贡献者: xzllxls
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1.算法复杂度通常是表达算法在最坏情况下所需要的计算量,0(1)的含义是( )
(A).算法执行 1 步就完成
(B).算法执行 1 秒钟就完成
(C).解决执行常数步就完成
(D).算法执行可变步数就完成
2.在数据结构中,按逻辑结构可把数据结构分为( )
(A).静态结构和动态结构
(B).线性结构和非线性结构
(C).顺序结构和链式结构
(D).内部结构和外部结构
3.在数据结构中,可用存储顺序代表逻辑顺序的数据结构为( )
(A). Hash 表
(B).二叉搜索树
(C).链式结构
(D).顺序结构
4.对链式存储的正确描述是( )
(A).结点之间是连续存储的
(B).各结点的地址由小到大
(C).各结点类型可以不一-致
(D).结点内单元是连续存储的
5.在下列关于 “串” 的陈述中,正确的说明是( )
(A).串是一种特殊的线性表
(B).串中元素只能是字母
(C).串的长度必须大于零
(D).空串就是空白串
6.关于堆栈的正确描述是( )
(A). FILO
(B). FIFO
(C).只能用数组来实现
(D).可以修改栈中元素的数据
7. 假设循环队列的长度为 QSize。当队列非空时,从其队列头取出数据后,其队头下标 Front 的变化为()
(A). Front = Front+1
(B). Front= (Front+ 1)% 100
(C). Front= (Front + 1) % QSize
(D). Front = Front % Qsize + 1
8.假设 Head 是带头结点单向循环链的头结点指针,判断其为空的条件是( )
(A). Head.next = NULL
(B). Head->next == Head
(C). Head->next == NULL
(D). Head == NULL
9.设 A[n][n]为一个对称矩阵,数组下标从[0][0]开始。为了节省存储,将其下三角部分按行存放在一维数组 B[0..m-1],m=n(n+1)/2, 对下三角部分中任一元素 $A_{ij}(i\geqslant j)$ 它在一-维数组 B 的下标 k 值是( )
(A). (-1)/2+j
(B). (-1)2+)-1
(C). (+1)2+j-1
(D). i(i+1)/2+j
10.假设二又树的根结点为第 0 层,那么,其第 i 层(20)的结点数最多为( )
(A). $2i$
(B). $2^i$
(C). $2^{i+1}-1$
(D). $2^{i+1}$
11.若一棵二叉树的后序和中序序列分别是 dbefca 和 dbacef,则其先序序列是( )
(A). adbefc
(B). abdcfe
(C). adbcef
(D). abdcef
12.用一维数组来存储满二叉树,若数组下标从 0 开始,则元素下标为 k 的右子结点下标是( )(不考虑数组下标的越界问题)
(A). 2k+1
(B). 2k+2
(C). $\lfloor k/2 \rfloor$
(D). $\lceil k/2 \rceil$
13. 假设 LTree 和 RTree 是二叉搜索树 Tree 的左右子树,H(T)表示树 T 的高度。若树 Tree 是 AVL 树,则( )
(A). H(LTree)-H(RTree)=0
(B). H(LTree)- H(RTree)<1
(C). H(LTree) - H(RTree)<= 1
(D). |H(LTree)- HRTree)| <= 1
14. 对 n 个结点和 e 条边的无向图(无环),其邻接矩阵中零元素的个数为( )
(A).$e$
(B).$2e$
(C).$n^2-e$
(D).$n^2-2e$
IS.用邻接矩阵存储有 n 个顶点和 e 条边的有向閔,则删除与某个顶点相邻的所有边的时间复杂度是()
(A). $O(m)$
(B). $O(e)$
(C). $O(n+e)$
(D). $O(ne)$
16. 下列播序算法中,时间复杂度最差的是( )
(A).选择排序
(B).桶(基數)排序
(C).快速排序
(D).堆排序
17. 基于比较的排序算法对 n 个数进行排序的比较次数下界为( )
(A). $O(logn)$
(B). $O(m)$
(C). $O(nlogn)$
(D). $O(n^2)$
18. 在下列存储条件下,( )是最适合使用折半查找算法来进行查找操作。
(A).顺序存储
(B).链式存储
(C).散列存储
(D),数据有序且顺序存储
I9. 在下列算法中,求图最小生成树的算法是( )
(A). DFS 算法
(B). KMP 算法
(C). Prim 算法
(D). Dijkstra 算法
20. 若结点的存储地址与其关键字之间存在某种映射关系,则称这种存储结构为( )
(A).顺序存储结构
(B).链式存储结构
(C).散列存储结构
(D).索引存储结构
1.假设有如图 1 所示的图
(1)写出图 1 的邻接矩阵;
(2)根据邻接矩阵从顶点 a 出发进行宽度(或广度)优先遍历,面出相应的宽度优先遍历树(同一个结点的邻接结点按结点序号大小为序)。
2.简单描述求图最小生成树的 Kruskal 算法(克鲁斯卡尔算法)的基本思想,并按步骤列出图 2 的最小生成树的求解过程。
3.简单叙述快速排序的思想,在 “第一个元素为支点” 前提下按步骤列出下列序列的排序过程。
待排序的数值序列: 45 12 56 87 34 78
4.已知有下列 13 个元索的散列表:
其散列函数为 K(key) = key % m (m= 13)。处理冲突的方法为双重散列法,探查序列为:
$h_i=(h(key)+i*h(key))\%m$ $\qquad$ $i=0,1,...,m-1$ 其中: $h(key)=key\%11+1$
问:对表中关键字 35 进行查找时,所需进行的比较次数为多少?依次写出每次的计算公式和值。
5.假设设在通信中,字符 a,b,c,d,e,g 出现的频率如下:
a:$20\%$ b:$7\%$ c:$16\%$ d: $27\%$ e:$7\%$ f:$10\%$ g:$13\%$
(1)根据 Huffinan 算法(赫夫曼算法)画出其赫夫曼树:
(2)给出每个字母所对应的赫夫曼编码,规定:结点左分支边上标 0,右分支边上标 1;
(3)计算其加权路径的长度 WPL.
1.排队是日常生活中常见的一种现象,比如:在商店排队付款。当第- -位顾客完成付款离开后,其他顾客依次前移。下面用数据结构中的队列来模拟这种排队现象。
# define QUEUE
struct Queue {
int queue[QUEUE];
int Rear; // Rear记录队列尾
};
(1)初始化队列 Q
void InitQueue(Queue *Q)
{
Q->Rear=-1;
}
(2)入队操作 EnQueue(Q, dat):若队列 Q 已满,返回 0, 否则,把数据 data 加入队列 Q,并返回 1
int EnQueue(Queue *Q, int *data)
{
if(___(1)___) return 0;
____(2)____;
Q->queue[Rear] = data;
return 1;
}
(3)出队操作 DeQueue(Q, dat);若队列 Q 为空,则返回 0,否则,把队头元素存入地址参数 data,然后从队列 Q 中去除该队头元素,并返回 1
int DeQueue(Queue *Q, int *data)
{
if(Q->Rear==-1) return0;
*data=____(3)____;
for(i=0;i<Q->Rear;i++) ____(4)____ ;
____(5)____;
return 1;
}
这二个堆栈在某个时刻的状态如下图所示。
(1)初始化堆栈
void InitStacks(Stacks *stack)
{
stack->Top1 =___(1)___;
stack->Top2 =___(2)___;
}
(2)堆栈 l(左堆栈)压栈操作
int push1(Stacks *stack, int data)
{
if( __(3)__ )return 0;
stack->Top1++;
Elements[stack->Top1]= data;
return 1;
}
(3)堆栈 2(右堆栈)出栈操作,并把栈顶元素的值赋给指针变量 data 所指向的存储单元
BOOL pop2(Stacks *stack, int *data)
{
if(___(4)___)return 0;
*data = Elements[stack-> Top2];
____(5)____;
return 1;
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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