2.1-1
(a) 31 - 【41】 - 59 - 26 - 41 - 58
(b) 31 - 41 - 【59】 - 26 - 41 - 58
(c) 31 - 41 - 59 - 【26】 - 41 - 58 ( 31、41、59 右移一个位置,在原 31 的位置插入 26)
(d) 26 - 31 - 41 - 59 - 【41】 - 58 ( 59 右移一个位置,在原 59 的位置插入 41)
(e) 26 - 31 - 41 - 41 - 59 - 【58】 ( 59 右移一个位置,在原 59 的位置插入 58)
(f) 26 - 31 - 41 - 41 - 58 - 59
“【】” 中的数字被临时存储在 key 中。
2.1-2
INSERTION-SORT(A)
for j = 2 to A.length
key = A[j]
i = j - 1
while i > 0 and A[i] < key
A[i+1] = A[i]
i = i - 1
A[i+1] = key
2.1-3
// We use loop invariants to help us understand why an algorithm is correct.
尝试证明:
初始化:证明第一次迭代之前循环不变式成立。当输入规模为 1 (数组长度),数组仅由单个元素 A[1] 组成,经过一次相等判断后,输出要么取 i = 1(这个数恰好等于 v),要么取 v = NIL (这个数不为 v ),循环不变式成立。
保持:证明每次迭代保持循环不变式。假设输入规模为 n 时循环不变式成立,即要么在数组 n 中取到了下标 i (A[i] == v),要么就没有找到( v = NIL)。那么再增加一个元素,令规模为 n+1 ,容易知道,规模 n 既然成立(可以得到一个有用的性质、结论),规模 n+1 至多增加一次相等判断(也就是在原数组中没取到 i 的情况),最终也能获得有用的结论。故迭代(这里指规模+1)将保持循环不变式。
终止:最后研究循环终止时发生了什么。导致迭代终止的条件是 i > A.length=n 或者取到了下标 i ,倘若是前者那么令 v = NIL,这个时候已经得到了有用的结论,所以算法正确。
网上找的:
初始化: i=1,子数组为 A[1..i],只有一个元素 A[1],如果 v=A[1]就返回 1,否则返回 NIL, 算法显然是正确的。 保持:若算法对数组 A[1..i]正确,则在数组增加一个元素 A[i+1]时,只需要多作一次比较, 因此显然对 A[1..i+1]也正确。 终止:算法如果在非最坏情况下定能返回一个值此时查找成功,如果 n 次查找(遍历了所有 的数)都没有成功,则返回 NIL。算法在有限次查找后肯定能够给出一个返回值,要么说明 查找成功并给出下标,要么说明无此值。因此算法正确。
2.1-4
输入:长度均为 n 的数组 A、B,分别存储一个 n 位的二进制整数。(最高位必须是 1,其它位为 0 或者 1)
输出:长度为 n+1 的数组 C,存储 A 与 B 存储的二进制整数之和。
伪代码:
ADD(A, B, C)
for k = 1 to A.length
C[k] = A[k] + B[k]
if C[k] >= 2
C[k+1] = C[k+1] + 1
C[k] = C[k] - 2
这个算法的正确性也可以用循环不变式理解。