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Stella218發表於2020-11-22

選擇判斷知識點

  1. 把陣列中元素按某種順序排列的過程叫做查詢 。(F)
  2. 將N個資料按照從小到大順序組織存放在一個單向連結串列中。如果採用二分查詢,那麼查詢的平均時間複雜度是O(logN)。(F)
  3. 在一棵二叉搜尋樹上查詢63,序列39、101、25、80、70、59、63是一種可能的查詢時的結點值比較序列。(F)
  4. 二叉搜尋樹的查詢和折半查詢的時間複雜度相同。(F)

  5. 由順序表和單連結串列表示的有序表均可使用二分查詢法來提高查詢速度。(F)

  6. 在雜湊表中,所謂同義詞就是具有相同雜湊地址的兩個元素。(T)

  7. 在雜湊中,函式“插入”和“查詢”具有同樣的時間複雜度。(T)

  8. 即使把2個元素雜湊到有100個單元的表中,仍然有可能發生衝突。(T)

  9. 在雜湊表中,所謂同義詞就是被不同雜湊函式對映到同一地址的兩個元素。(F)

  10. 已知一個長度為16的順序表L,其元素按關鍵字有序排列。若採用二分查詢法查詢一個L中不存在的元素,則關鍵字的比較次數最多是:5

  11. 用二分查詢從100個有序整數中查詢某數,最壞情況下需要比較的次數是:7

  12. 若線上性表中採用二分查詢法查詢元素,該線性表應該元素按值有序,且採用順序儲存結構

  13. 設有一個已排序的線性表(長度>=2),分別用順序查詢法和二分查詢法找一個與K相等的元素,比較的次數分別是S和B,在查詢不成功的情況下,S和B的關係是()。S>=B

  14. 在有n(n>1000)個元素的升序陣列A中查詢關鍵字x。查詢演算法的虛擬碼如下所示:

    k = 0;
    while ( k<n 且 A[k]<x )  k = k+3;
    if ( k<n 且 A[k]==x )  查詢成功;
    else if ( k-1<n 且 A[k-1]==x ) 查詢成功;
         else if ( k-2<n 且 A[k-2]==x ) 查詢成功;
              else 查詢失敗;

    本演算法與二分查詢(折半查詢)演算法相比,有可能具有更少比較次數的情形是:當x接近陣列開頭處

  15. 在雜湊表中,所謂同義詞就是具有相同雜湊地址的兩個元素

  16. 在下列查詢的方法中,平均查詢長度與結點個數無關的查詢方法是利用雜湊(雜湊)表

  17. 設雜湊表的地址區間為[0,16],雜湊函式為H(Key)=Key%17。採用線性探測法處理衝突,並將關鍵字序列{ 26,25,72,38,8,18,59 }依次儲存到雜湊表中。元素59存放在雜湊表中的地址是11

  18. 將元素序列{18,23,11,20,2,7,27,33,42,15}按順序插入一個初始為空的、大小為11的雜湊表中。雜湊函式為:H(Key)=Key%11,採用線性探測法處理衝突。問:當第一次發現有衝突時,雜湊表的裝填因子大約是多少?0.45

  19. 給定雜湊表大小為11,雜湊函式為H(Key)=Key%11。採用平方探測法處理衝突:h​i​​(k)=(H(k)±i​2​​)%11將關鍵字序列{ 6,25,39,61 }依次插入到雜湊表中。那麼元素61存放在雜湊表中的位置是5

  20. 給定雜湊表大小為11,雜湊函式為H(Key)=Key%11。按照線性探測衝突解決策略連續插入雜湊值相同的4個元素。問:此時該雜湊表的平均不成功查詢次數是多少?21/11

  21.  

    現有長度為 7、初始為空的雜湊表HT,雜湊函式H(k)=k%7,用線性探測再雜湊法解決衝突。將關鍵字 22, 43, 15 依次插入到HT後,查詢成功的平均查詢長度是2

  22. 將10個元素雜湊到100000個單元的雜湊表中,是否一定產生衝突?可能會

  23. 採用線性探測法解決衝突時所產生的一系列後繼雜湊地址:可以大於或小於但不等於原雜湊地址
  24. 本題要求實現折半查詢的遞迴查詢操作。 例如對於下圖的有序表:

    有序表.png

    輸入樣例:

    2
    21 70

    輸出樣例:

    21 is found
    70 is not found
  25. 下列程式碼的功能是利用雜湊函式hash將一個元素插入到雜湊表ht[]中。其中list型別的結點包含element型別的項item、以及一個next指標。如果插入成功,則函式返回1,否則返回0。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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