--- tags: - 算法设计与分析 - 试题 - 武汉科技大学 create time: 2026-06-10 10:00 --- # 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。 --- ### 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。 --- ### 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。 --- ### 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]]