问题和回答:冒泡排序算法:采用两个循环,比较相邻元素,将较大的元素后移。二分查找算法:在排序数组中寻找目标元素,通过二分法缩小搜索范围。动态规划算法:用于解决斐波那契数列,使用循环计算并存储中间值。贪心算法:解决背包问题,通过排序物品单位价值,尽可能选择高价值物品。递归算法:求解归并排序,将数组分为两部分,递归排序后再合并。
C 语言算法问答集:算法教育的最佳实践
问题 1:如何实现冒泡排序算法?
回答:
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void bubble_sort(int arr[], int n) { int i, j; for (i = 0; i < n - 1; i++) { for (j = 0; j < n - i - 1; j++) { if (arr[j] > arr[j + 1]) { int temp = arr[j]; arr[j] = arr[j + 1]; arr[j + 1] = temp; } } } }
问题 2:如何使用二分查找算法在排序数组中查找目标元素?
回答:
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int binary_search(int arr[], int n, int target) { int left = 0, right = n - 1; while (left <= right) { int mid = (left + right) / 2; if (arr[mid] == target) { return mid; } else if (arr[mid] < target) { left = mid + 1; } else { right = mid - 1; } } return -1; // 目标元素不存在 }
问题 3:如何实现动态规划算法解决斐波那契数列问题?
回答:
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int fibonacci(int n) { int dp[n + 1]; dp[0] = 0; dp[1] = 1; for (int i = 2; i <= n; i++) { dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]; } return dp[n]; }
问题 4:如何使用贪心算法解决背包问题?
回答:
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// 物品结构体 typedef struct Item { int value; // 价值 int weight; // 重量 } Item; int greedy_knapsack(Item items[], int n, int W) { // 排序物品,价值/重量比降序 qsort(items, n, sizeof(Item), compare_by_value_per_weight); int max_value = 0, current_weight = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { if (current_weight + items[i].weight <= W) { max_value += items[i].value; current_weight += items[i].weight; } else { break; } } return max_value; } // 比较物品的价值/重量比 int compare_by_value_per_weight(const void* a, const void* b) { const Item* item1 = (const Item*)a; const Item* item2 = (const Item*)b; return (item2->value / item2->weight) - (item1->value / item1->weight); }
问题 5:如何实现递归算法求解归并排序问题?
回答:
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void merge_sort(int arr[], int left, int right) { if (left < right) { int mid = (left + right) / 2; merge_sort(arr, left, mid); merge_sort(arr, mid + 1, right); merge(arr, left, mid, right); } } void merge(int arr[], int left, int mid, int right) { int n1 = mid - left + 1; int n2 = right - mid; int L[n1], R[n2]; for (int i = 0; i < n1; i++) { L[i] = arr[left + i]; } for (int i = 0; i < n2; i++) { R[i] = arr[mid + 1 + i]; } int i = 0, j = 0, k = left; while (i < n1 && j < n2) { if (L[i] <= R[j]) { arr[k] = L[i]; i++; } else { arr[k] = R[j]; j++; } k++; } while (i < n1) { arr[k] = L[i]; i++; k++; } while (j < n2) { arr[k] = R[j]; j++; k++; } }
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