出一套内容完整大一数据结构c语言版期末算法大题及答案

时间: 2023-08-16 16:07:07 浏览: 55
好的,下面是一套完整的大一数据结构C语言版期末算法大题及答案: 1. 有一个长度为 n 的整数数组 nums,其中有一个重复出现了两次,另外 n-2 个数字各不相同。请找出这个重复的数字。要求时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(1)。请编写程序实现算法。 2. 给定一个长度为 n 的整数数组 nums,其中每个元素都是 1 到 n 之间的整数,但是有一个元素重复了两次,另外一个元素缺失了。请找出这两个元素,并返回它们。要求时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(1)。请编写程序实现算法。 3. 给定一个无序整数数组 nums,要求对该数组进行快速排序,并输出排序后的结果。要求时间复杂度为 O(n log n),空间复杂度为 O(log n)。请编写程序实现算法。 4. 给定一个图 G,其中每个顶点的度数均为偶数。请找出 G 的欧拉回路,并输出该回路的路径。要求时间复杂度为 O(V+E),空间复杂度为 O(E)。请编写程序实现算法。 5. 给定一个长度为 n 的字符串 s,要求对该字符串进行 Huffman 编码,并输出编码后的结果。要求时间复杂度为 O(n log n),空间复杂度为 O(n)。请编写程序实现算法。 答案: 1. 可以使用异或运算来解决这个问题,因为异或运算满足以下性质:a^b^b=a,a^b^a=b。因此,我们可以遍历整个数组,对每个数字进行异或运算,如果出现了重复的数字,那么最终的异或结果就是这个数字。具体实现如下: ```c int findDuplicate(int* nums, int numsSize){ int res = 0; for (int i = 0; i < numsSize; i++) { res ^= nums[i]; res ^= i; } return res; } ``` 2. 这个问题可以转化为求解以下两个方程组: x + y = sum - n(n+1)/2 x^2 + y^2 = sumOfSquares - n(n+1)(2n+1)/6 其中,sum 表示数组中所有元素之和,sumOfSquares 表示数组中所有元素的平方之和。根据这两个方程组,我们可以求出 x 和 y 的值,进而得到重复的元素和缺失的元素。具体实现如下: ```c int* findErrorNums(int* nums, int numsSize, int* returnSize){ int* res = (int*)malloc(sizeof(int) * 2); int sum = 0, sumOfSquares = 0; for (int i = 0; i < numsSize; i++) { sum += nums[i]; sumOfSquares += nums[i] * nums[i]; } int diff = sum - numsSize * (numsSize + 1) / 2; int diffSquare = sumOfSquares - numsSize * (numsSize + 1) * (2 * numsSize + 1) / 6; int xPlusY = diff; int xMinusY = sqrt((long long)diff * diff - 4 * diffSquare); int x = (xPlusY + xMinusY) / 2; int y = (xPlusY - xMinusY) / 2; res[0] = y; res[1] = x; *returnSize = 2; return res; } ``` 3. 快速排序算法的核心思想是分治法。具体实现如下: ```c void quickSort(int* nums, int left, int right){ if (left >= right) { return; } int i = left, j = right; int pivot = nums[left]; while (i < j) { while (i < j && nums[j] >= pivot) { j--; } nums[i] = nums[j]; while (i < j && nums[i] <= pivot) { i++; } nums[j] = nums[i]; } nums[i] = pivot; quickSort(nums, left, i - 1); quickSort(nums, i + 1, right); } ``` 4. 欧拉回路的存在条件是:图 G 是连通的,并且 G 中每个顶点的度数均为偶数。欧拉回路的求解方法是 Fleury 算法。具体实现如下: ```c void euler(int u){ for (int i = 0; i < G[u].size(); i++) { int v = G[u][i]; if (!vis[u][v]) { vis[u][v] = vis[v][u] = true; euler(v); ans.push_back(u); } } } ``` 5. Huffman 编码的核心思想是贪心算法。具体实现如下: ```c typedef struct TreeNode{ int val; struct TreeNode *left; struct TreeNode *right; } TreeNode; TreeNode* createNode(int val){ TreeNode* node = (TreeNode*)malloc(sizeof(TreeNode)); node->val = val; node->left = NULL; node->right = NULL; return node; } TreeNode* buildHuffmanTree(int* freq, int n){ PriorityQueue* pq = createPriorityQueue(n); for (int i = 0; i < n; i++) { enqueue(pq, createNode(freq[i])); } while (size(pq) > 1) { TreeNode* left = dequeue(pq); TreeNode* right = dequeue(pq); TreeNode* parent = createNode(left->val + right->val); parent->left = left; parent->right = right; enqueue(pq, parent); } TreeNode* root = dequeue(pq); destroyPriorityQueue(pq); return root; } void dfs(TreeNode* node, char* path, int depth, char** res, int* returnSize){ if (!node->left && !node->right) { path[depth] = '\0'; res[*returnSize] = (char*)malloc(sizeof(char) * (depth + 1)); strcpy(res[*returnSize], path); (*returnSize)++; return; } if (node->left) { path[depth] = '0'; dfs(node->left, path, depth + 1, res, returnSize); } if (node->right) { path[depth] = '1'; dfs(node->right, path, depth + 1, res, returnSize); } } char** huffman(int* freq, int n, int* returnSize){ TreeNode* root = buildHuffmanTree(freq, n); char* path = (char*)malloc(sizeof(char) * (n + 1)); char** res = (char**)malloc(sizeof(char*) * n); *returnSize = 0; dfs(root, path, 0, res, returnSize); return res; } ```

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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