免费智能真题库 > 历年试卷 > 软件设计师 > 2012年上半年 软件设计师 上午试卷 综合知识
  第64题      
  知识点:   算法分析基础   贪心法
  章/节:   计算机软件知识       

 
某货车运输公司有一个中央仓库和n个运输目的地,每天要从中央仓库将货物运输到所有的运输目的地,到达每个运输目的地一次且仅一次,最后回到中央仓库。在两个地点i和j之间运输货物存在费用cij。为求解旅行费用总和最小的运输路径,设计如下算法:首先选择离中央仓库最近的运输目的地1,然后选择离运输目的地1最近的运输目的地2,……,每次在未访问过的运输目的地中选择离当前运输目的地最近的运输目的地,最后回到中央仓库。则该算法采用了(63)算法设计策略,其时间复杂度为(64)。
 
 
  A. 
 
  B. 
 
  C. 
 
  D. 
 
 
 

 
  第16题    2014年下半年  
   45%
模块A、B和C都包含相同的5个语句,这些语句之间没有联系。为了避免重复把这5个语句抽取出来组成一个模块D,则模块D的内聚类型为(..
  第54题    2021年上半年  
   42%
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  第55题    2021年上半年  
   63%
在求解某问题时,经过分析发现该问题具有最优子结构和重叠子问题性质。则适用(54) 算法设计策略得到最优解。若了解问题的解空间,..
   知识点讲解    
   · 算法分析基础    · 贪心法
 
       算法分析基础
               时间复杂性
               算法的时间复杂度分析主要是分析算法的运行时间,即算法所执行的基本操作数。即使对相同的输入规模,数据分布不相同也决定了算法执行不同的路径,因此所需要的执行时间也不相同。根据不同的输入,将算法的时间复杂度分为3种情况。
               (1)最佳情况。使算法执行时间最少的输入。一般情况下,不进行算法在最佳情况下的时间复杂度分析。应用最佳情况分析的一个例子是已经证明基于比较的排序算法的时间复杂度下限为Ω(nlgn),那么就不需要白费力气去想方设法将该类算法改进为线性时间复杂度。
               (2)最坏情况。使算法执行时间最多的输入。一般会进行算法在最坏时间复杂度的分析,因为最坏情况是在任何输入下运行时间的一个上限,它提供了一个保障,情况不会比这更糟糕。另外,对于某些算法来说,最坏情况还是相当频繁的。而且大致上看,平均情况通常与最坏情况的时间复杂度一样。
               (3)平均情况。算法的平均运行时间。一般来说,这种情况很难分析。举个简单的例子,现要排序10个不同的整数,输入就有10!种不同的情况,平均情况的时间复杂度要考虑每一种输入及其该输入的概率。平均情况分析可以按以下3个步骤进行。
               ①将所有的输入按其执行时间分类。
               ②确定每类输入发生的概率。
               ③确定每类输入的执行时间。
               下式给出了一般算法在平均情况下的复杂度分析,即
               
               式中,pi为第i类输入发生的概率;ti为第i类输入的执行时间,输入分为m类。
               渐进符号
               渐进符号有以下几种。
               (1)Ο记号。给出一个函数的渐进上界。
               (2)Ω记号。给出一个函数的渐进下界。
               (3)Θ记号。给出一个函数的渐进上界和下界,即渐进确界。
               递归式
               从算法的结构上看,算法可以分为非递归形式和递归形式。非递归算法的时间复杂度分析较简单,本小节主要讨论递归算法的时间复杂度分析方法。
               (1)展开法。将递归式中等式右边的项根据递归式进行替换,称为展开。展开后的项被再次展开,如此下去,直至得到一个求和表达式及其结果。
               (2)代换法。这一名称来源于当归纳假设用较小值时,用所猜测的值代替函数的解。用代换法解递归式时需要两个步骤:猜测解的形式;用数学归纳法找出使解真正有效的常数。
               (3)递归树法。递归树法弥补了代换法猜测困难的缺点,它适于提供"好"的猜测,然后用代换法证明。在递归树中,每一个节点都代表递归函数调用集合中每一个子问题的代价。将树中每一层内的代价相加得到一个每层代价的集合,再将每层的代价相加得到递归式所有层次的总代价。当用递归式表示分治算法的时间复杂度时,递归树的方法尤其有用。
               (4)主方法。也称为主定理,给出求解以下形式的递归式的快速方法,即
               T(n)=aT(n/b)+f(n)
               式中,a≥1和b>1是常数;f(n)是一个渐进的正函数。
 
       贪心法
               和动态规划法一样,贪心法也经常用于解决最优化问题。不过与动态规划法不同的是,贪心法在解决问题的策略上是仅根据当前已有的信息作出选择,而且一旦作出选择,不管将来有什么结果,这个选择都不会改变。换言之,贪心法并不是从整体最优考虑,它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优。
               用贪心法求解的问题一般具有以下两个重要的性质。
               (1)最优子结构。当一个问题的最优解包含其子问题的最优解时,称此问题具有最优子结构。问题的最优子结构是该问题可以采用动态规划法或者贪心法求解的关键性质。
               (2)贪心选择性质。指问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择,即贪心选择来得到。这是贪心法和动态规划法的主要区别。
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