湖州學(xué)院《算法設(shè)計與分析》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁湖州學(xué)院

《算法設(shè)計與分析》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、假設(shè)要對一組數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，并且數(shù)據(jù)的初始狀態(tài)部分有序。以下哪種排序算法可能在這種情況下表現(xiàn)較好？（）A.堆排序B.希爾排序C.冒泡排序D.選擇排序2、對于一個復(fù)雜的算法問題，以下哪種方法可以幫助更好地理解和分析問題：（）A.繪制算法的流程圖B.編寫算法的偽代碼C.進(jìn)行數(shù)學(xué)建模D.以上都是3、一個算法的時間復(fù)雜度為O(2^n)，空間復(fù)雜度為O(n)。如果要降低算法的時間復(fù)雜度，同時保持空間復(fù)雜度不變，以下哪種改進(jìn)思路可能是有效的？（）A.采用分治法B.利用動態(tài)規(guī)劃C.優(yōu)化算法的邏輯結(jié)構(gòu)D.以上都不太可能4、在算法分析中，時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度是兩個重要的概念。以下關(guān)于時間復(fù)雜度的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.用于衡量算法運(yùn)行所需的時間與輸入規(guī)模之間的關(guān)系B.通常使用大O記號來表示C.時間復(fù)雜度越低，算法的效率越高D.只考慮算法在最壞情況下的運(yùn)行時間5、在分析一個算法的時間復(fù)雜度時，如果算法的執(zhí)行時間與輸入規(guī)模n的關(guān)系為T(n)=n^2+3n+5，那么該算法的漸近時間復(fù)雜度是多少？（）A.O(n)B.O(n^2)C.O(n^3)D.O(1)6、在算法的可擴(kuò)展性方面，以下關(guān)于可擴(kuò)展算法的描述哪一項是不正確的？（）A.能夠有效地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜問題B.當(dāng)問題規(guī)模增加時，性能不會急劇下降C.可擴(kuò)展算法的設(shè)計通常比較復(fù)雜D.所有的算法都可以很容易地實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展性7、假設(shè)要在一個鏈表中刪除所有值為特定值的節(jié)點(diǎn)。以下哪種算法的時間復(fù)雜度最低？（）A.遍歷鏈表，逐個刪除符合條件的節(jié)點(diǎn)B.先遍歷鏈表找到所有符合條件的節(jié)點(diǎn)，然后一次性刪除C.對鏈表進(jìn)行排序，然后刪除符合條件的節(jié)點(diǎn)D.將鏈表轉(zhuǎn)換為數(shù)組，處理后再轉(zhuǎn)換回鏈表8、在一個算法的性能評估中，如果隨著輸入規(guī)模的增加，算法的運(yùn)行時間增長速度非?？欤@種算法通常被認(rèn)為具有以下哪種時間復(fù)雜度？（）A.線性時間復(fù)雜度B.對數(shù)時間復(fù)雜度C.多項式時間復(fù)雜度D.指數(shù)時間復(fù)雜度9、在圖算法中，深度優(yōu)先搜索（DFS）和廣度優(yōu)先搜索（BFS）是兩種基本的遍歷方法。假設(shè)我們正在對一個無向圖進(jìn)行搜索。以下關(guān)于DFS和BFS的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.DFS采用深度優(yōu)先的策略，沿著一條路徑盡可能深入地探索，直到無法繼續(xù)，然后回溯B.BFS則是逐層地訪問圖中的節(jié)點(diǎn)，先訪問距離起始節(jié)點(diǎn)近的節(jié)點(diǎn)，再訪問距離遠(yuǎn)的節(jié)點(diǎn)C.DFS和BFS都可以用于判斷圖是否連通，以及尋找圖中的路徑D.在任何情況下，DFS的性能都優(yōu)于BFS，因?yàn)樗乃阉魃疃雀?0、紅黑樹也是一種自平衡的二叉搜索樹，以下關(guān)于紅黑樹的描述，不準(zhǔn)確的是：（）A.紅黑樹通過對節(jié)點(diǎn)顏色的約束來保持樹的平衡，性質(zhì)包括根節(jié)點(diǎn)為黑色、每個紅色節(jié)點(diǎn)的兩個子節(jié)點(diǎn)都是黑色等B.紅黑樹的插入和刪除操作的時間復(fù)雜度均為O(logn)，但略高于AVL樹C.紅黑樹在進(jìn)行插入和刪除操作后，通過重新著色和旋轉(zhuǎn)來恢復(fù)樹的性質(zhì)D.紅黑樹在實(shí)際應(yīng)用中比AVL樹更常見，因?yàn)槠洳迦牒蛣h除操作的調(diào)整相對較簡單11、考慮一個用于解決背包問題的近似算法，它能在較短時間內(nèi)給出一個接近最優(yōu)解的結(jié)果。以下關(guān)于近似算法的優(yōu)點(diǎn)，哪個是正確的（）A.一定能得到最優(yōu)解B.計算速度快C.復(fù)雜度低D.以上都是12、算法的可讀性是指算法易于理解和閱讀的程度。以下關(guān)于算法可讀性的說法中，錯誤的是：算法的可讀性對于團(tuán)隊合作和代碼維護(hù)非常重要。良好的注釋和命名規(guī)范可以提高算法的可讀性。那么，下列關(guān)于算法可讀性的說法錯誤的是（）A.算法的可讀性與算法的效率相互矛盾B.算法的可讀性可以通過清晰的代碼結(jié)構(gòu)和邏輯來實(shí)現(xiàn)C.算法的可讀性可以通過使用有意義的變量名和函數(shù)名來提高D.算法的可讀性對于算法的正確性驗(yàn)證也很重要13、想象一個需要對一個有序鏈表進(jìn)行插入操作，同時保持鏈表的有序性。以下哪種算法可能是最有效的？（）A.從頭開始遍歷鏈表，找到合適的位置插入新節(jié)點(diǎn)B.使用二分查找找到插入位置，然后插入新節(jié)點(diǎn)C.在鏈表尾部插入新節(jié)點(diǎn)，然后進(jìn)行排序D.先將鏈表轉(zhuǎn)換為數(shù)組，插入后再轉(zhuǎn)換回鏈表14、在一個圖的最短路徑問題中，如果圖的邊權(quán)值都是正數(shù)，并且需要快速找到從源點(diǎn)到所有其他節(jié)點(diǎn)的最短路徑，以下哪種算法可能是最適合的？（）A.Dijkstra算法，通過貪心策略逐步確定最短路徑B.Bellman-Ford算法，能處理負(fù)權(quán)邊，但在正權(quán)圖中效率不如Dijkstra算法C.Floyd-Warshall算法，能計算所有節(jié)點(diǎn)對之間的最短路徑，但對于單個源點(diǎn)的問題效率較低D.A*算法，結(jié)合啟發(fā)式信息，適用于特定場景下的最優(yōu)路徑查找15、在算法的并行化方面，并行計算可以提高算法的執(zhí)行效率。假設(shè)我們要對一個可以并行化的算法進(jìn)行并行實(shí)現(xiàn)。以下關(guān)于算法并行化的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過將問題分解為多個子任務(wù)，并在多個處理器或計算核心上同時執(zhí)行這些子任務(wù)來實(shí)現(xiàn)并行化B.并非所有的算法都適合并行化，有些算法由于其內(nèi)在的依賴關(guān)系，并行化的效果可能不明顯C.并行化總是能夠顯著提高算法的性能，并且不會帶來額外的開銷，如通信和同步成本D.在設(shè)計并行算法時，需要考慮數(shù)據(jù)劃分、任務(wù)分配、通信和同步等問題16、想象一個需要對一個數(shù)組進(jìn)行劃分，使得左邊的元素都小于某個基準(zhǔn)值，右邊的元素都大于基準(zhǔn)值。以下哪種算法可能是最適合的？（）A.冒泡排序的思想，通過多次交換實(shí)現(xiàn)劃分B.選擇數(shù)組的第一個元素作為基準(zhǔn)，然后進(jìn)行調(diào)整C.隨機(jī)選擇一個元素作為基準(zhǔn)，通過快速排序的分區(qū)過程實(shí)現(xiàn)劃分D.計算數(shù)組的平均值作為基準(zhǔn)，然后進(jìn)行劃分17、對于字符串匹配算法，KMP算法相比樸素的字符串匹配算法有很大的改進(jìn)，以下關(guān)于KMP算法的描述，不正確的是：（）A.KMP算法通過利用已經(jīng)匹配的部分信息，減少不必要的回溯B.KMP算法的時間復(fù)雜度在最壞情況下為O(m+n)，其中m和n分別是主串和模式串的長度C.計算KMP算法中的next數(shù)組是其核心步驟，且計算過程比較復(fù)雜D.KMP算法在任何情況下都比其他字符串匹配算法效率高18、分治法是一種重要的算法設(shè)計策略。以下關(guān)于分治法的描述，錯誤的是：（）A.分治法將一個復(fù)雜的問題分解成若干個規(guī)模較小、相互獨(dú)立且與原問題相同類型的子問題B.分治法通過遞歸地求解這些子問題，并將子問題的解合并得到原問題的解C.分治法適用于求解具有最優(yōu)子結(jié)構(gòu)性質(zhì)的問題D.分治法在分解問題時，子問題的規(guī)模必須完全相等19、想象一個需要對一個平衡二叉樹進(jìn)行插入操作的情況。以下哪種方法可能是最有效的保持樹的平衡？（）A.每次插入后進(jìn)行自頂向下的調(diào)整，通過旋轉(zhuǎn)操作保持平衡B.先插入，然后在需要時進(jìn)行自底向上的調(diào)整和旋轉(zhuǎn)C.插入后重建整個平衡二叉樹D.不進(jìn)行任何調(diào)整，允許樹暫時失去平衡，在后續(xù)操作中再處理20、考慮貪心算法的特性，它通常在每一步都做出當(dāng)前看起來最優(yōu)的選擇。假設(shè)要安排一系列會議，每個會議有開始時間和結(jié)束時間，要在一個有限的時間區(qū)間內(nèi)安排盡可能多的會議，使用貪心算法時，通常依據(jù)以下哪個條件進(jìn)行選擇（）A.會議的時長B.會議的開始時間C.會議的結(jié)束時間D.會議的重要程度21、某算法需要對一組數(shù)據(jù)進(jìn)行頻繁的插入、刪除和查找操作，同時要求這些操作的時間復(fù)雜度盡可能低。以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可能最適合用于實(shí)現(xiàn)該算法？（）A.數(shù)組B.鏈表C.二叉搜索樹D.哈希表22、在一個圖像識別項目中，需要對大量的圖片進(jìn)行特征提取和分類。圖像具有高維度和復(fù)雜的特征，并且要求算法具有較好的泛化能力和準(zhǔn)確性。以下哪種算法或方法可能是最合適的用于圖像特征提取和分類？（）A.主成分分析（PCA），用于數(shù)據(jù)降維和特征提取B.線性判別分析（LDA），尋找最優(yōu)的分類投影方向C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），專門為圖像處理設(shè)計的深度學(xué)習(xí)模型D.獨(dú)立成分分析（ICA），分離出獨(dú)立的特征成分23、假設(shè)正在設(shè)計一個物流配送系統(tǒng)的路徑規(guī)劃算法，需要考慮多個配送點(diǎn)的位置、貨物數(shù)量和車輛的容量限制等因素，以找到最優(yōu)的配送路線，使得總運(yùn)輸成本最小。在這種情況下，以下哪種算法可能是最有效的選擇？（）A.深度優(yōu)先搜索算法，遍歷所有可能的路徑B.廣度優(yōu)先搜索算法，逐步擴(kuò)展搜索范圍C.動態(tài)規(guī)劃算法，通過子問題的最優(yōu)解來求解整體最優(yōu)解D.貪心算法，每次選擇局部最優(yōu)的決策24、在一個圖像處理任務(wù)中，需要對一幅圖像進(jìn)行邊緣檢測?？紤]到算法的準(zhǔn)確性和計算效率，以下哪種邊緣檢測算法可能是最適合的？（）A.Sobel算子，計算簡單但對噪聲敏感B.Canny算子，綜合了多種優(yōu)化策略，檢測效果較好但計算復(fù)雜度較高C.Roberts算子，簡單快速但檢測效果相對較弱D.Prewitt算子，與Sobel算子類似，對噪聲較敏感25、在動態(tài)規(guī)劃算法中，需要找到最優(yōu)子結(jié)構(gòu)并建立遞推關(guān)系。假設(shè)要計算從一個矩陣的左上角到右下角的最短路徑，其中每個單元格都有一定的代價，以下關(guān)于最優(yōu)子結(jié)構(gòu)的描述，哪個是正確的（）A.從當(dāng)前位置到右下角的最短路徑只取決于當(dāng)前位置右邊和下邊的單元格B.從當(dāng)前位置到右下角的最短路徑只取決于當(dāng)前位置左邊和上邊的單元格C.從當(dāng)前位置到右下角的最短路徑取決于之前經(jīng)過的所有單元格D.以上都不對二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述在模式識別中的分類算法。2、（本題5分）以最優(yōu)服務(wù)次序問題為例，分析動態(tài)規(guī)劃算法的解法。3、（本題5分）闡述歸并排序在二路歸并和多路歸并上的擴(kuò)展。4、（本題5分）分析在云計算環(huán)境下的算法需求和特點(diǎn)。三、設(shè)計題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）設(shè)計一個算法，求解字符串匹配問題（KMP算法）。2、（本題5分）創(chuàng)建一個算法，在一個紅黑樹中查找一個節(jié)點(diǎn)。3、（本題5分）設(shè)計一個算法，找出給定數(shù)組中第二大的元素。4、（本題5分）創(chuàng)建一個算法，對一個字符串進(jìn)行快速排序的混合優(yōu)化實(shí)現(xiàn)（結(jié)合其他排序方法）。5、（本題5分）設(shè)計一個算法，在給定的有序數(shù)組中進(jìn)行二分查找。四、分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）設(shè)計一個算法來對一個整數(shù)數(shù)組進(jìn)行排序，例如冒泡排序、插入排序、快速排序等