北航计算机研究生课程-算法设计与分析-HomeWork-1.doc

一、已知下列递推式：
C(n) = 1 若n =1
= 2C（n/2） + n – 1 若n ≥ 2
请由定理1 导出C(n)的非递归表达式并指出其渐进复杂性。
定理1：设a,c为非负整数，b,d,x为非负常数，并对于某个非负整数k, 令n=ck, 则以下递推式
f(n) =d 若 n=1
=af(n/c)+bnx 若 n>=2

的解是

f(n)= bnxlogcn + dnx 若 a=cx
f(n)= 若 a≠cx

解：令F(n) = C(n) – 1
则 F(n) = 0 n=1
F(n) = 2C(n/2) + n – 2 n>=2
= 2[F(n/2) + 1] + n – 2
= 2F(n/2) + n
利用定理1，其中：
d=0,a=2,c=2,b=1,x=1,并且a=cx
所以 F(n) = nlog2n
所以 C(n) = F(n) + 1 = nlog2n + 1
C(n)的渐进复杂性是O(nlog2n)

二、由于Prim算法和Kruskal 算法设计思路的不同，导致了其对不同问题实例的效率对比关系的不同。请简要论述：
1、如何将两种算法集成，以适应问题的不同实例输入；
2、你如何评价这一集成的意义？
答：
1、Prim算法基于顶点进行搜索，所以适合顶点少边多的情况。
Kruskal从边集合中进行搜索，所以适合边少的情况。
根据输入的图中的顶点和边的情况，边少的选用kruskal算法，顶点少的选用prim算法
2、没有一个算法是万能的，没有一个算法是对所有情况都适合的。这一集成体现了针对具体问题选用最适合的方法，即具体问题具体分析的哲学思想。

三、分析以下生成排列算法的正确性和时间效率：
HeapPermute(n)
//实现生成排列的Heap算法
//输入：一个正正整数n和一个全局数组A[1..n]
//输出：A中元素的全排列
if n = 1
write A
else
for i ←1 to n do
HeapPermute(n-1)
if n is odd
swap A[1]and A[n]
else swap A[i]and A[n]
解：
n=1时，输出a1
n=2时，输出a1a2，a2a1
n=3时，
(1) 第一次循环i=1时，HeapPermute(2)将a1a2做完全排列输出，记为[a1a2]a3，并将A变为a2a1a3，并交换1,3位，得a3a1a2
(2) 第二次循环i=2时，HeapPermute(2)输出[a3a1]a2，并将A变为a1a3a2，交换1,3位，得a2a3a1
(3) 第三次循环i=3时，HeapPermute(2)输出[a2a3]a1，并将A变为a3a2a1，交换1,3位，得a1a2a3，即全部输出完毕后数组A回到初始顺序。
n=4时，
(1) i=1时，HeapPermute(3)输出[a1a2a3]a4，并且a1a2a3顺序不变，交换1,4位，得a4a2a3a1
(2) i=2时，HeapPermute(3)输出[a4a2a3]a1，并且a4a2a3顺序不变，交换2,4位，得a4a1a3a2
(3) i=3时，HeapPermute(3)输出[a4a1a3]a2，并且a4a1a3顺序不变，交换3,4位，得a4a1a2a3
(4) i=4时，HeapPermute(3)输出[a4a1a2]a3，并且a4a1a2顺序不变，交换4,4位，得a4a1a2a3，即全部输出完毕后数组A循环右移一位。

由以上分析可得出结论：
当n为偶数时，HeapPermute(n)输出全排列后数组元素循环右移一位。
当n为奇数时，HeapPermute(n)输出全排列后数组元素顺序保持不变。
所以由归纳法证明如下：
(1)i=1时，显然成立。
(2)i=k为偶数时，假设输出的是全排列，则i=k+1(奇数)时，k+1次循环中，每次前k个元素做全排列输出后循环右移一位，所以对换swap A[1]and A[n]可以保证每次将前k个元素中的一个换到k+1的位置，所以k+1次循环后输出的是A[1…k+1]的全排列。
(3)i=k为奇数时，假设输出的是全排列,则i=k+1(偶数)时，k+1次循环中，每次前k个元素做全排列输出后顺序保持不变，所以对换swap A[i]and A[n]可以保证每次将前k个元素中的一个换到k+1的位置，所以k+1次循环后输出的是A[1…k+1]的全排列。
证毕。
时间复杂度递推公式为T(n) = 1 n=1
= n[ T(n-1)+2 ] n>1
化简得T(n) = n! + O(nn-1)
所以时间复杂度为O(n!) + O(nn-1)

四、对于求n 个实数构成的数组中最小元素的位置问题，写出你设计的具有减治思想算法的伪代码，确定其时间效率，并与该问题的蛮力算法相比较。

解：
(1)算法思想：将n分为[n/2]，n-[n/2]([]表示向下取整)两部分，分别找出其中的最小元及其位置，比较这两个元素的大小，得出总的最小元素的位置。
(2)伪代码：
(x,i) = FindLeastElement(a,b)
//从数组A[a…b]中找出最小元x，及其位置i
//输入：全局实数数组A[1…n]，搜索起始位置a,结束位置b
//输出：最小元素x及其位置i
if a==b
return （A[a],a）
else
(x1,i) = FindLeastElement(1,[n/2]);
(x2,j) = FindLeastElement([n/2]+1,n);
if x1<x2
return (x1,i)
else
return (x2,j)

(3)算法复杂度递推公式：F(n) = 1 n=1
= 2F(n/2) n>1
化简：F(n) = 2F(n/2) + 1
= 2[2F(n/22)+1] + 1
= 22F(n/22) + 2 + 1
…
= 2kF(2k/2k) + 1 + 2 + … + 2k-1 ( n=2k)
= 2n-1
所以复杂度为O(2n-1)
蛮力法的复杂度为O(n)，所以此方法还没有蛮力法效率高，因为减治后会增加比较次数。

五、请给出约瑟夫斯问题的非递推公式 J（n），并证明之。其中，n 为最初总人数，J(n) 为最后幸存者的最初编号。

解：已知幸存者号码的递推公式：J(1) = 1;
J(2k) = 2J(k) – 1; n=2k
J(2k+1) = 2J(k) + 1; n=2k+1
幸存者号码非递推公式：设n = 2m + b，J(n) = 2*b+1 (0<=b<2m，m>=0)
证明(数学归纳法)：
(1) i=1时，m=0，b=0，J(1)=2*b+1=1，成立。
(2) i>1时，
当i为偶数时，设k = i/2时成立，即k = 2m + b，则J(k) = 2b+1，
此时，i = 2k = 2m+1 + 2b
J(i) = J(2k) = 2J(k) – 1 = 2(2b+1) – 1 = 4b + 1 = 2(2b) + 1，即k=i时成立。
当i为奇数时，设k = (i-1)/2时成立，即k = 2m + b，则J(k) = 2b+1，
此时，i = 2k + 1 = 2m+1 + 2b+1
J(i)= J(2k+1) = 2J(k)+1 = 2(2b+1)+1 = 4b+3 = 2(2b+1)+1，
即k=i时成立。
证毕。