0104练习与思考题-算法基础-算法导论第三版

本文主要是介绍0104练习与思考题-算法基础-算法导论第三版，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

2.3-1 归并示意图

问题：使用图2-4作为模型，说明归并排序再数组 $A = (3, 41, 52, 26, 38, 57, 9, 49)$ 上的操作。
图示：

tips:：有不少在线算法可视化工具（软件），但是没有演示上述归并过程的，想要完成自定义的效果，需要找一个可编程的算法可视化，参考链接3。前端使用react框架，没事研究下，争取做出如上图说是归并过程的可视化效果。

2.3-2 不使用哨兵重写MERGE

重写过程MERGE，使之不使用哨兵，而是一旦数组L或者R的所有元素均被复制回A就立刻停止，然后把另外一个数组的剩余部分复制回A。

伪代码如下：
$$

MERGE(A,p,q,r)
1  n1=q-r+1
2  n2=r-q
3  let L[1...n1] and R[1...n2] be new arrays
4  for i = 1 to n1
5    L[i] = A[p+i-1]
6  for j = 1 to n2
7    R[j] = A[q+j]
8 for k = p to r 
9    if i > n1 or j > n2
10       break
11   if L[i] <= R[j]
12     A[k] = l[i]
13     i = i + 1
14   else A[k] = R[j]
15     j = j + 1
16 if i <= n1 and k <= r 
17   while i <= n1
18     A[k] = L[i]
19     i= i + 1
20     k = k + 1
21 if j <= n2 and k <= r
22   while j <= n2
23     A[k] = R[j]
24     j = j + 1
25     k = k + 1

tips：：java代码实现参考链接2

2.3-3 数学归纳法证明归并排序的运行时间

使用数学归纳法证明：当n刚好是2的幂时，以下递归式的解是 $T(n)=n\lg n$ ,
$T(n)=\begin{cases} 2\quad 若n=2\\ 2T(\frac{n}{2})+n,若n=2^k,k\gt1 \end{cases}$

$证明：\\ 当n=2^1时，T(n)=2\lg 2=2\\ 假设当n=2^k时，T(n)=n\lg n =k2^K 成立\\ 当n=2^{k+1}时,\\ T(n)=2T(2^k)+2^{k+1}=2k2^k+2^{k+1}\\ =2^{k+1}(k+1)=n\lg n\\ \therefore 当n是2的幂时，T(n)=n\lg n是上述递归式的解。$

2.3-4 插入排序的递归版本

我们可以把插入排序表示为如下的一个递归过程。为例排序 $A[1\cdots n]$ ，我们递归地排序 $A[1\cdots n-1],$ 然后把 $A [n]$ 插入已排序的数组 $A[1\cdots n-1]$ 。为了插入排序的这个递归版本的最坏情况运行时间写一个递归式。

插入排序递归版本最坏情况就是数据排列顺序和需求的排序相反。把 $A [n]$ 插入已排序的数组 $A[1\cdots n-1]$ 运行时间为O(n),终止条件是n=1，此时数组以有序，运行时间为O(1),递归式如下：
$T(n)=\begin{cases} O(1),n=1\\ T(n-1)+O(n),n\gt 1 \end{cases}$
T(n)的最坏情况下的运行时间为O(n^2)，性能不高，这里不做实现。

2.3-5 二分查找算法运行时间

回顾查找问题（参见练习2.1-3），注意到，如果序列A已排好序，就可以将排序列中点与v进行比较。根据比较的结果，原序列中有一半就可以不用再做进一步的考虑了。二分查找算法重复这个过程，每次都讲序列剩余部分规模减半。为二分查找算法写出迭代或递归的伪代码。证明：二分查找的最坏情况运行时间为 $O(\lg n)$

分析：首先序列已排序，二分查找的最坏情况就是要查找的数不在序列中。计算序列中点，与目标值比较，如果小于大于目标值，继续在左半边序列查找；否则在右半边序列查找。直至序列长度为2，中点必为其中一个此时序列中该元素依然不等于目标值，终止。

循环递归式如下：
$T(n)=\begin{cases} O(1),n=1\\ T(\frac{n}{2})+O(1),n\gt 1 \end{cases}$
二分查找运行时间 $T(n)=\lg n$ ,实现相对比较简单，自行搜索，这里不在详述。非递归实现参考下面链接5或者去下面列出的仓库地址中查找。

2.3-6 二分查找能改进插入排序吗？

注意到2.1节中的过程INSERTION_SORT的第5~7行的while循环采用一种线性查询来（反向）扫描已排好序的子数组 $A[1\cdots j-1]$ .我们可以使用二分查找（参见练习2.3-5）来把插入排序的最坏情况运行时间改进到 $O(n\lg n)$ 吗？

**解答：**不能。因为在第5~7步，包含查找和移动元素，查找A[j]合适位置使用二分查找运行时间为 $O(\lg j)$ ，把该元素之后全部向后移动一位运行时间为 $O (j)$ ，所以运行时间为 $O (j)$ ，那么总的运行时间还是 $O(n^2)$

二、思考题

2-1 在归并排序中对小数组采用插入排序

虽然归并排序的最坏情况运行时间是 $O(n\lg n)$ ,而插入排序的最坏情况运行时间是 $O(n^2)$ ，但是插入插入排序中的常量因子可能使得它在n较小时，在许多机器上实际运行的更快。因此，在归并排序中当子问题变得足够小时，采用插入排序来使递归的叶变粗是有意义的。考虑对归并排序的一种修改，其中使用插入排序来排序长度为k的 $\frac{n}{k}$ 个子表，然后使用标准的合并机制来合并这些子表，这里k是一个待定的值。

a. 证明插入排序最坏情况下可以在 $O (nk)$ 时间内排序每个长度为k的 $\frac{n}{k}$ 歌子表。

b. 表名在最坏情况下如何在 $O[n\lg(\frac{n}{k})]$ 时间内合并这些子表。

c. 假定修改后的算法的最坏情况运行时间为 $O[nk+n\lg(\frac{n}{k})]$ ,要使修改后的算法与标准的归并排序具有相同的运行时间，作为n的一个函数，记住O记号，k的最大值是什么？

d. 在实践中，我们应该如何选择k？

$插入排序长度为k的在最坏情况下运行时间为O(k^2)\\ \therefore \frac{n}{k}个子表花费时间为O(k^2\cdot \frac{n}{k})=O(nk)\\ b. 合并长度为k的\frac{n}{k}的子表，每次合并2个子表\\ 需要合并的层数为\lg(\frac{n}{k})+1,每层需要比较n次\\ \therefore 最坏情况下运行时间为n\lg(\frac{n}{k})\\ c. 修改后的算法与标准的归并排序有想听的运行时间，即\\ O(nk+n\lg(\frac{n}{k}))=O(n\lg n)\\ 令k=O(\lg n),有\\ O(nk+n\lg(\frac{n}{k}))=O(nk+n\lg n-n\lg k)\\ =O(2n\lg n-n\lg\lg n) =O(n\lg n)\\ d.实践中，k取插入排序比归并排序的最大值。$
Java算法实现参考edu.princeton.cs.algs4.MergeX

2-2 冒泡排序的正确性

冒泡排序是一种流行但低效的排序算法，它的作用是反复交换相邻的未按次序排序的元素。

BUBBLESORT(A)
1 for i = 1 to A.length -1 
2  for j = A.length downto i+1
3   if A[j]< A[j-1]
4    exchange A[j] wiht A[j-1]

a. 假设 $A^{'}$ 表示BUBBLESORT(A)的输出。为了证明BUBBLESORT正确，我们必须证明它将终止并且有：

$A^{'}[1]\le A^{'}[2]\le \cdots\le A^{'}[n]$

其中 $n = A . l e n g t h$ 。为了证明BUBBLESORT确实完成了排序，我们还需要证明什么？下面两部分讲证明上述不等式。

b. 为第2~4行的for循环精确地说明一个循环不变式，并证明该循环不变式成立。你的证明应该使用本章中给出的循环不变式证明的结果。

c. 使用(b)部分证明的循环不变式的终止条件，为第1~4行的for循环说明一个循环不变式，该不变式将使你证明不等式。你的证明应该使用本章中给出的循环不变式证明的结构。

d. 冒泡排序的最坏情况下运行时间是多少？与插入排序的运行时间相比，其性能如何？
$$
a.\ 我们需要证明A^{'}的元素都来自A且以排序。\
b. \
循环不变式: 2~4行迭代开始，A[j\cdots n]元素为原A[j\cdots n]的元素，可能顺序不同\
且A[j]为其中最小的元素.\
初始：初始子数组元素只有A[n],为当前数组最小元素。\
维持：每次迭代，我们比较A[j]与A[j-1]的大小，确保A[j-1]为其中的最小值。迭代完成后，子数组元素加1，且第一个元素为其中最小值。\
终止：终止条件为j=i。此时A[i]是子数组A[i\cdots n]中最小元素,其中A[i\cdots n]元素是原数组中A[i\cdots n]。\

c.\
循环不变式：1-4行循环起始，子数组A[1\cdots i -1]为A[1\cdots n]中最小的i-1个元素，且以排序；A[i\cdots n]为A[1\cdots n]中剩余n-i+1个元素。\
初始：子数组A[1\cdots i-1]为空。\
维持：根据(b)有，执行完内循环之后，A[i]为子数组A[i\cdots n]中的最小值。在外循环的起始A[1\cdots i-1]元素比A[i\cdots n]中元素小且以排序。\那么每次外循环执行完成后A[1\cdots i]为比数组A[i+1\cdots n]中的元素小且以排序。\
终止：当i=n.length 时，循环终止。此时A[1\cdots n]以全部完成排序。\
d.\
冒泡排序在最坏情况下运行时间为O(n^2),和插入排序一样。
$$

2-3 霍纳规则的正确性

给定系数 $a_0,a_1,\cdots,a_n和x$ 的值，代码片段

1 y=0
2 for in downto 0
3  y = a_i+xy

实现了用于求值多项式
$P(x)=\sum_{k=0}^na_kx^k=a_0+x(a_1+x(a_2+\cdots +x(a_n-1 + xa_n)\cdots))$
的霍纳规则。

a. 借助O记号，实现霍纳规则的以上代码片段的运行时间是多少？

b. 编写伪代码来实现朴素的多项式求值算法，该算法从头开始计算多项式的每个项。该算法的运行时间是多少？与霍纳规则相比，其性能如果？

c. 考虑以下循环不变式：

在第2~3for循环每次迭代的开始有
$y=\sum_{k=0}^{n-(i+1)}a_{k+i+1}x^k$
把没有项的合式解释为等于0.遵照本章中给出的循环不变式证明的结构，使用该循环不变式来证明终止时有 $P(x)=\sum_{k=0}^na_kx^k$

d. 最后证明上面给出的代码片段将正确地求由系数 $a_0,a_1,\cdots,a_n$ 刻画的多项式的值。
$a\\ 运行时间为O(n)\\$

b. \\
NAIVE-HORNER()y = 0for k = 0 to ntemp = 1for i = 1 to ktemp = temp * xy = y + a[k] * temp

运行时间为 $O(n^2)$ ，比霍纳规则慢。
$\\ 初始：y=0\\ 维持：y=a_i+x\sum_{k=0}^{n-(i+1)}a_{k+i+1}x^k\\ =a_ix^0+\sum_{k=0}^{n-(i+1)}a_{k+i+1}x^{k+1}\\ =a_ix^0+\sum_{k=0}^{n-i}a_{k+i}x^k\\ =\sum_{k=0}^{n-i}a_{k+i}x^k\\ 终止：此时i=-1\\ y=\sum_{k=0}^na_kx^k\\ d. \\ 循环的不变量是与给定系数的多项式相等的和。$

2-4 逆序对

假设 $A[1\cdots n]$ 是一个有n个不同数的数组。若 $i\lt j且A[i]\gt A[j]$ ，则对偶 $(i, j)$ 称为A的一个逆序对(inversion)。

a. 列出数组(2,3,8,6,1)的5个逆序对。

b. 由集合 $[1,2,\cdots,n]$ 中的元素构成的什么数组具有最多的逆序对？它有多少逆序对？

c. 插入排序的运行时间与输入数组中逆序对的数量之间是什么关系？证明你的回答。

d. 给出一个确定在n个元素的任何排列中逆序对数量的算法，最坏情况下需要 $n\lg(\frac{n}{k}) )$ 的时间。（提示：修改归并排序）
$\\ (2,1),(3,1),(8,6),(8,1),(6,1)\\ b. \\ 数组[n,n-1,\cdots,1]具有对多的逆序对，逆序对数为\frac{(n-1)n}{2}\\ c. \\ 插入排序的运行时间是逆序对数的常量倍数。\\ d$
结合2-1,Java代码实现如下所示：

package com.gaogzhen.introductiontoalgorithms3.foundation;import edu.princeton.cs.algs4.MergeX;
import edu.princeton.cs.algs4.StdIn;
import edu.princeton.cs.algs4.StdOut;import java.util.Comparator;/*** 求解逆序对的数量*  1 逆序：对于n个不同的元素，先规定各演示之间有一个标准次序（例如n个不同的自然数，可规定由小到大为标准次序），与是在这n个元素的任一排序中，当某一对元素的先后次序与标准次序不同时，*    就说它构成1个逆序。*  2 逆序数：一个排列中所有逆序的总数叫做这个排列的逆序数。* 逆序对数=交换次数** @author gaogzhen* @since 2024/4/7 21:46*/
public class Inversion {private static final int CUTOFF = 7;  // cutoff to insertion sort// This class should not be instantiated.private Inversion() { }/*** 归并统计交换次数* @param src 源子数组* @param dst 目的子数组* @param lo 起始索引* @param mid 中间索引* @param hi 结束索引* @return*/private static int merge(Comparable[] src, Comparable[] dst, int lo, int mid, int hi) {// precondition: src[lo .. mid] and src[mid+1 .. hi] are sorted subarrays// assert isSorted(src, lo, mid);// assert isSorted(src, mid+1, hi);int i = lo, j = mid+1;// 交换次数int inversions = 0;for (int k = lo; k <= hi; k++) {if      (i > mid) {// 低位归并完成需要计数dst[k] = src[j++];} else if (j > hi) {// 高位归并完成，不需要计数dst[k] = src[i++];} else if (less(src[j], src[i])) {// 交换次数=mid - lo + 1 - i + 1inversions += mid - lo + 1 - i + 1;dst[k] = src[j++];   // to ensure stability} else {// 归并低位需要计数dst[k] = src[i++];}}// postcondition: dst[lo .. hi] is sorted subarray// assert isSorted(dst, lo, hi);return inversions;}/*** 统计逆序对数* @param src 源子数组* @param dst 目的（交换）子数组* @param lo 低位起始索引* @param hi 高位终止索引* @return*/private static int sort(Comparable[] src, Comparable[] dst, int lo, int hi) {// if (hi <= lo) return;if (hi <= lo + CUTOFF) {// 小数组使用插入排序统计逆序对数return insertionSort(dst, lo, hi);}int mid = lo + (hi - lo) / 2;// 统计左子树组逆序对数int left = sort(dst, src, lo, mid);// 统计左子树组逆序对数int right = sort(dst, src, mid+1, hi);// if (!less(src[mid+1], src[mid])) {//    for (int i = lo; i <= hi; i++) dst[i] = src[i];//    return;// }// using System.arraycopy() is a bit faster than the above loopif (!less(src[mid+1], src[mid])) {// 左子树组和右子树组完成排序好，且左侧最大元素小于右侧最小元素，无需交换System.arraycopy(src, lo, dst, lo, hi - lo + 1);return left + right;}// 统计归并左右子数组逆序对数int inversions = merge(src, dst, lo, mid, hi);return inversions + left + right;}/*** 统计数组a的逆序对数* @param a 目标数组*/public static int  sort(Comparable[] a) {Comparable[] aux = a.clone();int inversions =  sort(aux, a, 0, a.length-1);// assert isSorted(a);return inversions;}/*** 插入排序统计逆序对数* @param a 目标数组* @param lo 低位起始索引* @param hi 高位终止索引* @return*/private static int insertionSort(Comparable[] a, int lo, int hi) {int inversions = 0;for (int i = lo; i <= hi; i++) {for (int j = i; j > lo && less(a[j], a[j-1]); j--) {exch(a, j, j-1);// 交换一次，逆序数+1inversions++;}}return inversions;}/********************************************************************  Utility methods.*******************************************************************//*** 交换元素* @param a 目标数组* @param i 交换元素索引* @param j 另一个交换式索引*/private static void exch(Object[] a, int i, int j) {Object swap = a[i];a[i] = a[j];a[j] = swap;}/*** 第一个元素是否小于第二个元素* @param a 第一个元素* @param b 第二个元素* @return {@true} a 小于b ;else {@false}*/private static boolean less(Comparable a, Comparable b) {return a.compareTo(b) < 0;}/*** 使用比较器，比较a是否小于b* @param a 元素a* @param b 元素吧* @param comparator 比较器* @return*/private static boolean less(Object a, Object b, Comparator comparator) {return comparator.compare(a, b) < 0;}/********************************************************************  Version that takes Comparator as argument.*******************************************************************//*** Rearranges the array in ascending order, using the provided order.** @param a the array to be sorted* @param comparator the comparator that defines the total order*/public static void sort(Object[] a, Comparator comparator) {Object[] aux = a.clone();sort(aux, a, 0, a.length-1, comparator);// assert isSorted(a, comparator);}private static void merge(Object[] src, Object[] dst, int lo, int mid, int hi, Comparator comparator) {// precondition: src[lo .. mid] and src[mid+1 .. hi] are sorted subarrays// assert isSorted(src, lo, mid, comparator);// assert isSorted(src, mid+1, hi, comparator);int i = lo, j = mid+1;for (int k = lo; k <= hi; k++) {if      (i > mid)                          dst[k] = src[j++];else if (j > hi)                           dst[k] = src[i++];else if (less(src[j], src[i], comparator)) dst[k] = src[j++];else                                       dst[k] = src[i++];}// postcondition: dst[lo .. hi] is sorted subarray// assert isSorted(dst, lo, hi, comparator);}private static void sort(Object[] src, Object[] dst, int lo, int hi, Comparator comparator) {// if (hi <= lo) return;if (hi <= lo + CUTOFF) {insertionSort(dst, lo, hi, comparator);return;}int mid = lo + (hi - lo) / 2;sort(dst, src, lo, mid, comparator);sort(dst, src, mid+1, hi, comparator);// using System.arraycopy() is a bit faster than the above loopif (!less(src[mid+1], src[mid], comparator)) {System.arraycopy(src, lo, dst, lo, hi - lo + 1);return;}merge(src, dst, lo, mid, hi, comparator);}// sort from a[lo] to a[hi] using insertion sortprivate static int insertionSort(Object[] a, int lo, int hi, Comparator comparator) {int inversions = 0;for (int i = lo; i <= hi; i++) {for (int j = i; j > lo && less(a[j], a[j-1], comparator); j--) {exch(a, j, j-1);inversions++;}}return inversions;}/****************************************************************************  Check if array is sorted - useful for debugging.***************************************************************************/private static boolean isSorted(Comparable[] a) {return isSorted(a, 0, a.length - 1);}private static boolean isSorted(Comparable[] a, int lo, int hi) {for (int i = lo + 1; i <= hi; i++) {if (less(a[i], a[i-1])) {return false;}}return true;}private static boolean isSorted(Object[] a, Comparator comparator) {return isSorted(a, 0, a.length - 1, comparator);}private static boolean isSorted(Object[] a, int lo, int hi, Comparator comparator) {for (int i = lo + 1; i <= hi; i++) {if (less(a[i], a[i-1], comparator)) {return false;}}return true;}/*** 输出a数组* @param a 数组*/private static void show(Object[] a) {for (int i = 0; i < a.length; i++) {StdOut.println(a[i]);}}/*** 测试*/public static void main(String[] args) {String[] a = StdIn.readAllStrings();int inversions = Inversion.sort(a);show(a);StdOut.print("逆序对数：" + inversions);}
}