A.快速排序
B.合并排序
C.起泡排序
D.選擇排序
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A.最壞時間復(fù)雜度發(fā)生在在每次劃分，兩個子問題都成比例的情況，復(fù)雜度是O（n）
B.最好時間復(fù)雜度發(fā)生在每次劃分，兩個子問題都成比例的情況，復(fù)雜度是O（n logn）
C.最好時間復(fù)雜度發(fā)生在每次劃分，基準(zhǔn)元素是第一個且是最小元素，復(fù)雜度是O（n logn）
D.平均時間復(fù)雜度：O（logn）
A.O（n2）
B.O（logn）
C.O（n logn）
D.O（n!）
A.動態(tài)規(guī)劃
B.分治
C.回溯
D.貪心
設(shè)a，b，c是3個塔座。開始時，在塔座a上有一疊共n個圓盤，這些圓盤自下而上，由大到小地疊在一起。各圓盤從小到大編號為1，2，...，n，現(xiàn)要求將塔座a上的這一疊圓盤移到塔座c
上。下面的程序用于求解Hanoi塔問題，應(yīng)該寫入（）。
void hanoi（in tn，int a，in tb，intc）
{
if（n==1）{
cout< < “移動圓盤”<
else
{hanoi（n-1，a，c，b）；
cout< < "移動圓盤"<
A.hanoi（n-1，a，c，b）
B.hanoi（n-1，b，c，a）
C.hanoi（n-1，b，a，c）
D.hanoi（n-1，a，b，c）
Hanoi塔問題的求解算法如下，其時間復(fù)雜度為（）。
void hanoi（in tn，int a，in tb，intc）
{
if（n==1）{
cout< < “移動圓盤”
else
三
{hanoi（n-1，a，c，b）
cout< < "移動圓盤"<
hanoi（n-1，b，a，c）；
A.O（n）
B.O（logn）
C.O（nlogn）
D.O（2n）
最新試題
根據(jù)活結(jié)點表的組織方式不同，分支限界法包括（）等形式。
在對Dijkstra算法進(jìn)行初始化時，如果兩個頂點之間沒有邊，則它們之間的距離為（）。
在一個至少包含三個頂點的加權(quán)連通單向圖中，假定邊的權(quán)重互不相同，則權(quán)重最大的邊不可能被包含在任何最小生成樹中。
舍伍德算法思想是通過引入隨機(jī)化策略將確定性算法改造為隨機(jī)算法，打破原來確定性算法在某些實例情況下，其時間復(fù)雜性必然遠(yuǎn)高于平均時間復(fù)雜性的規(guī)律。下面哪些算法可以應(yīng)用舍伍德算法思想？（）
?在分治法中講到快速排序，如果每次使用partion函數(shù)導(dǎo)致分組出現(xiàn)嚴(yán)重不平衡情況下，算法效率不高，最壞情況下的時間復(fù)雜度為O（n2），通過改造partition函數(shù)，也就是每次隨機(jī)選擇一個元素作為劃分基準(zhǔn)，這樣會很好地改善算法的性能，這種算法思想是（）。
在隊列式分支限界法解決裝載問題時，為什么在其改進(jìn)算法中，每次進(jìn)入左分支都要檢查更新bestw，而不是等搜索到達(dá)葉子結(jié)點時才去更新bestw，其目的是什么？（）
在解決活動安排問題時應(yīng)首先對活動進(jìn)行排序，排序的依據(jù)是（）。
有一個問題的蒙特卡洛算法，給定一個實例，已知運行一次其答案是錯誤的概率是1/8，現(xiàn)運行k次該算法，其答案一直不變，問該答案的正確率是（）。
應(yīng)用分支限界法的三個關(guān)鍵問題包括（）。
下列關(guān)于效率的說法正確的是（）。