在分支一限界算法设计策略中,通常采用(54)搜索问题的解空间。
A.深度优先
B.广度优先
C.自底向上
D.拓扑序列
对于求取两个长度为n的字符串的最长公共子序列问题,利用(41)策略可以有效地避免子串最长公共子序列的重复计算,得到时间复杂度为O(n2)的正确算法。
A.贪心
B.分治
C.分支-限界
D.动态规划
对于求取两个长度为n的字符串的最长公共子序列(LCS)问题,利用(24)策略可以有效地避免子串最长公共子序列的重复计算,得到时间复杂度为O(n2)的正确算法。串 <1,0,0,1,O,1,0,1>和<0,1,0,1,1,0,1,1>的最长公共子序列的长度为(25)。
A.分治
B.贪心
C.动态规划
D.分支—限界
问题描述:给定一个赋权无向图G=(V,E),每个顶点都有权值w(v).如果,且对任意(u,V)∈E有u∈U或v∈U,就称U为图G的一个顶点覆盖.G的最小权顶点覆盖是指G中所含顶点权之和最小的顶点覆盖.
算法设计:对于给定的无向图G,设计一个优先队列式分支限界法,计算G的最小权顶点覆盖.
数据输入:由文件input.txt给出输入数据.第1行有2个正整数n和m,表示给定的图G有n个顶点和m条边,顶点编号为1,2,...,n.第2行有n个正整数表示n个顶点的权.接下来的m行中,每行有2个正整数u和v,表示图G的一条边(u,v).
结果输出:将计算的最小权顶点覆盖的顶点权值和以及最优解输出到文件output.txt.文件的第1行是最小权顶点覆盖顶点权之和;第2行是最优解xi(1≤i≤n),xi=0表示顶点i不在最小权顶点覆盖中,xi=1表示顶点i在最小权顶点覆盖中.
● 斐波那契(Fibonacci)数列可以递归地定义为:
?
用递归算法求解F(5)时需要执行 (63) 次“+”运算,该方法采用的算法策略是 (64) 。
(63)
A. 5
B. 6
C. 7
D. 8
(64)
A. 动态规划
B. 分治
C. 回溯
D. 分支限界
【问题 1】(8 分)
用回溯法求解此 0-1 背包问题,请填充下面伪代码中(1)~(4)处空缺。
回溯法是一种系统的搜索方法。在确定解空间后,回溯法从根结点开始,按照深度优先策略遍历解空间树,搜索满足约束条件的解。对每一个当前结点,若扩展该结点已经不满足约束条件,则不再继续扩展。为了进一步提高算法的搜索效率,往往需要设计一个限界函数,判断并剪枝那些即使扩展了也不能得到最优解的结点。现在假设已经设计了BOUND(v,w,k,W )函数,其中 v、w、k 和 W分别表示当前已经获得的价值、当前背包的重量、已经确定是否选择的物品数和背包的总容量。对应于搜索树中的某个结点,该函数值表示确定了部分物品是否选择之后,对剩下的物品在满足约束条件的前提下进行选择可能获得的最大价值,若该价值小于等于当前已经得到的最优解,则该结点无需再扩展。
下面给出 0-1背包问题的回溯算法伪代码。
函数参数说明如下:
W:背包容量;n:物品个数;w:重量数组;v:价值数组;fw:获得最大价值时背包的重量;fp:背包获得的最大价值;X:问题的最优解。
变量说明如下:
cw:当前的背包重量;cp:当前获得的价值;k:当前考虑的物品编号;Y:当前已获得的部分解。
以下的算法设计方法中,(61)以获取问题最优解为目标。
A.回溯方法
B.分治法
C.动态规划
D.贪心算法
● 以下的算法设计方法中, (64) 以获取问题最优解为目标。
(64)
A. 回溯方法
B. 分治法
C. 动态规划
D. 递推