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文檔簡介
參考答案
第1章
一、選擇題
1.C2.A3.C4.CADB5.B6.B
7.D8.B9.B10.Bll.D12.B
二、填空題
1.輸入;輸出;確定性;可行性;有窮性
2.程序;有窮性
3.算法復雜度
4.時間復雜度;空間復雜度
5.正確性;簡明性;高效性;最優(yōu)性
6.精確算法;啟發(fā)式算法
7.復雜性盡可能低的算法;其中復雜性最低者
8.最好性態(tài);最壞性態(tài);平均性態(tài)
9.基本運算
10.原地工作
三、簡答題
1.高級程序設計語言的主要好處是:
(1)高級語言更接近算法語言,易學、易掌握,一般工程技
術人員只需要兒周時間的培訓就可以勝任程序員的工作;
(2)高級語言為程序員提供了結構化程序設計的環(huán)境和工
具,使得設計出來的程序可讀性好,可維護性強,可靠性高;
(3)高級語言不依賴于機器語言,與具體的計算機硬件關系
不大,因而所寫出來的程序可移植性好、重用率高;
(4)把復雜瑣碎的事務交給編譯程序,所以自動化程度高,
發(fā)用周期短,程序員可以集中集中時間和精力從事更重要的創(chuàng)造
性勞動,提高程序質量。
2.使用抽象數據類型帶給算法設計的好處主要有:
(1)算法頂層設計與底層實現分離,使得在進行頂層設計時
不考慮它所用到的數據,運算表示和實現;反過來,在表示數據
和實現底層運算時,只要定義清楚抽象數據類型而不必考慮在什
么場合引用它。這樣做使算法設計的復雜性降低了,條理性增強
了,既有助于迅速開發(fā)出程序原型,又使開發(fā)過程少出差錯,程
序可靠性高。
(2)算法設計與數據結構設計隔開,允許數據結構自由選擇,
從中比較,優(yōu)化算法效率。
(3)數據模型和該模型上的運算統(tǒng)一在抽象數據類型中,反
映它們之間內在的互相依賴和互相制約的關系,便于空間和時間
耗費的折衷,靈活地滿足用戶要求。
(4)由于頂層設計和底層實現局部化,在設計中出現的差錯
也是局部的,因而容易查找也容易糾正,在設計中常常要做的增、
刪、改也都是局部的,因而也都容易進行。因此,用抽象數據類
型表述的算法具有很好的可維護性。
(5)算法自然呈現模塊化,抽象數據類型的表示和實現可以
封裝,便于移植和重用。
(6)為自頂向下逐步求精和模塊化提供有效途徑和工具。
(7)算法結構清晰,層次分明,便于算法正確的證明和復雜
性的分析。
3.算法的復雜度是算法運行所需要的計算機資源的量。
4.當問題的規(guī)模遞增時,將復雜度的極限稱為漸進復雜度。
5.采用復雜性漸近性態(tài)替代算法復雜度,使得在數量級上
估計一個算法的執(zhí)行時間成為可能。
四、計算題
1.驗證下面的關系:
0(1)<0(logZ7)^0(77)<0(/?log/7)<0(Z?2)
及0(2")<0(A!)〈06)o
證明1:數學歸納法。
證明2:反證法。
證明3:定義證明
令&(〃)=0(1),/(A)=0(log/?),£(〃)=0(n),/(〃)=
0(7?log77),£?=0(,)。
根據|f(〃)I=|0(g(M)I定義,可知一定存在兩個正的常數C
和使得對所有的為,有以〃)WCg(玲o
那么,就有£(〃)WC,乙(力WGlog/?,£(加WG〃,
/(〃)Wanlogn,£(〃)Wa*
所以,0(g(〃))之間的比較可以通過/(〃)之間的比較得以實
現。
而當〃N〃()時,Ci<Glog水Qn<&Hog水C5萬成立。
再根據0(g(N))表示所有f(/V)增長的階不超過gQN)的
函數的集合,它用以表達一個算法運行時間的上界。
則£(〃)的上界〈分5)的上界<△(〃)的上界〈尤(而的上界〈
△5)的上界
那么就驗證了
0(1)<0(logz?)<0(77)<0(nlog77)<0(772)0
同理,有:0(2")<0(〃!)<03)。
證明4:極限法(通常使用羅比塔法則)。
2.找出下述證明中的錯誤:因為A=0(A),2n=05),…,
故:
解答:概念不清。
止0(〃),2/7=0(〃),…,是集合,是說〃,2n,-??,的階是
力不是數值上相等。
是數值求和,即首項為〃的〃項等差為〃的數列求和
所以,。應該是:
=1z?+2/?+37?+...+nn=z?(zz+l)z?/2,而
=O(max(1,2,3,4,n))//根據性質0(/*)十0(g)
=0(max(f,g))
=05)〃集合操作,上界的并取最大者
3.求以下各式的漸進表達式:
5
56+8n,36/11+3",56+3/〃,log/?,6log4%
解答:
5/?2+877=0(曲;1
34/11+3"=0(3");
56+3//?=0(1)//0(1)表示常數;
10g〃”=0(10g/7);
6log4n-0(7?)O
4.按照漸進階從低到高的順序排列下列表達式:
ri,log/?,3",45n,6,3n\n\o
解答:
1
log/?,45n,3n',5n,3”,n!0
5.確定關系:對于下列各組函數f(〃)和g(加,確定f
(7?)=0或/'(/?)=Q(g(〃))或/'(〃)=。(g(7?)),
并簡述理由。
(1)f(z?)=logd,g(/7)=logz?+7;
(2)f(z?)=logn,g(〃)=n
(3)f(加=n,g(〃)=log?n;
(4)f(〃)=nlogn+n,g(〃)=log〃;
(5)f(77)=11,g(77)=Og11;
(6)f(z?)=log2n,g(7?)=logn;
(7)f(〃)=2",g(〃)=100if;
n
(8)f(z?)=2",g(〃)=30
解答:
(1)f(z?)=log〃2=。(log〃+7)=。(g(/?));
(2)f(〃)=log/?2=0(/?'2)=0(g(n));
(3)f(7?)=72=Q(log2n)=Q(g(n));
(4)f(z?)=nlogn-\-n=Q(logn)=Q(g(/?));
(5)f(〃)=11=0(log11)=0(g(〃));
(6)f(n)=log2n=Q(log/?)=Q(g(〃));
(7)f(77)=2"=。(100T?)=Q(g(〃));
(8)f(〃)=2〃=0(3")=0(g(/7))o
6.證明:n\=0(/7")o
證明:
7.證明:如果一個算法在平均情況下的計算時間復雜度是。
(f(n)),則該算法在最壞情況下所需的計算時間是。(f(n))o
證明:
8.硬件廠商XYZ公司宣稱他們最新研制的微處理器運行速
度為其競爭對手ABC公司同類產品的100倍。對于計算復雜性分
別為mn2,i?和加的各算法,若用ABC公司的計算機在1小時
內能解輸入規(guī)模為〃的問題,那么用XYZ公司的計算機在1小時內
分別能解輸入規(guī)模為多大的問題?
解答:
n=100/7;
n2=100T72,/.n=10zz;
n3=100/?\n=107377=4.64/?;
n!=100z?!,/.n</?+logl00=/?+6.64o
9.
(1)假設某算法在輸入規(guī)模為免時的計算時間為T(77)=3
X2"。在某臺計算機上實現并完成該算法的時間為1秒?,F有另一
臺計算機,其運行速度為第一臺的64倍,那么在這臺新機器上用
同一算法在力秒內能解輸入規(guī)模為多大的問題?
(2)若上述算法的計算時間改進為T(n)=4,其他條件不
變,則在新機器上用Z秒時間能解輸入規(guī)模為多大的問題?
(3)若上述算法的計算時間進一步改進為7(加=8,其他
條件不變,那么我們在新機器上用力秒時間能解輸入規(guī)模為多大
的問題?
解答:
(1)設新機器用同一算法在t秒內能解輸入規(guī)模為n'的問
題,則有
7(〃)=3X2"=3義2"'/64,得〃'=〃+6;
(2)n2=64z?2,得〃'=8〃;
(3)由于7(加=8為常數,因此算法可以為解任意規(guī)模的
問題。
五、上機題
二分檢索是指在一個已經排序的數組中查找一個指定的數據
是否存在的問題。進一步說,假定一個具有4個元素的整型數組a
和一個整數x,數組a的元素已經按由小到大的順序排序,希望查
找X在數組a中是否出現。若出現,輸出對應的數組元素下標,
否則,輸出不存在信息。
編程時具體的實現方法是:將?x與a的中間元素a\_N/2]比
較,如果相等則結束。否則,若xVa[N/2],由于a是有序的,
可以肯定x只可能出現在前半個數組中;若x>a[N/2],則x
只可能出現在后半個數組中。然后,將得到的半個數組看成原來
的數組,繼續(xù)重復上述過程直到數組的所有元素比較完畢或發(fā)現
一個相等的元素為止。
在進行程序設計時,力是數組大小的上限,實際的元素個數由
鍵盤輸人。
#include<stdio.h>.
ttdefneN50
intbsearch(int*a,intn,intx)〃參數為數組、元素
個數和被查找的值
{intk=0,m=n-l,mid;//k,m,mid為被查找區(qū)間的最小、
最大和中間元素下標
while(k<=m)〃若最小下標超過最大下標則終止循
環(huán),說明不存在
{mid=(k+m)/2;〃取中間下標,注意整數相除取整
if(x==a[mid];
returnmid;〃相等時綺束,返回元求下標
else
if(x<a[mid])
m=mid-1;〃x應在前半個數組中,最大下標凋
整
else
k=mid+1;〃x應在后半個數組中,最小下標調
整
)
return-1;〃執(zhí)行此語句時,必有k>m,即x不存在,
返回-1作標志
)
voidrnain()
{inta[N],x,n,rt,k;
printf(uinputcount(<=50):");〃輸人數組元素
個數
scanf("%d",&n);
printf(“'Inputal1elermnts:'');
for(k=0;k<n;k++);
scanf("d”,&a[k]);〃輸人數組元素,元素可
用空格分隔
printf(inputdatasearched");
scanf("%d",&x);〃輸人被查找的值x
rt=bsearch(a,n,x);〃執(zhí)行查找
(rt==-l)?printf("\nNot
found."):printf("\nFound:%d.”,rt);}//顯示查找結果
第2章
一、選擇題
1.C2.C
二、填空題
1.遞推法;生成函數法;特征方程法;數學歸納法;不規(guī)
則法
2.遞歸消除有利于提高算法的時空性能;研究遞歸消除有
利于透徹理解遞歸機制
三、簡答題
1.人們在解決一些復雜問題時,為了降低問題的復雜程度
(如問題的規(guī)模等),一般總是將問題逐層分解,最后歸結為一些
最簡單的問題。這種將問題逐層分解的過程,實際上并沒有對問
題進行求解,而只是在解決了最后那些最簡單的問題后,再沿著
原來分解的逆過程逐步進行綜合,這就是遞歸的基本思想。
2.假定所求解遞歸方程的解(系列)是某個函數(如G(x))
展開成無窮級數后的系數,于是,可以先利用遞歸方程求出G(x)
的解析表達式,然后,再將G(x)展成無窮級數,其/項的系數
自然就是遞歸方程的通解形式。
四、計算題
1.求和:
(1)
(2)
解答:
(1)設和為S,則有
5=a+2a2+3a+'''+na①
等式兩邊同乘a,得
aS=a2+2/+…+〃an+l②
①-②得:
(1-a)S=a+a~+a+,,,+an-na"”
整理得:
S=a(l-a")/(『a)2-na[/(l-a)
(2)設和為S,則有
當n為偶數時,
當n為奇數時,
2.設回〃都是整數,計算
(1)(加勿)/2」+(77-研1)/2」
(2)「(77+%)/21+「(77-研1)/21
解答:
(1)因為勿,〃都是整數,所以加加與止"同時為奇數或偶數。
當加必與77-%同時為奇數時,原式=(/?+獷1)/2+(ZT研1)/2=
n
當〃+/與77-必同時為偶數時,原式=(72+血/2+(77-%)/2=n
(2)同理,",〃都是整數,所以力R與k勿同時為奇數或偶
數。
當??+勿與ZT?必同時為奇數時,原式=(77+研1)/2+(77-研1)/2=
n+\
當n+m與n-m同時為偶數時,原式=(〃+%)/2+^n-ni)/2+1=n+\
3.判斷下述等式的真?zhèn)危?/p>
(1)(LX」差=2」
⑵「(「x[)"2]=「
(3)r(LJ)1/21=「一1
解答:(1)當后代k為整數時,原等式成立。
當為整數時,原等式不成立。此時左端不一定為整數,
而右端為整數。
(2)等式成立。
(3)當尸〃,k為整數時,原等式成立。
當xa4為整數時,原等式不成立。此時,(Lx」)i/2<rx
〕叱所以左端小于右端。
4.求證:
(1)l_x」+l_y」Wx+y
(2)「x[+「y12「x+y~\
(3)「log(z?+l)1=Llog/?」+1
(4)L(x+勿)/〃」=L(l_x」+m)/n\
(5)
證明:
(1)當x,y為整數時,原等式成立。
當x,y不為整數時,令x=I.x」+\x,y=LyJ+Ay,其
中0<Ax,\yW1o則有
x+y=|_x」+Ax+|_y」+zV=|_x」+|_y」+Z\x+
△y
因為0cAx,Ay<1,所以0<\x+\y<2
貝I」l_x」+l_y」+Ax+Ay〉l_x」+l_y」,即有:x+y
>l_x」+!_『」
所以,原不等式Lx」+Ly」Wx+y成立。
(2)當x,y為整數時,原不等式成立。
當x,y不為整數時,令*=「才]—^x,y=「y]—Ay,其
中0<,Ay<1o則有:
「x+y〕=「「x\—△*+「y]—Ay1=「「/]+「y]—(A
x+Ay)1
因為0W△*,Ay<1,所以有0WA^+Ay<2。因此,
「x+y]W「「x[+「y[1=「x]+「y]。
所以,原不等式「x1+「yl2「x+y1成立。
(3)當A為2"時,「log(/zH)1=A+1,而Llogz?J+1=A+l,
所以,原等式成立。
當A不為2"時,則2yA<27此處A=l_log〃」,那么2"+10
+1W2叱則有:
Flog(/?+l)l=A+1,Llog/?J+1=A+1,所以,原等式成立。
(4)若要使原等式成立,必有
,這里x=l_x」+\x,0WAx<1
左”而二右”而
所以,原等式成立。
(5)當爐2研1時,歷0,1,2,3,…,那么
左端=0+1+1+2+2+3+3+…+研ZZF2*(1+R)+而
右端=L(2研1)2/4」=|_(4/+4研1)/4」=/(1+勿)=左端
所以,原等式成立。
當爐2〃時,爐0,1,2,3,…,那么
左端=0+1+1+2+2+3+3+…+(/n~l)+m
2*(l+/?rl)(獷1)/2+/=zz/2
右端=L(2%)74」=/n=/=左端
所以,原等式成立。
5.設x,y為任意實數,定義:
{xmody-x-y\_x/yJ,當yW0
xmod0=x
依據上述定義:
(1)若尸-1,計算xmod28o
(2)若xmod3=2,xmod5=3,求xmod150
解答:
(1)當下T時一,xmod28=(-l)mod28=(-1)-28L(T)/28」
=-1-28*(-1)「1/281=27
(2)
①當xmod3=2,xmod5=3,那么有命題xmod(2/7-1)=/?
成立,此時x>0。
用數學歸納法證明命題:當上2時,有xmod3=2,成立。
當/7=3時,有xmod5=3,成立。
假設當〃=A時,有Amod(2A-1)=k
成立,
然后證明當爐〃+1成立。所以,命題成立。
即有:xmod(2(A+1)T)=A+l0
根據命題Jmod(2zrl)=〃,有在Amod(2zrl)=Amodl5中,
2/7-1=15,則77=8o
所以,Amodl5=8o
②
xmod3=2,xmod5=3,此時x>0,否則不滿足定義
.??存在整數%,使得:x=3左+2,同時,x=5L+3,
即有:3左+2=5%+3,得左=(5左+1)/3=5(&-1)
/3+2
k、,人為整數.??存在整數A,使得:k=(&-1)/3,即
有:k2=3k+1
:.x=5左+3=5(34+1)+3=154+8
Amodl5=8o
6.求序列2,5,13,35,…2"+3〃的生成函數。
解答:根據題義,得
〃(0)=2,77=0
〃(n)=2"+3",〃=1,2,3,…
設生成函數為,將,(〃)=2"+3”代入,得
將上式展開并整理,得
G(x)=[2-5戶(2/2+3〃)(3*2"42*3"|)x"2]/[(1一2才)(1一3才)]
7.給定a0=l,a=1,a^2=an+i+6a?,試求出劣的非遞歸形式的表
達式。
解答:原方程所對應的特征方程為:
(a2-a-6=0
為齊次方程,則齊次解:S=3,0=-2,重數均為1。
記通解的形式為:a尸四"+為233"+B(-2)〃
將a=1,4=1代入上式,得
{A+B=l
34-2廬1
解得:2=3/5,廬2/5
從而,得當的非遞歸形式的表達式為:4=(3"-/5。
8.設有國,=0,品=1,a=T和a=-a^i+16五2-20a^,當〃
N3。求出a”的表達式。
解答:原遞歸方程所對應的特征方程為:
/+/-16^-20=0
解得特征方程的根:<7.=-5,/=2,重數分別為1和2。
記通解的形式為:a尸(/+物)6"+。芯=(4+物)*2n+a(-5)"
將a=0,ai=l,殳=-1代入上式,得
4+俏0
2G4+而-5C=1
4(4+20+(-5)2^=-1
解得:1=5/49,廬1/7,小-5/49
從而,得當的非遞歸形式的表達式為:/=(5/49W7)*2"
+(-5)ntl/49o
9.設a=1,為=5,4=436區(qū)-2,當〃22。求出劣的解析表達
式。
解答:原遞推方程的特征方程為
*-獷6=0,則齊次特征方程為
齊次特征的解為:s=3,0=-2,重數均為1。
記通解的形式為:an=Aq,+Bq2"=A3"+B(—2)n
將a0=l,句=5代入上式,得
'/+B=1
3/-2廬5
解得:4=7/5,廬-2/5
fl+I
記通解的形式為:4=幽/+/2”=(7*3"+(-2))/5
10.求解方程:
T(2)=1,n=l
75)=〃々但/2)+,力2,且有A,使得
解答:由遞歸方程,遞推得
7(〃)=/7l/2T(/71/2)+n
=小[(小)"270+小]+〃
=nl/2/"(〃")+n+n
=/n1/4[(H)1/27((Z71/4)1/2)+/]+2n
=4〃〃"n"T但/8)+3〃
令,則有
T{n)=/7(1/2+log(log/?))
11.求證方程
的解是X(n+1)=Cn2n/(n+1)
證明:根據遞歸方程,遞推得
x(2)=x(1)x(1)=1=C)2
2
x(3)=x(1)x(2)+x(2)x(1)=1+1=2=C4/3
x(4)-x(1)x(3)+x(2)x(2)+x(3)x(l)=5=
x(5)=x(1)x(4)+x(2)x(3)+x(3)x(2)+
x(4)x(l)=14=C\/5
*(〃)=。)2(叱1)/〃
^(TTi-l)=<72fl/(72+l)
12.求證遞歸方程
{7(1)=0
7(/7)=T(L"2」)+T(「A/21)+〃-1,A>1
riognl
的解是T(〃)=〃「log〃1-2+lo
證明:
(1)當〃=2時,由遞歸方程和初值,推得
T(2)=T(1)+T(1)+27=0+0+2-1=1
由方程的解,得T(2)=2-2+l=lo所以,結論成立。
(2)假設當4時.成立,既有7(〃)=A「log〃]-2hogAl+1
是原遞歸方程的解。
那么當斤4+1時,下面證明T(A+1)=(A+l)「log(A+l)〕-2r
logU+1)1+l是原遞歸方程的解。
當〃WA時,7(|_—/2」)+7(「A-/21)+A-l=k「log*-2「卜囚
+1
當爐A+1且A為奇數時,有
AL(A+l)/2j)+T(F(A+D/21)U+l-1
=T(l_A/2」+l)+7(「02])+k
=2T(「%/21)+A
=2[「A/2]?「log「A/211-25「"211+i]+4
=(〃+l)?「log「4/211-2M“211”+2+A
=(A+1)(「log(A+l)/2+1])-2「"g<…21+i
=U+1)「log(A+l)-1+11-2riog(k+1)1+1
=(A+1)「log(4+1)]-2riog(k+1)1+1
=T(A+1)
當上〃+1且A為偶數時,有
7((m4)/2」)+7(「(-1)/21)+A+1-1
=7(4/2)+T(A/2+l)+k
=(A/2)「log(A/2)1—2「w"2)1+i+[(A/2+1)「log(A/2+l)1
_2「3(k/2+D1+]]+k
=(A/2+A/2+l)「log(4/2)]-(2riog(k/2)1+2riog(k/2+1)1)+2+k
=(A+1)「log(A/2)1-2r,og(k/2)1+,+2+k
=T(k+l)
即當n=k+l時;命題成立。
所以,原命題成立。
五、上機題
1.計算Hermite多項式
Voidmain()
(
Printf(“\n%f“,H(2,2.0));//輸出結果76.000000
}
DobuleH(intn,floatx)
(
Switch(n)
(
Case0:return1;
Case1:2*x;
)
Return2*x*H(nT,x)-2*(n-l)*H(n-2,x)
}
2.求解漢諾塔問題
漢諾塔問題:設4B、。是三根金針。開始時,在金針4上
有〃只紙盤,這些紙盤自下而上,由大到小地疊放一起,各紙盤
從小到大編號為1,2,…,n,如圖A-1所示。現要求將金針A
上的這一疊紙盤移到金針臺上,并仍按同樣順序疊置。
圖AT漢諾塔問題的初始狀態(tài)
在移動紙盤時應遵守以下移動規(guī)則:
規(guī)則(1):每次只能移動一個紙盤;
規(guī)則(2):任何時刻都不允許將較大的紙盤壓在較小的紙盤
之上;
規(guī)則(3):在滿足移動規(guī)則(1)和(2)的前提下,可將紙
盤移至月,B,。中任一根金針上。
分析與解答:
(1)漢諾塔問題的遞歸算法如下:
publicstaticvoidHanoi(intn,intA,intB,intC)
(
if(n>0){
Hanoi(n-1,A,C,B)'
Move(n,A,B);
Hanoi(n-l,C,B,A);
}
|
(2)漢諾塔問題的非遞歸算法。
教材中所述非遞歸算法的目的塔座不確定。當n為奇數時,
目的塔座是B,按順時針方向移動;而當n為偶數時,目的塔座為
C,按反時針方向移動。為確定起見,規(guī)定目的塔座為B。漢諾塔
問題的非遞歸算法可描述如下:
publicstaticvoidHanoi(intn)
(
int[]top={0,0,0}
int[][]tower=newint[n+1][3];
intx,y,min=0;
Booleanb,bb;
for(inti=0;i<=n;i++)
{tower[i][0]=n-i+l;tower[i][l]=n+l;
tower[i][2]=n+l;}
top[0]=n;b=odd(n);bb=true;;
while(top[1]<n){
if(bb){
x=min;
if(b)y=(x+l)%3
elsey=(x+2)%3;
min=y;bb=false;
)
else{
if(tower[top[x]][x]>tower[top[y]]|y])
{inttmp=x;x=y;y_tmp;}
}
move(tower[top[x]][x],x+1,y+1);
tower[top[y]+1][y]=tower[top[x]][x];
top[x]一;top[y]++;
}
]
下面用數學歸納法證明遞歸算法和非遞歸算法產生相同的移
動序列。
當27=1和77=2時容易直接驗證。設當k&n~\時,遞歸算
法和非遞歸算法產生完全相同的移動序列。考察的情形。
將移動分為順時針移動(C)、逆時針移動(CC)和非最小圓
盤塔座間的移動(0)o
當〃為奇數時,順時針非遞歸算法產生的移動序列為:C,0,
C,0,C;逆時針非遞歸算法產生的移動序列為:CC,0,CC,
0,…,CCo
當n為偶數時,順時針非遞歸算法產生的移動序列為:CC,0,
CC,0,CC;逆時針非遞歸算法產生的移動序列為:C,0,C,
0,…,Co
①當n為奇數時,順時針遞歸算法Hanoi(n,A,B,C)產
生的移動序列為:
Hanoi(n-1,A,C,B)產生的移動序列,0,Hanoi(n-1,
C,B,A)產生的移動序列。
Hanoi(n-1,A,C,B)和Hanoi(n-1,C,B,A)均為偶
數圓盤逆時針移動問題。由數學歸納法知,產生的移動序列均為:
C,0,C,0,…,Co因此,Hanoi(n,A,B,C)產生的移動序
列為:C,0,C,0,Co
②當n為偶數時,順時針遞歸算法Hanoi(n,A,B,C)產
生的移動序列為:
Hanoi(n-1,A,C,B)產生的移動序列,0,Hanoi(n-1,
C,B,A)產生的移動序列。
Hanoi(〃一1,A,C,B)和Hanoi(〃一1,C,B,/)均為奇
數圓盤逆時針移動問題。由數學歸納法知,產生的移動序列均為:
CC,0,CC,0,…,CCo因此,Hanoi(〃,A,B,C)產生的移動
一序列為:CC,0,CC,0,CCo
當n為奇數和偶數時的逆時針遞歸算法也類似。
由數學歸納法即知,遞歸算法和非遞歸算法產生相同的移動
序列。
(3)雙色漢諾塔問題:設爾B、。是三根金針。開始時,在
金針力上有〃只紙盤,這些紙盤自下而上,由大到小地疊放一起,
各紙盤從小到大編號為1,2,…,n,奇數編號圓盤為白色,偶數
編號圓盤為黑色。如圖A-2所示。現要求將金針月上的這一疊紙
盤移到金針夕上,并仍按同樣順序疊置。
圖A-2雙色漢諾塔問題的初始狀態(tài)
在移動紙盤時應遵守以下移動規(guī)則:
規(guī)則(1):每次只能移動一個紙盤;
規(guī)則(2):任何時刻都不允許將較大的紙盤壓在較小的紙盤
之上;
規(guī)則(3):任何時刻都不允許將同色圓盤疊在一起;
規(guī)則(4):在滿足移動規(guī)則(1)和(3)的前提下,可將紙
盤移至小B,。中任一根金針上。
試設計一個算法,用最少的移動次數將塔座4上的〃個圓盤
移到塔座方上,并仍按同樣順序疊置。
分析與解答:
可用教材中的標準Hanoi塔算法。問題是要證明標準Hanoi
塔算法不違反規(guī)則(3)。
用數學歸納法。
設Hanoi(A,A,B,C)將塔座A上的n個圓盤,以塔座C
為輔助塔座,移到目的塔座〃上的標準Hanoi塔算法。
歸納假設:當圓盤個數小于〃時一,Hanoi(〃,A,B,C)不違
反規(guī)則(3),且在移動過程中,目的塔座B上最底圓盤的編號與n
具有相同奇偶性,輔助塔座C上最底圓盤的編號與n具有不同奇
偶性。
當圓盤個數為n時,標準Hanoi塔算法Hanoi(〃,A,B,C)
由以下3個步驟完成。
①Hanoi(n~1,A,C,夕);
②Move(A,B);
③Hanoi(z?—1,C,B,力)。
按歸納假設,步驟①不違反規(guī)則(3),且在移動過程中,塔
座C上最底圓盤的編號與n-\具有相同奇偶性,塔座方上最底圓
盤的編號與n-1具有不同奇偶性,從而塔座〃上最底圓盤的編號
與n具有相同奇偶性,塔座。上最底圓盤的編號與n具有不同奇
偶性。
步驟②也不違反規(guī)則(3),且塔座B上最底圓盤的編號與n
相同。
按歸納假設,步驟③不違反規(guī)則(3),且在移動過程中,塔
座〃上倒數第2個圓盤的編號與n—1具有相同奇偶性,塔座月上
最底圓盤的編號與n~\具有不同奇偶性,從而塔座夕上倒數第2
個圓盤的編號與〃具有不同奇偶性,塔座A上最底圓盤的編號與〃
具有相同奇偶性。
因此在移動過程中,塔座方上圓盤不違反規(guī)則(3),而且塔
座〃上最底圓盤的編號與n具有相同奇偶性,塔座。上最底圓盤
的編號與n具有不同奇偶性。
由數學歸納法即知,Hanoi",A,B,C)不違反規(guī)則(3)。
第3章
一、選擇題
1.B2.B
二、填空題
1.LlognJ+1
2.2n-l
三、簡答題
1.將一個難以直接解決的大問題,分割成一些規(guī)模較小的
類型相同問題,這些子問題相互獨立,以便各個擊破,分而治之。
如果原問題可分割成"個子問題,1并且這些子問題都可
解,然后求解這些問題,那么就可利用這些子問題的解求出原問
題的解;如果子問題還比較復雜而不能直接求解,還可以繼續(xù)細
分,直到子問題足夠小,能夠直接求解為止。此外,為了得到原
始問題的解,必須找到一種途徑能夠將各個子問題的解組合成原
始問題的一個完整答案。
2.將待查的數據與非降序數組中的中間元素進行比較,若
二者相等則表示查到;若該數據小于中間元素的值,則下次在數
組的前半部分中繼續(xù)找;否則,在數組的后半部分中查找。即每
次檢索將與待查數據的比較次數減半。如此繼續(xù)進行下去,直到
查到該值的元素或不存在所查找的數據。此種分治方法,稱為二
分檢索。
四、計算題
1.作一個“二分”檢索算法,它將原集合分成1/3和2/3
大小的兩個子集。分析此算法并與算法3.1比較。
輸入:已按非減序分類的〃個元素的數組4和X乃是被檢索
的項。4[0]未用。
輸出:若¥在力中,輸出下標j滿足才,否則輸出0。
IntBinarySearch(A,n,X)
{intk=l;m=n;
while(k<=m)
{j=(k+m)/3;/*j=(k+m)/3*/
if(X==A[j])
returnj;
if(X<A[jD
m=j-1
else
k=j+1;
return0;
)
時間分析:比較次數
2.作一個“三分”檢索算法,它首先檢查1/3處的元素是
否與X相等,然后檢查2/3處的元素,等等。這樣,或者找到X,
或者將集合縮小到原來的1/3O試寫出此算法并分析其復雜性。
輸入:已安排減序分類的〃個元素的數組/和人才是被檢索
的項。的0]未用。
輸出:若X在A中,輸出下標j滿足A[j]=X,否則輸出0。
IntThirdSearch(A,n,X)
{intk=1;m=n;
While(k<=m)
{i=(k+m)/3;/*i=(k+m)/3*/
if(X==A[i])
returni;
if(X<A[iJ)
m=i-1
else
{j=2(k+m)/3)/;/*j=2(k+m)/3)
if(X==A[j])
returnj;
if(X<A[j])
{k=i+1;
m=j-1}
else
k=j+1;
)
)
return0;
}
時間分析:比較次數
解得方程:T(n)=l+log3n
3.設計一個在有n個元素的集合中通過比較找出最大和次
最大元素的算法,使其復雜度為n+logn-2。
算法:找最大和次大元素
輸入:有n個元素的數組A
輸出:最大和次最大元素Max和SubMax。
voidFind(A)〃遞歸算法
{if(|A|==2)
{設人=匕4}
(Max,SubMax)(Max(a,b),SubMax(a,b));
}
else
{把A分成兩個子集Al和A2,各有一半元素;
(MaxifSubMaxi)Find(Al);
(Max2,SubMax2)Find(A2);
SubMax3=Min(Maxi,Max2);
SubMax4=Max(SubMaxi,SubMax2)
(Max^SubMax)(Max(Max1,
Max2),SubMax(SubMax3,SubMax4))
)
]
時間分析:T(n)為算法的最壞時間。當n=2時-,T(n)=l;當
n>2時,則需要進行兩次遞歸調用及之后的比較。故有:
T(n)=5n/2
4.求解最接近中位數的k個數:給定由n個互不相同的數
組成的集合A以及正整數kWn,設計一個0(n)時間復雜度的查
找A中最接近A的中位數的k個數的算法。在采用分治法進行查
找時,為了滿足分治法的平衡原則,需要將數組分成兩個大小基
本相同的子數組,其中的那個劃分點就是中位數。所以,中位數
是指數組中能將數組劃分成兩個大小基本相同的兩個子數組的那
個元素,即中位數是第「n/21小的數。
解析:
(1)找出A中的中位數mid;
(2)計算T={|a-mid,aeA};
(3)找出T的第k小元素b;
(4)根據b找出所要的解{|a-mid|Wb,aeA}。
由于在最壞情況想選擇的時間復雜度為0(n)o所以,(1)和
(3)需要0(n)次計算,(2)和(4)也只需要0(n)次計算。
因此,本算法在最壞情況下,時間復雜度為0(n)。
例如,A={50,13,80,30,6,27,35},k=3,求最接
近中位數的k個數。
(1)找出A中的中位數mid:將A排序={6,13,27,30,
35,50,80},mid=30o
(2)計算T={|a-mid|,aeA}:T={20,13,50,0,24,
3,5}o
(3)找出T的第k小元素b:T的第k小元素b=5o
(4)根據b找出所要的解{a,1a-mid|Wb,aeA}:{30,
27,35}o
5.求有序數組A和B的中位數
設A[0:n-1]和B[0:n-1]為兩個數組,每個數組中含有
n個已排好序的數。設計一個O(logn)時間復雜度的算法,找出A
和B的2n個數的中位數median。
解析:
(1)算法設計思想。
考慮問題的一般性:設A[il:jl]和BLi2:j2]是A和B
的排序好的子數組,且長度同,即jl-il=i2-j2。找出這兩個子
數組中2(jl-il+1)個數的中位數。
首先注意到,若A[il]WB[j2],則中位數median滿足A
[il]WmedianWB[j2]°同理,若A[il]2B[j2],則B[j2]
WmedianWA[il]。
設ml=(il+jl)/2,m2=(i2+j2)/2,則
ml十m2=((il+jl)/2+(i2+j2)/2
=il+(jl—il)/2+i2+(j2—i2)/2
=il+i2+(jl-i1)/2+(j2—i2)/2o
由于jl—il=j2—i2,故
(jl-il)/2+(j2-i2)/2=jl-*il=j2-i2o
因此,ml+m2=il+i2+jl一i1=i2+jl=i1+i2+j2一
i2=il+j2o
當A[ml]=B[m2]時,median=A[ml]=B[m2]。
當A[ml]<B[m2]時,設medianl是A[ml:jl]和B[j2:
m2]的中位數,則median=Medianl。
當A[ml]>B[m2]時,設median2是A[il:ml]和B[i2:
J2]的中位數,類似地有median=median2o
通過以上的討論,可以設計出查找兩個子數組A和
B[i2:j2]的中位數median的算法。
(2)算法復雜性。
設在最壞情況下,算法所需的計算時間為T(2n)0由算法中
ml和m2的選取策略可知,在遞歸調用時、數組A和B的大小都減
少了一半。因此,T(2n)滿足遞歸式:
解此速歸方程可得:T(2n)=0(logn)0
比如A={12,34,56,62,78,81,95},B={23,38,45,
67,89,103,120)0求數組A和B中位數。
解析:ml=(il+jl)/2=3,m2=(i2+j2)/2=3。
A[ml]=62,B[m2]=67,則根據
當A[ml]<B[m2]時,設medianl是A[ml:jl]
和B[i2:m2]的中位數,則median=Medianl。
有:
median=A[ml:jl]和B[i2:m2]的中位數
=A[3:6]和B[0:3]的中位數
=(62,78,81,95}和{23,38,45,67}的中位數
=62
再比如A={12,34,56,62,78,81,95},B={23,38,45,
60,89,103,120}o求數組A和B中位數。
解析:ml=(il+jl)/2=3,m2=(i2+j2)12=3。
A[ml]=62,B[m2]=60,則根據
當A[ml]>B[m2]時,設median2是A[i1:ml]
和B[m2:j2]的中位數,類似地有median=median2。
有:
median=A[0:3]和B[3:6]的中位數
=A[3:6]和B[0:3]的中位數
={12,34,56,62}和{60,89,103,120}的中位數
=60
6.利用整數相乘算法3-7計算兩個二進制數1011和1101及
兩個十進制數3141和5327的乘積。
解答:
(1)x=1011,y=1101
MuKlOll,1101,4)〃整數相乘算法3.1
A=10,B=ll,C=ll,D=01
ml=Mul(A,C,n/2)=Mul(10,11,2)〃遞歸調用
A=l,B=0,C=l,D=1
ml=Mul(A,C,n/2)=Mul(l,1,2/2)=1〃遞歸調用并返回
Mul(l,1,2/2)
m2=Mul(A-B,D-C,n/2)=Mul(l,0,2/2)=0
m3=Mul(B,D,n/2)=Mui(0,1,2/2)=0
1*(1*22+(1+0+0)*2'+0)=110//返回Mui(10,11,2)=110
m2=Mul(A-B,D-C,n/2)=Mul(10-11,01-11,2)=
Mul(-1,-10,2)
s=(-1)*(-1)=1
A=0,B=l,C=l,D=0
Jml=Mui(A,C,n/2)=Mul(O,1,2/2)=0
m2=Mul(A-B,D-C,n/2)=Mui(-1,-1,2/2)=l
m3=Mui(B,D,n/2)=Mui(1,0,2/2)=0
1*(0*2?+(0+1+0)*2'+0)=10
m3=Mui(B,D,n/2)=Mui(11,01,2/2)
A=l,B=l,C=0,D=1
ml=Mui(A,C,n/2)=Mui(1,0,2/2)=0
m2=Mul(A-B,D-C,n/2)=Mui(0,1,2/2)=0
m3=Mui(B,D,n/2)=Mul(l,1,2/2)=l
1*(0*2?+(0+0+1)*241)=11
l*(110*24+(110+10+ll)*22+ll)=10001111//返回Mui(1011,
1101,4)=10001111
(2)x=3141,y=5327
Mui(3141,5327,4)〃整數相乘算法4.1
A=31,B=41,C=53,D=27
ml=Mul(A,C,n/2)=Mul(31,53,2)
A=3,B=l,C=5,D=3
Jml=Mui(A,C,n/2)=Mui(3,5,2/2)=15
m2=Mul(A-B,D-C,n/2)=Mui(2,-2,2/2)=-4
m3=Mui(B,D,n/2)=Mui(1,3,2/2)=3
1*(15*10,(15-4+3)*10+3)=1643
m2=Mul(A-B,D-C,n/2)=Mul(31-41,27-53,2)=
Mui(-1,-10,2)
s=(-l)*(-1)=1
A=l,B=0,C=2,D=6
ml=Mui(A,C,n/2)=Mui(1,2,2/2)=2
m2=Mul(A-B,D-C,n/2)=Mui(1,4,2/2)=4
m3=Mui(B,D,n/2)=Mui(0,6,2/2)=0
1*(2*102+(2+4+0)*10'+0)=260
m3=Mul(B,D,n/2)=Mui(41,27,2/2)
A=4,B=l,C=2,D=7
Jml=Mui(A,C,n/2)=Mui(4,2,2/2)=8
m2=Mul(A-B,D-C,n/2)=Mui(3,5,2/2)=15
m3=Mul(B,D,n/2)=Mul(l,7,2/2)=7
l*(8*102+(8+15+7)*10l+7)=1107
1*(1643*10,(1643+260+1107)*102+1107)=16732107〃返
回Mui(3141,5327,4)=16732107
7.修改整數乘積算法3-7,把每個整數分成:(1)三段,(2)
四段,然后給出相應算法的復雜度。
解答:
(1)三段。
假定n是3的哥。我們把n位的二進制整數看成由三個n/3
位整數構成的。則有:
那么,X和Y的乘積可表示為:
2n/3n/3
X*Y=(A2+B2+C)*(D22n/3+E2n/3+F)
=AD2'n/3+(AE+BD)2n+(AF+BE+CD)22n/3+(BF+CE)2n/3+CF
改進如下:
X*Y=AD2"+(VW+AD+BE)2n+(MN+AD+BE+CF)22n/3+(PS+BE+CF)
2n/3+CF
其中,V=A-B,W=E-D,M=A-C,N=F-D,P=B-C,S=F-E
時間分析:記T(n)為算法的最壞時間,則比較總次數為
方程的解是
算法:分三段整數乘積
輸入:兩個n位的二進制整數X和Y。
輸出:整數的乘積。
IntMult(X,Y,n)
{s=sign(X)*sign(Y);
X=abs(X);Y=abs(Y);
If(n==l)
ReturnX*Y;
Else
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