算法设计与分析与分析习题解答
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简介：北京大学教学团队力作，凝多年教学积淀和成果，MOOC算法课程配套用书。普通高等教育“十一五”*规划教材，高等学校计算机教材建设立项项目。算法设计与分析习题解答与学习指导第2版由屈婉玲着
Ⅱ 算法设计与分析的题目，求高手啊
如何选择排序、矩阵相乘、树和图算法的时间复杂性计量单位？
排序：排序的循环次数（或递归次数）。
矩阵相乘：做实数乘法的次数。
树：搜索的次数。
图：同树。
算法有几种基本结构？各种结构的时间复杂度的计算规则？
3种
顺序结构：T(n)=O(c)
选择结构：T(n)=O(c)
循环结构：T(n)=O(n)
最坏情况下的时间复杂性和平均情况下的时间复杂性的定义？
在规模n的全部输入中，可以找寻执行一个算法所需的最大时间资源的量，这个量称为对规模n的输入，算法的最坏情况时间复杂性。
对规模都为n的一些有限输入集，执行算法所需的平均时间资源的量称为平均情况下的时间复杂性。
为什么选择时间复杂度的渐进性态评价算法？
因为在规模较小的时候无法客观体现一个算法的效率。
解释f(n)=O(g(n))的意义。
若f(n)和g(n)是定义在正整数集合上的 两个函数，则f(n)=O(g(n))表示存在正的常数C和n0 ,使得当n≥n0时满足0≤f(n)≤C*g(n)。
简述之就是这两个函数当整型自变量n趋向于无穷大时，两者的比值是一个不等于0的常数。
有效算法和无效算法的划分原则？
区分在于问题是否能够精确求解。
用分治法设计算法有什么好处？为什么描述分治算法需要使用递归技术？
分治法可以将问题分为许规模更小的子问题，这些子问题相互独立且与原问题相同。使用递归技术，虽然一些简单的循环结构替代之，但是复杂的问题，比如二阶递归是无法替代的。
归并排序算法和快速排序算法划分子问题和合并子问题的解的方法各是是怎样的？
归并排序算法：
划分子问题：每次分成2个大小大致相同的子集和
合并子问题：将2个排好序的子数组合并为一个数组
快速排序算法：对输入的子数组a[p:r]
划分子问题：划分为a[p:q-1],a[q]和a[q+1:r]使a[p:q-1]任意元素小于a[q]，a[q+1:r] 任意元素大于a[q]
合并子问题：不需要（因为划分过程就已经排序完成了）
简述二分检索（折半查找）算法为什么比顺序查找的效率高？
对于二分搜索 最坏情况为O(logn)时间完成
而顺序查找 需要O(n)次比较
显然二分搜索效率高
贪心法的核心是什么？
贪心算法是通过一系列选择得到问题的解，它所作出的选择都是当前状态下的最佳选择。
背包问题的目标函数是什么？背包问题贪心算法的最优量度是什么？算法是否获得最优解？ 用贪心算法解0/1背包问题是否可获得最优解？
Max=∑Vi*Xi (V是价值X取1，0表示装入或不装)
每次选取单位重量价值最高的
不一定是最优解
情况不妙啊 LZ还要继续否。。。
早知发邮件了。。。
Ⅲ 请高手进来解答一下这道算法设计与分析的题目，谢谢了！！
设有n个活动的集合E={1,2,…,n}，其中每个活动都要求使用同一资源，如演讲会场等，而在同一时间内只有一个活动能使用这一资源。每个活动i都有一个要求使用该资源的起始时间si和一个结束时间fi,且si<fi。如果选择了活动i，则它在半开时间区间[si,fi)内占用资源。若区间[si,fi)与区间[sj,fj)不相交，则称活动i与活动j是相容的。也就是说，当si≥fj或sj≥fi时，活动i与活动j相容。
在下面所给出的解活动安排问题的贪心算法greedySelector:
publicstaticintgreedySelector(int[]s,int[]f,booleana[])
{
intn=s.length-1;
a[1]=true;
intj=1;
intcount=1;
for(inti=2;i<=n;i++){
if(s[i]>=f[j]){
a[i]=true;
j=i;
count++;
}
elsea[i]=false;
}
returncount;
}
由于输入的活动以其完成时间的非减序排列，所以算法greedySelector每次总是选择具有最早完成时间的相容活动加入集合A中。直观上，按这种方法选择相容活动为未安排活动留下尽可能多的时间。也就是说，该算法的贪心选择的意义是使剩余的可安排时间段极大化，以便安排尽可能多的相容活动。
算法greedySelector的效率极高。当输入的活动已按结束时间的非减序排列，算法只需O(n)的时间安排n个活动，使最多的活动能相容地使用公共资源。如果所给出的活动未按非减序排列，可以用O(nlogn)的时间重排。
例：设待安排的11个活动的开始时间和结束时间按结束时间的非减序排列如下：
i 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
S[i] 1 3 0 5 3 5 6 8 8 2 12
f[i] 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
Ⅳ 算法设计与分析习题解答（第2版）的内容提要
《算法设计与分析习题解答》（第2版）是清华大学出版社出版的普通高等教育“十一五”国家级规划教材《算法设计与分析（第2版）》（主教材）配套的辅助教材，对《算法设计与分析（第2版）》一书中的全部习题做了详尽的解答。《算法设计与分析习题解答》（第2版）的内容是对《算法设计与分析（第2版）》的较深入的扩展，许多在主教材中无法讲述的、较深入的主题通过习题的形式展现出来。为了加强学生灵活运用算法设计策略解决实际问题的能力，《算法设计与分析习题解答》（第2版）将主教材中的许多习题改造成算法实现题，要求学生不仅设计出解决具体问题的算法，而且能够上机实现。作者的教学实践反映出这类算法实现题的教学效果非常好。作者还结合国家精品课程建设，进行了教材的立体化开发，包括主教材、辅助教材、实验与设计、电子课件和教学网站建设。
《算法设计与分析习题解答》（第2版）内容丰富，观点新颖，理论联系实际。不仅可以用作高等学校计算机科学与技术学科各专业本科生和研究生学习计算机算法设计的辅助教材，而且也适合广大工程技术人员和自学读者学习参考。
Ⅳ 算法设计技巧与分析里第一章的题目求解答
n!/2^n+n^(n/2) =Θ(n!/2^n)
因为
所以
n!/2^n >> n^(n/2)
Ⅵ 算法设计与分析习题解答（第2版）的介绍
《算法设计与分析习题解答》（第2版）是清华大学出版社出版的普通高等教育“十一五”国家级规划教材《算法设计与分析（第2版）》（主教材）配套的辅助教材，对《算法设计与分析（第2版）》一书中的全部习题做了详尽的解答。
Ⅶ 算法设计与分析习题解答（第2版）的目录
第1章算法引论
习题1-1 实参交换
习题1-2 方法头签名
习题1-3 数组排序判定
习题1-4 函数的渐近表达式
习题1-5 O（1）和O（2）的区别
习题1-7 按渐近阶排列表达式
习题1-8 算法效率
习题1-9 硬件效率
习题1-10 函数渐近阶
习题1-11 n！的阶
习题1-12 平均情况下的计算时间复杂性
算法实现题1-1 统计数字问题
算法实现题1-2 字典序问题
算法实现题1-3 最多约数问题
算法实现题1-4 金币阵列问题
算法实现题1-5 最大间隙问题
第2章 递归与分治策略
习题2-1 Hanoi塔问题的非递归算法
习题2-2 7个二分搜索算法
习题2-3 改写二分搜索算法
习题2-4 大整数乘法的O（n1Og（3/2））算法
习题2-5 5次7//3位整数的乘法
习题2-6 矩阵乘法
习题2-7 多项式乘积
习题2-8 不动点问题的O（1O9n）时间算法．
习题2-9 主元素问题的线性时间算法
习题2-10 无序集主元素问题的线性时间算法
习题2-11 O（1）空间子数组换位算法
习题2-12 O（1）空间合并算法
习题2-13 n段合并排序算法
习题2-14 自然合并排序算法
习题2-15 最大值和最小值问题的最优算法
习题2-16 最大值和次大值问题的最优算法
习题2-17 整数集合排序
习题2-18 第k小元素问题的计算时间下界”
习题2-19 非增序快速排序算法
习题2-20 随机化算法
习题2-21 随机化快速排序算法
习题2-22 随机排列算法”
习题2-23 算法qSort中的尾递归
习题2-24 用栈模拟递归
习题2-25 算法se1ect中的元素划分
习题2-26 O（nlogn）时间快速排序算法
习题2-27 最接近中位数的k个数
习题2-28 X和y的中位数
习题2-29 网络开关设计
习题2-32 带权中位数问题
习题2-34 构造Gray码的分治算法
习题2-35 网球循环赛日程表
算法实现题2-1 输油管道问题（习题2-3O）
算法实现题2-2 众数问题（习题2-31）
算法实现题2-3 邮局选址问题（习题2-32）
算法实现题2-4 马的Hami1tOn周游路线问题（习题2-33）
算法实现题2-5 半数集问题
算法实现题2-6 半数单集问题
算法实现题2-7 士兵站队问题
算法实现题2-8 有重复元素的排列问题
算法实现题2-9 排列的字典序问题
……
第3章 动态规划
第4章 贪心算法
第5章 回溯法
第6章 分支限界法
第7章 概率算法
第8章 NP完全性理论
第9章 近似算法
第10章算法优化策略
第11章 在线算法设计