：是指对算法的执行时间和所需空间的估算。算法的效率通过算法分析来确定。 七．递归定义：是一种直接或间接引用自身的定义方法。一个合法的递归定义包括两部分：基础情况和递归部分； 基础情况：以直接形式明确列举新事物的若干简单对象； 递归部分：有简单或较简单对象定义新对象的条件和方法 八．常见的程序正确性证明方法： 1.归纳法：由基础情况和归纳步骤组成。归纳法是证明递归算法正确性和进行算法分析的强有力工具； 2.反证法。 第二章：算法分析基础 一．会计算程序步的执行次数（如书中例题程序2-1,2-2,2-3的总程序步数的计算）。二．会证明5个渐近记法。（如书中P22-25例2-1至例2-9） 三．会计算递推式的显式。（迭代法、代换法，主方法） 四．会用主定理求T(n)=aT(n/b)+f(n)。（主定理见P29，如例2-15至例2-18）五．一个好的算法应具备的4个重要特征： 1.正确性：算法的执行结果应当满足预先规定的功能和性能要求； 2.简明性：算法应思路清晰、层次分明、容易理解、利于编码和调试； 3.效率：算法应有效使用存储空间，并具有高的时间效率； 4.最优性：算法的执行时间已达到求解该类问题所需时间的下界。 六．影响程序运行时间的主要因素： 1.程序所依赖的算法； 2.问题规模和输入数据规模； 3.计算机系统性能。 七．1.算法的时间复杂度：是指算法运行所需的时间；

算法设计与分析习题答案1-6章.docx

习题 1 1.图论诞生于七桥问题。出生于瑞士的伟大数学家欧拉（Leonhard Euler ，1707— 1783） 提出并解决了该问题。七桥问题是这样描述的：北区 一个人是否能在一次步行中穿越哥尼斯堡（现 东区在叫加里宁格勒，在波罗的海南岸）城中全部岛区 的七座桥后回到起点，且每座桥只经过一次， 图是这条河以及河上的两个岛和七座桥的草南区 图。请将该问题的数据模型抽象出来，并判断图七桥问题 此问题是否有解。 七桥问题属于一笔画问题。 输入：一个起点 输出：相同的点 1，一次步行 2，经过七座桥，且每次只经历过一次 3，回到起点 该问题无解：能一笔画的图形只有两类：一类是所有的点都是偶点。另一类是只有二个 奇点的图形。 2．在欧几里德提出的欧几里德算法中（即最初的欧几里德算法）用的不是除法而是减法。请用伪代码描述这个版本的欧几里德算法 =m-n 2.循环直到 r=0 m=n n=r r=m-n 3输出 m 3．设计算法求数组中相差最小的两个元素（称为最接近数）的差。要求分别给出伪代 码和 C++描述。 编写程序，求 n 至少为多大时， n 个“1”组成的整数能被2013 整除。 #include using namespace std; int main() { double value=0;

for(int n=1;n<=10000 ;++n) { value=value*10+1; if(value%2013==0) { cout<<"n 至少为 :"< using namespace std; int main () { double a,b; double arctan(double x);圣经上说：神 6 天创造天地万有，第7 日安歇。为什么是6天呢？任何一个自然数的因数中都有 1 和它本身，所有小于它本身的因数称为这个数的真 因数，如果一个自然数的真因数之和等于它本身，这个自然数称为完美数。例如， 6=1+2+3，因此6 是完美数。神 6 天创造世界，暗示着该创造是完美的。设计算法，判断给定的自然数是否是完美数 #include using namespace std; int main() { int value, k=1; cin>>value; for (int i = 2;i!=value;++i) { while (value % i == 0 ) { k+=i;有 4 个人打算过桥，这个桥每次最多只能有两个人同时通过。他们都 在桥的某一端，并且是在晚上，过桥需要一只手电筒，而他们只有一只手电筒。这就意味 1着两个人过桥后必须有一个人将手电筒带回来。每个人走路的速度是不同的：甲过桥要用 分钟，乙过桥要用 2 分钟，丙过桥要用 5 分钟，丁过桥要用10 分钟，显然，两个人走路的 速度等于其中较慢那个人的速度，问题是他们全部过桥最少要用多长时间？ 由于甲过桥时间最短，那么每次传递手电的工作应有甲完成 甲每次分别带着乙丙丁过桥 例如： 第一趟：甲，乙过桥且甲回来

算法设计与分析复习资料1

一 1.循环赛日程表问题的相关叙述。 2.算法运行时所需要占用的存储空间有？ 3.动态规划法的求解步骤 4.解空间树是排列树的问题有。 5.分治法的步骤 6.就会场安排问题，贪心法的最佳贪心策略 7.快速排序法基准元素的选取方法 8.满足满m叉树的问题有？ 9.分支限界法的解题步骤 10.事前分析法相关的影响因素有 11.用分治法求解的问题一般需要具备一些特征，主要有？ 二 1．给定一个有向带权图G=(V，E)，其中每条边的权是一个非负实数，另外，给定V中的一个顶点，称为源点。现在要计算从源点到所有其它各个顶点的最短路径长度，这里的路径长度是指路径上经过的所有边上的权值之和，这个问题通常称为单源最短路径问题。 2．采用回溯法可以求解0-1背包问题，其解空间的形式为：（x1,x2,…,xn）或n 元组。 3．当所给的问题是从n个元素的排列中找出满足某种性质的一个排列时，相应的解空间树称为排列树。 4．一个正在生成孩子的结点称为扩展结点。 5．子集树是用回溯法解题时经常遇到的一种典型的解空间树。当所给的问题是从n个元素组成的集合S中找出满足某种性质的一个子集时，相应的解空间树称为子集树。 6．当所给问题的n个元素中每一个元素均有m种选择，要求确定其中的一种选择，使得对这n个元素的选择结果组成的向量满足某种性质，即寻找满足某种特性的n个元素取值的一种组合，这类问题的解空间树称为满m叉树。 7．一个自身已生成但其孩子还没有全部生成的结点称为活结点 8．回溯法中，对于问题的一个实例，解向量满足显约束的所有n元组构成了该实例的一个解空间 9．分支限界法有两种：队列式分支限界法和优先队列式分支限界法。 10．分支限界法采用的是宽度优先搜索。 11．时间复杂性的度量方法通常有两种：事后统计法和事前分析估算法 12．一个所有孩子已经生成的结点称做死结点 13．在最小生成树的生成方法中，Kruskal算法从边的角度出发，每一次将图中的权值最小的边取出来，在不构成环的情况下，将该边加入最小生成树。 三 1．分治法字面上的解释是分而治之，就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同子问题，子问题相互独立，如果子问题还是不容易解决，再把子问题分成更小的子问题…，直到最后各个子问题可以简单地直接求解，对各个子问题递归求解，将子问题的解进行合并即得原问题的解。 2．动态规划法要求将大问题分解成规模较小的子问题，经分解得到的各个子问题往往不是相互独立的。在求解过程中，将已解决的子问题的解进行保存，在需要时可以轻松找出。采

算法设计与分析课程设计(完整版)

HUNAN CITY UNIVERSITY 算法设计与分析课程设计 题目：求最大值与最小值问题 专业： 学号： 姓名： 指导教师： 成绩： 二0年月日

一、问题描述 输入一列整数，求出该列整数中的最大值与最小值。 二、课程设计目的 通过课程设计，提高用计算机解决实际问题的能力，提高独立实践的能力，将课本上的理论知识和实际有机的结合起来，锻炼分析解决实际问题的能力。提高适应实际，实践编程的能力。在实际的编程和调试综合试题的基础上，把高级语言程序设计的思想、编程巧和解题思路进行总结与概括，通过比较系统地练习达到真正比较熟练地掌握计算机编程的基本功，为后续的学习打下基础。了解一般程序设计的基本思路与方法。 三、问题分析 看到这个题目我们最容易想到的算法是直接比较算法：将数组的第 1 个元素分别赋给两个临时变量：fmax:=A[1]; fmin:=A[1]; 然后从数组的第 2 个元素 A[2]开始直到第 n个元素逐个与 fmax 和 fmin 比较，在每次比较中，如果A[i] > fmax，则用 A[i]的值替换 fmax 的值；如果 A[i] < fmin，则用 A[i]的值替换 fmin 的值；否则保持 fmax（fmin）的值不变。这样在程序结束时的fmax、fmin 的值就分别是数组的最大值和最小值。这个算法在最好、最坏情况下，元素的比较次数都是 2(n-1)，而平均比较次数也为 2(n-1)。 如果将上面的比较过程修改为：从数组的第 2 个元素 A[2]开始直到第 n 个元素，每个 A[i]都是首先与 fmax 比较，如果 A[i]>fmax,则用 A[i]的值替换 fmax 的值；否则才将 A[i]与 fmin 比较，如果 A[i] < fmin，则用 A[i]的值替换 fmin 的值。 这样的算法在最好、最坏情况下使用的比较次数分别是 n-1 和 2(n-1),而平均比较次数是 3(n-1)/2,因为在比较过程中，将有一半的几率出现 A[i]>fmax 情况。

算法设计与分析复习要点

·算法是指解决问题的方法和过程。算法是由若干条指令组成的有穷序列。 ·算法特性：输入、输出、确定性、有限性（执行时间和执行次数）（有五个空再加上可行性）。 ·程序是算法用某种程序设计语言的具体实现，程序可不满足有限性的特性。 ·程序调试只能证明程序有错，不能证明程序无错误! ·算法复杂性= 算法所需要的计算机资源。 ·算法的复杂性取决于：(1)求解问题的规模N；(2)具体的输入数据I；(3)算法本身的设计A。·可操作性最好且最有实际价值的是最坏情况下的时间复杂性。 第二章递归与分治策略 二分搜索技术：O（logn）大整数乘法：O（n log3）=O（n1.59）Strassen矩阵乘法：O（n log7）=O(n2.81) 棋盘覆盖：O（4k）合并排序和快排：O（nlogn）线性时间选择：O(n) 最接近点对问题：O(nlogn) 循环赛日程表：O(n2) ·分治法思想：将一个难以解决的问题分割成一些规模较小的相同问题，以便逐个击破，分而治之。边界条件与递归方程是递归函数的两大要素。 递归优点：结构清晰，可读性强，而且容易用数学归纳法来证明算法的正确性，因此它为设计算法、调试程序带来很大方便。缺点：递归算法的运行效率较低，无论是耗费的计算时间还是占用的存储空间都比非递归算法要多。 ·分治法时间复杂度分析：T(n)<= O(1) n=n0 aT(n/b)+f(n) n>n0 若递归方式为减法：T(n) = O(a n) 若递归方式为除法： f(n)为合并为原问题的开销：f(n)为常数c时：T(n)=O(n p) f(n)为线性函数：O(n) ab,p=log b a f(n)为幂函数n x时：O(n x) af(b),p=log b a ·证明算法的正确性：部分正确性、终止性。 第三章：动态规划 ·当前决策的最优性取决于其后续决策序列的是否最优。动态规划方法可以保证问题求解是全局最优的。

计算机算法设计与分析习题和答案解析

《计算机算法设计与分析》习题及答案 一．选择题 1、二分搜索算法是利用（A ）实现的算法。 A、分治策略 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 2、下列不是动态规划算法基本步骤的是（A ）。 A、找出最优解的性质 B、构造最优解 C、算出最优解 D、定义最优解 3、最大效益优先是（ A ）的一搜索方式。 A、分支界限法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 4. 回溯法解旅行售货员问题时的解空间树是（ A ）。 A、子集树 B、排列树 C、深度优先生成树 D、广度优先生成树 5．下列算法中通常以自底向上的方式求解最优解的是（ B ）。 A、备忘录法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 6、衡量一个算法好坏的标准是（C ）。 A 运行速度快 B 占用空间少 C 时间复杂度低 D 代码短 7、以下不可以使用分治法求解的是（D ）。 A 棋盘覆盖问题 B 选择问题 C 归并排序 D 0/1背包问题 8. 实现循环赛日程表利用的算法是（ A ）。 A、分治策略 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 9．下面不是分支界限法搜索方式的是（ D ）。 A、广度优先 B、最小耗费优先 C、最大效益优先 D、深度优先 10．下列算法中通常以深度优先方式系统搜索问题解的是（ D ）。 A、备忘录法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 11.备忘录方法是那种算法的变形。（B ） A、分治法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 12．哈夫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） 13．分支限界法解最大团问题时，活结点表的组织形式是（ B ）。 A、最小堆 B、最大堆 C、栈 D、数组 14．最长公共子序列算法利用的算法是（ B ）。 A、分支界限法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 15．实现棋盘覆盖算法利用的算法是（ A ）。 A、分治法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 16.下面是贪心算法的基本要素的是（ C ）。 A、重叠子问题 B、构造最优解 C、贪心选择性质 D、定义最优解 17.回溯法的效率不依赖于下列哪些因素（ D ） A.满足显约束的值的个数 B. 计算约束函数的时间 C.计算限界函数的时间 D. 确定解空间的时间 18.下面哪种函数是回溯法中为避免无效搜索采取的策略（ B ） A．递归函数 B.剪枝函数C。随机数函数 D.搜索函数 19. （ D ）是贪心算法与动态规划算法的共同点。

算法分析与设计知识点总结

第一章概述 算法的概念：算法是指解决问题的一种方法或过程，是由若干条指令组成的有穷序列。 算法的特征： 可终止性：算法必须在有限时间内终止； 正确性：算法必须正确描述问题的求解过程； 可行性：算法必须是可实施的； 算法可以有0个或0个以上的输入； 算法必须有1个或1个以上的输出。 算法与程序的关系： 区别：程序可以不一定满足可终止性。但算法必须在有限时间内结束； 程序可以没有输出,而算法则必须有输出； 算法是面向问题求解的过程描述，程序则是算法的实现。 联系：程序是算法用某种程序设计语言的具体实现； 程序可以不满足算法的有限性性质。 算法描述方式：自然语言，流程图，伪代码，高级语言。 算法复杂性分析： 算法复杂性的高低体现运行该算法所需计算机资源（时间，空间）的多少。 算法复杂性度量： 期望反映算法本身性能，与环境无关。 理论上不能用算法在机器上真正的运行开销作为标准（硬件性能、代码质量影响）。 一般是针对问题选择基本运算和基本存储单位，用算法针对基本运算与基本存储单位的开销作为标准。 算法复杂性C依赖于问题规模N、算法输入I和算法本身A。即C=F(N, I, A)。 第二章递归与分治 分治法的基本思想： 求解问题算法的复杂性一般都与问题规模相关，问题规模越小越容易处理。 分治法的基本思想是，将一个难以直接解决的大问题，分解为规模较小的相同子问题，直至这些子问题容易直接求解，并且可以利用这些子问题的解求出原问题的解。各个击破，分而治之。 分治法产生的子问题一般是原问题的较小模式，这就为使用递归技术提供了方便。递归是分治法中最常用的技术。 使子问题规模大致相等的做法是出自一种平衡(balancing)子问题的思想，它几乎总是比子问题规模不等的做法要好。 分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征： 该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决； 该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题，即该问题具有最优子结构性质； 利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解； 该问题所分解出的各个子问题是相互独立的，即子问题之间不包含公共的子问题。（这条特征涉及到分治法的效率，如果各子问题是不独立的，则分治法要做许多不必要的工作，重复地解公共的子问题，此时虽然也可用分治法，但一般用动态规划较好。） 递归的概念：

2009.1算法设计与分析报告课程期末试卷-A卷(自测 )

华南农业大学期末考试试卷（A卷） 2008学年第一学期考试科目：算法分析与设计 考试类型：（闭卷）考试时间：120 分钟 学号姓名年级专业 一、选择题（20分，每题2分） 1.下述表达不正确的是。 A．n2/2 + 2n的渐进表达式上界函数是O(2n) B．n2/2 + 2n的渐进表达式下界函数是Ω(2n) C．logn3的渐进表达式上界函数是O(logn) D．logn3的渐进表达式下界函数是Ω(n3) 2.当输入规模为n时，算法增长率最大的是。 A．5n B．20log2n C．2n2 D．3nlog3n 3.T（n）表示当输入规模为n时的算法效率，以下算法效率最优的是。A．T（n）= T（n – 1）+1，T（1）=1 B．T（n）= 2n2 C．T（n）= T（n/2）+1，T（1）=1 D．T（n）= 3nlog2n 4.在棋盘覆盖问题中，对于2k×2k的特殊棋盘（有一个特殊方块），所需的L型骨牌 的个数是。 A．（4k– 1）/3 B．2k /3 C．4k D．2k 5.在寻找n个元素中第k小元素问题中，若使用快速排序算法思想，运用分治算法 对n个元素进行划分，应如何选择划分基准？下面答案解释最合理。A．随机选择一个元素作为划分基准 B．取子序列的第一个元素作为划分基准 C．用中位数的中位数方法寻找划分基准 D．以上皆可行。但不同方法，算法复杂度上界可能不同

6. 有9个村庄，其坐标位置如下表所示： 现在要盖一所邮局为这9个村庄服务，请问邮局应该盖在 才能使到邮局到这9个村庄的总距离和最短。 A ．（4.5，0） B ．（4.5，4.5） C ．（5，5） D ．（5，0） 7. n 个人拎着水桶在一个水龙头前面排队打水，水桶有大有小，水桶必须打满水， 水流恒定。如下 说法不正确？ A ．让水桶大的人先打水，可以使得每个人排队时间之和最小 B ．让水桶小的人先打水，可以使得每个人排队时间之和最小 C ．让水桶小的人先打水，在某个确定的时间t 内，可以让尽可能多的人打上水 D ．若要在尽可能短的时间内，n 个人都打完水，按照什么顺序其实都一样 8. 分治法的设计思想是将一个难以直接解决的大问题分割成规模较小的子问题，分 别解决子问题，最后将子问题的解组合起来形成原问题的解。这要求原问题和子问题 。 A ．问题规模相同，问题性质相同 B ．问题规模相同，问题性质不同 C ．问题规模不同，问题性质相同 D ．问题规模不同，问题性质不同 9. 对布线问题，以下 是不正确描述。 A ．布线问题的解空间是一个图 B ．可以对方格阵列四周设置围墙，即增设标记的附加方格的预处理，使得算法简化对边界的判定 C ．采用广度优先的标号法找到从起点到终点的布线方案（这个方案如果存在的话）不一定是最短的 D ．采用先入先出的队列作为活结点表，以终点b 为扩展结点或活结点队列为空作为算法结束条件 10. 对于含有n 个元素的子集树问题，最坏情况下其解空间的叶结点数目为 。 A ．n! B ．2n C ．2n+1 -1 D ．∑=n i i n 1 !/! 答案：DACAD CACCB

大数据结构与算法设计知识点

数据结构与算法设计知识点 试题类型： 本课程为考试科目（闭卷笔试），试题类型包括：概念填空题（10 %），是非判断题（10 %），单项选择题（40 %），算法填空题（10%），算法应用题（20 %)，算法设计题（10 %）。 第一章绪论 重点容及要求： 1、了解与数据结构相关的概念（集合、数据、数据元素、数据项、关键字、元 素之间的关系等）。 数据：所有能被输入到计算机中，且能被计算机处理的符号的 集合。是计算机操作的对象的总称。是计算机处理的信息的某种特定 的符号表示形式。 数据元素：是数据（集合）中的一个“个体”，数据结构中的基 本单位，在计算机程序常作为一个整体来考虑和处理。 数据项：是数据结构中讨论的最小单位，数据元素可以是一个或 多个数据项的组合 关键码：也叫关键字（Key），是数据元素中能起标识作用的数据 项。 其中能起到唯一标识作用的关键码称为主关键码（简称主码）； 否则称为次关键码。通常，一个数据元素只有一个主码，但可以有多 个次码。 关系：指一个数据集合中数据元素之间的某种相关性。 数据结构：带“结构”的数据元素的集合。这里的结构指元素之 间存在的关系。 数据类型：是一个值的集合和定义在此集合上的一组操作的总

称。 2、掌握数据结构的基本概念、数据的逻辑结构（四种）和物理结构（数据元素 的表示与关系的表示、两类存储结构：顺序存储结构和链式存储结构）。 数据结构包括逻辑结构和物理结构两个层次。 数据的逻辑结构：是对数据元素之间存在的逻辑关系的一种抽象的描述，可以用一个数据元素的集合和定义在此集合上的若干关系来表示 逻辑结构有四种：线性结构、树形结构、图状结构、集合结构数据的物理结构：是其逻辑结构在计算机中的表示或实现，因此又称其为存储结构。 存储结构：顺序存储结构和链式存储结构 顺序存储结构：利用数据元素在存储器中相对位置之间的某种特定的关系来表示数据元素之间的逻辑关系； 链式存储结构：除数据元素本身外，采用附加的“指针”表示数据元素之间的逻辑关系。 3、了解算法分析的基本方法，掌握算法时间复杂度相关的概念。 算法：是为了解决某类问题而规定的一个有限长的操作序列 或处理问题的策略 一个算法必须满足以下五个重要特性：1．有穷性2．确定性3．可行性4．有输入 5．有输出 设计算法时，通常还应考虑满足以下目标： 1.正确性， 2.可读性， 3.健壮性 4.高效率与低存储量需求

算法设计与分析课后习题

第一章 1. 算法分析题 算法分析题1－1 求下列函数的渐进表达式 (1). 3n^2 + 10n < 3n^2 + 10n^2 = 13n^2 = O(n^2) (2). n^2 / 10 + 2^n 当n>5是，n^2 < 2 ^n 所以，当n >= 1时，n^2/10 < 2 ^n 故: n^2/10 + 2^n < 2 ^n + 2^n = 2*2^n = O(2^n) (3). 21 + 1/n < 21 + 1 = 22 = O(1) (4). log(n^3)=3log(n)=O(log(n)) (5). 10log(3^n) = (10log3)n = O(n) 算法分析题1-6 (1)因为：f(n)=log(n^2) = 2log(n); g(n) = log(n) + 5 所以：f(n)=Θ(log(n)+5) =Θ(g(n)) (2)因为：log(n) < √n; f(n) = 2log(n); g(n)= √n 所以：f(n) = O(g(n)) (3)因为：log(n) < n; f(n) = n; g(n) = log(n^2) = 2log(n) 所以；f(n) = Ω(g(n)) (4)因为：f(n) = nlogn +n; g(n) = logn 所以：f(n) =Ω(g(n)) (5)因为: f(n) = 10; g(n) = log(10)

所以:f(n) =Θ(g(n)) (6)因为: f(n)=log^2(n); g(n) = log(n) 所以: f(n) ==Ω(g(n)) (7)因为: f(n) = 2^n < 100*2^n; g(n)=100n^2; 2^n > n ^2 所以: f(n) = Ω(g(n)) (8)因为：f(n) = 2^n; g(n) = 3 ^n; 2 ^n < 3 ^n 所以: f(n) = O(g(n)) 习题1－9 证明：如果一个算法在平均情况下的计算时间复杂性为Θ(f(n)),该算法在最坏情况下所需的计算时间为Ω(f(n)). 分析与解答： 因此，Tmax(N) = Ω(Tavg(N)) = Ω(Θ(f(n)))=Ω(f(n)). 第二章 算法分析题

算法设计与分析报告期末备考知识点总结材料

●通俗地讲，算法是解决问题的方法，严格地说，算法是对特定问题求解步骤的一种描述， 是指令的有限序列。 ●算法还必须满足一下五个重要特性：输入、输出、有穷性、确定性、可行性。 ●程序（Program）是对一个算法使用某种程序设计语言的具体实现，原则上，算法可以 用任何一种程序设计语言来实现。 什么是算法的计算复杂性？ ●算法分析指的是对算法所需要的两种计算机资源——时间和空间(时间复杂性和空间复 杂性进行估算，所需要的资源越多，该算法的复杂性就越高。 ●表示计算复杂性的O你掌握了？ 若存在两个正的常数c和n0，对于任意n≥n0，都有T(n)≤c×f(n)，则称T(n)=O(f(n))（或称算法在O(f(n))中）。 我们主要介绍了哪几种算法设计方法？ 分治法：将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模较小的子问题，以便各个击破，分而治之。 减治法：减治法在将原问题分解为若干个子问题后，利用了规模为n的原问题的解与较小规模（通常是n/2）的子问题的解之间的关系，这种关系通常表现为： （1）原问题的解只存在于其中一个较小规模的子问题中； （2）原问题的解与其中一个较小规模的解之间存在某种对应关系。 由于原问题的解与较小规模的子问题的解之间存在这种关系，所以，只需求解其中 一个较小规模的子问题就可以得到原问题的解。 动态规划法、贪心算法、回溯算法、概率 RAM程序 分治法------合并排序

设算法4.3对n个元素排序的时间复杂性为T(n)，则该二路归并排序算法存在如下递推式： 二路归并排序的时间代价是O(nlog2n)。 所需空间只要O(m+n+min(m, n))的空间就够了(假设两个合并串的长度分别为m和n)。 分治法------快速排序

算法设计与分析

Ex.1(p20)若将y ← uniform(0, 1) 改为 y ← x, 则上述的算法估计的值是什么？ 解：若将y ←uniform(0, 1) 改为 y ←x，此时有 ，则k++，即 ，此时k++，由于此时x ← uniform(0, 1)，所以k/n=，则此时4k/n=2。所以上述算法估计的值为2。 Ex.2(p23) 在机器上用 估计π值，给出不同的n值及精度。 解：由ppt上p21可知，的大小 ，其中k为落入圆内的数目，n为总数，且π=，即需要计算4k/n。我们先令x ← uniform(0, 1)，y ← uniform(0, 1)。 计算的值，如果小于等于1，那么此时k++。最后计算4k/n的值即可估计此时的π值。代码的主要部分为： 执行结果为：

结果分析：随着N的取值不断地增加，得到的π值也就越来越精确。 Ex.3(p23) 设a, b, c和d是实数，且a ≤ b, c ≤ d, f:[a, b] → [c, d]是一个连续函数，写一概率算法计算积分： 注意，函数的参数是a, b, c, d, n和f, 其中f用函数指针实现，请选一连续函数做实验，并给出实验结果。 解：的值为y=，y=0，x=a，x=b围成的面积。根据之前的例子我们可以知道= k(b-a)d/n。其中k是落在函数y=，x=a，x=b以及y=0所包围区间内的个数。 代码的主要部分为： 运行结果为：

结果分析： 随着N的取值不断地增加，得到的积分值越来越精确。 Ex4(p24). 设ε,δ是(0,1)之间的常数，证明：若I是的正确值，h是由HitorMiss算法返回的值，则当n ≥ I(1-I)/ε2δ时有： Prob[|h-I| < ε] ≥ 1 –δ 上述的意义告诉我们：Prob[|h-I| ≥ε] ≤δ, 即：当n ≥ I(1-I)/ ε2δ时，算法的计算结果的绝对误差超过ε的概率不超过δ，因此我们根据给定ε和δ可以确定算法迭代的次数 () 解此问题时可用切比雪夫不等式，将I看作是数学期望。 证明：由切比雪夫不等式可知： P( | X - E(X) | < ε ) ≥ 1 - D(X) / ε2 由题目知，E(X)=I。且根据题意，我们可知，在HotorMiss算法中，若随机选取n个点，其中k个点在积分范围内，则 。且k的分布为二项分布B(n，I)（在积分范围内或者不在 积分范围内），则 。又因为k=x*n，所以D(X)=I(1-I)/n。再将E(X)和D(X)带入切比雪夫不等式中即可得到 Ex5(p36). 用上述算法，估计整数子集1~n的大小，并分析n对估计值的影响。 解：由题知，集合的大小，通过计算新生成的集合中元素的个数来估计原集合的大小，代码的主体部分如下：

算法程序设计知识点汇总

算法与程序设计知识点汇总 第一章 计算机解决问题的基本过程 一、开始 分析问题 设计算法 编写程序 调试、运行程序 问题解决 二、算法-----程序设计的“灵魂 ” 1、定义：就是解决问题的方法和步骤 2 1、确定性：每一步都有确切的含义 2、有穷性：执行的步骤和每一步执行的时间都是有限的 3、输入：有零个或多个输入 4、输出：至少产生一个输出 5、可行性：原则上可精确运行 3、算法的描述：1、自然语言 2、流程图(P11) 3、伪代码（p12） 4、计算机语言 三：程序设计语言的发展： 须经过转换处理。 高级语言：更接近于自然语言（英语）和数学语言的编程语言，容易掌握和使用，也不能直接识别，必须经过转换才能被计算机执行。 第二章 一、visiual basic 可视化程序开发工具，主要是让程序设计人员利用软件本身所提供的各种控件，像搭积木一样构造应用程序的各种界面，然后再编写少量的代码就可以构建应用程序，提供了程序设计，编辑，调试，运行于一体的集成开发环境。 二、VB6.0的集成开发环境 三个工作栏： 标题栏 菜单栏 工具栏 六个基本窗口： 主窗口(main) 窗体窗口(form) 工具箱窗口(toolbox) 工程窗口(project) 属性窗口(properties) 窗体布局窗口(formlayout) 三、属性---用来描述对象的外部特征 四、常用控件 熟悉常用控件(标签、文本框、命令按钮)的作用，图标及其属性 五、数据的表示与处理 1、Vb 数据类型

2、常量与变量的说明： 常量说明：Const a=3.14 const a as single=3.14 变量说明： Dim a As integer Dim b As integer Dim a,b As integer 3、运算符 (1) 算术运算符 (2)字符串运算符 ＆、+字符串连接 " 123 " + " 456 "结果 " 123456 " " 123 " & " 456 " 结果 " 123456 " 区别: + 两边必须是字符串, & 不一定 例如: "abcdef" & 12345 ' 结果为 "abcdef12345 " "abcdef " + 12345 ' 出错 "123" & 456 ' 结果为" 123456 " “123” + 456 ' 结果为 579 注意： "123 " + True'结果为 122 True转换为数值-1，False转换为数值0 (3)关系运算符 a、将两个操作数进行大小比较,结果为逻辑量。如：3>2结果为True。 b、字符串比较,则按字符的ASCII码值从左到右一一比较,直到出现不同的字符为止.。 例： " ABCDE " > " ABRA " 结果为 False 注释：A—Z的ASCII码值为65—90； a—z的ASCII码值为97—122；(选修教材124页)

算法设计与分析第一章习题解1.1,1.10,1.15

1.15练习 1.1（a） 1)A[1…60] = A[(1+60)/2]=A[30]=40 由于33<40，舍弃A[30…60]; 2)A[1…29] = A[(1+29)/2]=A[15]=25 由于33>25，舍弃A[1…15]; 3) A[16…29]= A[(16+29)/2]=A[22]=32 由于33>32，舍弃A[16…22]; 4) A[23…29] = A[(23+29)/2]=A[26]=36 由于33<36，舍弃A[26…29]; 5) A[23…25] = A[(23+25)/2]=A[24]=34; 由于33<34，舍弃A[24, 25]; 6) A[23] = 11 12 13 … 68 69 70 11 12 13 … 37 38 39 26 27 28 … 37 38 39 33 34 35 36 37 38 39 33 34 35 33

由于33=33，搜索完毕。 综上，搜索33共执行了6次比较。 同理可得（b ）搜索7共执行了5次比较。 （c ）搜索70共执行了6次比较。 （d ）搜索77共执行了6次比较。 1.10 对11 12 1 5 15 3 4 10 7 2 16 9 8 14 13 6用bottomupsort 算法，按非降序排列。 解：用图示，如下进行。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1 3 4 5 10 11 12 15 1 5 11 1 2 1.15用Θ表示函数。 (b) 2 6 7 8 9 1 3 1 4 16 3 4 10 1 5 2 7 9 1 6 6 8 13 14 11 12 1 5 15 3 4 10 2 7 9 16 8 14 6 13

算法与程序设计知识点汇总

算法与程序设计知识点 汇总 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】

算法与程序设计知识点汇总 第一章 计算机解决问题的基本过程 一、开始分析问题 设计算法 编写程序 调试、运行程序 问题解决 二、算法-----程序设计的“灵魂” 1、定义：就是解决问题的方法和步骤 2、特征： 1、确定性：每一步都有确切的含义 2、有穷性：执行的步骤和每一步执行的时间都是有限的 3、输入：有零个或多个输入 4、输出：至少产生一个输出 5、可行性：原则上可精确运行 3、算法的描述：1、自然语言 2、流程图(P11) 3、伪代码（p12） 4、计算机语言 算机直接执行，必须经过转换处理。 高级语言：更接近于自然语言（英语）和数学语言的编程语言，容易掌握和使用，也不能直接识别，必须经过转换才能被计算机执行。 第二章 一、visiual basic 可视化程序开发工具，主要是让程序设计人员利用软件本身所提供的各种控件，像搭积木一样构造应用程序的各种界面，然后再编写少量的代码就可以构建应用程序，提供了程序设计，编辑，调试，运行于一体的集成开发环境。 二、的集成开发环境 三个工作栏： 标题栏 菜单栏 工具栏 六个基本窗口： 主窗口(main) 窗体窗口(form) 工具箱窗口(toolbox) 工程窗口(project) 属性窗口(properties) 窗体布局窗口(formlayout) 熟悉常用控件(标签、文本框、命令按钮)的作用，图标及其属性 五、数据的表示与处理 1、

Integer整型 2 Byte-32768～32767(-215～215-1) Long长整型 4 Byte(-231～231-1) Single单精度实型 4 Byte ～～ Double双精度实型8 Byte String字符串型10 Byte＋串长 度 0～约20亿个字符 Boolean布尔型 2 Byte True或False Date日期型8 Byte100/1/1～9999/12/31 2 常量说明：Const a= const a as single= 变量说明： Dim a As integer Dim b As integer Dim a,b As integer 3、运算符 (1) 算术运算符 (2)字符 串运算符 ＆、+ 字符串连接 " 123 " + " 456 " 结果 " 123456 " " 123 " & " 456 " 结果 " 123456 " 区别: + 两边必须是字符串, & 不一定 例如: "abcdef" & 12345 ' 结果为 "abcdef12345 " "abcdef " + 12345 ' 出错 "123" & 456 ' 结果为" 123456 " “123” + 456 ' 结果为 579 注意： "123 " + True '结果为 122 True转换为数值-1，False转换为数值0 (3)关系运算符