"算法分析与设计复习题及参考答案.doc中的名词解释、简答题和算法编写分析"

算法分析与设计是计算机科学中的一个重要领域，包括对算法的研究、设计和分析。在学习过程中，我们需要掌握一些基本概念和方法来应对各种算法问题。 首先，算法是解决问题的一种方法或步骤的序列，通常用来解决特定问题或执行特定任务。程序则是将算法编写成的指令序列，用于在计算机上执行。 递归函数是自身调用自身的函数，常用于解决涉及重复子问题的复杂问题。子问题的重叠性质指的是在递归中同一子问题可能会被多次计算的情况。 队列式分支限界法是一种解决优化问题的方法，它通过维护一个有序的候选解集合，在每一步选择最有希望达到最优解的解扩展，以便尽快找到最优解。多机调度问题是指在多台机器上执行多个任务时，如何合理安排任务的调度顺序以达到最佳效果。 最小生成树是用于解决图论问题的方法，通过在无向连通带权图中选择权值最小的边来构建一颗包含所有节点的树。 备忘录方法和动态规划算法都是解决具有重复子问题的优化问题的方法。它们的异同在于备忘录方法通常用于递归算法的优化，而动态规划算法则更侧重于迭代求解，同时两者都是通过存储子问题的解来避免重复计算。 回溯法解题的主要步骤包括对解空间的搜索、对候选解的扩展和对候选解的判断。动态规划算法求解的基本要素包括找到最优子结构、确定边界条件和存储中间结果。 回溯法的基本思想是在解空间中寻找问题的解，通过深度优先搜索的方式逐步扩展并检查候选解。在递归算法中消除递归调用，可以将递归算法转化为非递归算法，通常采用辅助数据结构，如栈或队列来模拟递归过程。 分支限界法和回溯法在思想上都是通过搜索解空间来解决问题，但不同之处在于分支限界法会剪枝，避免不必要的搜索。算法复杂性度量主要指算法的时间复杂度和空间复杂度。 贪心算法求解的问题主要具有贪心选择性质和最优子结构性质，它每次选择局部最优解，并希望最终得到全局最优解。分治法的基本思想是将问题分解成更小的子问题来解决，合并排序则是将问题分成两半进行排序后再合并的策略。 贪心算法与动态规划算法的区别在于贪心算法每次选择最优解并贪心地进行扩展，而动态规划则需要存储中间结果，并通过反复迭代找到最优解。 在算法设计过程中，我们需要深入理解各种算法的思想和复杂性，灵活运用不同的算法解题，并根据具体问题的特点选择合适的算法策略。通过大量的实践和练习，我们可以逐步提高算法分析与设计的能力，为解决实际问题提供更好的解决方案。