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提问人:网友cyh82827 发布时间:2022-01-06
[单选题]

“树”是一种典型的数据结构,在很多算法中都应用树来组织相关的数据。树是组织层次型数据的一种存储结构,它将每一个数据称为一个数据元素。见下图I.示意,采用三个数组来存储树型数据,一个数组TreeElement[]存放数据元素本身,一个数组LeftPointer[]存放该数据元素的左侧子元素的存放地址(简称为左指针),另一个数组RightPointer[]存放该数据元素的右侧子元素的存放地址(简称为右指针)。参照图I.,回答问题。“树”是一种典型的数据结构,在很多算法中都应用树来组织相关的数据。树是组织层次型数据的一种存储结构,上图(I)表示的数据的逻辑关系,下列正确的是_____。“树”是一种典型的数据结构,在很多算法中都应用树来组织相关的数据。树是组织层次型数据的一种存储结构,

A.图II.(d)

B.图II.(a)

C.图II.(b)

D.图II.(c)

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更多““树”是一种典型的数据结构,在很多算法中都应用树来组织相关的数据。树是组织层次型数据的一种存储”相关的问题
第1题
以下叙述中正确的是( )。 Ⅰ.顺序存储方法仅适合存储线性结构的数据 Ⅱ.算法分析的目的就是找出算法中输入和输出之间的关系 Ⅲ.链式存储结构通过链指针表示数据元素之间的关系 Ⅳ.抽象数据类型用于描述计算机求解问题的过程

A、仅Ⅰ、Ⅲ

B、仅Ⅱ、Ⅳ

C、仅Ⅲ

D、仅Ⅳ

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第2题
哈夫曼(Huffman)树,又称为( )。

A、最优二叉树

B、最小二叉树

C、最好二叉树

D、最短二叉树

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第3题
STP的核心就是生成树算法,生成树算法是根据一些参数来进行计算的,下面关于网桥ID和端口ID说法正确的是()
A.网桥ID是由网桥优先级和MAC地址组成,其中网桥优先级和MAC地址都是全局唯一的,故网桥ID也是唯一的

B.端口ID和端口编号是一个概念,都是生成树算法的依据

C.生成树算法是根据网桥ID来选择网桥的,值越小越有可能被选为根网桥

D.当选择指定端口时,只需要比较端口ID,最低的即为转发端口

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第4题
线索二又树是一种()结构。
A、逻辑

B、逻辑和存储

C、物理

D、线性

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第5题
另一个著名的构造最小生成树的方法是索林(Sollin)算法,此算法将求连通带权图的最小生成树的过程分为若于阶段,每一阶段选取若干条边.算法思路如下:

(1)将每个顶点视为一棵树,图中所有顶点形成一个森林;

(2)为每棵树选取一条边,它是该树与其他树相连的所有边中权值最小的一条边,把该边加入生成树中。如果某棵树选取的边已经被其他树选过,则该边不再选取。

重复以上操作,直到整个森林变成一棵树。

以图8-44所示的图为例,写出执行以上算法的过程。

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第6题

下列三个算法是关于“大规模数据集合中查找有无某些元素”问题的算法:针对一个“学生”数据表,如下示意,找出“成绩”为某一分数的所有学生。【算法A1】 Start of algorithm A1 Step 1. 从数据表的第1条记录开始,直到其最后一条记录为止,读取每一条记录,做Step 2。 Step 2. 对每一条记录,判断成绩是否等于给定的分数:如果是,则输出;如果不是,则不输出。 End of algorithm A1 【算法A2】 Start of algorithm A2 Step 1. 从数据表的第1条记录开始,直到其最后一条记录为止,读取每一条记录,做Step 2和Step 3。 Step 2. 对每一条记录,判断成绩是否等于给定的分数:如果等于,则输出;如果不等于,则不输出。 Step 3. 判断该条记录的成绩是否小于给定的分数:如果不是,则继续;否则,退出循环,算法结束。 End of algorithm A2 【算法A3】 Start of algorithm A3 Step 1. 假设数据表的最大记录数是n,待查询区间的起始记录位置Start为1,终止记录位置Finish为n; Step 2. 计算中间记录位置I = (Start+Finish)/2,读取第I条记录。 Step 3. 判断第I条记录的成绩与给定查找分数: (3.1)如果是小于关系,则调整Finish = I-1;如果Start >Finish则结束,否则继续做Step 2; (3.2)如果是大于关系,则调整Start = I+1;如果Start>Finish则结束,否则继续做Step 2; (3.3)如果是等于关系,则输出,继续读取I周围所有的成绩与给定查找条件相等的记录并输出,直到所有相等记录查询输出完毕则算法结束。 End of algorithm A3 关于三个算法的复杂性,下列说法正确的是_____。

A、算法A1、A2和A3的时间复杂性都为O(n)

B、算法A1和A2的时间复杂性为O(1),算法A3的时间复杂性为O(n)

C、算法A1的时间复杂性为O(n),算法A2的时间复杂性为O(n/2),算法A3的时间复杂性为O(n/4)

D、算法A1和A2的时间复杂性为O(n),算法A3的时间复杂性为

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第7题
关于“非结构化数据(文档)的查找与搜索”问题,参考下图,回答下列问题。注意每份文档可能包含数千数万的词汇。 若要在n个全文文档中(n可能很大)查找有无某个关键词的文档,为提高检索效率,最好的做法是_____。

A、直接用给定关键词来匹配每一份文档中的每一个词汇。若该文档存在匹配成功的词汇,则输出该文档;否则,不输出该文档

B、对这n个文档,首先建立一个“关键词”索引表,该索引表记录着“关键词”及包含该关键词的“文档编号”。在此基础上,用给定关键词来匹配索引表中的关键词。如果匹配成功,则输出索引表中相对应的文档编号;否则,则输出信息“没有含该关键词的文档”

C、对这n个文档,首先建立一个“关键词”索引表,该索引表记录着“关键词”及包含该关键词的“文档编号”,并按关键词进行字母序的排序。在此基础上,用给定关键词来匹配索引表中的关键词。如果匹配成功,则输出索引表中相对应的文档编号,否则,则输出信息“没有含该关键词的文档”

D、选项(B)(C)比选项(A)的做法好,但选项(B)(C)没有效率上的差别

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第8题
外排序是需要使用硬盘等外部存储设备进行大数据集合排序的过程或算法,其中一种策略是“排序-归并”,如下图所示。仔细理解该图所表达的基本思想,回答问题。 关于“排序-归并”算法,下列说法不正确的是_____。

A、“排序-归并”算法是一个两阶段完成排序的算法,第一个阶段称为子集合排序,第二个阶段称为归并排序

B、“排序-归并”算法是在这样环境下应用的算法:待排序数据元素数目大于或远大于内存中可装入数据元素数目

C、“排序-归并”算法可以对任意大规模的数据集合进行排序;“排序-归并”算法是通过多次读写磁盘完成大规模数据集合的排序工作的

D、上述说法有不正确的

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第9题

下列三个算法是关于“大规模数据集合中查找有无某些元素”问题的算法:针对一个“学生”数据表,如下示意,找出“成绩”为某一分数的所有学生。【算法A1】 Start of algorithm A1 Step 1. 从数据表的第1条记录开始,直到其最后一条记录为止,读取每一条记录,做Step 2。 Step 2. 对每一条记录,判断成绩是否等于给定的分数:如果是,则输出;如果不是,则不输出。 End of algorithm A1 【算法A2】 Start of algorithm A2 Step 1. 从数据表的第1条记录开始,直到其最后一条记录为止,读取每一条记录,做Step 2和Step 3。 Step 2. 对每一条记录,判断成绩是否等于给定的分数:如果等于,则输出;如果不等于,则不输出。 Step 3. 判断该条记录的成绩是否小于给定的分数:如果不是,则继续;否则,退出循环,算法结束。 End of algorithm A2 【算法A3】 Start of algorithm A3 Step 1. 假设数据表的最大记录数是n,待查询区间的起始记录位置Start为1,终止记录位置Finish为n; Step 2. 计算中间记录位置I = (Start+Finish)/2,读取第I条记录。 Step 3. 判断第I条记录的成绩与给定查找分数: (3.1)如果是小于关系,则调整Finish = I-1;如果Start >Finish则结束,否则继续做Step 2; (3.2)如果是大于关系,则调整Start = I+1;如果Start>Finish则结束,否则继续做Step 2; (3.3)如果是等于关系,则输出,继续读取I周围所有的成绩与给定查找条件相等的记录并输出,直到所有相等记录查询输出完毕则算法结束。 End of algorithm A3 关于算法A1, A2, A3的快慢问题,下列说法正确的是_____。

A、算法A1快于算法A2, 算法A2快于算法A3

B、算法A2快于算法A1, 算法A2快于算法A3

C、算法A3快于算法A2, 算法A2快于算法A1

D、算法A1快于算法A3, 算法A3快于算法A2

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第10题
外排序是需要使用硬盘等外部存储设备进行大数据集合排序的过程或算法,其中一种策略是“排序-归并”,如下图所示。仔细理解该图所表达的基本思想,回答问题。 参见图示。如果:内存块数为 ,待排序元素集合所占用磁盘块数 ,采用排序-归并算法进行升序排序,下列说法正确的是_____。

A、算法以磁盘块读写次数衡量的时间复杂性为

B、算法以磁盘块读写次数衡量的时间复杂性为

C、算法以磁盘块读写次数衡量的时间复杂性为

D、算法以磁盘块读写次数衡量的时间复杂性为

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