软件工程导论第六版张海藩牟永敏课后习题答案.doc

在计算机科学领域，算法分析与设计是核心课程之一。它不仅涵盖了算法的基本概念、设计技术，还包括复杂度分析和实际问题的算法实现等。根据给定文件内容的节选，可以看出文档涉及到的算法问题和编程实现，特别是凸多边形最优三角剖分问题、数字三角形最短途径问题和游艇租赁问题。这些问题和解答反映了算法设计中的动态规划思想和递归回溯的应用。 凸多边形最优三角剖分问题，这是一个经典的动态规划问题。在一个凸多边形中，通过添加对角线将多边形分割成若干个三角形，目的是让所有三角形权值之和最小。权值通常是指对角线的长度或者其他与问题相关的度量值。文档中给出了凸多边形权值的矩阵表示，以及一个动态规划的函数MinWeightTriangulation用于计算最小权重三角剖分的值，并通过Traceback函数追溯最优解的具体过程。 数字三角形最短途径问题，它也利用动态规划思想解决。这里的数字三角形指的是一个数字矩阵，从顶部开始至底部某一点的路径上，每一步可以移动到下一行的相邻数字上，目标是使得路径上的数字和最大。文档中通过一个MaxSum函数，使用动态规划方法自底向上地计算出从顶至底的最大路径和。 游艇租赁问题的描述不完整，但根据常见的算法问题，这类问题一般涉及到资源的最优分配、组合优化等。通常，解决这类问题也需要用到动态规划或贪心算法等设计策略。 以上三个问题的算法实现，不仅展示了动态规划在解决优化问题中的强大能力，也揭示了递归回溯在构造最优解时的实用性。在实际应用中，这些技术被广泛用于各种需要优化计算资源、时间成本的场景，如调度问题、资源分配问题、路径优化问题等。 算法分析与设计的课程学习，不仅需要掌握理论知识，还应重视实践能力的培养。通过课后习题的分析与解答，学生能更好地理解算法的思想，熟练掌握编程技术，并将理论应用到实际问题的解决中。而这些问题的解答样例，正好为学生提供了学习参考，帮助他们快速掌握问题的解决方法。

信息论与编码理论，了解基本的概念，编码知识，和简单的编码方案，包括：信息论的基本概念、信源编码和信道编码几个主要方面，对每一方面作了进一步的扩展

计算机网络第八版（谢希仁）课后习题答案

### 编译原理知识点解析 #### 一、第二章知识点详解 ##### 1. 数字字符串的构造 根据题目中的信息，“L(G)是0~9组成的数字串”，这意味着我们可以通过一系列规则来构造由0到9这些数字组成的字符串。这里通过最左推导和最右推导展示了几种构造方法。 **最左推导示例**： - `N⇒ND⇒NDD⇒NDDD⇒DDDD⇒0DDD⇒01DD⇒012D⇒0127` - `N⇒ND⇒DD⇒3D⇒34` - `N⇒ND⇒NDD⇒DDD⇒5DD⇒56D⇒568` **最右推导示例**： - `N⇒ND⇒N7⇒ND7⇒N27⇒ND27⇒N127⇒D127⇒0127` - `N⇒ND⇒N4⇒D4⇒34` - `N⇒ND⇒N8⇒ND8⇒N68⇒D68⇒568` **分析**： - **非终结符** `N` 表示一个数字。 - **推导过程** 从左到右或从右到左逐步替换非终结符直到形成一个完整的数字串。 ##### 2. 文法G(S)的构造 题目中给出了两个不同的文法规则构造例子： **第一种构造**： - `S→P|AP` - `P→1|3|5|7|9` - `A→AD|N` - `N→2|4|6|8|P` - `D→0|N` **第二种构造**： - `S→A|B|C|C` - `A→1|2|3|4|5|6|7|8|9` - `B→BA|B0|ε` - `C→1|3|5|7|9` - `D→0|N` **分析**： - 这些文法构造了由特定数字组成的字符串。 - 例如，`S→P|AP` 允许构造以奇数结尾的数字串。 ##### 3. 表达式的文法构造 给出的文法构造了一个简单的算术表达式： - `E→T|E+T|E-T` - `T→F|T*F|T/F` - `F→(E)|i` **分析**： - 这个文法允许构造基本的算术表达式，如加减乘除。 - 示例推导展示了如何从这个文法构造具体的表达式。 ##### 4. 二义性句子 - **句子**: `iiiei` - **两种语法树**： - `S⇒iSeS⇒iSei⇒iiSei⇒iiiei` - `S⇒iS⇒iiSeS⇒iiSei⇒iiiei` **分析**： - 当存在多个不同的推导路径时，表示该句子是二义性的。 - 在这种情况下，给定的文法是二义性的。 ##### 5. 空串文法构造 - `S→TS|T` - `T→(S)|()` **分析**： - 此文法允许构造含有括号的字符串，包括空串。 - 例如，`()` 和 `(())` 都可以被构造出来。 #### 二、第三章知识点详解 ##### 1. 确定化与最小化 - **确定化的NFA**： - 给出了一个NFA的状态转移表，并进行确定化。 - 最终得到了一个确定的有限自动机(DFA)。 - **最小化的DFA**： - 对确定化的DFA进行最小化处理。 - 通过合并等价状态来简化自动机结构。 **分析**： - 确定化过程是将一个非确定的有限自动机转换为一个确定的有限自动机的过程。 - 最小化则是进一步简化DFA，减少冗余状态。 ##### 2. 正则表达式的构造 - **例子**： - `(0|1)*01` - `(1|2|3|4|5|6|7|8|9)(0|1|2|3|4|5|6|7|8|9)*(0|5)|(0|5)` - `0*1(0|10*1)*|1*0(1|01*0)*` **分析**： - 这些正则表达式定义了特定类型的字符串集。 - 例如，`(0|1)*01` 定义了所有以“01”结尾的二进制字符串。 ### 总结 本节内容主要介绍了编译原理中的一些核心概念，包括数字串的构造、表达式的文法构造、二义性句子的检测以及正则表达式的应用。通过对这些知识点的学习，可以帮助我们更好地理解编译器的工作原理和设计思想。

微机原理与接口技术（楼天顺，周佳社编著） 课后习题答案 复习专用

《算法分析与设计》是由屈婉玲等作者编写的教材，该书深入浅出地讲解了算法设计的基本原理和分析方法。课下习题是学习过程中不可或缺的一部分，它们旨在帮助学生巩固理论知识，提高实际问题解决能力。这些习题答案提供了对书中概念的实践应用示例，有助于学生检验自我理解，提升算法设计技能。 在算法分析中，我们关注的主要内容包括时间复杂度和空间复杂度，这两者是衡量算法效率的重要指标。时间复杂度描述了算法执行所需的基本操作次数与输入规模的关系，通常用大O记法表示。例如，线性搜索的时间复杂度为O(n)，二分查找的时间复杂度为O(log n)。空间复杂度则是算法运行时所需的内存空间，它同样与输入规模有关。 设计算法时，常见的方法有分治策略、动态规划、贪心算法、回溯法和分支限界法等。分治法将大问题分解为小问题来解决，如快速排序就是典型的分治例子。动态规划则通过构建子问题的最优解来找到全局最优解，如斐波那契数列和背包问题。贪心算法每次做出局部最优选择，期望得到全局最优解，如霍夫曼编码。回溯法和分支限界法常用于求解组合优化问题，如八皇后问题和旅行商问题。 习题中可能会涉及到各种经典的排序算法，如冒泡排序、插入排序、选择排序、归并排序、快速排序等。每种排序算法都有其适用场景，理解它们的工作原理和性能特点至关重要。此外，搜索算法也是常见考点，如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在图论问题中的应用。 文件"算法习题解析"很可能包含了这些习题的详细解答，包括问题的分析思路、步骤、伪代码和复杂度分析等。通过研究这些解析，学生可以更好地理解和掌握如何分析问题、设计算法以及评估算法性能。这不仅有助于考试，更是在未来编程实践中解决问题的基础。 《算法分析与设计》的课下习题答案是一个宝贵的资源，它提供了实践算法设计理论的机会，帮助学生从理论到实践的过渡，提高解决实际问题的能力。通过深入学习和反复练习，学生将能够熟练运用各种算法，为未来的计算机科学和工程领域工作打下坚实基础。

"管理信息系统课后习题答案" 管理信息系统是现代管理的重要组成部分，它对管理具有重要的辅助和支持作用。下面是管理信息系统课后习题答案的知识点总结： 1.1 信息的概念 信息是关于客观事实的可通信的知识。信息不同于数据，数据是记录客观事物的可鉴别的符号，而信息是经过处理和解释的数据。信息是客观世界各种事物的特征的反映，它形成知识。 1.2 信息流与物流、资金流、事物流的关系 信息流是组织中各项活动的表现，它伴随物流、资金流、事物流的流动。信息流是各种流控制的依据和基础。信息流处于特殊地位，它既是其他各种流的表现和描述，又是用于掌握、指挥和控制其他流运动的软资源。 1.3 人是信息的重要载体和信息意义的解释者 人是信息系统的重要组成部分，人不仅是一个重要的沟通工具，也是资讯意义的阐述者。信息系统包括信息处理系统和信息传输系统两个方面，人是信息处理系统和信息传输系统的核心组成部分。 1.4 信息技术的概念和支持管理的方面 信息技术是指能充分利用与扩展人类信息器官功能的各种方法、工具与技能的总和。信息技术对计划职能、组织职能和领导职能、控制职能的支持。信息技术对管理具有重要的辅助和支持作用。 1.5 管理信息系统的局限性 管理信息系统并不能解决管理中的所有问题，因为管理是一种复杂的获得，它既涉及客观环境，又涉及人的主观因素。管理信息系统是一个人机结合的系统，人不能解决的问题，依靠计算机也无法解决。 1.6 信息系统的建立、发展和开发与使用信息系统的人的行为有紧密的联系 信息系统的建立、发展和开发与使用信息系统的人的行为有极为密切的联系。管理人员的态度和行为对信息系统的发展和应用有着重要的影响。 1.7 信息系统对人类生活与工作方式的影响 信息系统对人类生活与工作方式的有利和不利影响。信息网络系统广泛地影响着人们的生活方式，改变了人们的生活与消费习惯。信息系统的应用使团体工作不必面对面地坐在一起，可以实时地进行远程办公和协作。

软件工程是计算机科学中的一个重要分支，主要研究如何将系统的、规范的、可度量的方法应用于软件的开发、运行和维护过程。它关注于大型程序（软件系统）的构造，解决软件在开发和维护过程中遇到的一系列严重问题和难题，这些问题统称为软件危机。 软件危机的典型表现包括：开发成本和进度估算不准确、用户对软件不满意、软件质量靠不住、软件难以维护、文档资料不全或不合格、软件成本和维护费在总成本中比例逐年上升以及开发生产率的提升速度跟不上计算机应用普及的需求。软件危机出现的原因主要有：软件自身的特性导致的复杂性和修改维护困难、软件开发与维护方法不当以及供求矛盾。 软件工程通过一系列方法和技术来消除软件危机，其本质特征包括：关注大型程序的构造、分解问题控制复杂性、考虑软件将来可能的变化、追求高效率的开发和维护方法、强调团队协作以及有效支持用户。此外，软件工程认识到软件不等同于程序，强调软件开发是一种工程项目，需要组织良好、管理严密，并推广使用在实践中总结的成功技术和方法。 在软件开发方法上，可以分为结构化范型和面向对象范型。结构化范型（生命周期方法学）的优缺点是：优点在于将软件生命周期划分成相对独立的阶段，降低了整个软件开发过程的困难程度；缺点是当软件规模庞大或需求模糊时，开发出的软件往往不成功，且维护困难。面向对象方法学的优点在于：降低软件产品的复杂性、提高可理解性、简化开发和维护工作、促进软件重用；缺点则较少提及。 在面对具体的软件开发实践时，软件工程同样强调需求分析的重要性。例如，假设一家软件公司的总工程师要求软件工程师们在开发过程中及时发现并改正错误。对于持有“在设计阶段清除故障不现实”的观点，可以通过对比不同阶段修改成本的差异来进行反驳，因为越早发现问题和错误，所付出的代价越低。 软件工程中还关注于硬件和软件成本变化趋势的比较分析。通过历史数据的假设和计算，我们可以发现计算机硬件存储容量的需求随时间增加，而其价格却在逐年下降，这就需要软件工程师们在开发过程中考虑到硬件成本下降带来的影响，以做出更为经济高效的软件设计。 总结以上分析，软件工程的深入研究和实践应用对于解决软件开发中遇到的问题至关重要。通过系统化的方法和技术，可以有效降低软件开发和维护过程中的风险，提高软件质量和开发效率，减少软件危机的发生。面向对象方法学相较于传统的结构化方法学在许多方面具有明显的优势，适应了现代软件开发的需求。同时，软件工程师需要不断更新知识，采用新技术和工具，以满足不断变化的软件需求和挑战。

知识点详细内容： 1. 信息化浪潮：历史上经历了三次信息化浪潮。第一次浪潮发生在1980年前后，标志是个人计算机的发明，主要解决信息处理问题，代表公司包括Intel、AMD、IBM、苹果、微软、联想、戴尔、惠普等。第二次浪潮发生在1995年前后，以互联网的出现为标志，主要解决信息传输问题，代表公司有雅虎、谷歌、阿里巴巴、百度、腾讯等。第三次浪潮发生在2010年前后，标志是物理网和云计算的发展，主要应对信息爆炸，预示着将会有一批新兴市场标杆企业的涌现。 2. 数据产生方式：人类社会的数据产生方式经历了三个阶段。初期是运营式系统阶段，其次是用户原创内容阶段，最新阶段为感知式系统阶段。 3. 大数据特征：大数据有四个基本特征，分别是数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4. 数据爆炸特性：在大数据时代，“数据爆炸”的特性体现为人类社会产生的数据以每年50%的速度增长，大约每两年数据总量就会翻一番。 5. 数据研究阶段：在科学研究的历史上，数据研究经历了四个阶段，分别是实验、理论、计算、和数据。 6. 大数据对思维方式的影响：大数据时代对思维方式的重要影响体现在三种思维的转变上，即从抽样思维转为全样思维，从追求精确转为追求效率，以及从关注因果关系转为关注相关关系。 7. 大数据决策与传统决策的区别：大数据决策与传统的基于数据仓库的决策的区别在于，大数据决策面向的是大量非结构化的数据，并能实时探测数据变化，提供实时的查询分析和自动规则触发功能，而数据仓库侧重于批量和周期性的数据处理。 8. 大数据应用举例：大数据的应用涵盖多个领域，如金融行业的高频交易、社区情绪分析和信贷风险分析；汽车行业的无人驾驶汽车；互联网行业的客户行为分析、商品推荐和有针对性的广告投放；个人生活中的个性化服务提供。 9. 大数据的关键技术：大数据的关键技术包括批处理计算、流计算、图计算和查询分析计算。 10. 大数据产业技术层面：大数据产业包含的关键技术层面有IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层和数据应用层。 11. 云计算与物联网定义：云计算提供了通过网络可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户可以随时随地获取所需IT资源。物联网是物物相连的互联网，利用通信技术将传感器、控制器、机器、人类等连接起来，实现信息化和远程管理控制。 12. 大数据、云计算和物联网的关系：三者相辅相成，大数据依赖于云计算提供的IT资源进行海量数据分析；物联网作为数据的源头，为大数据分析提供必要数据，而云计算和大数据技术支撑着物联网的发展。 第二章： 1. Hadoop与谷歌技术关系：Hadoop的核心技术包括分布式文件系统HDFS和MapReduce，其中HDFS是谷歌文件系统GFS的开源实现，MapReduce则是谷歌MapReduce的开源实现。 2. Hadoop特性：Hadoop具备高可靠性、高效性、高可扩展性、高容错性，运行成本低，主要运行在Linux平台，支持多种编程语言。 3. Hadoop应用情况：Hadoop被广泛应用于多个领域。例如，雅虎建立了一个大规模的Hadoop集群系统；Facebook将Hadoop用于日志处理、推荐系统和数据仓库；百度利用Hadoop进行日志存储和统计、网页数据挖掘等。 4. Hadoop项目结构及功能：Hadoop项目结构包括Pig、Chukwa、Hive、HBase、MapReduce、HDFS、Zookeeper、Common、Avro等部分，每个部分都有具体的功能。例如，Common为Hadoop其他子项目提供支持，包括文件系统、RPC和序列化库；Avro用于数据序列化，提供丰富的数据结构类型。