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  • 2020-2021中科院陈玉福算法设计与分析期末考试.pdf
  • 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、...
  • 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...
  • 考试题型 选择题算法类型时间复杂度共15题30分 简答题设计思想共2题12分 应用题解题步骤搜索空间树等共4题48分 编程题上机实验题作业题等共1题10分;2019/12/25;自然语言 优点容易理解 缺点冗长二义性 使用方法粗线条...
  • 算法设计与分析期末考试算法填空1、背包问题的贪心算法:2、快速排序3、二分搜索算法4、合并排序简答题算法的5个属性程序设计分析题用动态规划策求最长公共子序列问题归并排序的分治算法哈夫曼算法求最优编码动态...

    算法填空

    1、背包问题的贪心算法:

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    2、快速排序

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    3、二分搜索算法

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    4、合并排序

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    简答题

    算法的5个属性

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    程序设计分析题

    用动态规划策求最长公共子序列问题

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    归并排序的分治算法

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    哈夫曼算法求最优编码

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    动态规划解0-1背包问题

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    回溯法解0-1背包问题:

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  • 为2019年1月考试而准备的复习重点。 根据张署老师2019秋季给的重点,自己又结合之前讲课的ppt总结而成,涵盖了所有考点,精简意赅,建议看完老师ppt后再来看我总结的知识点。
  • 算法设计与分析期末考试试卷(D卷)一、选择题(0分,每题分)。DA.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...

    算法设计与分析期末考试试卷(D卷)

    一、选择题(0分,每题分)

    。D

    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)

    当输入规模为n时,算法增长率最的是 。

    A.5nB.20log2nC.2n2 D.3nlog3n

    T(n)表示当输入规模为n时,算法的是 。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

    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

    A.(4k – 1)/3 B.2k /3 C.4k D.2k

    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。D

    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

    有9个村庄,其坐标位置如下表所示:

    i123456789x(i)123456789y(i)123456789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。C

    A.(4.5,0)B.(4.5,4.5)C.(5,5)D.(5,0)

    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

    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

    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,性质相同B.问题规模相同,性质不同

    C规模不同,性质相同D.问题规模不同,性质不同 是不正确描述。C

    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

    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 。B

    A.n! B.2n C.2n+1-1 D.

    二、题(0分,每题分)1、一个算法复杂性的高低体现在计算机运行该算法所需的时间和存储器资源上,因此算法的复杂性有 复杂性和复杂性之分。出自于平衡子问题的思想,通常分治法在分割原问题,形成若干子问题时,这些子问题的规模都大致 。3、使用二分搜索算法在n个有序元素表中搜索一个特定元素,在最佳情况下,搜索的时间复杂性为O( ),在最坏情况下,搜索的时间复杂性为O( )。参考解答

    解得此递归方可得T(n)= O( )。参考解答:、动态规划算法有一个变形方法 。这种方法不同于动态规划算法自底向上的填充方向,而是自顶向下的递归方向,为每个解过的子问题建立了备忘录以备需要时查看,同样也可避免相同子问题的重复求解。参考解答、简答题(0分,每题分)

    参考解答:– 1天。

    请利用分治法的思想,给这8位运动员设计一个合理的比赛日程。

    参考解答:

    1234567821436587341278564321876556781234658721437856341287654321

    3、(8分)某体育馆有一羽毛球场出租,现在总共有10位客户申请租用此羽毛球场,每个客户所租用的时间单元如下表所示,s(i)表示开始租用时刻,f(i)表示结束租用时刻,10个客户的申请如下表所示:

    i123456789

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  • 1.渐进表示法中f(n)= O(g(n))意味着f(n)的数量级 [ 不大于 ] g(n)的数量级【填“小于”、“大于”、“不小于”或“不大于”】,平时各种教材中见到的O(n2)表达的意思是算法的复杂度 [ 等于 ] n2数量级【填“小于...

    1.渐进表示法中f(n)= O(g(n))意味着f(n)的数量级 [ 不大于 ] g(n)的数量级【填“小于”、“大于”、“不小于”或“不大于”】,平时各种教材中见到的O(n2)表达的意思是算法的复杂度
    [ 等于 ] n2数量级【填“小于”、“等于”或“大于”】。
    2.算法的正确性通常采用 【 理论证明 】 或测试的方法。
    3.如果某算法的时间复杂度为θ(2n),机器的运算速度按109次/秒估算,则n= 【30 】时,机器运算时间为1秒钟【注:210≈1000】,如果n增大3,则运算时间会变为 【 8】 秒。
    4.分治算法一般采用 【 二分法 】 。【填“二分法”、“三分法”或“n分法”】
    5.用f(n,m)表示两个长度分别为n,m的字符串X、Y的最长公共子序列的长度,补充完整的递推式。
    0 【 n== 0||m==0 】
    f(n,m)={ f(n-1,m-1)+1 Xn=Ym
    【Max(f(n-1,m),f(n,m-1) 】 Xn != Ym
    6.对于运算量很大的问题,用随机方法其结果通常 【 】误差【填“有”或“没有”】

    在这里插入图片描述
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    函数渐进性的O, Ω ,Θ的表示
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    1.如果在这里插入图片描述
    ,则有( B)。 A.
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    B.
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    C.
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    D.以上都不对

    时间复杂度知识点梳理

    2.按数量级排序,正确的是( B )。
    A.n1/2 < (logn)2
    B.n1/2 > (logn)2
    C.logn> n
    D.logn >n1/2

    在这里插入图片描述
    https://blog.csdn.net/qq_40811682/article/details/100052294

    3.对数组元素a[from]~a[to]进行快速排序时,假设一趟相遇过程将元素a[from]移到数组单元a[pos],则初始元素a[from]在该区间是第(C)小元素。
    A.to-from+1 B.from-pos+1 C. pos-from+1 D. to–pos+1

    快速排序

    4.对解空间树进行深度优先搜索的是( A )。
    A.回溯算法 B.分支限界算法 C.分治算法
    D.动态规划算法

    5.硬币找零问题即是对于面值系统为a1,a2,…,ak(其中a1=1)且个数不限的k种硬币,找零S元钱,求最少硬币个数,关于这个问题的描述正确的是(D )。
    A.对于任意面值系统贪心算法均可得到最优解
    B.面值系统必须递减排序,动态规划算法才能得到最优解
    C.贪心算法的时间复杂度是θ(kS)
    D.动态规划算法的时间复杂度是θ(k
    S)

    6.鬼牌除外的一副扑克牌,共有13种扑克牌,每种牌4张,不考虑花色,从中任取k张牌有多少种可能结果?该问题最适合的算法是( C )。
    A.回溯算法
    B.概率算法
    C.动态规划算法
    D.分治算法

    7.如果一个问题采用贪心算法、动态规划算法、回溯算法、分支限界算法都可以得到最优解,对四种算法进行比较,你认为最有可能的是( B )。
    A.动态规划算法效率最高
    B.贪心算法效率最高
    C.回溯算法效率最高
    D.分支限界算法效率最高

    8.下面关于回溯算法与分支限界算法的描述,正确的是( A )。
    A.前者不创建解空间树,后者创建解空间树
    B.后者不创建解空间树,前者创建解空间树
    C.两者均创建解空间树
    D.两者均不创建解空间树

    9.下面关于图论中弗洛伊德算法的描述,错误的是(C )。
    A.能求图中任意两点的最小距离 B.算法可以用二维数组存放结果
    C.算法适合有向图,不能用于无向图 D.图中边的权值必须是非负数

    10.关于P类和NP类问题,下列说法正确的是( A )。
    A.P类是容易处理的
    B.NP类问题是不能处理的
    C.P类=NP类
    D.P类≠NP类
    在这里插入图片描述

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    三.算法分析题。(本大题4小题,每小题5分,共20分)

    1.分析下面程序段的时间复杂度。

       int i,j,s;
    	for(i=1;i<=n;i++)
    		for(s=0,j=1;s<=n;j++)
           		 s=s+j;
    

    O(N^1.5)

    2.分析下面程序段的时间复杂度。

      int x=n, i=1;
       while(x>0)
    	{  x= x-i; 
    	   i=i*2;
    	}
    

    Log(n+1)=O(logn)

    3.请描述下面递归函数运行时可能发生的问题。

    void f(int n)
    {  int  a[1000];
         if(n>0)  f(n-1);
    }
      int main() { int n=10000;  f(n);  return 0; }
    

    栈内存不够,强制停止递归函数因为栈溢出而被操作系统强制结束

    4.如果机器速度按109次/秒估算,那么下面程序所用时间大约是多少秒?

    void f(int n)
    { 
     if(n<0)  return ;
         else  for(i=1;i<5;i++)  f(n-1);
    }
      int main() { int n=20;  f(n);  return 0; }
    【注:可以按2101000来估算。】
    

    420=240=1000^4,
    10004/109=10^3

    斐波那契数的时间复杂度斐波那契数的时间复杂度、空间复杂度详解在这里插入图片描述

    四.解答题。(本大题3小题,每小题8分,共24分)

    1.如果系统rand( )函数产生的随机数范围在[0,32767],请写出表达式产生[a,b]范围随机整数【其中a,b均为整数,且b-a<32767】,请写出表达式产生[0,1]范围且小数点后含有3位的随机小数。

    rand()%(b-a+1)+a
    Rand()*1001/1000
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    2.假设打印时间分别为6,3,8,1,4分钟的5个人同时排队等待一台打印机服务,一个人的等待时间=排在他前面的人的打印时间之和+自己的打印时间,为了求出使得所有人的等待时间总和最小的打印顺序,请给出一种贪心策略,并计算出所有人的等待时间之和。

    贪心策略是时间短的先打印,等待时间之和15+34+43+62+8*1=49

    3.分析下面算法程序的输出结果。

     int  n=3,X[100];
       int xianjie(int k, int i)
       {  if(k==1 && i<=2) return 0;
          if(k==2 && i<=1) return 0;
          return 1;
       }
    void  f(int k)
       {  if(k-1==n) { cout<<endl;  for(int i=1;i<=n;i++) cout<<X[i]<<” ”; }
          else  for(int i=1;i<=n;i++)
               if(xianjie(k,i))
               { X[k]=i;  f(k+1);}
       }
       int  main( ){ f(1);  return 0;}
    

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    五.算法设计题。(本大题2小题,第1小题12分,第2小题14分,共26分)

    1.如图m*n方格矩阵a[m][n]中摆放着价值不等的宝贝(价值可正可负),从左上角a[0][0]出发到达右下角a[m-1][n-1],可以向右或向下走到相邻格子,并捡起当前格子的宝贝(无论价值的正负),每个格子只能走一遍,求能捡到宝贝价值之和的最大值。在这里插入图片描述

    (1)按动态规划算法的解题过程,写出递推关系式。(6分)
    (2)根据递推关系式,写出递归型的动态规划函数。(6分)

    在这里插入图片描述

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    2.n个正整数元素的集合a[],求元素之和为S的所有子集【注:集合元素依次为a[0],a[1],… a[n-1],要求有剪枝函数】。

    #include<iostream>
    using namespace std;
    int  a[100]= {8,9,7,5,3,2,1} , n=7, S=15;//初始化数据
    

    在这里插入图片描述

    int X[100];
    int sumS=0,leftS=35;
    int xianzhi(int k,int i){
    	if(i==1&&sumS+a[k]>S) return 0;
    	if(i==0&&sumS+leftS-a[k]<S) return 0;
    	return 1;
    }
    void f(int k){
    	if(k-1==n){
    		if(sumS==S){
    			cout<<endl<<"{";
    			for(int i=0;i<=6;i++){
    				if(X[i]==1) 	cout<<a[i]<<", ";
    			}
    			cout<<"}";
    		}
    	}
    	else for(int i=0;i<=1;i++){
    			if(xianzhi(k,i)){
    				X[k]=i;
    				if(i==1){sumS+=a[k];leftS-=a[k];}
    				f(k+1);
    				if(i==1){sumS-=a[k];leftS+=a[k];}
    			}
    	}
    }
    
    int main(){
    	f(0);
    	return 0;
    }
    
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  • 山东大学算法设计与分析2017-2018期末考试.docx
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    千次阅读 2020-09-03 10:49:31
    算法的复杂性有时间复杂性和空间复杂性之分。 4-2 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)= Ω (f(n))。 4-3 用贪心算法求解的问题一般具有两个重要性质是: 贪心原则和最优子结构...

    4-1
    算法的复杂性有时间复杂性和空间复杂性之分。

    4-2
    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)= Ω (f(n))。

    4-3
    用贪心算法求解的问题一般具有两个重要性质是:
    贪心原则和最优子结构性质。

    4-4
    分支限界法采用
    深度
    优先的方式搜索解空间,回溯法采用
    广度
    优先的方式搜索解空间。

    4-5
    通常,
    贪心算法、分支限界、回溯的求解策略是自顶向下求解,
    动态规划是自底向上的递推求解。

    4-6
    回溯法搜索解空间树时,常用的两种剪枝函数为
    约束函数和限界函数

    4-7
    分支限界法主要有
    队列式 分支限界法和 优先队列式 分支限界法。
    5-1
    如下程序的功能是求解n后问题,请将程序补充完整。(每空2分,共10分)

    #include <iostream.h>
    #include <math.h>
    int n,count,*x;
    void Swap(int& a,int &b){
       int t=a;a=b;b=t; }
    bool Check(int i){    //检查当前第i个皇后的放法是否可行
       for (int k=1;k<i;k++)
           if (
    (a[i]==a[j])||(abs(a[i]-a[j])==i-j)
    )  return false;
        
    else return true
    ;
    }
    void Output(){
        //以表格的形式输出一个解(x1,x2,…,xn),皇后所在的行列位置为“Q”,其它位置输出“_”。
         count++;
         for ( int i=1;i<=n;i++){
             for (j=1;j<=n;j++)
               if (x[i]==j) cout<<" Q";
               else cout<<"_";
             cout<<endl;
         }
     }
    void Queen(int i){
        if  (i>n)Output();
        else 
            for (int j=i;j<=n;j++){
                
    x[i] = j
    ;
                if (check(i))  
    Queen(i+1)Swap(x[i],x[j]);
            }
    }
    void main(){
       cout<<endl<<"Please input n=";   cin>>n;  
       x=new int [n+1];
       for (int i=1;i<=n;i++) 
    x[i]=-1
    ;
       count=0;
       Queen(1);
       cout<<endl<<"Total ="<<count<<endl;
       delete[]x;
    }
    

    7-1 找第k小的数 (20分)
    设计一个平均时间为O(n)的算法,在n(1<=n<=1000)个无序的整数中找出第k小的数。

    提示:函数int partition(int a[],int left,int right)的功能是根据a[left]a[right]中的某个元素x(如a[left])对a[left]a[right]进行划分,划分后的x所在位置的左段全小于等于x,右段全大于等于x,同时利用x所在的位置还可以计算出x是这批数据按升非降序排列的第几个数。因此可以编制int find(int a[],int left,int right,int k)函数,通过调用partition函数获得划分点,判断划分点是否第k小,若不是,递归调用find函数继续在左段或右段查找。

    输入格式:
    输入有两行:

    第一行是n和k,0<k<=n<=10000

    第二行是n个整数

    输出格式:
    输出第k小的数

    输入样例:
    在这里给出一组输入。例如:

    10 4
    2 8 9 0 1 3 6 7 8 2
    输出样例:
    在这里给出相应的输出。例如:

    2

    //找第k小的数 
    #include <iostream> 
    using namespace std;   
    int partition(int a[], int left, int right) {
    //将数组a的第left到right个元素进行划分 	
        int x = a[left]; 	 	
        while (left < right){//采用快排策略 		
            while (left < right && a[right] >= x) right--; 	
            a[left] = a[right]; 		 		
            while (left < right && a[left] <= x) left++; 		
            a[right] = a[left]; 	
        } 	 	
    	a[left] = x; 	 	
    	return left; 
    }   
    int find(int a[], int left, int right, int k) {
    	//在数组a的第left到right中寻找第k小的数 	
    	int pos = partition(a, left, right);   	
    	if (k - 1 == pos) cout << a[k - 1]; 	
    	else if (k - 1 < pos)//判断下一次划分在哪一区间进行 
            find(a, left, pos - 1, k); 	
    	else find(a, pos + 1, right, k);   	
    	return 0;   
    }   
    int main() { 	
        int n, k; 	
    	cin >> n >> k;   	
    	int a[1000]; 	
    	for (int i = 0; i < n; i++) 		
            cin >> a[i];   	
        find(a, 0, n - 1, k);   	
        return 0;   
    }
    

    7-2 装箱问题 (10分)
    假设有N项物品,大小分别为s​1​​ 、s​2​​ 、…、s​i​​ 、…、s​N​​ ,其中s​i​​ 为满足1≤s​i​​ ≤100的整数。要把这些物品装入到容量为100的一批箱子(序号1-N)中。装箱方法是:对每项物品, 顺序扫描箱子,把该物品放入足以能够容下它的第一个箱子中。请写一个程序模拟这种装箱过程,并输出每个物品所在的箱子序号,以及放置全部物品所需的箱子数目。

    输入格式:
    输入第一行给出物品个数N(≤1000);第二行给出N个正整数s​i​​ (1≤s​i​​ ≤100,表示第i项物品的大小)。
    输出格式:
    按照输入顺序输出每个物品的大小及其所在的箱子序号,每个物品占1行,最后一行输出所需的箱子数目。

    输入样例:
    8
    60 70 80 90 30 40 10 20
    输出样例:
    60 1
    70 2
    80 3
    90 4
    30 1
    40 5
    10 1
    20 2
    5

    #include <stdio.h>
    #include <stdlib.h>
    
    
    int main()
    {
        int n,top = 1,i,j,flag;
        int a[1001];
        int b[1001];
        scanf("%d",&n);
        for(i = 0;i < n;i++)
        {
            scanf("%d",&a[i]);
            b[i] = 100;
        }
        if(n == 1)
        {
            printf("%d %d\n%d\n",a[0],top,top);
            return 0;
        }
        for(i = 0;i < n;i++)
        {
            flag = 0;
            for(j = 1;j <= top;j++)
            {
                if(b[j] >= a[i])
                {
                    b[j] -= a[i];
                    flag =1;
                    printf("%d %d\n",a[i],j);
                    break;
                }
            }
            if(!flag)
            {
                top++;
                b[top] -= a[i];
                printf("%d %d\n",a[i],top);
            }
        }
        printf("%d\n",top);
        return 0;
    }
    

    7-3 0-1背包 (20分)
    给定n(n<=100)种物品和一个背包。物品i的重量是wi,价值为vi,背包的容量为C(C<=1000)。问: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? 在选择装入背包的物品时,对每种物品i只有两个选择:装入或不装入。不能将物品i装入多次,也不能只装入部分物品i。

    输入格式:
    共有n+1行输入: 第一行为n值和c值,表示n件物品和背包容量c; 接下来的n行,每行有两个数据,分别表示第i(1≤i≤n)件物品的重量和价值。

    输出格式:
    输出装入背包中物品的最大总价值。

    输入样例:
    在这里给出一组输入。例如:

    5 10
    2 6
    2 3
    6 5
    5 4
    4 6
    输出样例:
    在这里给出相应的输出。例如:

    15

    #include<iostream>
    using namespace std;
    int main(){
    	int n,c;
    	cin>>n>>c;
    	int w[105];
    	int v[105];
    	int dp[105][1005]={};
    	for(int i=1;cin>>w[i]>>v[i];i++);
    	for(int i=1;i<=n;i++){
    		for(int j=1;j<=c;j++){
    			dp[i][j]=dp[i-1][j];
    			if(j>=w[i])
    			dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-w[i]]+v[i]);
    		}
    	}
    	cout<<dp[n][c];
    } 
    

    8-1 算法复杂度分析题 (6分)
    请分别给出你求解7-1、7-2、7-3所设计算法的时空复杂度。
    时间复杂度都为O(n^2)
    8-2 算法应用题 (6分)
    采用启发式搜索A*算法求解以下八数码难题,其中(a)为初始状态,(b)为目标状态,给出求解思路及估价函数。
    在这里插入图片描述

    求解思路:
    对应网址
    用启发式搜索算法求解,A* 算法。
    定义六个结构体
    九宫格的各个数字,
    OPEN结点,
    OPEN表,
    CLOSED结点,
    CLOSED表,
    求解路径。
    自定义函数:
    初始化九宫格;
    判断两个九宫格是否一致;
    求某结点的hx值,即与目标结点九宫格不一样的元素个数;
    对OPEN表按照估价函数值的大小从小到大排序;
    判断某九宫格是否与OPEN表中某结点相同;
    判断某九宫格是否与CLOSED表中某结点相同;
    将一个九宫格中的数字全部复制到另一个九宫格中;
    求OPEN表中某结点的扩展结点;
    删除OPEN表中第一个结点;
    计算估价函数值并赋值;
    以矩阵形式打印九宫格;
    打印求解最终路径;
    启发式搜索函数寻找求解路径。

    估价函数:

    /*********先定义所需要的结构体*********/
    typedef struct{
    int num[3][3];       //九宫格数字
    }Squared;                //九宫格
    ​
    typedef struct{
    Squared stateself;   //九宫格
    int dx;              //结点在搜索树中的深度
    int hx;              //结点对应九宫格与目标九宫格不一样的元素个数
    int fx;              //估价函数fx=dx+hx
    }Open;                   //OPEN结点
    ​
    //求某结点的hx值,即与目标结点九宫格不一样的元素个数
    int GetHx(Squared a,Squared end){
      int count=0;
      for(int i=0;i<3;i++){
        for(int j=0;j<3;j++){
          if(a.num[i][j]!=end.num[i][j])
            count++;
        }
      }
      return count;
    }
    ​
    /**********计算估价函数值并赋值**********/
    void CalEvaluate(Open &op,Open pare,Squared end){
      op.dx=pare.dx+1;                 //求dx
      op.hx=GetHx(op.stateself,end);   //求hx
      op.fx=op.dx+op.hx;               //求fx
    }
    

    8-3 最长公共子序列问题(LCS) (16分)
    最长公共子序列问题(LCS) 下面的公式是最长公共序列子问题的递归关系式,Ci,j 表示序列Xi和Yj的最长公共子序列的长度,其中Xi={x1,x2,x3,…,xi},Yj={y1,y2,y3,…,yj}, bi,j 记录了Ci,j 的值是由哪一个子问题的解产生。
    在这里插入图片描述

    已知 X=(a, b, c ,b, d, a, b),Y=(b, d, c, a, b, a) (1)请根据以上动态规划方程给出C表和B表,下表为C表、B表参考格式,请通过上传文件、图片或者插入图片方式提交C表及B表;

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    (2)根据表C和B的值,X与Y构成的最长公共子序列的长度为多少?
    最大长度为4
    (3)请给出X与Y构成的最长公共子序列?
    公共子序列为bcba

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