北航计算机研究生课程-算法设计与分析-HomeWork-1.docx

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1、 一、已知下列递推式:C(n) = 1若 n =1= 2C(n/2) + n 1若 n 2请由定理 1 导出 C(n)的非递归表达式并指出其渐进复杂性。定理 1:设 a,c为非负整数,b,d,x为非负常数,并对于某个非负整数 k, 令 n=c ,k则以下递推式f(n) =d=af(n/c)+bnx若 n=1若 n=2的解是f(n)= bn log n + dnx若 a=cxxcbcbcxxf(n)= +- 若 acxdnlogcanxa - c - c axx解:令 F(n) = C(n) 1则 F(n) = 0n=1n=2F(n) = 2C(n/2) + n 2= 2F(n/2) + 1 +

2、 n 2= 2F(n/2) + n利用定理 1,其中:d=0,a=2,c=2,b=1,x=1,并且 a=cx所以 F(n) = nlog n2所以 C(n) = F(n) + 1 = nlog n + 12C(n)的渐进复杂性是 O(nlog n)2二、由于 Prim 算法和 Kruskal 算法设计思路的不同,导致了其对不同问题实例的效率对比关系的不同。请简要论述:1、如何将两种算法集成,以适应问题的不同实例输入;2、你如何评价这一集成的意义?答:1、Prim 算法基于顶点进行搜索,所以适合顶点少边多的情况。Kruskal 从边集合中进行搜索,所以适合边少的情况。根据输入的图中的顶点和边的情

3、况,边少的选用 kruskal 算法,顶点少的选用 prim 算法2、没有一个算法是万能的,没有一个算法是对所有情况都适合的。这一集成体现了针对具体问题选用最适合的方法,即具体问题具体分析的哲学思想。三、分析以下生成排列算法的正确性和时间效率:HeapPermute(n)/实现生成排列的 Heap 算法 /输入:一个正正整数 n 和一个全局数组 A1.n/输出:A 中元素的全排列if n = 1write Aelsefor i 1 to n doHeapPermute(n-1)if n is oddswap A1and Anelse swap Aiand An解:n=1 时,输出 a1n=2

4、时,输出 a1a2,a2a1n=3 时,(1) 第一次循环 i=1 时,HeapPermute(2)将 a1a2 做完全排列输出,记为a1a2a3,并将 A 变为 a2a1a3,并交换 1,3 位,得 a3a1a2(2) 第二次循环 i=2 时,HeapPermute(2)输出a3a1a2,并将 A 变为 a1a3a2,交换 1,3 位,得 a2a3a1(3) 第三次循环 i=3 时,HeapPermute(2)输出a2a3a1,并将 A 变为 a3a2a1,交换 1,3 位,得 a1a2a3,即全部输出完毕后数组 A 回到初始顺序。n=4 时,(1) i=1 时,HeapPermute(3)

5、输出a1a2a3a4,并且 a1a2a3 顺序不变,交换1,4 位,得 a4a2a3a1(2) i=2 时,HeapPermute(3)输出a4a2a3a1,并且 a4a2a3 顺序不变,交换2,4 位,得 a4a1a3a2(3) i=3 时,HeapPermute(3)输出a4a1a3a2,并且 a4a1a3 顺序不变,交换3,4 位,得 a4a1a2a3(4) i=4 时,HeapPermute(3)输出a4a1a2a3,并且 a4a1a2 顺序不变,交换4,4 位,得 a4a1a2a3,即全部输出完毕后数组 A 循环右移一位。由以上分析可得出结论:当 n 为偶数时,HeapPermute

6、(n)输出全排列后数组元素循环右移一位。当 n 为奇数时,HeapPermute(n)输出全排列后数组元素顺序保持不变。所以由归纳法证明如下:(1)i=1 时,显然成立。(2)i=k 为偶数时,假设输出的是全排列,则 i=k+1(奇数)时,k+1 次循环中,每次前 k 个元素做全排列输出后循环右移一位,所以对换swap A1and An可以保证每次将前 k 个元素中的一个换到 k+1 的位置,所以 k+1 次循环后输出的是 A1k+1的全排列。(3)i=k 为奇数时,假设输出的是全排列,则 i=k+1(偶数)时,k+1 次循环中,每次前 k 个元素做全排列输出后顺序保持不变,所以对换 swap

7、 Aiand An可以保证每次将前 k 个元素中的一个换到 k+1 的位置,所以 k+1 次循环后输出的是 A1k+1的全排列。证毕。 时间复杂度递推公式为 T(n) = 1= n T(n-1)+2 n=1n1化简得 T(n) = n! + O(n )n-1所以时间复杂度为 O(n!) + O(n )n-1四、对于求 n 个实数构成的数组中最小元素的位置问题,写出你设计的具有减治思想算法的伪代码,确定其时间效率,并与该问题的蛮力算法相比较。解:(1)算法思想:将 n 分为n/2,n-n/2(表示向下取整)两部分,分别找出其中的最小元及其位置,比较这两个元素的大小,得出总的最小元素的位置。(2)

8、伪代码:(x,i) = FindLeastElement(a,b)/从数组 Aab中找出最小元 x,及其位置 i/输入:全局实数数组 A1n,搜索起始位置 a,结束位置 b/输出:最小元素 x及其位置 iif a=breturn (Aa,a)else(x1,i) = FindLeastElement(1,n/2);(x2,j) = FindLeastElement(n/2+1,n);if x11化简:F(n) = 2F(n/2) + 1= 22F(n/2 )+1 + 12= 2 F(n/2 ) + 2 + 122= 2 F(2 /2 ) + 1 + 2 + + 2 ( n=2 )kkkk-1k

9、= 2n-1所以复杂度为 O(2n-1)蛮力法的复杂度为 O(n),所以此方法还没有蛮力法效率高,因为减治后会增加比较次数。五、请给出约瑟夫斯问题的非递推公式 J(n),并证明之。其中,n 为最初总人数,J(n) 为最后幸存者的最初编号。 解:已知幸存者号码的递推公式:J(1) = 1;J(2k) = 2J(k) 1; n=2kJ(2k+1) = 2J(k) + 1; n=2k+1幸存者号码非递推公式:设 n = 2 + b,J(n) = 2*b+1 (0=b=0)mm证明(数学归纳法):(1) i=1 时,m=0,b=0,J(1)=2*b+1=1,成立。(2) i1 时,当 i 为偶数时,设 k = i/2 时成立,即 k = 2 + b,则 J(k) = 2b+1,m此时,i = 2k = 2 + 2bm+1J(i) = J(2k) = 2J(k) 1 = 2(2b+1) 1 = 4b + 1 = 2(2b) + 1,即 k=i 时成立。当 i 为奇数时,设 k = (i-1)/2 时成立,即 k = 2 + b,则 J(k) = 2b+1,m此时,i = 2k + 1 = 2 + 2b+1m+1J(i)= J(2k+1) = 2J(k)+1 = 2(2b+1)+1 = 4b+3 = 2(2b+1)+1,即 k=i 时成立。

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