并行算法的设计基础

并行算法的设计基础
并行算法的设计基础

第四章 并行算法的设计基础 习题例题:

1. 试证明Brent 定理:令W (n)是某并行算法A 在运行时间T(n)内所执行的运算数量,则

A 使用p 台处理器可在t(n)=O(W(n)/p+T(n))时间内执行完毕。 2. 假定P i (1≤i ≤n )开始时存有数据d i , 所谓累加求和指用

1

i

j

j d

=∑来代替P i 中的原始值

d i 。

算法 PRAM-EREW 上累加求和算法 输入: P i 中保存有d i , l ≤ i ≤ n 输出: P i 中的内容为

i

j

j l

d

=∑

begin

for j = 0 to logn – 1 do for i = 2j + 1 to n par-do

(i) P i = d i-(2^i) (ii) d i = d i + d i-(2^j) endfor endfor end

(1)试用n=8为例,按照上述算法逐步计算出累加和。 (2)分析算法时间复杂度。

3. 在APRAM 模型上设计算法时,应尽量使各处理器内的局部计算时间和读写时间大致

与同步时间B 相当。当在APRAM 上计算M 个数的和时,可以借用B 叉树求和的办法。 假定有j 个处理器计算n 个数的和,此时每个处理器上分配n/p 个数,各处理器先求出自身的局和;然后从共享存储器中读取它的B 个孩子的局和,累加后置入指定的共享存储单元SM 中;最后根处理器所计算的和即为全和。算法如下:

算法 APRAM 上求和算法 输入: n 个待求和的数

输出: 总和在共享存储单元SM 中 Begin

(1) 各处理器求n/p 个数的局和,并将其写入SM 中 (2) Barrier

(3) for k = [ log B ( p(B – 1) + 1) ] – 2 downto 0 do

3.1 for all P i , 0 ≤ i ≤ p – 1,do

if P i 在第k 级 then

P i 计算其B 各孩子的局和并与其自身局和相加,然后将结果写入SM 中 endif

end for

3.2barrier

end for

End

(1)试用APRAM模型之参数,写出算法的时间复杂度函数表达式。

(2)试解释Barrier语句的作用。

4.在给定时间t内,尽可能多的计算输入值的和也是一个求和问题,如果在logP模型上

求此问题时,要是tL+2·0时,则根处理器应在t-1时间完成局和的接收工作,然后用一个单位的时间完成加运算而得最终的全和。而根的远程子节点应在(t-1)-(L+2·0)时刻开始发送数据,其兄妹子节点应依次在(t-1)-(L+2·0+g),(t-1)-(L+2·0+2g),···时刻开始发送数据。图示出了t=28,p=8,L=5,o=2,g=4的logP模型上的通信(即发送/接收)调度树。试分析此通信调度树的工作原理和图中节点中的数值是如何计算的?

P 4P

6

P

7

图1.50 t=28,p=8,L=5,o=2,g=4的通信调度树

5.欲在8个处理器的BSP模型上,计算两个N阶向量内积:

①试画出各超级步的计算过程(假定N=8);

②并分析其时间复杂度。

算法分析与设计复习题及参考答案

网络教育课程考试复习题及参考答案算法分析与设计一、名词解释:1.算法 2.程序 3.递归函数 4.子问题的重叠性质 5.队列式分支限界法 6.多机调度问题7.最小生成树二、简答题: 1.备忘录方法和动态规划算法相 比有何异同?简述之。 2.简述回溯法解题的主要步骤。 3.简述动态规划算法求解的基本要素。 4.简述回溯法的基本思想。 5.简要分析在递归算法中消除递归调用,将递归算法转化为非递归算法的方法。 6.简要分析分支限界法与回溯法的异同。7.简述算法复杂性的概念,算法复杂性度量主要指哪两个方面?8.贪心算法求解的问题主要具有哪些性质?简述之。9.分治法的基本思想是什么?合并排序的基本思想是什么?请分别简述之。10.简述分析贪心算法与动态规划 算法的异同。三、算法编写及算法应用分析题: 1.已知有3个物品: (w1,w2,w3)=(12,10,6),(p1,p2,p3)=(15,13,10),背包的容积M=20,根据0-1背包动态规划的递推式求出最优解。 2.按要求完成以下关于排序和查找的问题。①对数组A={15,29,135,18,32,1,27,25,5},用快速排序方法将其排成递减序。②请描述递减数组进行二分搜索的基本思想,并给出非递归算法。③给出上述算法的递归算法。④使用上述算法对①所得到的结果搜索如下元素,并给出搜索过程:18,31,135。已知,=1,2,3,4,5,6,=5,=10,=3,=12,=5,=50,=6,kijr*r1234567ii1求矩阵链积A×A×A×A×A×A的最佳求积顺序(要求给出计算步骤)。1234564.根据分枝限界算法基本过程,求解0-1背包问题。已知n=3,M=20,(w1,w2,w3)=(12,10,6),(p1,p2,p3)=(15,13,10)。 5.试用贪心算法求解汽车加油问题:已知一辆汽车加满油后可行驶n公里,而旅途中有若干个加油站。试设计一个有效算法,指出应在哪些加油站停靠加油,使加油次数最少,请写出该算法。6.试用动态规划算法实现下列问题:设A和B是两个字符串。我们要用最少的字符操作,将字符串A转换为字符串B,这里所说的字符操作包括:①删除一个字符。②插入一个字符。③将一个字符改为另一个字符。请写出该算法。7.对于下图使用Dijkstra算法求由顶点a到顶点h的最短路径。be2g212ad323182cf2h 8.试写出用分治法对数组A[n]实现快速排序的算法。9.有n个活动争用一个活动室。已知活动i占用的时间区域为[s,f ],活动i,j相容的条件是:sj≥f ii,问题的解表示为(x| x =1,2…,n,),x表示顺序为i的活动编号活动,求一个相容的活动子集,iiii且安排的活动数目最多。xxx10.设、、是一个三角形的三条边,而且x+x+x=14。请问有多少种不同的三角形?给出解答过程。12312311.

并行与串行数据结构与算法课程设计报告

课程实验报告课程名称:并行与串行数据结构与算法 专业班级:ACM1301 学号:U201315057 姓名:李海锋 指导教师:陆枫 报告日期:2015.9.23 计算机科学与技术学院

目录 1、课程设计概述 (2) 1.1 课设目的 (2) 1.2 课设要求 (2) 1.3 实验环境 (3) 2、系统总体设计 (4) 2.1 系统主模块结构体 (4) 2.2 找附近的最近的三个某地 (5) 2.3 找两点之间最短路径 (6) 2.4 数据录入模块 (7) 3、数据结构和算法详细设计 (7) 3.1 地图的存储 (7) 3.1.1 地图背景图片的存储 (7) 3.1.2 地图点 (7) 3.2 找附近的最近的特定地点(findNearby) (8) 3.3 找最短路径 (8) 4、程序实现简要说明 (9) 4.1开发环境 (9) 4.2 支持包 (9) 4.3 函数原型 (10) MainActivity.java:实现了地图主要功能 (10) Setting.java:地图数据的录入 (12) 4.4 函数功能调用关系 (14) MainActivity.java:地图主要功能程序 (15) Setting.java:数据录入程序 (15) 5、程序测试及结果分析 (16) 5.1 功能测试 (16)

5.2 测试结果分析 (22) 6、复杂度分析 (22) 6.1 输入地点名查找,鼠标点击显示 (22) 6.2 找两点之间的最短路径(dijkstra) (22) 6.3 找附近最近的三个某地 (22) 7、软件的用户使用说明 (23) 8、特色与不足 (23) 8.1 特色 (23) 8.2 不足 (23) 九、主要参考文献 (24)

算法设计与分析复习题目及答案

一。选择题 1、二分搜索算法是利用( A )实现的算法。 A、分治策略 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 2、下列不是动态规划算法基本步骤的是( B )。 A、找出最优解的性质 B、构造最优解 C、算出最优解 D、定义最优解 3、最大效益优先是( A )的一搜索方式。 A、分支界限法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 4、在下列算法中有时找不到问题解的是( B )。 A、蒙特卡罗算法 B、拉斯维加斯算法 C、舍伍德算法 D、数值概率算法 5. 回溯法解旅行售货员问题时的解空间树是( B )。 A、子集树 B、排列树 C、深度优先生成树 D、广度优先生成树6.下列算法中通常以自底向上的方式求解最优解的是( B )。 A、备忘录法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 7、衡量一个算法好坏的标准是(C )。 A 运行速度快 B 占用空间少 C 时间复杂度低 D 代码短 8、以下不可以使用分治法求解的是(D )。 A 棋盘覆盖问题 B 选择问题 C 归并排序 D 0/1背包问题 9. 实现循环赛日程表利用的算法是( A )。 A、分治策略 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 10、下列随机算法中运行时有时候成功有时候失败的是(C ) A 数值概率算法 B 舍伍德算法 C 拉斯维加斯算法 D 蒙特卡罗算法 11.下面不是分支界限法搜索方式的是( D )。 A、广度优先 B、最小耗费优先 C、最大效益优先 D、深度优先12.下列算法中通常以深度优先方式系统搜索问题解的是( D )。 A、备忘录法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 13.备忘录方法是那种算法的变形。( B )

并行算法设计与分析考题与答案

《并行算法设计与分析》考题与答案 一、1.3,处理器PI的编号是: 解:对于n ×n 网孔结构,令位于第j行,第k 列(0≤j,k≤n-1)的处理器为P i(0≤i≤n2-1)。以16处理器网孔为例,n=4(假设j、k由0开始): 由p0=p(j,k)=p(0,0) P8=p(j,k)=p(2,0) P1=p(j,k)=p(0,1) P9=p(j,k)=p(2,1) P2=p(j,k)=p(0,2) P10=p(j,k)=p(2,2) P3=p(j,k)=p(0,3) P11=p(j,k)=p(2,3) P4=p(j,k)=p(1,0) P12=p(j,k)=p(3,0) P5=p(j,k)=p(1,1) P13=p(j,k)=p(3,1) P6=p(j,k)=p(1,2) P14=p(j,k)=p(3,2) P7=p(j,k)=p(1,3) P15=p(j,k)=p(3,3) 同时观察i和j、k之间的关系,可以得出i的表达式为:i= j * n+k

一、1.6矩阵相乘(心动算法) a)相乘过程 设 A 矩阵= 121221122121 4321 B 矩阵=1 23443212121121 2 【注】矩阵元素中A(i,l)表示自左向右移动的矩阵,B(l,j)表示自上向下移动的矩阵,黑色倾斜加粗标记表示已经计算出的矩阵元素,如12, C(i,j)= C(i,j)+ A(i,l)* B(l,j) 1 2、

4、

6、

8、

10 计算完毕 b)可以在10步后完成,移动矩阵长L=7,4*4矩阵N=4,所以需要L+N-1=10

并行算法的设计基础

第四章 并行算法的设计基础 习题例题: 1. 试证明Brent 定理:令W (n)是某并行算法A 在运行时间T(n)内所执行的运算数量,则 A 使用p 台处理器可在t(n)=O(W(n)/p+T(n))时间内执行完毕。 2. 假定P i (1≤i ≤n )开始时存有数据d i , 所谓累加求和指用 1 i j j d =∑来代替P i 中的原始值 d i 。 算法 PRAM-EREW 上累加求和算法 输入: P i 中保存有d i , l ≤ i ≤ n 输出: P i 中的内容为 i j j l d =∑ begin for j = 0 to logn – 1 do for i = 2j + 1 to n par-do (i) P i = d i-(2^i) (ii) d i = d i + d i-(2^j) endfor endfor end (1)试用n=8为例,按照上述算法逐步计算出累加和。 (2)分析算法时间复杂度。 3. 在APRAM 模型上设计算法时,应尽量使各处理器内的局部计算时间和读写时间大致 与同步时间B 相当。当在APRAM 上计算M 个数的和时,可以借用B 叉树求和的办法。 假定有j 个处理器计算n 个数的和,此时每个处理器上分配n/p 个数,各处理器先求出自身的局和;然后从共享存储器中读取它的B 个孩子的局和,累加后置入指定的共享存储单元SM 中;最后根处理器所计算的和即为全和。算法如下: 算法 APRAM 上求和算法 输入: n 个待求和的数 输出: 总和在共享存储单元SM 中 Begin (1) 各处理器求n/p 个数的局和,并将其写入SM 中 (2) Barrier (3) for k = [ log B ( p(B – 1) + 1) ] – 2 downto 0 do 3.1 for all P i , 0 ≤ i ≤ p – 1,do if P i 在第k 级 then P i 计算其B 各孩子的局和并与其自身局和相加,然后将结果写入SM 中 endif

对并行算法的介绍和展望——学期大作业

《计算机系统结构》大作业 对并行算法的介绍和展望 专业计算机科学与技术 班级 111 学号 111425020133 姓名完颜杨威 日期 2014年4月17日 河南科技大学国际教育学院

对并行算法的介绍和展望 我们知道,算法是求解问题的方法和步骤。而并行算法就是用多台处理机联合求解问题的方法和步骤,其执行过程是将给定的问题首先分解成若干个尽量相互独立的子问题,然后使用多台计算机同时求解它,从而最终求得原问题的解。并行算法的研究涉及到理论、设计、实现、应用等多个方面,要保持并行算法研究的持续性和完整性,需要建立一套完整的“理论-设计-实现-应用”的学科体系,也就是所谓的并行算法研究的生态环境。其中,并行算法理论是并行算法研究的理论基础,包含并行计算模型和并行计算复杂性等;并行算法的设计与分析是并行算法研究的核心内容;并行算法的实现是并行算法研究的应用基础,包含并行算法实现的硬件平台和软件支撑技术等;并行应用是并行算法研究的发展动力,除了包含传统的科学工程计算应用外,还有新兴的与社会相关的社会服务型计算应用等。 并行算法主要分为数值计算问题的并行算法和非数值计算问题的并行算法。而并行算法的研究主要分为并行计算理论、并行算法的设计与分析、和并行算法的实现三个层次。现在,并行算法之所以受到极大的重视,是为了提高计算速度、提高计算精度,以及满足实时计算需要等。然而,相对于串行计算,并行计算又可以划分成时间并行和空间并行。时间并行即流水线技术,空间并行使用多个处理器执行并发计算,当前研究的主要是空间的并行问题。并行算法是一门还没有发展成熟的学科,虽然人们已经总结出了相当多的经验,但是远远不及串行算法那样丰富。并行算法设计中最常用的的方法是PCAM方法,即划分,通信,组合,映射。首先划分,就是将一个问题平均划分成若干份,并让各个处理器去同时执行;通信阶段,就是要分析执行过程中所要交换的数据和任务的协调情况,而组合则是要求将较小的问题组合到一起以提高性能和减少任务开销,映射则是要将任务分配到每一个处理器上。任何一个并行算法必须在一个科学的计算模型中进行设计。我们知道,任何算法必须有计算模型。任何并行计算模型必须要有为数不多、有明确定义的、可以定量计算的或者可以实际测量的参数,这些参数可以构成相应函数。并行计算模型是算法设计者与体系结构研究者之间的一个桥梁,是并行算法设计和分析的基础。它屏蔽了并行机之间的差异,从并行机中抽取若干个能反映计算特性的可计算或可测量的参数,并按照模型所定义的计算行为构造成本函数,以此进行算法的复杂度分析。 经过多年的发展,我国在并行算法的研究上也取得了显著进展,并行计算的应用已遍布天气预报、石油勘探、航空航天、核能利用、生物工程等领域,理论研究与应用普及均取得了很大发展。随着高性价比可扩展集群并行系统的逐步成熟和应用,大规模电力系统潮流并行计算和分布式仿真成为可能。目前,并行算法在地震数据处理中应用已较为成熟,近年来向更实用的基于PC机群的并行技术发展.然而,在非地震方法中,并行算法应用较少见文献报道,研究尚处于初级研究阶段。在大地电磁的二维和三维正、反演问题上,并行计算技术逐渐得到越来越多关注和重视.随着资源和能源需求的增长,地球物理勘探向深度和广度快速发展,大幅增长的数据量使得高性能并行计算机和高效的并行算法在勘探地球物理学中的发展和应用将占据愈来愈重要的地位。计算机技术在生物医学领域已经广泛应用,实践证明,并行算法在生物医学工程的各个领域中具有广泛的应用价值,能有效提高作业效率。随着电子科学技术的发展,电磁问题变得越来越复杂,为了在有限的计算机资源条件下求解大规模复杂电磁问题,许电磁学家已

算法设计与分析基础课后习题答案

Program算法设计与分析基础中文版答案 习题 5..证明等式gcd(m,n)=gcd(n,m mod n)对每一对正整数m,n都成立. Hint: 根据除法的定义不难证明: 如果d整除u和v, 那么d一定能整除u±v; 如果d整除u,那么d也能够整除u的任何整数倍ku. 对于任意一对正整数m,n,若d能整除m和n,那么d一定能整除n和r=m mod n=m-qn;显然,若d能整除n和r,也一定能整除m=r+qn和n。 数对(m,n)和(n,r)具有相同的公约数的有限非空集,其中也包括了最大公约数。故gcd(m,n)=gcd(n,r) 6.对于第一个数小于第二个数的一对数字,欧几里得算法将会如何处理?该算法在处理这种输入的过程中,上述情况最多会发生几次? Hint: 对于任何形如0<=m

设sqrt(x)是求平方根的函数) 算法Quadratic(a,b,c) 描述将十进制整数表达为二进制整数的标准算法 a.用文字描述 b.用伪代码描述 解答: a.将十进制整数转换为二进制整数的算法 输入:一个正整数n 输出:正整数n相应的二进制数 第一步:用n除以2,余数赋给Ki(i=0,1,2...),商赋给n 第二步:如果n=0,则到第三步,否则重复第一步 第三步:将Ki按照i从高到低的顺序输出 b.伪代码 算法 DectoBin(n) .n]中 i=1 while n!=0 do { Bin[i]=n%2; n=(int)n/2; i++; } while i!=0 do{ print Bin[i]; i--; } 9.考虑下面这个算法,它求的是数组中大小相差最小的两个元素的差.(算法略)对这个算法做尽可能多的改进. 算法 MinDistance(A[0..n-1])

习题作业-第五章 并行算法的一般设计方法

第5章 并行算法的一般设计策略 习题例题: 1、 令n是待排序的元素数,p=2d是d维超立方中处理器的数目。假定开始随机选定主元x,并将其播送给所有其他处理器,每个处理器按索接收到的x,对其n/p个元素按照≤x 和>x进行划分,然后按维进行交换。这样在超立方上实现的快排序算法如下: 算法5.6 超立方上快排序算法 输入:n个元素,B = n/p, d = log p 输出: 按超立方编号进行全局排序 Begin (1)id = processor’s label (2)for i=1 to d do (2.1) x = pivot / * 选主元 * / (2.2) 划分B为B1和B2满足B1 ≤B<B2 (2.3) if第i位是零 then (i) 沿第i维发送B2给其邻者 (ii) C = 沿第i维接收的子序列 (iii) B= B1∪C else (i) 沿第i维发送B1给其邻者 (ii) C = 沿第i维接收的子序列 (iii) B= B2∪C endif endfor (3)使用串行快排序算法局部排序B = n/p个数 End ① 试解释上述算法的原理。 ② 试举一例说明上述算法的逐步执行过程。 2、 ① 令T = babaababaa。P =abab,试用算法5.4计算两者的匹配情况。 ② 试分析KMP算法为何不能简单并行化。 3、 给定序列(33,21,13,54,82,33,40,72)和8个处理器,试按照算法5.2构造一棵为在PRAM-CRCW模型上执行快排序所用的二叉树。 4、 计算duel(p, q)函数的算法如下: 算法5.7 计算串匹配的duel(p, q) 的算法 输入: WIT〔1: n-m+1〕,1≤p<q≤n-m+1,(p - q) < m/2 输出: 返回竞争幸存者的位置或者null(表示p和q之一不存在) Begin if p=null then duel= q else

《并行算法》课程总结与复习

《并行算法》课程总结与复习 Ch1 并行算法基础 1.1 并行计算机体系结构 并行计算机的分类 ?SISD,SIMD,MISD,MIMD; ?SIMD,PVP,SMP,MPP,COW,DSM 并行计算机的互连方式 ?静态:LA(LC),MC,TC,MT,HC,BC,SE ?动态:Bus, Crossbar Switcher, MIN(Multistage Interconnection Networks) 1.2 并行计算模型 PRAM模型:SIMD-SM, 又分CRCW(CPRAM,PPRAM,APRAM),CREW,EREW SIMD-IN模型:SIMD-DM 异步APRAM模型:MIMD-SM BSP模型:MIMD-DM,块内异步并行,块间显式同步 LogP模型:MIMD-DM,点到点通讯 1.3 并行算法的一般概念 并行算法的定义 并行算法的表示 并行算法的复杂度:运行时间、处理器数目、成本及成本最优、加速比、并行效率、工作量 并行算法的WT表示:Brent定理、WT最优 加速比性能定律 并行算法的同步和通讯 Ch2 并行算法的基本设计技术 基本设计技术 平衡树方法:求最大值、计算前缀和 倍增技术:表序问题、求森林的根 分治策略:FFT分治算法 划分原理: 均匀划分(PSRS排序)、对数划分(并行归并排序)、方根划分(Valiant归并排序)、功能划分( (m,n)-选择) 流水线技术:五点的DFT计算 Ch3 比较器网络上的排序和选择算法 3.1 Batcher归并和排序 0-1原理的证明 奇偶归并网络:计算流程和复杂性(比较器个数和延迟级数)

双调归并网络:计算流程和复杂性(比较器个数和延迟级数) Batcher排序网络:原理、种类和复杂性 3.2 (m, n)-选择网络 分组选择网络 平衡分组选择网络及其改进 Ch4 排序和选择的同步算法 4.1 一维线性阵列上的并行排序算法 4.2 二维Mesh上的并行排序算法 ShearSort排序算法 Thompson&Kung双调排序算法及其计算示例 4.3 Stone双调排序算法 4.4 Akl并行k-选择算法:计算模型、算法实现细节和时间分析 4.5 Valiant并行归并算法:计算模型、算法实现细节和时间分析 4.7 Preparata并行枚举排序算法:计算模型和算法的复杂度 Ch5 排序和选择的异步和分布式算法 5.1 MIMD-CREW模型上的异步枚举排序算法 5.2 MIMD-TC模型上的异步快排序算法 5.3分布式k-选择算法 Ch6 并行搜索 6.1 单处理器上的搜索 6.2 SIMD共享存储模型上有序表的搜索:算法 6.3 SIMD共享存储模型上随机序列的搜索:算法 6.4 树连接的SIMD模型上随机序列的搜索:算法 6.5 网孔连接的SIMD模型上随机序列的搜索:算法和计算示例 Ch8 数据传输与选路 8.1 引言 信包传输性能参数 维序选路(X-Y选路、E-立方选路) 选路模式及其传输时间公式 8.2 单一信包一到一传输 SF和CT传输模式的传输时间(一维环、带环绕的Mesh、超立方) 8.3 一到多播送 SF和CT传输模式的传输时间(一维环、带环绕的Mesh、超立方)及传输方法8.4 多到多播送 SF和CT传输模式的传输时间(一维环、带环绕的Mesh、超立方)及传输方法8.5 贪心算法(书8.2) 二维阵列上的贪心算法 蝶形网上的贪心算法 8.6 随机和确定的选路算法(书8.3) Ch12矩阵运算

算法分析与设计习题集

算法分析与设计习题集 基础篇 1、算法有哪些特点?它有哪些特征?它和程序的主要区别是什么? 2、算法的时间复杂度指的是什么?如何表示? 3、算法的空间复杂度指的是什么?如何表示? 4、设某一函数定义如下: 编写一个递归函数计算给定x的M(x)的值。 本函数是一个递归函数,其递归出口是: M(x)= x-10x>100 递归体是: M(M(x+11))x ≤100 实现本题功能的递归函数如下: intm ( intx ) { int y; if ( x>100 )return(x-10 ); else { y =m(x+11) ; return (m (y )); } } 5、已知一个顺序表中的元素按元素值非递减有序排列,编写一个函数删除表中多余的值相 同的元素。 本题的算法思想是:由于顺序表中元素已按元素值非递减有序排列,值相同的元素比为相邻的元素,因此依次比较相邻两个元素,若值相等,则删除其中一个,否则继续向后查找,直到最后一个元素。实现本题功能的函数如下: voiddel ( seqlist*a ) { inti=0, j; while ( ilength) if ( a->data[i]!= a->data[i+1])i++; else { for ( j=i; jlength; j++)a->data[j]=a->data[j+1]; a->length--; } } 6、分别写出求二叉树结点总数及叶子总数的算法。

①计算结点总数 int CountNode(BinTree *root) { int num1,num2; if(root==Null) return(0); else if(root->lchild==Null&&rooot->rchild==Null) return(1); else { num1=CountNode(root->lchild); num2=CountNode(root->rchild); return(num1+num2+1); } } ②计算叶子总数 int CountLeafs(BinTree *root) { int num1,num2; if(root==Null) return(0); else if(root->lchild==Null&&root->rchild==Null) return(1); else { num1=CountLeafs(root->lchild); num2=CountLeafs(root->rchild); return(num1+num2); } } 分治术 7、有金币15枚,已知其中有一枚是假的,而且它的重量比真币轻。要求用一个天平将假 的金币找出来,试设计一种算法(方案),使在最坏情况下用天平的次数最少。 8、利用分治策略,在n个不同元素中找出第k个最小元素。 9、设有n个运动员要进行网球循环赛。设计一个满足以下要求的比赛日程表。 (1)每个选手必须与其它n-1选手各赛一次; (2)每个选手一天只能赛一次。 10、已知序列{503,87,512,61,908,170,897,275,652,462},写一个自底向上的 归并分类算法对该序列作升序排序,写出算法中每一次归并执行的结果。 void Merge(ElemType *r,ElemType *rf,int u,int v,int t) { f or(i=u,j=v,k=u;i

算法分析与设计部分含计算的复习题及参考答案

二、简答题: 1.备忘录方法和动态规划算法相比有何异同简述之。 2.简述回溯法解题的主要步骤。 3.简述动态规划算法求解的基本要素。 4.简述回溯法的基本思想。 5.简要分析在递归算法中消除递归调用,将递归算法转化为非递归算法的方法。 6.简要分析分支限界法与回溯法的异同。 7.简述算法复杂性的概念,算法复杂性度量主要指哪两个方面 8.贪心算法求解的问题主要具有哪些性质简述之。 9.分治法的基本思想是什么合并排序的基本思想是什么请分别简述之。 10.简述分析贪心算法与动态规划算法的异同。 三、算法编写及算法应用分析题: 1.已知有3个物品:(w1,w2,w3)=(12,10,6),(p1,p2,p3)=(15,13,10),背包的容积M=20,根据0-1背包动态规划的递推式求出最优解。 2.按要求完成以下关于排序和查找的问题。 ①对数组A={15,29,135,18,32,1,27,25,5},用快速排序方法将其排成递减序。 ②请描述递减数组进行二分搜索的基本思想,并给出非递归算法。 ③给出上述算法的递归算法。 ④使用上述算法对①所得到的结果搜索如下元素,并给出搜索过程:18,31,135。 3.已知1()*() i i k k ij r r A a +=,k =1,2,3,4,5,6,r 1=5,r 2=10,r 3=3,r 4=12,r 5=5,r 6=50,r 7=6,求矩阵链积A 1×A 2×A 3×A 4×A 5×A 6的最佳求积顺序(要求给出计算步骤)。 4.根据分枝限界算法基本过程,求解0-1背包问题。 已知n=3,M=20,(w1,w2,w3)=(12,10,6),(p1,p2,p3)=(15,13,10)。 5.试用贪心算法求解汽车加油问题:已知一辆汽车加满油后可行驶n 公里,而旅途中有若干个加油站。试设计一个有效算法,指出应在哪些加油站停靠加油,使加油次数最少,请写出该算法。 6.试用动态规划算法实现下列问题:设A 和B 是两个字符串。我们要用最少的字符操作,将字符串A 转换为字符串B ,这里所说的字符操作包括: ①删除一个字符。 ②插入一个字符。 ③将一个字符改为另一个字符。 请写出该算法。 7.对于下图使用Dijkstra 算法求由顶点a 到顶点h 的最短路径。 8.试写出用分治法对数组A[n]实现快速排序的算法。 9.有n 个活动争用一个活动室。已知活动i 占用的时间区域为[s i ,f i ],活动i,j 相容的条件是:sj ≥f i ,问题的解表示为(x i | x i =1,2…,n,),x i 表示顺序为i 的活动编号活动,求一个相容的活动子集,且安排的活动数目最多。 10.设x 1、x 2、x 3是一个三角形的三条边,而且x 1+x 2+x 3=14。请问有多少种不同的三角形给出解答过程。 11.设数组A 有n 个元素,需要找出其中的最大最小值。 ①请给出一个解决方法,并分析其复杂性。 ②把n 个元素等分为两组A1和A2,分别求这两组的最大值和最小值,然后分别将这两组的最大值和

基于OpenMP并行求和算法分析

基于OpenMP的并行求和算法的研究与分析【摘要】目前几乎所有主流cpu厂商都致力于大力发展多核处理器,增加芯片支持的并行能力,从而提升计算机运算速度。本文主要探讨近来流行的多核计算技术,介绍一种重要的工业标准openmp,以及通过一个基于openmp的并行求和的简单例子来分析和说明并行计算效率与传统串行计算效率比较的优势。 【关键词】多核处理;并行求和算法;多线程;openmp 0.引言 多核技术始终是近年来全球计算机技术发展的重要内容。自从英特尔在2006年底发布了全球第一基于openmp的并行遗传算法探讨397款主流服务器四核处理器后,英特尔一直致力于推动多核应用生态系统的成熟与发展。实际上,从2002年推出超线程技术开始,英特尔就开始了向多核技术转型的步伐。最终,英特尔公司将四个计算“大脑”装入一枚处理器中,随着至强5300的诞生,计算机行业宣告正式进入了多核时代。 多核计算将成为一种广泛普及的计算模式,影响企业和消费者用户的使用模式。如目前的服务器应用,要求高的吞吐率和在多处理器上的多线程应用;internet的应用、p2p和普适计算的应用都促使了计算机性能的不断提升。大型企业的erp、crm等复杂应用,科学计算、政府的大型数据库管理系统、数字医疗领域、电信、金融等都需要高性能计算,多核技术可以满足这些应用的需求。 本文主要探讨近来流行的多核计算技术,介绍一种重要的工业

标准openmp,以及通过一个基于openmp的并行求和的简单例子来分析和说明并行计算效率与传统串行计算效率比较的优势。 1.openmp openmp是一种适用于多种硬件平台的共享存储编程的工业应用标准,提供了一个可用的编程模型,具有简单、可移植性和可扩展性,灵活支持多线程和负载平衡的潜在能力,目前支持fortran语言,c和c++。openmp规范中定义的制导指令、运行库和环境变量,能够在保证程序可移植性的前提下,按照标准将已有的串行程序逐步并行化。 openmp程序开始于一个单独的主线程。主线程会一直串行地执行,直到遇见第一个并行域才开始并行执行。并行域表示该部分程序计算量大,需要多个处理器共同来处理以提高效率和运行速度;并行区间以外的部分表示该部分的程序不适宜或者不能并行执行,只能由一个处理器来执行。主线程创建一队并行线程,然后,并行域中的代码在不同的线程队中并行执行,当主线程在并行域中执行完后,它们或被同步或被中断,最后只有主线程在执行。实际上,所有的openmp的并行化,都是通过使用嵌入到c/c++或foaran源代码中的编译制导语句来达到的。在具体实现时,在并行域开始处添加openmp制导指令#pragma,另外,openmp是独立于平台的,如果编译器不支持openmp,将会自动忽略预处理指令#pragma,程序依然可以按照串行程序代码顺利编译执行。 2.传统求和算法

算法设计与分析基础习题参考答案

习题1.1 5..证明等式gcd(m,n)=gcd(n,m mod n)对每一对正整数m,n都成立. Hint: 根据除法的定义不难证明: 如果d整除u和v, 那么d一定能整除u±v; 如果d整除u,那么d也能够整除u的任何整数倍ku. 对于任意一对正整数m,n,若d能整除m和n,那么d一定能整除n和r=m mod n=m-qn;显然,若d 能整除n和r,也一定能整除m=r+qn和n。 数对(m,n)和(n,r)具有相同的公约数的有限非空集,其中也包括了最大公约数。故gcd(m,n)=gcd(n,r) 6.对于第一个数小于第二个数的一对数字,欧几里得算法将会如何处理?该算法在处理这种输入的过程中,上述情况最多会发生几次? Hint: 对于任何形如0<=m

并行计算-习题及答案-第12章 并行程序设计基础

第十二章 并行程序设计基础 习题例题: 1、假定有n 个进程P(0),P(1),…,P(n -1),数组元素][i a 开始时被分配给进程P(i )。试写出求归约和]1[]1[]0[-+++n a a a 的代码段,并以8=n 示例之。 2、假定某公司在银行中有三个账户X 、Y 和Z ,它们可以由公司的任何雇员随意访问。雇员们对银行的存、取和转帐等事务处理的代码段可描述如下: /*从账户X 支取¥100元*/ atomic { if (balance[X] > 100) balance[X] = balance[X]-100; } /*从账户Y 存入¥100元*/ atomic {balance[Y] = balance[Y]-100;} /*从账户X 中转¥100元到帐号Z*/ atomic { if (balance[X] > 100){ balance[X] = balance[X]-100; balance[Z] = balance[Z]+100; } } 其中,atomic {}为子原子操作。试解释为什么雇员们在任何时候(同时)支、取、转帐时,这些事务操作总是安全有效的。 3、考虑如下使用lock 和unlock 的并行代码: parfor (i = 0;i < n ;i++){ noncritical section lock(S); critical section unlock(S); }

假定非临界区操作取T ncs时间,临界区操作取T cs时间,加锁取t lock时间,而去锁时间可忽略。则相应的串行程序需n( T ncs + T cs )时间。试问: ①总的并行执行时间是多少? ②使用n个处理器时加速多大? ③你能忽略开销吗? 4、计算两整数数组之内积的串行代码如下: Sum = 0; for(i = 0;i < N;i++) Sum = Sum + A[i]*B[i]; 试用①相并行;②分治并行;③流水线并行;④主-从行并行;⑤工作池并行等五种并行编程风范,写出如上计算内积的并行代码段。 5、图12.15示出了点到点和各种集合通信操作。试根据该图解式点倒点、播送、散步、收集、全交换、移位、归约与前缀和等通信操作的含义。 图12.15点到点和集合通信操作

并行算法的一般设计策略

第五章并行算法的一般设计策略 习题例题: 1、令n是待排序的元素数,p=2d是d维超立方中处理器的数目。假定开始随机选定主元x,并将其播送给所有其他处理器,每个处理器按索接收到的x,对其n/p个元素按照≤ x和>x 进行划分,然后按维进行交换。这样在超立方上实现的快排序算法如下: 算法5.6 超立方上快排序算法 输入:n个元素,B= n/p, d =log p 输出:按超立方编号进行全局排序 Begin (1)id=processor’s label (2)fori=1to d do (2.1) x = pivot/ * 选主元 * / (2.2) 划分B为B1和B2满足B1 ≤B<B2 (2.3)if第i位是零then (i) 沿第i维发送B2给其邻者 (ii)C =沿第i维接收的子序列 (iii) B=B1∪C else (i)沿第i维发送B1给其邻者 (ii) C=沿第i维接收的子序列 (iii) B= B2∪C endif endfor (3)使用串行快排序算法局部排序B= n/p个数 End ①试解释上述算法的原理。 ②试举一例说明上述算法的逐步执行过程。 2、①令T=babaababaa。P =abab,试用算法5.4计算两者的匹配情况。 ②试分析KMP算法为何不能简单并行化。 3、给定序列(33,21,13,54,82,33,40,72)和8个处理器,试按照算法5.2构造一棵为在PRAM-CRCW模型上执行快排序所用的二叉树。 4、计算duel(p, q)函数的算法如下: 算法5.7 计算串匹配的duel(p,q)的算法 输入:WIT〔1:n-m+1〕,1≤p

算法设计与分析复习要点

算法设计与分析的复习要点 第一章:算法问题求解基础 算法是对特定问题求解步骤的一种描述,它是指令的有限序列。 一.算法的五个特征: 1.输入:算法有零个或多个输入量; 2.输出:算法至少产生一个输出量; 3.确定性:算法的每一条指令都有确切的定义,没有二义性; 4.可行性:算法的每一条指令必须足够基本,它们可以通过已经实现的基本运算执行有限次来实现; 5.有穷性:算法必须总能在执行有限步之后终止。 二.什么是算法?程序与算法的区别 1.笼统地说,算法是求解一类问题的任意一种特殊的方法;较严格地说,算法是对特定问题求解步骤的一种描述,它是指令的有限序列。 2.程序是算法用某种程序设计语言的具体实现;算法必须可终止,程序却没有这一限制;即:程序可以不满足算法的第5个性质“有穷性”。 三.一个问题求解过程包括:理解问题、设计方案、实现方案、回顾复查。 四.系统生命周期或软件生命周期分为: 开发期:分析、设计、编码、测试;运行期:维护。 五.算法描述方法:自然语言、流程图、伪代码、程序设计语言等。 六.算法分析:是指对算法的执行时间和所需空间的估算。算法的效率通过算法分析来确定。 七.递归定义:是一种直接或间接引用自身的定义方法。一个合法的递归定义包括两部分:基础情况和递归部分; 基础情况:以直接形式明确列举新事物的若干简单对象; 递归部分:有简单或较简单对象定义新对象的条件和方法 八.常见的程序正确性证明方法: 1.归纳法:由基础情况和归纳步骤组成。归纳法是证明递归算法正确性和进行算法分析的强有力工具; 2.反证法。 第二章:算法分析基础 一.会计算程序步的执行次数(如书中例题程序2-1,2-2,2-3的总程序步数的计算)。二.会证明5个渐近记法。(如书中P22-25例2-1至例2-9) 三.会计算递推式的显式。(迭代法、代换法,主方法) 四.会用主定理求T(n)=aT(n/b)+f(n)。(主定理见P29,如例2-15至例2-18)五.一个好的算法应具备的4个重要特征: 1.正确性:算法的执行结果应当满足预先规定的功能和性能要求; 2.简明性:算法应思路清晰、层次分明、容易理解、利于编码和调试; 3.效率:算法应有效使用存储空间,并具有高的时间效率; 4.最优性:算法的执行时间已达到求解该类问题所需时间的下界。 六.影响程序运行时间的主要因素: 1.程序所依赖的算法; 2.问题规模和输入数据规模; 3.计算机系统性能。 七.1.算法的时间复杂度:是指算法运行所需的时间;

2020智慧树知到《算法分析与设计》章节测试完整答案

2020智慧树知到《算法分析与设计》章节 测试完整答案 智慧树知到《算法分析与设计》章节测试答案 第一章 1、给定一个实例,如果一个算法能得到正确解答,称这个算法解答了该问题。 答案: 错 2、一个问题的同一实例可以有不同的表示形式 答案: 对 3、同一数学模型使用不同的数据结构会有不同的算法,有效性有很大差别。 答案: 对 4、问题的两个要素是输入和实例。 答案: 错 5、算法与程序的区别是() A:输入 B:输出 C:确定性 D:有穷性 答案: 有穷性 6、解决问题的基本步骤是()。(1)算法设计(2)算法实现(3)数学

建模(4)算法分析(5)正确性证明 A:(3)(1)(4)(5)(2) B:(3)(4)(1)(5)(2) C:(3)(1)(5)(4)(2) D:(1)(2)(3)(4)(5) 答案: (3)(1)(5)(4)(2) 7、下面说法关于算法与问题的说法错误的是()。 A:如果一个算法能应用于问题的任意实例,并保证得到正确解答,称这个算法解答了该问题。 B:算法是一种计算方法,对问题的每个实例计算都能得到正确答案。 C:同一问题可能有几种不同的算法,解题思路和解题速度也会显著不同。 D:证明算法不正确,需要证明对任意实例算法都不能正确处理。 答案: 证明算法不正确,需要证明对任意实例算法都不能正确处理。 8、下面关于程序和算法的说法正确的是()。 A:算法的每一步骤必须要有确切的含义,必须是清楚的、无二义的。 B:程序是算法用某种程序设计语言的具体实现。 C:程序总是在有穷步的运算后终止。 D:算法是一个过程,计算机每次求解是针对问题的一个实例求

并行算法的般设计策略

第五章并行算法的一般设计策略 习题例题: 1、令n是待排序的元素数,p=2d是d维超立方中处理器的数目。假定开始随机选定主元x,并将其播送给所有其他处理器,每个处理器按索接收到的x,对其n/p个元素按照≤ x和>x进行划分,然后按维进行交换。这样在超立方上实现的快排序算法如下: 算法5.6 超立方上快排序算法 输入:n个元素,B = n/p, d = log p 输出:按超立方编号进行全局排序 Begin (1)id = processor’s label (2)for i=1 to d do (2.1) x = pivot / * 选主元 * / (2.2) 划分B为B1和B2满足B1 ≤B<B2 (2.3) if第i位是零then (i) 沿第i维发送B2给其邻者 (ii) C = 沿第i维接收的子序列 (iii) B= B1∪C else (i) 沿第i维发送B1给其邻者 (ii) C = 沿第i维接收的子序列 (iii) B= B2∪C endif endfor (3)使用串行快排序算法局部排序B = n/p个数 End ①试解释上述算法的原理。 ②试举一例说明上述算法的逐步执行过程。 2、①令T = babaababaa。P =abab,试用算法5.4计算两者的匹配情况。 ②试分析KMP算法为何不能简单并行化。 3、给定序列(33,21,13,54,82,33,40,72)和8个处理器,试按照算法5.2构造一棵为在PRAM-CRCW模型上执行快排序所用的二叉树。 4、计算duel(p, q)函数的算法如下: 算法5.7 计算串匹配的duel(p, q) 的算法 输入:WIT〔1: n-m+1〕,1≤p<q≤n-m+1,(p - q) <m/2 输出:返回竞争幸存者的位置或者null(表示p和q之一不存在) Begin if p=null then duel= q else if q =null then duel= p else (1) j= q - p +1

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