***
范文范例 学习参考
《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、分治策略
A ）实现的算法。
C 、贪心法
A ）。
C 、算出最优解 D、定义最优解
C、贪心法
A
）。
D 、广度优先生成树
B
）。
D 、回溯法
D 、回溯法
D 、回溯法
B 、动态规划法
2、下列不是动态规划算法基本步骤的是（ A、找出最优解的性质 3、最大效益优先是（ A、分支界限法 A、子集树 A、备忘录法
B 、排列树
B 、构造最优解 A ）的一搜索方式。
B 、动态规划法
4. 回溯法解旅行售货员问题时的解空间树是（
C 、深度优先生成树
C 、贪心法
5．下列算法中通常以自底向上的方式求解最优解的是（
B 、动态规划法
6、衡量一个算法好坏的标准是（
C ）。
D ）。 A ）。 C 、贪心法
D
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（ 8. 实现循环赛日程表利用的算法是（ A、分治策略 A、广度优先 A、备忘录法 A、分治法
n
A 棋盘覆盖问题 B 选择问题 C 归并排序 D 0/1 背包问题
B 、动态规划法
D 、回溯法 ）。
D 、深度优先
D
）。
9．下面不是分支界限法搜索方式的是（
B 、最小耗费优先 B 、动态规划法 B
、动态规划法
C 、最大效益优先
10．下列算法中通常以深度优先方式系统搜索问题解的是（
C 、贪心法 C
、贪心法
n
D 、回溯法 D B
、回溯法 ）。
11. 备忘录方法是那种算法的变形。 （ B ） 12．哈夫曼编码的贪心算法所需的计算时间为（
A、O（n2 ） B 、O（nlogn ） C 、O（2 ） 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（ A、最小堆 B 、最大堆
C 、栈
D 、数组
B ）。
D 、回溯法
A ）。
D 、回溯法
D 、定义最优解
C
）。
14．最长公共子序列算法利用的算法是（ A、分支界限法 B 、动态规划法 15．实现棋盘覆盖算法利用的算法是（ A、分治法
B 、动态规划法
16. 下面是贪心算法的基本要素的是（ A、重叠子问题
B 、构造最优解
B. D.
17. 回溯法的效率不依赖于下列哪些因素（ A. 满足显约束的值的个数 C.计算限界函数的时间
B
）。
C 、贪心法 C 、贪心法
C 、贪心选择性质
D ）
计算约束函数的时间 确定解空间的时间
B
）
18. 下面哪种函数是回溯法中为避免无效搜索采取的策略（ A．递归函数 19. （
B.
剪枝函数
C 。随机数函数
D ）是贪心算法与动态规划算法的共同点。
精品资料整理
***
D. 搜索函数
***
范文范例 学习参考
A、重叠子问题 B 、构造最优解 C 、贪心选择性质 D 、最优子结构性质 5. 矩阵连乘问题的算法可由（ A、分支界限算法 B
B
）设计实现。
C 、贪心算法 D 、回溯算法 、动态规划算法
6. 分支限界法解旅行售货员问题时，活结点表的组织形式是（
A
）。
A、最小堆 B 、最大堆
C
、栈
D
、数组
22、Strassen 矩阵乘法是利用（
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
23、使用分治法求解不需要满足的条件是（ A
）。
A 子问题必须是一样的 B
子问题不能够重复
C 子问题的解可以合并 D 原问题和子问题使用相同的方法解
24、下面问题（ B ）不能使用贪心法解决。
A 单源最短路径问题
B N 皇后问题 C 最小生成树问题 D 背包问题
25、下列算法中不能解决 0/1 背包问题的是（ A ）
A 贪心法 B 动态规划 C 回溯法 D 分支限界法 26、回溯法搜索状态空间树是按照（ C ）的顺序。 A 中序遍历 B 广度优先遍历 C 深度优先遍历 D 层次优先遍历
27．实现合并排序利用的算法是（ A
）。 A、分治策略
B 、动态规划法
C 、贪心法 D 、回溯法
28．下列是动态规划算法基本要素的是（
D
）。
A、定义最优解 B 、构造最优解 C 、算出最优解 D 、子问题重叠性质 29．下列算法中通常以自底向下的方式求解最优解的是（ B
）。
A、分治法 B 、动态规划法 C 、贪心法 D 、回溯法 30．采用广度优先策略搜索的算法是（ A ）。
A、分支界限法 B 、动态规划法
C 、贪心法
D 、回溯法
31、合并排序算法是利用（ 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
32、背包问题的贪心算法所需的计算时间为（ B
）
n
n
A、O（n2 ）
B
、O（nlogn ） C 、O（2 ） D 、O（n）
33．实现大整数的乘法是利用的算法（
C
）。
A、贪心法 B 、动态规划法 C 、分治策略 D 、回溯法 34．0-1 背包问题的回溯算法所需的计算时间为（
A
）
n
A、O（n2 ） B 、O（nlogn ） C 、O（2n） D 、O（n） 35．采用最大效益优先搜索方式的算法是（ A ）。 A、分支界限法 B 、动态规划法 C 、贪心法 D 、回溯法
36．贪心算法与动态规划算法的主要区别是（ B ）。
A、最优子结构
B 、贪心选择性质 C 、构造最优解 D 、定义最优解
9. 实现最大子段和利用的算法是（
B ）。
A、分治策略 B 、动态规划法 C 、贪心法 D 、回溯法 10. 优先队列式分支限界法选取扩展结点的原则是（ C ）。 A、先进先出
B 、后进先出 C 、结点的优先级
D 、随机 11. 背包问题的贪心算法所需的计算时间为（
B
）。 n
n
A、O（n2 ） B 、O（nlogn ） C 、O（2 ） D 、O（n） 40、广度优先是（ A
）的一搜索方式。 A、分支界限法
B 、动态规划法
C、贪心法
D、回溯法精品资料整理
***
***
范文范例 学习参考
7. 一个问题可用动态规划算法或贪心算法求解的关键特征是问题的（ A、重叠子问题 B 、最优子结构性质
故算法的时间复杂度为
n
B ）。
C 、贪心选择性质 D 、定义最优解
42．采用贪心算法的最优装载问题的主要计算量在于将集装箱依其重量从小到大排序，
( B )
。
n
A、O（n2 ） B 、O（nlogn ） C 、O（2 ） D 、O（n） 12. 以深度优先方式系统搜索问题解的算法称为 A、分支界限算法 A、分治策略
B 、概率算法
13. 实现最长公共子序列利用的算法是（
B 、动态规划法
14. Hanoi 塔问题如下图所示。现要求将塔座 归算法正确的为： （B）
B
( D )
D 、回溯算法 ）。
B 上，并仍按 。
C 、贪心算法
C 、贪心法 D 、回溯法
A 上的的所有圆盘移到塔座
同样顺序叠置。 移动圆盘时遵守 Hanoi 塔问题的移动规则。 由此设计出解 Hanoi 塔问题的递
A. void hanoi(int n, int A, int C, int B)
{ if (n > 0)
{ hanoi(n-1,A,C, B);
Hanoi 塔
move(n,a,b);
hanoi(n-1, C, B, A); } }
B. void hanoi(int n, int A, int B, int C) { if (n > 0)
{ hanoi(n-1, A, C, B); move(n,a,b);
hanoi(n-1, C, B, A); } }
C. void hanoi(int n, int C, int B, int A) { if (n > 0)
{ hanoi(n-1, A, C, B); move(n,a,b);
hanoi(n-1, C, B, A); } }
D. void hanoi(int n, int C, int A, int B) { if (n > 0)
{ hanoi(n-1, A, C, B); move(n,a,b);
hanoi(n-1, C, B, A); } }
15.
动态规划算法的基本要素为（
C
） B D.
．重叠子问题性质与贪心选择性质 预排序与递归调用
A. 最优子结构性质与贪心选择性质 C．最优子结构性质与重叠子问题性质
精品资料整理
***
***
范文范例 学习参考
8. 能采用贪心算法求最优解的问题，一般具有的重要性质为： A. 最优子结构性质与贪心选择性质 C．最优子结构性质与重叠子问题性质 9. 回溯法在问题的解空间树中，按（ A. 广度优先 B. A. 广度优先 B. 11. 程序块（ A 活结点优先 活结点优先
10. 分支限界法在问题的解空间树中，按
C.
D. 预排序与递归调用 D
（ A ）
B ．重叠子问题性质与贪心选择性质
）策略，从根结点出发搜索解空间树。
D. D.
深度优先 深度优先
）策略， 从根结点出发搜索解空间树。
C. 扩展结点优先
（ A 扩展结点优先
）是回溯法中遍历排列树的算法框架程序。
A.
B.
C.
D.
***
void backtrack (int t)
{ if (t>n) output(x); else
for (int i=t;i<=n;i++) { swap(x[t], x[i]);
if (legal(t)) backtrack(t+1); swap(x[t], x[i]); } }
void backtrack (int t) { if (t>n) output(x); else
for (int i=0;i<=1;i++) { x[t]=i;
if (legal(t)) backtrack(t+1); }
} void backtrack (int t) {
if (t>n) output(x); else
for (int i=0;i<=1;i++) { x[t]=i;
if (legal(t)) backtrack(t-1); } }
void backtrack (int t) {
if (t>n) output(x); else
for (int i=t;i<=n;i++) { swap(x[t], x[i]);
if (legal(t)) backtrack(t+1); } }
精品资料整理
相关推荐：
loading