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2026-06-10 11:08:40 +08:00
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- 算法设计与分析
- 试题
- 武汉科技大学
create time: 2026-06-10 10:00
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# 试题 5 — 武汉科技大学《算法设计与分析》
## 概述
- **课程**:算法设计与分析
- **学校**:武汉科技大学
- **题型**:单项选择题、判断题、简答题、程序填空题、算法设计与编程题
- **知识点**:递归复杂度、排序算法、图搜索(BFS/DFS)、动态规划、回溯法、四色问题
> [!tip] 学习建议
> 本试题与试题4内容高度相似,建议对比学习。重点关注 **程序填空题** 中的递归框架,以及 **四色地图着色** 和 **流水作业调度** 两道编程题。
## 正文
### 一、单项选择题(每题2分,共15题,30分)
**从备选的答案中选出合适的答案,并把答案标号写在答题纸中。**
1. 下列哪些不是算法的 3 要素( )。
- A. 操作
- B. 控制结构
- C. 数据结构
- D. 输入输出
2. 冒泡排序的时间复杂度为( )。
- A. O(n)
- B. O(n²)
- C. O(n³)
- D. O(nlogn)
3. 下列算法中错误的是( )。
- A. 算法的每一步骤必须有确切的含义
- B. 算法的时间复杂度与实现语言无关
- C. 对于特殊的输入,算法的时间复杂度可以是不固定的
- D. 算法的运行时间与编写程序的语言无关
4. 求 n 个数中的最小数,时间复杂度为( )。
- A. O(1)
- B. O(n)
- C. O(n²)
- D. O(nlogn)
5. 调用函数 `int fib(int n) { return (n>1 ? fib(n-1)+fib(n-2) : n); }` 时间复杂度是( )。
- A. O(n)
- B. O(n²)
- C. O(2ⁿ)
- D. 无递归调用
6. 栈是一种基于什么机制实现的数据结构?( )
- A. 先进先出
- B. 先进后出
- C. 随机存取
- D. 索引存取
7. 流程图中表示判断的符号是( )。
- A. 圆形
- B. 椭圆形
- C. 菱形
- D. 平行四边形
8. 深度优先遍历在搜索空间树上的搜索方式为( )。
- A. 广度优先
- B. 深度优先
- C. 最小耗费优先
- D. 综合优先
9. 下述算法中正确的是( )。
- A. 广度优先遍历算法只适合于无向图
- B. 广度优先遍历算法只适合于有向图
- C. 遍历一个无向图可能需要多次调用DFS或BFS
- D. 只需一次调用DFS或BFS即可遍历一个无向图
10. 以下关于迭代法的描述中,正确的是( )。
- A. 迭代算法在逻辑上总是可以转换为与它等价的递归算法
- B. 每个递归算法在逻辑上总是可以转换为与它等价的循环结构算法
- C. 迭代算法的可靠性比递归算法好
- D. 迭代算法的执行效率一定比递归算法好
11. ( )阶段是优化决策解决问题的过程。
- A. 贪心算法
- B. 动态规划
- C. 分支限界
- D. 迭代算法
12. 在算法的广度优先搜索策略中,一般采用的数据结构是( )。
13. 联欢晚会报数问题,凡是报3的人出列,编号为( )可以胜出。
- A. 27
- B. 33
- C. 48
- D. 144
14. 人工智能(AI)的英文全称是( )。
- A. Automatic Intelligence
- B. Automatic Information
- C. Artificial Intelligence
- D. Artificial Information
**参考答案:**
| 题号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
|------|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 答案 | D | B | C | B | C | B | C | B | C | A | B | B | A | C |
> [!warning] 易错点
> 第1题:算法三要素是**操作、控制结构、数据结构**。第5题:斐波那契递归时间复杂度 O(2ⁿ)。第9题:无向图若有多个连通分量,需要多次调用BFS/DFS。
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### 二、判断题(每题2分,共10题,20分)
**正确的在括号内填 √,错误的填 ×。**
1. 算法中的状态和步骤具有有穷性。( )
2. 一个算法应该适用于解决某类问题。( )
3. O(n²) 和 O(3n²+3) 的两个算法的时间复杂度相同。( )
4. 经验空间复杂度是指算法在执行过程中临时占用存储空间的大小。( )
5. 回溯法就是穷举法,所不同的是对一般问题回溯法比穷举法效率低。( )
6. 一个算法一般适用于一个特定类型的问题。( )
7. 动态规划适合求解具有重叠子问题性质的问题。( )
8. 贪心算法和动态规划法都用于求解最优问题,且在每一步只做一次决策。( )
**参考答案:**
| 题号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
|------|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 答案 | × | √ | √ | × | × | √ | √ | × |
---
### 三、简答题(每题10分,共2题,20分)
#### 1. 台阶问题
如果楼板上有 s 阶台阶,每次可以上一步1阶,也可以上一步2阶,设计算法计算共有多少种上法?要求写出递推公式。
**参考答案:**
设 f(n) 为上 n 阶台阶的方法数:
- f(1) = 1,f(2) = 2
- f(n) = f(n-1) + f(n-2),n ≥ 3
> [!tip] 关键理解
> 最后一步要么上1阶(有 f(n-1) 种方法),要么上2阶(有 f(n-2) 种方法),两者相加即为总方法数。这就是斐波那契数列的变体!
#### 2. 动态规划的基本思想步骤
**参考答案:**
1. **分析最优子结构**:将原问题分解为若干子问题
2. **定义状态**:确定状态变量
3. **建立状态转移方程**:确定状态之间的递推关系
4. **计算顺序**:自底向上递推或记忆化搜索
5. **构造最优解**:回溯构造最优方案
> [!important] 关键性质
> 动态规划适用于具有**最优子结构**和**重叠子问题**性质的问题。与分治法的区别:动态规划的子问题相互依赖,需要存储中间结果。
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### 四、程序填空题(每空2分,2×10=20分)
#### 1. 素数判定
```c
try(int i) {
if (i <= 20) {
if (check1(i) && check2(i))
output(i); // (1) 输出结果
else
try(i+1);
}
}
check1(int x) {
for (int j = 2; j <= x-1; j++)
if (x % j == 0) return 0; // (2) 判断是否为素数
return 1;
}
check2(int x) {
for (int j = 2; j <= (x-1)/2; j++)
if (x % j == 0) return 0; // (3) 进一步筛选
return 1;
}
```
**(1)** `i <= 20`  **(2)** `x % j == 0`  **(3)** `0`
#### 2. 迷宫搜索
```c
search(int i, int j) {
for (int di = -1; di <= 1; di++)
for (int dj = -1; dj <= 1; dj++) {
if (maze[i+di][j+dj] == 1) { // (4) 可通行
maze[i+di][j+dj] = 2; // 标记已访问
search(i+di, j+dj);
}
}
maze[i][j] = 0; // (5) 回溯
}
check(int i, int j) {
if (i < 0 || i >= n || j < 0 || j >= m)
flag = 0;
else if (maze[i][j] == 0)
flag = 0;
else
flag = 1; // (6) 可通行
return flag;
}
```
**(4)** `1`  **(5)** `0`  **(6)** `1`
> [!note] 教学提示
> 迷宫搜索中,`maze[i][j]` 的含义:0=未访问/障碍,1=可通行,2=已访问。回溯时将状态恢复为0。
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### 五、算法设计与编程题(每题15分,共2题,30分)
#### 1. 四色地图着色(回溯法)
图1是一个正在构造的四色地图,使用至多四种不同颜色对地图进行涂色,相同区域相邻颜色不同。
**参考答案:**
```c
int data[6][6] = {0}; // 邻接矩阵
int color[6] = {0};
void tryColor(int s) {
if (s > 6) { output(); return; }
for (int i = 1; i <= 4; i++) {
color[s] = i;
if (colorSame(s) == 0) tryColor(s + 1);
color[s] = 0;
}
}
int colorSame(int s) {
int flag = 0;
for (int i = 1; i <= s-1; i++)
if (data[i][s]==1 && color[i]==color[s]) flag = 1;
return flag;
}
```
**时间复杂度**:O(4ⁿ)
```mermaid
flowchart TD
A["Try Region s"] --> B["For color = 1 to 4"]
B --> C{"Adjacent Same Color?"}
C -->|"No"| D["Try Next Region (s+1)"]
D --> E{"All Regions Colored?"}
E -->|"Yes"| F["Output Solution"]
E -->|"No"| B
C -->|"Yes"| G["Backtrack: Try Next Color"]
```
#### 2. 两台机器流水作业调度(Johnson算法)
某厂有6个加工任务,在印刷车间和装订车间所需时间如下:
| 任务 | J1 | J2 | J3 | J4 | J5 | J6 |
|------|----|----|----|----|----|-----|
| 印刷 | 3 | 12 | 5 | 2 | 9 | 11 |
| 装订 | 8 | 10 | 9 | 6 | 3 | 1 |
**参考答案:**
**Johnson算法**:最优顺序 **J4→J1→J3→J2→J5→J6**,最短加工时间 **43天**
```c
int job[6][2] = {{3,8},{12,10},{5,9},{2,6},{9,3},{11,1}};
int x[6], bestx[6], bestf = 32767;
int f1 = 0, f2[7] = {0};
void tryJob(int i) {
if (i == 6) {
for (int j = 0; j < 6; j++) bestx[j] = x[j];
bestf = f2[i];
} else {
for (int j = i; j < 6; j++) {
f1 += job[x[j]][0];
f2[i] = (f2[i-1] > f1 ? f2[i-1] : f1) + job[x[j]][1];
if (f2[i] < bestf) {
swap(x[i], x[j]);
tryJob(i + 1);
swap(x[i], x[j]); // 回溯
}
f1 -= job[x[j]][0];
}
}
}
```
> [!tip] Johnson算法要点
> 1. 找矩阵中最小值
> 2. 若在机器1(上行)→ 排最前
> 3. 若在机器2(下行)→ 排最后
> 4. 划掉已排作业,重复直到排完
>
> 时间复杂度:O(nlogn)
---
## 关联笔记
- [[算法设计与分析/试题册/试题1]]
- [[算法设计与分析/试题册/试题2]]
- [[算法设计与分析/试题册/试题3]]
- [[算法设计与分析/试题册/试题4]]