分支限界法與回溯法的不同點(diǎn)體現(xiàn)在哪些方面？（）
（1）求解目標(biāo)不同，分支限界法可求最優(yōu)解或滿足條件的一個(gè)解，而回溯法可求最優(yōu)解或滿足條件的所有解
（2）搜索方式不同，回溯法是以深度優(yōu)先狀態(tài)生成樹法搜索解空間樹，分支限界法則以廣度優(yōu)先或最小耗費(fèi)（最大效益）優(yōu)先的狀態(tài)生成樹法搜索解空間樹
（3）同一個(gè)問(wèn)題在使用回溯法或分支限界法時(shí)，該問(wèn)題的解空間樹的結(jié)構(gòu)不同
（4）回溯法與分支限界法，構(gòu)造最優(yōu)解的方式不同
A.（1）（2）（4）
B.（1）（2）（3）
C.（1）（3）（4）
D.（2）（3）（4）
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A.滿足隱約束函數(shù)和限界函數(shù)約束的所有x【k】的個(gè)數(shù)
B.計(jì)算限界函數(shù)值的時(shí)間
C.滿足顯約束的x【k】的個(gè)數(shù)
D.計(jì)算隱約束函數(shù)值的時(shí)間
A.排列樹
B.n叉樹（這里n=2）
C.不規(guī)則樹
D.子集樹
A.當(dāng)搜索至葉子結(jié)點(diǎn)時(shí)，一定是發(fā)現(xiàn)了到目前為止最好的解
B.左（1）分支的剪枝：當(dāng)選擇裝入背包的物品重量之和超過(guò)背包容量時(shí)就剪枝
C.解空間樹是子集樹
D.右（0）分支的剪枝：已裝入背包內(nèi)的物品價(jià)值和+剩余物品裝剩余背包容量所能獲得的最大價(jià)值（物品可分割，即用背包問(wèn)題的貪心算法求得的最大價(jià)值）>當(dāng)前最優(yōu)值bestp，就剪枝
A.兩種不同解空間樹的算法效率比較，排列樹的時(shí)間耗費(fèi)高于n叉樹
B.當(dāng)其解空間樹是n叉樹時(shí)，剪枝函數(shù)是任一列或任一（正反）對(duì)角線只能安排一個(gè)皇后
C.當(dāng)其解空間樹是排列樹時(shí)，剪枝函數(shù)是任一（正反）對(duì)角線只能安排一個(gè)皇后
D.算法搜索至葉子結(jié)點(diǎn)時(shí)，就找到了一種新的皇后安排方案，算法可找到所有可行的方案
A.剪枝函數(shù)有二種，分別是約束函數(shù)和限界函數(shù)
B.當(dāng)解空間樹是子集樹時(shí)，約束函數(shù)對(duì)0分支剪枝，限界函數(shù)對(duì)1分支剪枝
C.對(duì)解空間樹是n叉樹（或排列樹）來(lái)說(shuō)，回溯法搜索時(shí)對(duì)每個(gè)分支使用的的剪枝條件（函數(shù)）是完全相同的
D.解空間樹的分類中，盡管子集樹的每個(gè)非葉子結(jié)點(diǎn)都有二個(gè)分支，但是不能把它稱為n叉樹
最新試題
在解決活動(dòng)安排問(wèn)題時(shí)應(yīng)首先對(duì)活動(dòng)進(jìn)行排序，排序的依據(jù)是（）。
在對(duì)Dijkstra算法進(jìn)行初始化時(shí)，如果兩個(gè)頂點(diǎn)之間沒(méi)有邊，則它們之間的距離為（）。
在隊(duì)列式分支限界法解決裝載問(wèn)題時(shí)，為什么在其改進(jìn)算法中，每次進(jìn)入左分支都要檢查更新bestw，而不是等搜索到達(dá)葉子結(jié)點(diǎn)時(shí)才去更新bestw，其目的是什么？（）
根據(jù)活結(jié)點(diǎn)表的組織方式不同，分支限界法包括（）等形式。
舍伍德算法思想是通過(guò)引入隨機(jī)化策略將確定性算法改造為隨機(jī)算法，打破原來(lái)確定性算法在某些實(shí)例情況下，其時(shí)間復(fù)雜性必然遠(yuǎn)高于平均時(shí)間復(fù)雜性的規(guī)律。下面哪些算法可以應(yīng)用舍伍德算法思想？（）
序列（1，7，3，4，9，2，3）的最長(zhǎng)遞增子序列的長(zhǎng)度為（）。
在N皇后問(wèn)題中，需要將棋盤當(dāng)做一個(gè)二維數(shù)組來(lái)分析，對(duì)于該二維數(shù)組，以下說(shuō)法正確的是（）。
pollard算法找到一個(gè)整數(shù)因子的時(shí)間復(fù)雜性是（）。
Prim算法適合稀疏圖，其時(shí)間復(fù)雜度只與邊的數(shù)目有關(guān)。
有一個(gè)問(wèn)題的蒙特卡洛算法，給定一個(gè)實(shí)例，已知運(yùn)行一次其答案是錯(cuò)誤的概率是1/8，現(xiàn)運(yùn)行k次該算法，其答案一直不變，問(wèn)該答案的正確率是（）。