2022年算法题计算机算法设计与分析期末试题套含答案 2.pdf

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1、（1）用计算机求解问题的步骤：1、问题分析2、数学模型建立3、算法设计与选择4、算法指标5、算法分析6、算法实现7、程序调试8、结果整理文档编制（2）算法定义：算法是指在解决问题时，按照某种机械步骤一定可以得到问题结果的处理过程（3）算法的三要素1、操作 2、控制结构3、数据结构算法具有以下5 个属性 ：有穷性：一个算法必须总是在执行有穷步之后结束，且每一步都在有穷时间内完成。确定性：算法中每一条指令必须有确切的含义。不存在二义性。只有一个入口和一个出口可行性： 一个算法是可行的就是算法描述的操作是可以通过已经实现的基本运算执行有限次来实现的。输入：一个算法有零个或多个输入，这些输入取自于某个

2、特定对象的集合。输出：一个算法有一个或多个输出，这些输出同输入有着某些特定关系的量。算法设计的质量指标：正确性：算法应满足具体问题的需求；可读性：算法应该好读，以有利于读者对程序的理解；健壮性：算法应具有容错处理，当输入为非法数据时，算法应对其作出反应，而不是产生莫名其妙的输出结果。效率与存储量需求：效率指的是算法执行的时间；存储量需求指算法执行过程中所需要的最大存储空间。一般这两者与问题的规模有关。经常采用的算法主要有迭代法、分而治之法、贪婪法、动态规划法、回溯法、分支限界法迭代法 也称“辗转法”，是一种不断用变量的旧值递推出新值的解决问题的方法。利用迭代算法解决问题，需要做好以下三个方面的

3、工作：一、确定迭代模型。 在可以用迭代算法解决的问题中，至少存在一个直接或间接地不断由旧值递推出新值的变量，这个变量就是迭代变量。二、建立迭代关系式。 所谓迭代关系式， 指如何从变量的前一个值推出其下一个值的公式（或关系）。 迭代关系式的建立是解决迭代问题的关键，通常可以使用递推或倒推的方法来完成。三、对迭代过程进行控制。 在什么时候结束迭代过程？这是编写迭代程序必须考虑的问题。不能让迭代过程无休止地重复执行下去。迭代过程的控制通常可分为两种情况：一种是所需的迭代次数是个确定的值，可以计算出来；另一种是所需的迭代次数无法确定。对于前一种情况， 可以构建一个固定次数的循环来实现对迭代过程的控制；

4、对于后一种情况，需要进一步分析出用来结束迭代过程的条件。编写计算斐波那契（ Fibonacci ）数列的第 n 项函数 fib（n）。斐波那契数列为： 0、1、1、2、3、，即：fib(0)=0; fib(1)=1; fib(n)=fib(n-1)+fib(n-2) （当 n1时）。写成递归函数有：int fib(int n) if (n=0) return 0; if (n=1) return 1; if (n1) return fib(n-1)+fib(n-2); 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理

5、 - - - - - - - 第 1 页，共 10 页 - - - - - - - - - 一个饲养场引进一只刚出生的新品种兔子，这种兔子从出生的下一个月开始，每月新生一只兔子，新生的兔子也如此繁殖。如果所有的兔子都不死去，问到第12 个月时，该饲养场共有兔子多少只？分析： 这是一个典型的递推问题。我们不妨假设第 1 个月时兔子的只数为 u 1 ，第 2 个月时兔子的只数为 u 2 ，第 3 个月时兔子的只数为 u 3 ，根据题意，“这种兔子从出生的下一个月开始，每月新生一只兔子”，则有u 1 1 ， u 2 u 1 u 1 1 2 ， u 3 u 2 u 2 1 4 ，根据这个规律，可以归纳

6、出下面的递推公式：u n u n 1 2 (n 2)对应 u n 和 u n 1 ，定义两个迭代变量 y 和 x ，可将上面的递推公式转换成如下迭代关系：y=x*2 x=y 让计算机对这个迭代关系重复执行 11 次，就可以算出第 12 个月时的兔子数。参考程序如下：cls x=1 for i=2 to 12 y=x*2 x=y next i print y end分而治之法1、分治法的基本思想任何一个可以用计算机求解的问题所需的计算时间都与其规模N 有关。问题的规模越小，越容易直接求解，解题所需的计算时间也越少。例如，对于n 个元素的排序问题，当n=1 时，不需任何计算；n=2 时，只要作一次

7、比较即可排好序；n=3 时只要作3 次比较即可，。而当n 较大时，问题就不那么容易处理了。要想直接解决一个规模较大的问题，有时是相当困难的。分治法的设计思想是，将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模较小的相同问题，以便各个击破，分而治之。分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征：（ 1）该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决；（ 2）该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题，即该问题具有最优子结构性质；（ 3）利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解；（ 4）该问题所分解出的各个子问题是相互独立的，即子问题之间不包含公共的子子问题。3、分治法的基本步骤分治法在每一层递归上都有

8、三个步骤：（ 1）分解：将原问题分解为若干个规模较小，相互独立，与原问题形式相同的子问题；（ 2）解决： 若子问题规模较小而容易被解决则直接解，否则递归地解各个子问题；（ 3）合并：将各个子问题的解合并为原问题的解。快速排序在这种方法中，n 个元素被分成三段（组）：左段l e f t，右段 r i g h t 和中段 m i d d l e 。中段仅包含一个元素。左段中各元素都小于等于中段元素，右段中各元素都大于等于中段元素。因此名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 2 页

9、，共 10 页 - - - - - - - - - l e f t 和 r i g h t 中的元素可以独立排序，并且不必对l e f t 和 r i g h t 的排序结果进行合并。m i d d l e 中的元素被称为支点( p i v o t ) 。图 1 4 - 9 中给出了快速排序的伪代码。/ /使用快速排序方法对a 0 :n- 1 排序从 a 0 :n- 1 中选择一个元素作为m i d d l e ，该元素为支点把余下的元素分割为两段left 和 r i g h t ，使得 l e f t 中的元素都小于等于支点，而right 中的元素都大于等于支点递归地使用快速排序方法对lef

10、t 进行排序递归地使用快速排序方法对right 进行排序所得结果为l e f t + m i d d l e + r i g h t 考察元素序列 4 , 8 , 3 , 7 , 1 , 5 , 6 , 2 。假设选择元素6 作为支点，则6 位于 m i d d l e ；4，3，1，5，2 位于 l e f t ；8，7 位于 r i g h t 。当 left 排好序后，所得结果为1，2， 3，4，5；当 r i g h t 排好序后，所得结果为7，8。把 right 中的元素放在支点元素之后，l e f t 中的元素放在支点元素之前，即可得到最终的结果 1 , 2 , 3 , 4 , 5

11、 , 6 , 7 , 8 。把元素序列划分为l e f t 、m i d d l e 和 r i g h t 可以就地进行（见程序1 4 - 6）。在程序1 4 - 6 中，支点总是取位置1 中的元素。也可以采用其他选择方式来提高排序性能，本章稍后部分将给出这样一种选择。程序 14-6 快速排序template void QuickSort(T*a, int n) 对 fn+1(xn+1)初始化 ; 边界条件 for k:=n downto 1 do for 每一个 xkXk do for 每一个 ukUk(xk) do begin fk(xk):=一个极值 ; 或 xk+1:=Tk(xk,u

12、k); 状态转移方程 t:= (fk+1(xk+1),vk(xk,uk); 基本方程 (9)式 if t 比 fk(xk)更优then fk(xk):=t; 计算 fk(xk)的最优值 end; t:=一个极值 ; 或 for 每一个 x1X1 do if f1(x1)比 t 更优then t:=f1(x1); 按照 10 式求出最优指标 输出 t; 但是，实际应用当中经常不显式地按照上面步骤设计动态规划，而是按以下几个步骤进行：（1）分析最优解的性质，并刻划其结构特征。（2）递归地定义最优值。（3）以自底向上的方式或自顶向下的记忆化方法（备忘录法）计算出最优值。（4）根据计算最优值时得到的信

13、息，构造一个最优解。步骤（ 1）（ 3）是动态规划算法的基本步骤。在只需要求出最优值的情形，步骤（4）可以省略，若需要求出问题的一个最优解，则必须执行步骤（4）。此时，在步骤（ 3）中计算最优值时，通常需记录更多的信息，以便在步骤（4）中，根据所记录的信息，快速地构造出一个最优解。总结：动态规划实际上就是最优化的问题，是指将原问题的大实例等价于同一最优化问题的较小实例，自底向上的求解最小实例，并将所求解存放起来，存放的结果就是为了准备数据。与递归相比，递归是不断的调用子程序求解，是自顶向下的调用和求解。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - -

14、 - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 3 页，共 10 页 - - - - - - - - - 回溯法回溯法也称为试探法，该方法首先暂时放弃关于问题规模大小的限制，并将问题的候选解按某种顺序逐一枚举和检验。当发现当前候选解不可能是解时，就选择下一个候选解；倘若当前候选解除了还不满足问题规模要求外，满足所有其他要求时，继续扩大当前候选解的规模，并继续试探。如果当前候选解满足包括问题规模在内的所有要求时，该候选解就是问题的一个解。在回溯法中，放弃当前候选解，寻找下一个候选解的过程称为回溯。扩大当前候选解的规模，以继续试探的过程称为向前试探。1、回溯法的一般描述可用回溯

15、法求解的问题P，通常要能表达为：对于已知的由n 元组（ x1，x2， xn）组成的一个状态空间E= （x1， x2， xn） xiSi，i=1 ，2， n，给定关于n 元组中的一个分量的一个约束集D，要求 E 中满足 D 的全部约束条件的所有n 元组。其中Si是分量 xi的定义域，且 |Si| 有限， i=1 ，2， n。我们称 E 中满足 D 的全部约束条件的任一n 元组为问题P 的一个解。解问题 P 的最朴素的方法就是枚举法，即对E 中的所有n 元组逐一地检测其是否满足D 的全部约束，若满足，则为问题P的一个解。但显然，其计算量是相当大的。我们发现，对于许多问题，所给定的约束集D 具有完备

16、性，即i 元组（ x1，x2， xi）满足 D中仅涉及到x1，x2， xi的所有约束意味着j（jj 。因此，对于约束集D 具有完备性的问题P，一旦检测断定某个j 元组（ x1，x2， xj）违反 D 中仅涉及 x1，x2， xj的一个约束，就可以肯定，以（x1，x2， xj）为前缀的任何n 元组（ x1，x2， xj，xj+1， xn）都不会是问题P 的解，因而就不必去搜索它们、检测它们。回溯法正是针对这类问题，利用这类问题的上述性质而提出来的比枚举法效率更高的算法。回溯法首先将问题P 的 n 元组的状态空间E 表示成一棵高为n 的带权有序树T，把在 E 中求问题 P 的所有解转化为在T 中搜

17、索问题P 的所有解。树T 类似于检索树，它可以这样构造：设 Si中的元素可排成xi(1)，xi(2)， xi(mi-1)，|Si| =mi，i=1，2， n。从根开始，让T 的第I 层的每一个结点都有mi个儿子。这mi个儿子到它们的双亲的边，按从左到右的次序，分别带权 xi+1(1)，xi+1(2)， xi+1(mi)，i=0，1，2， n-1。照这种构造方式，E 中的一个n 元组（ x1，x2， xn）对应于T 中的一个叶子结点，T 的根到这个叶子结点的路径上依次的n 条边的权分别为 x1，x2， xn，反之亦然。另外，对于任意的0in-1，E 中 n 元组（ x1，x2， xn）的一个前缀

18、I 元组（ x1，x2， xi）对应于T 中的一个非叶子结点，T 的根到这个非叶子结点的路径上依次的I 条边的权分别为x1，x2， xi，反之亦然。特别，E 中的任意一个n 元组的空前缀（），对应于T 的根。因而， 在 E 中寻找问题P 的一个解等价于在T 中搜索一个叶子结点，要求从 T 的根到该叶子结点的路径上依次的n 条边相应带的n 个权 x1，x2， xn满足约束集D 的全部约束。在T 中搜索所要求的叶子结点，很自然的一种方式是从根出发，按深度优先的策略逐步深入，即依次搜索满足约束条件的前缀1 元组（x1i）、前缀 2 元组（x1，x2）、，前缀 I 元组（x1，x2，xi），直到 i=

19、n 为止。在回溯法中，上述引入的树被称为问题P的状态空间树；树T 上任意一个结点被称为问题P 的状态结点；树T 上的任意一个叶子结点被称为问题P 的一个解状态结点；树T 上满足约束集D的全部约束的任意一个叶子结点被称为问题P 的一个回答状态结点，它对应于问题P 的一个解。【问题】n 皇后问题名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 4 页，共 10 页 - - - - - - - - - 问题描述：求出在一个nn 的棋盘上，放置n 个不能互相捕捉的国际象棋“皇后”的所有布局。这

20、是来源于国际象棋的一个问题。皇后可以沿着纵横和两条斜线4 个方向相互捕捉。如图所示，一个皇后放在棋盘的第4 行第 3 列位置上，则棋盘上凡打“”的位置上的皇后就能与这个皇后相互捕捉。1 2 3 4 5 6 7 8 Q 从图中可以得到以下启示：一个合适的解应是在每列、每行上只有一个皇后，且一条斜线上也只有一个皇后。求解过程从空配置开始。在第1 列至第 m 列为合理配置的基础上，再配置第m+1 列，直至第 n 列配置也是合理时，就找到了一个解。接着改变第n 列配置，希望获得下一个解。另外，在任一列上， 可能有 n 种配置。 开始时配置在第1 行，以后改变时， 顺次选择第2 行、第 3 行、直到第

21、n 行。当第 n 行配置也找不到一个合理的配置时，就要回溯，去改变前一列的配置。得到求解皇后问题的算法如下： 输入棋盘大小值n；m=0; good=1; do if (good) if (m=n) 输出解；改变之，形成下一个候选解; else 扩展当前候选接至下一列；else 改变之，形成下一个候选解；good=检查当前候选解的合理性； while (m!=0); 在编写程序之前，先确定边式棋盘的数据结构。比较直观的方法是采用一个二维数组，但仔细观察就会发现，这种表示方法给调整候选解及检查其合理性带来困难。更好的方法乃是尽可能直接表示那些常用的信息。对于本题来说，“常用信息”并不是皇后的具体位

22、置，而是“一个皇后是否已经在某行和某条斜线合理地安置好了”。因在某一列上恰好放一个皇后，引入一个一维数组（ col ），值 coli 表示在棋盘第i 列、 coli 行有一个皇后。例如：col3=4 ，就表示在棋盘的第 3 列、第 4 行上有一个皇后。另外，为了使程序在找完了全部解后回溯到最初位置，设定 col0的初值为0 当回溯到第0 列时，说明程序已求得全部解，结束程序运行。为使程序在检查皇后配置的合理性方面简易方便，引入以下三个工作数组：名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - -

23、- 第 5 页，共 10 页 - - - - - - - - - （1）数组 a ，ak 表示第 k 行上还没有皇后；（2）数组 b ，bk 表示第 k 列右高左低斜线上没有皇后；（3）数组c ，ck 表示第 k 列左高右低斜线上没有皇后；棋盘中同一右高左低斜线上的方格，他们的行号与列号之和相同；同一左高右低斜线上的方格，他们的行号与列号之差均相同。初始时，所有行和斜线上均没有皇后，从第1 列的第 1 行配置第一个皇后开始，在第m列 colm 行放置了一个合理的皇后后，准备考察第m+1 列时，在数组a 、b 和 c 中为第 m 列，colm 行的位置设定有皇后标志；当从第 m 列回溯到第m-1

24、 列，并准备调整第m-1 列的皇后配置时，清除在数组a 、b 和 c 中设置的关于第m-1 列， colm-1 行有皇后的标志。一个皇后在m 列，colm行方格内配置是合理的，由数组a 、b 和 c 对应位置的值都为1 来确定。细节见以下程序：【程序】# include # include # define MAXN 20 int n,m,good; int colMAXN+1,aMAXN+1,b2*MAXN+1,c2*MAXN+1; void main() int j; char awn; printf(“ Enter n: “ ); scanf(“ %d ” ,&n); for (j=0;

25、j=n;j+) aj=1; for (j=0;j=2*n;j+) cbj=cj=1; m=1; col1=1; good=1; col0=0; do if (good) if (m=n) printf( “列 t 行” ); for (j=1;j=n;j+) printf(“ %3d n” ,j,colj); printf(“ Enter a character (Q/q for n” ); scanf(“ %c” ,&awn); if (awn= Q |awn= q ) exit(0); while (colm=n) m-; acolm=bm+colm=cn+m-colm=1; colm+;

26、 else acolm=bm+colm=cn+m-colm=0; col+m=1; else 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 6 页，共 10 页 - - - - - - - - - while (colm=n) m-; acolm=bm+colm=cn+m-colm=1; colm+; good=acolm&bm+colm&cn+m-colm; while (m!=0); 试探法找解算法也常常被编写成递归函数，下面两程序中的函数queen_all() 和函数quee

27、n_one()能分别用来解皇后问题的全部解和一个解。【程序】# include # include # define MAXN 20 int n; int colMAXN+1,aMAXN+1,b2*MAXN+1,c2*MAXN+1; void main() int j; printf(“ Enter n: “ ); scanf(“ %d ” ,&n); for (j=0;j=n;j+) aj=1; for (j=0;j=2*n;j+) cbj=cj=1; queen_all(1,n); void queen_all(int k,int n) int i,j; char awn; for (i=

28、1;i=n;i+) if (ai&bk+i&cn+k-i) colk=i; ai=bk+i=cn+k-i=0; if (k=n) printf( “列 t 行” ); for (j=1;j=n;j+) printf(“ %3d n” ,j,colj); printf(“ Enter a character (Q/q for exit)! n” ); scanf(“ %c” ,&awn); if (awn= Q |awn= q ) exit(0); queen_all(k+1,n); ai=bk+i=cn+k-i; 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - -

29、 - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 7 页，共 10 页 - - - - - - - - - 采用递归方法找一个解与找全部解稍有不同，在找一个解的算法中，递归算法要对当前候选解最终是否能成为解要有回答。当它成为最终解时，递归函数就不再递归试探，立即返回；若不能成为解，就得继续试探。设函数queen_one()返回 1 表示找到解，返回0 表示当前候选解不能成为解。细节见以下函数。【程序】# define MAXN 20 int n; int colMAXN+1,aMAXN+1,b2*MAXN+1,c2*MAXN+1; int queen_one(in

30、t k,int n) int i,found; i=found=0; While (!found&i i+; if (ai&bk+i&cn+k-i) colk=i; ai=bk+i=cn+k-i=0; if (k=n) return 1; else found=queen_one(k+1,n); ai=bk+i=cn+k-i=1; return found; 分支定界法：分支限界法：这是一种用于求解组合优化问题的排除非解的搜索算法。类似于回溯法， 分枝定界法在搜索解空间时， 也经常使用树形结构来组织解空间。然而与回溯法不同的是，回溯算法使用深度优先方法搜索树结构， 而分枝定界一般用宽度优先或最

31、小耗费方法来搜索这些树。因此， 可以很容易比较回溯法与分枝定界法的异同。相对而言， 分枝定界算法的解空间比回溯法大得多，因此当内存容量有限时，回溯法成功的可能性更大。算法思想：分枝定界（branch and bound ）是另一种系统地搜索解空间的方法，它与回溯法的主要区别在于对E-节点的扩充方式。每个活节点有且仅有一次机会变成E-节点。当一个节点变为E-节点时， 则生成从该节点移动一步即可到达的所有新节点。在生成的节点中，抛弃那些不可能导出（最优）可行解的节点，其余节点加入活节点表，然后从表中选择一个节点作为下一个E-节点。从活节点表中取出所选择的节点并进行扩充，直到找到解或活动表为空，扩充

32、过程才结束。有两种常用的方法可用来选择下一个E-节点（虽然也可能存在其他的方法）：1) 先进先出（ F I F O ） 即从活节点表中取出节点的顺序与加入节点的顺序相同，因此活节点表的性质与队列相同。2) 最小耗费或最大收益法在这种模式中，每个节点都有一个对应的耗费或收益。如果查找一个具有最小耗费的解，则活节点表可用最小堆来建立，下一个E-节点就是具有最小耗费的活节点；如果希望搜索一个具有最大收益的解，则可用最大堆来构造活节点表，下一个E-节点是具有最大收益的活节点装载问题名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心

33、整理 - - - - - - - 第 8 页，共 10 页 - - - - - - - - - 用一个队列Q 来存放活结点表，Q 中 weight表示每个活结点所相应的当前载重量。当weight 1 时，表示队列已达到解空间树同一层结点的尾部。算法首先检测当前扩展结点的左儿子结点是否为可行结点。如果是则将其加入到活结点队列中。 然后将其右儿子结点加入到活结点队列中 (右儿子结点一定是可行结点)。2 个儿子结点都产生后，当前扩展结点被舍弃。活结点队列中的队首元素被取出作为当前扩展结点， 由于队列中每一层结点之后都有一个尾部标记-1，故在取队首元素时，活结点队列一定不空。当取出的元素是-1 时，再

34、判断当前队列是否为空。如果队列非空，则将尾部标记 -1 加入活结点队列， 算法开始处理下一层的活结点。/*该版本只算出最优解*/ #include #include struct Queue int weight ; struct Queue* next ; ; int bestw = 0 ; / 目前的最优值Queue* Q; / 活结点队列Queue* lq = NULL ; Queue* fq = NULL ; int Add(int w) Queue* q ; q = (Queue*)malloc(sizeof(Queue) ; if(q =NULL) printf( 没有足够的空间分

35、配n) ; return 1 ; q-next = NULL ; q-weight = w ; if(Q-next = NULL) Q-next = q ; fq = lq = Q-next ; / 一定要使元素放到链中 else lq-next = q ; lq = q ; / lq = q-next ; return 0 ; int IsEmpty() if(Q-next=NULL) return 1 ; return 0 ; int Delete(int&w) Queue* tmp = NULL ; / fq = Q-next ; tmp = fq ; w = fq-weight ; Q

36、-next = fq-next ; /*一定不能丢了链表头*/ fq = fq-next ; free(tmp) ; return 0 ; void EnQueue(int wt, int& bestw, int i, int n) /该函数负责加入活结点 / 如果不是叶结点，则将结点权值wt 加入队列 Q if (i = n) / 叶子if (wtbestw) bestw = wt; else Add(wt); / 不是叶子 int MaxLoading(int w, int c, int n) / 返回最优装载值/ 为层次 1 初始化int err ; / 返回值int i = 1; /

37、当前扩展结点的层int Ew = 0; / 当前扩展结点的权值bestw = 0; / 目前的最优值名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 9 页，共 10 页 - - - - - - - - - Q = (Queue*)malloc(sizeof(Queue) ; Q-next = NULL ; Q-weight = -1 ; err = Add(-1) ; / 标记本层的尾部if(err) return 0 ; while (true) / 检查左孩子结点if (Ew +

38、 wi = c) / xi = 1 EnQueue(Ew + wi, bestw , i, n); / 右孩子总是可行的EnQueue(Ew, bestw, i, n); / xi = 0 Delete(Ew); / 取下一个扩展结点if (Ew = -1) / 到达层的尾部if (IsEmpty() return bestw; if(in) Add(-1); / 同层结点的尾部Delete(Ew); / 取下一扩展结点i+; / 进入下一层 int main() int n =0 ; int c = 0 ; int i = 0 ; int* w ; FILE *in , *out ; in

39、= fopen( , r) ; out = fopen( , w) ; if(in=NULL|out=NULL) printf( 没有输入输出文件n) ; return 1 ; fscanf(in , %d , &n) ; fscanf(in , %d , &c) ; w = (int*)malloc(sizeof(int)*(n+1) ; for(i =1 ; i=n ; i+) fscanf(in , %d , &wi) ; MaxLoading(w , c , n) ; fprintf(out , %dn , bestw) ; return 0 ; 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 10 页，共 10 页 - - - - - - - - -