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  • 选择题 算法分析的目的是 ( ) 找出数据结构的合理性 找出算法中输入和输出之间的关系 分析算法的易懂性和可靠性 分析算法的效率以求改进 参考答案 D 在单链表中增加头结点的目的是 ( ) 方便运算的 使单链表至少有一...
  • 在单链表中增加头结点的目的是 _ 9. 循环链表的主要优点是 _- 线性表的顺序存储结构和线性表的链式存储结构分别是 _ 13. 树是结点的集合它的根结点数目是 _ 14. 在深度为 5 的满二叉树中叶子结点的个数为 _ 15. ...
  • 第一部分 1. 栈和队列的共同特点是只允许在端点处插入和删除元素 2. 栈通常采用的两种存储结构是线性存储结构和链表存储结构 3.... 在单链表中增加头结点的目的是方便运算的实现 6. 循环链表的主要优点
  • 在单链表中增加头结点的目的是 _ 9.循环链表的主要优点是 _- 12. 线性表的顺序存储结构和线性表的链式存储结构分别是 _ 13. 树是结点的集合它的根结点数目是 _ 14. 在深度为 5 的满二叉树中叶子结点的个数为_ 15. ...
  • 第一部分 栈和队列的共同特点是... 所需空间与线性表长度成正比 用链表表示线性表的优点是便于插入和删除操作 在单链表中增加头结点的目的是方便运算的实现 循环链表的主要优点是从表中任一结点出发都能访问到整个链表
  • 1.栈和队列的共同特点是(只允许在端点处插入和删除元素) 4.栈通常采用的两种存储结构是(线性存储结构和链表存储结构) 5.下列关于栈的叙述正确的是(D) ...8.在单链表中增加头结点的目的是(方便运算的实...

    1.栈和队列的共同特点是(只允许在端点处插入和删除元素)
    4.栈通常采用的两种存储结构是(线性存储结构和链表存储结构)
    5.下列关于栈的叙述正确的是(D)
         A.栈是非线性结构B.栈是一种树状结构C.栈具有先进先出的特征D.栈有后进先出的特征
    6.链表不具有的特点是(B)A.不必事先估计存储空间       B.可随机访问任一元素
    C.插入删除不需要移动元素      D.所需空间与线性表长度成正比
    7.用链表表示线性表的优点是(便于插入和删除操作)
    8.在单链表中,增加头结点的目的是(方便运算的实现)
    9.循环链表的主要优点是(从表中任一结点出发都能访问到整个链表)
    10.线性表L=(a1,a2,a3,……ai,……an),下列说法正确的是(D)
         A.每个元素都有一个直接前件和直接后件   B.线性表中至少要有一个元素
         C.表中诸元素的排列顺序必须是由小到大或由大到小
         D.除第一个和最后一个元素外,其余每个元素都有一个且只有一个直接前件和直接后件
    11.线性表若采用链式存储结构时,要求内存中可用存储单元的地址(D)
    A.必须是连续的 B.部分地址必须是连续的C.一定是不连续的 D.连续不连续都可以
    12.线性表的顺序存储结构和线性表的链式存储结构分别是(随机存取的存储结构、顺序存取的存储结构)
    13.树是结点的集合,它的根结点数目是(有且只有1)
    14.在深度为5的满二叉树中,叶子结点的个数为(31)
    15.具有3个结点的二叉树有(5种形态)
    16.设一棵二叉树中有3个叶子结点,有8个度为1的结点,则该二叉树中总的结点数为(13)
    17.已知二叉树后序遍历序列是dabec,中序遍历序列是debac,它的前序遍历序列是(cedba)
    18.已知一棵二叉树前序遍历和中序遍历分别为ABDEGCFH和DBGEACHF,则该二叉树的后序遍历为(DGEBHFCA)
    19.若某二叉树的前序遍历访问顺序是abdgcefh,中序遍历访问顺序是dgbaechf,则其后序遍历的结点访问顺序是(gdbehfca)
    20.数据库保护分为:安全性控制、完整性控制、并发性控制和数据的恢复。

    1. 在计算机中,算法是指(解题方案的准确而完整的描述)
    2.在下列选项中,哪个不是一个算法一般应该具有的基本特征(无穷性)
    说明:算法的四个基本特征是:可行性、确定性、有穷性和拥有足够的情报。
    3. 算法一般都可以用哪几种控制结构组合而成(顺序、选择、循环)
    4.算法的时间复杂度是指(算法执行过程中所需要的基本运算次数)
    5. 算法的空间复杂度是指(执行过程中所需要的存储空间)     
    6. 算法分析的目的是(分析算法的效率以求改进)     
    7. 下列叙述正确的是(C)
    A.算法的执行效率与数据的存储结构无关
    B.算法的空间复杂度是指算法程序中指令(或语句)的条数
    C.算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止
    D.算法的时间复杂度是指执行算法程序所需要的时间
    8.数据结构作为计算机的一门学科,主要研究数据的逻辑结构、对各种数据结构进行的运算,以及(数据的存储结构)
    9. 数据结构中,与所使用的计算机无关的是数据的(C)
    A.存储结构   B.物理结构     C.逻辑结构     D.物理和存储结构
    10. 下列叙述中,错误的是(B)
    A.数据的存储结构与数据处理的效率密切相关
    B.数据的存储结构与数据处理的效率无关
    C.数据的存储结构在计算机中所占的空间不一定是连续的
    D.一种数据的逻辑结构可以有多种存储结构
    11. 数据的存储结构是指(数据的逻辑结构在计算机中的表示)
    12. 数据的逻辑结构是指(反映数据元素之间逻辑关系的数据结构)
    13. 根据数据结构中各数据元素之间前后件关系的复杂程度,一般将数据结构分为(线性结构和非线性结构)
    14. 下列数据结构具有记忆功能的是(C)A.队列B.循环队列C.栈D.顺序表
    15. 下列数据结构中,按先进后出原则组织数据的是(B)
    A.线性链表   B.栈            C.循环链表        D.顺序表
    16. 递归算法一般需要利用(队列)实现。
    17. 下列关于栈的叙述中正确的是(D)A.在栈中只能插入数据B.在栈中只能删除数据
    C.栈是先进先出的线性表            D.栈是先进后出的线性表
    20. 由两个栈共享一个存储空间的好处是(节省存储空间,降低上溢发生的机率)

    21. 应用程序在执行过程中,需要通过打印机输出数据时,一般先形成一个打印作业,将其存放在硬盘中的一个指定(队列)中,当打印机空闲时,就会按先来先服务的方式从中取出待打印的作业进行打印。
    22.下列关于队列的叙述中正确的是(C)A.在队列中只能插入数据 B.在队列中只能删除数据   C.队列是先进先出的线性表            D.队列是先进后出的线性表
    23.下列叙述中,正确的是(D)A.线性链表中的各元素在存储空间中的位置必须是连续的
    B.线性链表中的表头元素一定存储在其他元素的前面 C.线性链表中的各元素在存储空间中的位置不一定是连续的,但表头元素一定存储在其他元素的前面 D.线性链表中的各元素在存储空间中的位置不一定是连续的,且各元素的存储顺序也是任意的
    24.下列叙述中正确的是(A)A.线性表是线性结构      B.栈与队列是非线性结构
    C.线性链表是非线性结构                                 D.二叉树是线性结构
    25. 线性表L=(a1,a2,a3,……ai,……an),下列说法正确的是(D)
    A.每个元素都有一个直接前件和直接后件      B.线性表中至少要有一个元素
    C.表中诸元素的排列顺序必须是由小到大或由大到小D.除第一个元素和最后一个元素外,其余每个元素都有一个且只有一个直接前件和直接后件
    26.线性表若采用链式存储结构时,要求内存中可用存储单元的地址(连续不连续都可以)     
    27. 链表不具有的特点是(B)A.不必事先估计存储空间            B.可随机访问任一元素
    C.插入删除不需要移动元素            D.所需空间与线性表长度成正比
    28. 非空的循环单链表head的尾结点(由p所指向),满足(p->next=head)
    29.与单向链表相比,双向链表的优点之一是(更容易访问相邻结点)     
    30. 在(D)中,只要指出表中任何一个结点的位置,就可以从它出发依次访问到表中其他所有结点。A.线性单链表            B.双向链表            C.线性链表            D.循环链表
    31. 以下数据结构属于非线性数据结构的是(C)A.队列      B.线性表C.二叉树      D.栈
    32.树是结点的集合,它的根结点数目是(有且只有1)
    33.具有3个结点的二叉树有(5种形态)     
    34. 在一棵二叉树上第8层的结点数最多是(128)注:2K-1
    35. 在深度为5的满二叉树中,叶子结点的个数为(16)注:2n-1
    36. 在深度为5的满二叉树中,共有(31)个结点。注:2n-1
    37.设一棵完全二叉树共有699个结点,则在该二叉树中的叶子结点数为(350)
    说明:完全二叉树总结点数为N,若N为奇数,则叶子结点数为(N+1)/2;若N为偶数,则叶子结点数为N/2。
    38. 设有下列二叉树,对此二叉树中序遍历的结果是(B)
    A.ABCDEF      
    B.DBEAFC
    C.ABDECF      
    D.DEBFCA
    39.已知二叉树后序遍历序列是dabec,中序遍历序列debac,它的前序遍历序列是(cedba)     
    40. 已知一棵二叉树前序遍历和中序遍历分别为ABDEGCFH和DBGEACHF,则该二叉树的后序遍历为(DGEBHFCA)

    41.若某二叉树的前序遍历访问顺序是abdgcefh,中序遍历访问顺序是dgbaechf,则其后序遍历的结点访问顺序是(gdbehfca)
    42. 串的长度是(串中所含字符的个数)     
    43.设有两个串p和q,求q在p中首次出现位置的运算称做(模式匹配)
    44. N个顶点的连通图中边的条数至少为(N-1)
    45.N个顶点的强连通图的边数至少有(N)
    46.对长度为n的线性表进行顺序查找,在最坏情况下所需要的比较次数为(N)
    47. 最简单的交换排序方法是(冒泡排序)     
    48.假设线性表的长度为n,则在最坏情况下,冒泡排序需要的比较次数为(n(n-1)/2)     
    49. 在待排序的元素序列基本有序的前提下,效率最高的排序方法是(冒泡排序)
    50. 在最坏情况下,下列顺序方法中时间复杂度最小的是(堆排序)     
    51. 希尔排序法属于(插入类排序)
    52. 堆排序法属于(选择类排序)
    53. 在下列几种排序方法中,要求内存量最大的是(归并排序)     
    54. 已知数据表A中每个元素距其最终位置不远,为节省时间,应采用(直接插入排序)
    55. 算法的基本特征是可行性、确定性、有穷性   和拥有足够的情报。

    1.一个算法通常由两种基本要素组成:一是对数据对象的运算和操作,二是算法的控制结构。
    1. 算法的复杂度主要包括时间复杂度和空间复杂度。
    2. 实现算法所需的存储单元多少和算法的工作量大小分别称为算法的空间复杂度和时间复杂度。
    3.所谓数据处理是指对数据集合中的各元素以各种方式进行运算,包括插入、删除、查找、更改等运算,也包括对数据元素进行分析。
    4.数据结构是指相互有关联的数据元素的集合。
    5.数据结构分为逻辑结构与存储结构,线性链表属于存储结构。
    6.数据结构包括数据的逻辑结构和数据的存储结构。
    7. 数据结构包括数据的逻辑结构、数据的存储结构以及对数据的操作运算。
    8.数据元素之间的任何关系都可以用前趋和后继关系来描述。
    9.数据的逻辑结构有线性结构和非线性结构两大类。
    10.常用的存储结构有顺序、链接、索引等存储结构。
    11. 顺序存储方法是把逻辑上相邻的结点存储在物理位置   相邻的存储单元中。
    12. 栈的基本运算有三种:入栈、退栈与读栈顶元素。
    13. 队列主要有两种基本运算:入队运算与退队运算。
    14. 在实际应用中,带链的栈可以用来收集计算机存储空间中所有空闲的存储结点,这种带链的栈称为可利用栈。
    15.栈和队列通常采用的存储结构是链式存储和顺序存储   。
    16.当线性表采用顺序存储结构实现存储时,其主要特点是逻辑结构中相邻的结点在存储结构中仍相邻。
    17. 循环队列主要有两种基本运算:入队运算与退队运算。每进行一次入队运算,队尾指针就进1 。
    18.当循环队列非空且队尾指针等于对头指针时,说明循环队列已满,不能进行入队运算。这种情况称为上溢   。
    19.当循环队列为空时,不能进行退队运算,这种情况称为下溢。
    20. 在一个容量为25的循环队列中,若头指针front=16,尾指针rear=9,则该循环队列中共有 18 个元素。注:当rear<front时,元素个数=总容量-(front-rear);
    当rear>front时,元素个数=rear-front。

    1.判断链表是否存在环型链表问题:判断一个链表是否存在环,例如下面这个链表就存在一个环:
    例如N1->N2->N3->N4->N5->N2就是一个有环的链表,环的开始结点是N5这里有一个比较简单的解法。设置两个指针p1,p2。每次循环p1向前走一步,p2向前走两步。直到p2碰到NULL指针或者两个指针相等结束循环。如果两个指针相等则说明存在环。

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    struct link

    {

     int data;

      link* next;

    };

    bool IsLoop(link* head)

    {

      link* p1=head, *p2 = head;

      if (head ==NULL || head->next ==NULL)

      {

       return false;

      }

      do{

      p1= p1->next;

      p2 = p2->next->next;

      while(p2 && p2->next && p1!=p2); 

      if(p1 == p2)

       return true;

      else

       return false;

    }

    2,链表反转单向链表的反转是一个经常被问到的一个面试题,也是一个非常基础的问题。比如一个链表是这样的: 1->2->3->4->5 通过反转后成为5->4->3->2->1。最容易想到的方法遍历一遍链表,利用一个辅助指针,存储遍历过程中当前指针指向的下一个元素,然后将当前节点元素的指针反转后,利用已经存储的指针往后面继续遍历。源代码如下:

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    struct linka {

      int data;

      linka* next;

    };

    void reverse(linka*& head)

    {

      if(head ==NULL)

      return;

      linka*pre, *cur, *ne;

      pre=head;

      cur=head->next;

      while(cur)

      {

      ne = cur->next;

      cur->next = pre;

      pre = cur;

      cur = ne;

      }

      head->next = NULL;

      head = pre;

    }

    还有一种利用递归的方法。这种方法的基本思想是在反转当前节点之前先调用递归函数反转后续节点。源代码如下。不过这个方法有一个缺点,就是在反转后的最后一个结点会形成一个环,所以必须将函数的返回的节点的next域置为NULL。因为要改变head指针,所以我用了引用。算法的源代码如下:

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    linka* reverse(linka* p,linka*& head)

    {

      if(p == NULL || p->next == NULL)

      {

      head=p;

      return p;

      }

      else

      {

      linka* tmp = reverse(p->next,head);

      tmp->next = p;

      return p;

      }

    }

    3,判断两个数组中是否存在相同的数字给定两个排好序的数组,怎样高效得判断这两个数组中存在相同的数字?
    这个问题首先想到的是一个O(nlogn)的算法。就是任意挑选一个数组,遍历这个数组的所有元素,遍历过程中,在另一个数组中对第一个数组中的每个元素进行binary search。用C++实现代码如下:

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    bool findcommon(int a[],int size1,int b[],int size2)

    {

      int i;

      for(i=0;i<size1;i++)

      {

      int start=0,end=size2-1,mid;

      while(start<=end)

      {

       mid=(start+end)/2;

       if(a[i]==b[mid])

        return true;

       else if (a[i]<b[mid])

        end=mid-1;

       else

        start=mid+1;

      }

      }

      return false;

    }

    后来发现有一个 O(n)算法。因为两个数组都是排好序的。所以只要一次遍历就行了。首先设两个下标,分别初始化为两个数组的起始地址,依次向前推进。推进的规则是比较两个数组中的数字,小的那个数组的下标向前推进一步,直到任何一个数组的下标到达数组末尾时,如果这时还没碰到相同的数字,说明数组中没有相同的数字。

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    bool findcommon2(int a[], int size1, int b[], int size2)

    {

      int i=0,j=0;

      while(i<size1 && j<size2)

      {

      if(a[i]==b[j])

        return true;

      if(a[i]>b[j])

       j++;

      if(a[i]<b[j])

       i++;

      }

      return false;

    }

    4,最大子序列问题:
    给定一整数序列A1, A2,... An (可能有负数),求A1~An的一个子序列Ai~Aj,使得Ai到Aj的和最大
    例如:
    整数序列-2, 11, -4, 13, -5, 2, -5, -3, 12, -9的最大子序列的和为21。
    对于这个问题,最简单也是最容易想到的那就是穷举所有子序列的方法。利用三重循环,依次求出所有子序列的和然后取最大的那个。当然算法复杂度会达到O(n^3)。显然这种方法不是最优的,下面给出一个算法复杂度为O(n)的线性算法实现,算法的来源于Programming Pearls一书。在给出线性算法之前,先来看一个对穷举算法进行优化的算法,它的算法复杂度为O(n^2)。其实这个算法只是对对穷举算法稍微做了一些修改:其实子序列的和我们并不需要每次都重新计算一遍。假设Sum(i, j)是A[i] ... A[j]的和,那么Sum(i, j+1) = Sum(i, j) + A[j+1]。利用这一个递推,我们就可以得到下面这个算法:

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    int max_sub(int a[],int size)

    {

      int i,j,v,max=a[0];

      for(i=0;i<size;i++)

      {

      v=0;

      for(j=i;j<size;j++)

      {

       v=v+a[j];//Sum(i, j+1) = Sum(i, j) + A[j+1]

       if(v>max)

        max=v;

      }

      }

      return max;

    }

    那怎样才能达到线性复杂度呢?这里运用动态规划的思想。先看一下源代码实现:

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    int max_sub2(int a[], int size)

    {

      int i,max=0,temp_sum=0;

      for(i=0;i<size;i++)

      {

      temp_sum+=a[i];

      if(temp_sum>max)

       max=temp_sum;

      else if(temp_sum<0)

       temp_sum=0;

      }

      return max;

    }

    6,按单词反转字符串并不是简单的字符串反转,而是按给定字符串里的单词将字符串倒转过来,就是说字符串里面的单词还是保持原来的顺序,这里的每个单词用空格分开。
    如果只是简单的将所有字符串翻转的话,可以遍历字符串,将第一个字符和最后一个交换,第二个和倒数第二个交换,依次循环。其实按照单词反转的话可以在第一遍遍历的基础上,再遍历一遍字符串,对每一个单词再反转一次。这样每个单词又恢复了原来的顺序。

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    char* reverse_word(const char* str)

    {

      int len = strlen(str);

      char* restr = new char[len+1];

      strcpy(restr,str);

      int i,j;

      for(i=0,j=len-1;i<j;i++,j--)

      {

      char temp=restr[i];

      restr[i]=restr[j];

      restr[j]=temp;

      }

      int k=0;

      while(k<len)

      {

      i=j=k;

      while(restr[j]!=' ' && restr[j]!='' )

       j++;

      k=j+1;

      j--;

      for(;i<j;i++,j--)

      {

       char temp=restr[i];

       restr[i]=restr[j];

       restr[j]=temp;

      }

      }

      return restr;

    }

    如果考虑空间和时间的优化的话,当然可以将上面代码里两个字符串交换部分改为异或实现。

    例如将
                   

    ?

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    char temp=restr[i];

     restr[i]=restr[j];

     restr[j]=temp;

    改为
            

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    restr[i]^=restr[j];

      restr[j]^=restr[i];

     restr[i]^=restr[j];

    7,字符串反转我没有记错的话是一道MSN的笔试题,网上无意中看到的,拿来做了一下。题目是这样的,给定一个字符串,一个这个字符串的子串,将第一个字符串反转,但保留子串的顺序不变。例如:

    输入:第一个字符串: "This is mianwww's Chinese site: http://www.mianwww.com.cn/cn"

    子串: "mianwww"

    输出: "nc/nc.moc.mianwww.www//:ptth :etis esenihC s'mianwww si sihT"

    一般的方法是先扫描一边第一个字符串,然后用stack把它反转,同时记录下子串出现的位置。然后再扫描一遍把记录下来的子串再用stack反转。我用的方法是用一遍扫描数组的方法。扫描中如果发现子串,就将子串倒过来压入堆栈。

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    最后再将堆栈里的字符弹出,这样子串又恢复了原来的顺序。源代码如下:

    #include <iostream>

    #include <cassert>

    #include <stack>

    using namespace std;

    //reverse the string 's1' except the substring 'token'.

    const char* reverse(const char* s1, const char* token)

    {

      assert(s1 && token);

      stack<char> stack1;

      const char* ptoken = token, *head = s1, *rear = s1;

      while (*head != '')

      {

        while(*head!= '' && *ptoken == *head)

        {

        ptoken++;

        head++;

        }

        if(*ptoken == '')//contain the token

        {

        const char* p;

        for(p=head-1;p>=rear;p--)

          stack1.push(*p);

      

        ptoken = token;

        rear = head;

        }

        else

        {

        stack1.push(*rear);

         head=++rear;

        ptoken = token;

        }

      }

      char * return_v = new char[strlen(s1)+1];

      int i=0;

      while(!stack1.empty())

      {

        return_v[i++] = stack1.top();

        stack1.pop();

      }

      return_v[i]='';

      return return_v;

    }

    int main(int argc, char* argv[])

    {cout<<"This is mianwww 's Chinese site: http://www.mianwww.com.cn/cn

    ";

      cout<<reverse("This is mianwww's Chinese site: http://www. mianwww.com.cn/cn"," mianwww ");

      return 0;

    }

     8, 删除数组中重复的数字问题:一个动态长度可变的数字序列,以数字0为结束标志,要求将重复的数字用一个数字代替,例如:

    将数组 1,1,1,2,2,2,2,2,7,7,1,5,5,5,0 转变成1,2,7,1,5,0 问题比较简单,要注意的是这个数组是动态的。所以避免麻烦我还是用了STL的vector。

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    #include <iostream>

    #include <vector>

    using namespace std;

    //remove the duplicated numbers in an intger array, the array was end with 0;

    //e.g. 1,1,1,2,2,5,4,4,4,4,1,0 --->1,2,5,4,1,0

    void static remove_duplicated(int a[], vector<int>& _st)

    {

      _st.push_back(a[0]);

      for(int i=1;_st[_st.size()-1]!=0;i++)

      {

        if(a[i-1]!=a[i])

        _st.push_back(a[i]);

      }

    }

    当然如果可以改变原来的数组的话,可以不用STL,仅需要指针操作就可以了。下面这个程序将修改原来数组的内容。

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    void static remove_duplicated2(int a[])

    {

      if(a[0]==0 || a==NULL)

        return;

      int insert=1,current=1;

      while(a[current]!=0)

      {

        if(a[current]!=a[current-1])

        {

        a[insert]=a[current];

        insert++;

        current++;

        }

        else

        current++;

      }

      a[insert]=0;

    }

         
    9,如何判断一棵二叉树是否是平衡二叉树问题:判断一个二叉排序树是否是平衡二叉树解决方案:
    根据平衡二叉树的定义,如果任意节点的左右子树的深度相差不超过1,那这棵树就是平衡二叉树。
    首先编写一个计算二叉树深度的函数,利用递归实现。

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    template<typename T>

    static int Depth(BSTreeNode<T>* pbs)

    {

      if (pbs==NULL)

        return 0;

      else

      {

        int ld = Depth(pbs->left);

        int rd = Depth(pbs->right);

        return 1 + (ld >rd ? ld : rd);

      }

    }

    下面是利用递归判断左右子树的深度是否相差1来判断是否是平衡二叉树的函数:

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    template<typename T>

    static bool isBalance(BSTreeNode<T>* pbs)

    {

      if (pbs==NULL)

        return true;

      int dis = Depth(pbs->left) - Depth(pbs->right);

      if (dis>1 || dis<-1 )

        return false;

      else

        return isBalance(pbs->left) && isBalance(pbs->right);

    4.abstract class Something {

     private abstract String doSomething ();

     }

    该段代码有错吗?
    答案: 错。abstract的methods不能以private修饰。abstract的methods就是让子类implement(实现)具体细节的,怎么可以用private把abstract method封锁起来呢? (同理,abstract method前不能加final)。
    5.看看下面的代码段错在哪里?

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    public class Something {

    void doSomething () {

    private String s = “”;

    int l = s.length();

    }

    }

    答案: 错。局部变量前不能放置任何访问修饰符 (private,public,和protected)。final可以用来修饰局部变量
    (final如同abstract和strictfp,都是非访问修饰符,strictfp只能修饰class和method而非variable)。
    6. 下面该段代码是否有错,若是有错错在哪里?

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    abstract class Name {

    private String name;

    public abstract boolean isStupidName(String name) {}

    }

    答案: 错。abstract method必须以分号结尾,且不带花括号。

     

     

    转载于https://blog.csdn.net/qq_35661171/article/details/79319994

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  • 2.2 单链表常见问题

    2020-03-03 00:03:08
    1.带头链表和不带头链表区别   所谓带头链表就是第一个有效节点(首元节点)之前增加多一个头节点链表,多出这个头...  如下图所示,头结点也就是我们哨兵节点。其数据域一般不存放数据,指针域指向...

    1.带头链表和不带头链表的区别

      所谓的带头链表就是在第一个有效节点(首元节点)之前增加多一个头节点的链表,多出的这个头节点也叫做哨兵节点。哨兵节点和链表中的其它节点的区别是其数据域一般不存储数据或者只存储链表长度等信息。加入哨兵节点的目的是为了让链表第一个有效节点和最后一个有效节点的插入和删除操作和其它的节点一样。
      如下图所示,头结点也就是我们的哨兵节点。其数据域一般不存放数据,指针域指向链表第一个有效节点。
    在这里插入图片描述
    带头链表为空时,其仍然包含一个哨兵节点。而不带头链表为空时,则只剩下一个头指针,不包含任何节点。

    注:头节点和第一个节点的区别是,第一个节点一般指的是链表中第一个有效节点,头节点的next指针指向第一个节点。

    2.头指针和头节点的关系

    在链表中,头指针是指指向链表第一个结点的指针,若链表有头结点,则头指针就是指向链表头结点的指针。
    下图是带头链表的头节点和头指针的示意图:
    在这里插入图片描述
    在C语言中,用结构体表示节点,如下:

    struct Node
    {
    	int data;
    	struct Node next;	
    };
    

    然后可以用如下代码声明一个头指针和头节点:

    struct Node *head = NULL;    //这里只是声明了一个头指针
    head = (struct Node *)malloc(sizeof(struct Node));  //这里声明一个节点并赋值给头指针
    head->next = NULL;     //到这里说明这个节点是头节点,不存储有用数据
    

    关于头指针,有如下几点说明:

    • 无论链表是否为空,头指针均不为空,头指针是链表的必要元素。
    • 头指针具有标识作用,因此头指针的名字一般也是链表的名字。
    • 链表中可以没有头结点,但不能没有头指针。

    关于头节点,有如下几点说明:

    • 头结点是为了操作的统一与方便而设立的,放在第一个元素结点之前,其数据域一般无意义(当然有些情况下也可存放链表的长度、用做监视哨等等)。
    • 有了头结点后,对在第一个元素结点前插入结点和删除第一个结点,其操作与对其它结点的操作统一了。
    • 首元结点也就是第一个元素的结点,它是头结点后边的第一个结点。
    • 头结点不是链表所必需的。

    注:1和2两个问题及其图片参考了这篇文章:http://www.nowamagic.net/librarys/veda/detail/1805

    展开全文
  • 1、原有的单链表中,将单链表实现逆置。 (即不增加的结点) 2、程序要求单链表内容由用户输入,并分别显示出逆置前和逆置后单链表。 问题:存入数据,打印出逆置链表后,vs里停止运行,Dev-c++中...
  • 第一章 绪论;A正确性;下面关于线性表的叙述错误的是 B A...单链表中增加一个头结点的目的是为了 C A使单链表至少有一个结点 B标识表结点中首结点的位置 C方便运算的实现 D说明单链表是线性表的链式 存储 在单链表
  • 数据结构知识点汇总

    万次阅读 多人点赞 2018-07-18 15:44:21
    2、单链表中增加头结点的目的是(方便运算的实现) 3、栈和队列的共同特点是(只允许端点处插入和删除元素) 4、栈通常采用的两种存储结构是(线性存储结构和链表存储结构) 5、队列具有(先进先出)的特征,...

    1、用链表表示线性表的优点是(便于插入和删除操作)

    2、单链表中,增加头结点的目的是(方便运算的实现)

    3、栈和队列的共同特点是(只允许在端点处插入和删除元素)

    4、栈通常采用的两种存储结构是(线性存储结构和链表存储结构)

    5、队列具有(先进先出)的特征,栈具有(后进先出)的特征。

    6、链表(插入和删除不需要移动元素,但是无法随机访问任一元素)

    7、循环链表的主要优点是(从表中任一结点出发都能访问到整个链表)

    8、线性表(除了第一个和最后一个元素外,其余每个元素都有一个直接前驱和直接后继)

    9、线性表的顺序存储结构和线性表的链式存储结构分别是(随机存取的存储结构、顺序存取的存储结构)

    10、深度为5的满二叉树中,叶子结点的个数为(16)。其共有(31)个结点。

           设一棵完全二叉树共有699个结点。则该二叉树的叶子结点数为(350)个。 

                 #完全二叉树总的结点数为N,若N为奇数,则叶子结点数为(N+1)/2;若N为偶数,则叶子结点数为N/2。

    11、具有3个结点的二叉树有(5)种形态。 #高度为2层的是:根-左-右。高度为3层的是:根-左-左、根-左-右、根-右-右、根-右-左。

    12、一棵二叉树中有3个叶子结点,有8个度为1的结点,则该二叉树中总的结点数为(13)个。

          #叶子结点数n0与度为2的结点数n2的关系是:n0=n2+1,所以度为2的结点个数为3-1=2。所以总的结点数为 n=n0+n1+n2, 8+2+3=13.

    13、已知二叉树的后序遍历序列是dabec,中序遍历序列是debac,它的前序遍历序列是(cedba)。#过程见文章:点击打开链接

    14、已知二叉树的前序遍历序列是abdgcefh,中序遍历序列是dgbaechf,它的前序遍历序列是(gdbehfca)。

    15、算法是指(解决方案的准确而完整的描述)。

    16、算法由(顺序、选择、循环)控制结构组合而成。

    17、算法的时间复杂度是指(算法执行过程中所需要的基本运算次数)。

    18、算法的空间复杂度是指(执行过程中所需要的存储空间)。

    19、算法分析的目的是(分析算法的效率以求改进)。

    20、数据的存储结构是指(数据的逻辑结构在计算机中的表示)。

    21、数据的逻辑结构是指(反映数据元素之间逻辑关系的数据结构)。

    22、根据数据结构中各元素之间前后件关系的复杂程度,可将数据结构分为(线性结构和非线性结构)。

    线性结构一般是首无前驱,尾无后继,中间元素有唯一的前驱和后继。主要有:列表、链表、队列、栈。

    非线性结构主要有1、没有对应关系的 集合。2、一对多关系的 树。3、多对多关系的 图。

    23、(队列,循环队列,顺序表)不具有记忆功能,(栈)具有记忆功能。

    24、递归算法一般需要用(栈)来实现。

    #在递归算法的运行过程中,需要利用栈来保存其运算结果、参数和返回地址等。

    25、算法的五个基本特征是:可行性,确定性,和拥有足够的情报

    有限性:算法在执行有限步后必须终止。

    确定性:算法的每个步骤都需要精确地定义,严格地、无歧义的运行。

    输入:算法在运行之前赋给它的量。

    输出:算法运行结束时的结果。

    可行性:算法原则上能够精准地运行,而且人们用纸和笔做有限次运算后即可完成。

    26、由两个栈共享一个存储空间的好处是(节省存储空间,降低上溢发生的概率)。

    为了不发生上溢错误,就必须给每个栈分配一个足够大的存储空间。但实际中,很难准确地估计,若每个栈都分配过大的存储空间,势必造成系统空间紧张;若让多个栈共用一个足够大的连续存储空间,则可利用栈的动态特性使它们的存储空间互补

    27、需要打印机输出数据时,一般将打印作业放在一个(队列)中。

    28、非空的循环单链表head的尾结点(由 p 所指向) ,满足(p->next=head )。

    29、与单链表相比,双向链表的优点是(更容易访问相邻结点)。

    30、

    31、N个顶点的连通图中边的条数至少为(N-1)条。#将所有顶点连成一条线即可

    32、N个顶点的强连通图中边的条数至少为(N)条。#将所有顶点连成一条圈

    33、对长度为n的线性表进行顺序查找,最坏情况下需要比较(N)次。

    34、最简单的交换排序是(冒泡排序)。

    35、对长度为n的线性表进行顺序冒泡排序,最坏情况下需要比较(n(n-1)/2)次。

            #一共比较n-1遍,第1遍需要比较n-1次,第1遍需要比较n-2次,........最后一遍需要比较1次。是一个等差序列,对其进行求和即可。

    36、在序列基本有序的情况下,效率最高的方法是(A) #如果将插入排序换为冒泡排序,则选冒泡排序

             A.插入排序   B.选择排序   C.快速排序   D.堆排序

            插入排序通过数据元素的交换来逐步消除线性表中的逆序,所以比较的次数与初始排列次序有关,在待排序的元素序列基本有序的前提下,效率最高。而选择排序和堆排序的比较次数与初始排列次序无关。快速排序虽然与初始排列次序有关,但在待排序的元素序列基本有序的前提下,效率低于插入排序。

    37、希尔排序属于(插入类排序),堆排序属于(选择类排序)。

    38、在下列几种排序方法中,要求内存量最大的是(D).
     

            A.插入排序  B.选择排序  C.快速排序  D.归并排序

            快速排序的基本思想是,通过一趟排序将待排序记录分割成独的两部分,其中一部分记录的关键字均比另一部分记录的关键字小,再分别对这两部分记录继续进行排序,以达到整个序列有序;插入排序的基本操作是指将无序序列中的各元素依次插入到已经有序的线性表中,从而得到一个新的序列;选择排序的基本思想是:扫描整个线性表,从中选出最小的元素,将它交换到表的最前面(这是它应有的位置),然后对剩下的子表采用同样的方法,直到表空为止;归并排序是将两个或两个以上的有序表组成合成一个新的序列表。

    39、已知数据表 A中每个元素距其最终位置不远,为节省时间, 应采用(直接插入排序)。

    40、数据结构是指相互有关联的( 数据元素 )的集合。

    41、数据元素之间的任何关系都可以用 (前驱和后继) 关系来描述。

    42、顺序存储方法是把逻辑上相邻的结点存储在 (物理位置) 相邻的存储单元中。

    43、栈的基本运算有三种:入栈、退栈与读栈顶元素。

    44、队列主要有两种基本运算:入队和退队。

    45、在实际应用中,带链的栈可以用来收集计算机存储空间中所有空闲的存储结点,这种带链的栈称为 (可利用栈) .

    46、栈和队列通常采用的存储结构分别是 链式存储和顺序存储。

    47、当循环队列非空且队尾指针等于对头指针时, 说明循环队列已满,不能进行入队运算。这种情况称为 (上溢) 

    48、当循环队列为空时, 不能进行退队运算, 这种情况称为 (下溢)。

    49、在一个容量为 25 的循环队列中, 若头指针 front=16 , 尾指针 rear=9 , 则该循环队列中共有 18 个元素。        注: 当 rear<front 时, 元素个数=总容量-( front -rear ); 当 rear>front 时,元素个数= rear -front 。

    50、判断一个链表是否存在环:点击打开链接

            单链表中元素的反转:点击打开链接

            判断两个数组中是否有相同的数字:点击打开链接

            从一个子序列中找出其最大子序列的和:点击打开链接

            按单词反转字符串:点击打开链接

            删除数组中重复的元素:点击打开链接

     

    1、数组和链表的区别

          数组不允许动态地定义其大小,只能够将其定义成足够大小,这样可能会造成空间的浪费。

          数组在内存中是顺序的存储,可以以O(1)时间查找元素,但是需要O(n)时间插入和删除元素(因为其后面的元素都需要跟着移动)。

          链表可以动态地定义其大小。其在内存中是链式的存储,访问元素是需要从头开始向后顺序访问,所以需要O(n)时间查找元素;如果在所需位置直接插入或删除元素,需要O(1)时间,如果在需要先找到所需位置再插入或删除元素,需要O(n)时间。

    2、链表的基本操作:反转,是否存在环,循环链表点击打开链接和双向链表点击打开链接的查找、插入、删除操作。

    3、栈的入栈和出栈:点击打开链接,队列的入队和出队:点击打开链接

    4、二叉树的基础知识:点击打开链接及其三种遍历(递归和非递归实现):点击打开链接

    5、图的基础知识:点击打开链接

    6、常用散列函数和冲突消解机制:点击打开链接

     

    7、排序算法中基本的冒泡排序、选择排序、插入排序需要很快地用代码实现。堆排序、归并排序、快速排序需要掌握其主要思想,并熟悉常用排序算法的时间和空间复杂度,及其应用范围:

        (1) 当数据规模较小时,直接采用直接插入排序或直接选择排序。

        (2) 当数据已经基本有序时,可以用直接插入排序或冒泡排序。

        (3) 当数据规模较大时,可以用快速排序。当记录随机分布时,快速排序的平均时间最短。当最坏情况时,其时间复杂度为O(n2),空间复杂度为O(n)。

         (4) 堆排序所需的辅助空间比快排少,但这两种方法都不稳定。

         (5) 归并排序既可以用于内部排序,也可以用于外部排序,是一种稳定的算法。

    8、能熟练写出二分查找的程序。

    9、熟悉算法的思想:贪心算法,动态规划,分治算法。

     

     

    参考:https://www.cnblogs.com/houjun/p/4896268.html

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  • 数据结构期末复习

    千次阅读 2019-12-07 00:38:10
    (neuDS)在单链表中增加一个头结点的最终目的是为了(2 )。 使单链表至少有一个结点 方便运算的实现 标识表结点中首结点的位置 说明单链表是线性表的链式存储 2-10 将长度为n的单链表连接在长度为m的单链表之后的...
    												## 链表
    

    2-11
    (neuDS)在单链表中,增加一个头结点的最终目的是为了(2 )。

    使单链表至少有一个结点
    方便运算的实现
    标识表结点中首结点的位置
    说明单链表是线性表的链式存储

    2-10
    将长度为n的单链表连接在长度为m的单链表之后的算法的时间复杂度为( 2)。

    O(1)
    O(m)
    O(n)
    O(n+m)
    要插入到长度为m的单链表,需要找到表尾,这个过程的时间复杂度为o(m),连接的时间复杂度为o(1),所以总的时间复杂度为o(m)

    2-12
    在单链表中,要删除某一指定结点,必须先找到该结点的(1)。

    直接前驱
    自身位置
    直接后继
    直接后继的后继
    2-1
    设h为不带头结点的单向链表。在h的头上插入一个新结点t的语句是:4

    h=t; t->next=h->next;
    t->next=h->next; h=t;
    h=t; t->next=h;
    t->next=h; h=t;
    2-2
    在单链表中,若p所指的结点不是最后结点,在p之后插入s所指结点,则执行 2

    s->next=p; p->next=s;
    s->next=p->next; p=s;
    s->next=p->next; p->next=s;
    p->next=s; s->next=p;

    2-18
    可以用带表头附加结点的链表表示线性表,也可以用不带头结点的链表表示线性表,前者最主要的好处是(2)。

    可以加快对表的遍历
    使空表和非空表的处理统一
    节省存储空间
    可以提高存取表元素的速度

    2-1
    对于一非空的循环单链表,h和p分别指向链表的头、尾结点,则有:1

    p->next == h
    p->next == NULL
    p == NULL
    p == h

    2-2
    在双向循环链表结点p之后插入s的语句是: 4

    p->next=s; s->prior=p; p->next->prior=s ; s->next=p->next;
    p->next->prior=s; p->next=s; s->prior=p; s->next=p->next;
    s->prior=p; s->next=p->next; p->next=s; p->next->prior=s;
    s->prior=p; s->next=p->next; p->next->prior=s; p->next=s;

    2-3
    在双向链表存储结构中,删除p所指的结点,相应语句为:3

    p->prior=p->prior->prior; p->prior->next=p;
    p->next->prior=p; p->next=p->next->next;
    p->prior->next=p->next; p->next->prior=p->prior;
    p->next=p->prior->prior; p->prior=p->next->next;

    2-4
    某线性表中最常用的操作是在最后一个元素之后插入一个元素和删除第一个元素,则采用什么存储方式最节省运算时间? 2

    单链表
    仅有尾指针的单循环链表
    仅有头指针的单循环链表
    双链表

    2-5
    若某表最常用的操作是在最后一个结点之后插入一个结点或删除最后一个结点。则采用哪种存储方式最节省运算时间? 4

    单链表
    双链表
    单循环链表
    带头结点的双循环链表

    2-6
    将线性表La和Lb头尾连接,要求时间复杂度为O(1),且占用辅助空间尽量小。应该使用哪种结构?
    3

    单链表
    单循环链表
    带尾指针的单循环链表
    带头结点的双循环链表

    2-7
    (neuDS)在链表中若经常要删除表中最后一个结点或在最后一个结点之后插入一个新结点,则宜采用()存储方式。 3

    顺序表
    用头指针标识的循环单链表
    用尾指针标识的循环单链表
    双向链表

    2-13
    如果对线性表的运算只有4种,即删除第一个元素,删除最后一个元素,在第一个元素前面插入新元素,在最后一个元素的后面插入新元素,则最好使用(3)。

    只有表尾指针没有表头指针的循环单链表
    只有表尾指针没有表头指针的非循环双链表
    只有表头指针没有表尾指针的循环双链表
    既有表头指针也有表尾指针的循环单链表

    循环链表的主要优点是(4)。

    不再需要头指针了
    已知某个结点的位置后,能够很容易找到它的直接前驱
    在进行插入、删除运算时,能更好的保证链表不断开
    从表中的任意结点出发都能扫描到整个链表

    2-20
    与单链表相比,双链表的优点之一是(4)。

    插入、删除操作更加简单
    可随机访问
    可以省略表头指针或表尾指针
    顺序访问相邻结点更加灵活

    2-3
    在一个链队列中,front和rear分别为头指针和尾指针,则插入一个结点s的操作为( 3)。

    front=front->next
    s->next=rear;rear=s
    rear->next=s;rear=s;
    s->next=front;front=s;

    1-2
    某二叉树的后序和中序遍历序列正好一样,则该二叉树中的任何结点一定都无左孩子。

    T F
    前序+中序:前序的第一个节点必定为根节点,找到前序的第一个节点在中序中的位置
    此时,在中序中,此节点左边为左子树,右边为右子树,以此类推,可以根据递归的思想进行实现
    同理,后序+中序:后序的最后一个节点必定为根节点,找到后序的最后一个节点在中序中的位置,左边为左子树,右边为右子树…

    1-3
    存在一棵总共有2016个结点的二叉树,其中有16个结点只有一个孩子。

    T F
    n0 = n2 + 1

    1-4
    若A和B都是一棵二叉树的叶子结点,则存在这样的二叉树,其前序遍历序列为…A…B…,而中序遍历序列为…B…A…。

    T F
    前序和中序指的是根的访问次序,因为a和b都是叶子节点,所以并不影响他们访问的先后次序。

    2-11
    任何一棵二叉树的叶结点在先序、中序和后序遍历序列中的相对次序 2

    发生改变
    不发生改变
    不能确定
    以上都不对

    2-7

    如果一棵非空k(k≥2)叉树T中每个非叶子结点都有k个孩子,则称T为正则k叉树。若T有m个非叶子结点,则T中的叶子结点个数为:(3分) 3

    mk
    m(k−1)
    m(k−1)+1
    m(k−1)−1
    规律是,最开始只有一个叶子节点(即根节点)每去掉一个叶子节点,即将该几点分k叉,那么增加k-1个叶子节点。

    2-8

    有一个四叉树,度2的结点数为2,度3的结点数为3,度4的结点数为4。问该树的叶结点个数是多少?(2分)

    10
    12
    20
    21
    参考:添加链接描述

    设度为1的节点数为x,度为0的节点数为y
    总的度数(即分叉数)为x + 2 2 + 33+4*4 = 29+x;
    所以总的节点数为 30+x;
    由已知:30+x = x + y + 2+3+4;
    所以y = 21;

    2-16

    某二叉树的前序和后序遍历序列正好相反,则该二叉树一定是 (2分) 3

    空或只有一个结点
    高度等于其结点数
    任一结点无左孩子
    任一结点无右孩子

    6-1 求二叉树高度 (20)
    本题要求给定二叉树的高度。
    
    函数接口定义:
    int GetHeight( BinTree BT );
    其中BinTree结构定义如下:
    
    typedef struct TNode *Position;
    typedef Position BinTree;
    struct TNode{
        ElementType Data;
        BinTree Left;
        BinTree Right;
    };
    要求函数返回给定二叉树BT的高度值。
    
    裁判测试程序样例:
    #include <stdio.h>
    #include <stdlib.h>
    
    typedef char ElementType;
    typedef struct TNode *Position;
    typedef Position BinTree;
    struct TNode{
        ElementType Data;
        BinTree Left;
        BinTree Right;
    };
    
    BinTree CreatBinTree(); /* 实现细节忽略 */
    int GetHeight( BinTree BT );
    
    int main()
    {
        BinTree BT = CreatBinTree();
        printf("%d\n", GetHeight(BT));
        return 0;
    }
    /* 你的代码将被嵌在这里 */
    输出样例(对于图中给出的树):
    
    
    
    
    int GetHeight( BinTree BT )
    {
        int LH = 0,RH = 0;
        if(!BT)
        return 0; 
        if(BT->Left)     LH = GetHeight(BT->Left);
        if(BT->Right)    RH = GetHeight(BT->Right);
        return LH>RH?++LH:++RH;
    }
    

    2-7
    已知一棵完全二叉树的第6层(设根为第1层)有8个叶结点,则该完全二叉树的结点个数最多是:

    39
    52
    111
    119

    在这里插入图片描述

    2-6
    由若干个二叉树组成的森林F中,叶结点总个数为N,度为2的结点总个数为M,则该集合中二叉树的个数为:

    M−N
    N−M
    N−M−1
    无法确定
    在这里插入图片描述
    哈夫曼树的概念
    哈夫曼树的构造:永远选取两个最小权值的节点进行连接,如果要测试编码,那么左边0,右边1

    1-1

    无向连通图至少有一个顶点的度为1。 (1分)

    F

    举个例子:一个三角形的连通图,顶点的度数都为2

    1-2

    用邻接表法存储图,占用的存储空间数只与图中结点个数有关,而与边数无关。 (1分)

    F

    邻接矩阵的空间复杂度为O(n2),与边的个数无关。邻接表的空间复杂度为O(n+e),与图中的结点个数和边的个数都有关。

    1-3

    用邻接矩阵法存储图,占用的存储空间数只与图中结点个数有关,而与边数无关。 (1分)

    T

    在一个有向图中,所有顶点的入度与出度之和等于所有边之和的2倍。 (1分)

    T
    如果无向图G必须进行两次广度优先搜索才能访问其所有顶点,则G一定有2个连通分量。 (2分)

    1-8

    无向连通图所有顶点的度之和为偶数。 (1分)

    T

    边数乘2

    1-9

    无向连通图边数一定大于顶点个数减1。 (1分)

    F

    等于也行

    2-1

    若无向图G =(V,E)中含10个顶点,要保证图G在任何情况下都是连通的,则需要的边数最少是:2 (3分)

    45
    37
    36
    9

    9x8/2+1
    题意其实是这样的:就是给你10个点,,在这10个点之间随便连边,当然不能重复,使得连出来的图是连通的就行,然后让你求最少的边数。这样,我们求其中九个点的全连通的边数,然后剩下的一个点不管怎么连,这个图都连通。(假如边数小于答案边数,那么我们完全可以在其中9个点之间随便连,而至少有1个点是孤立的),如果是求非连通图,那么直接10x9/2即可,无需加上那一个额外的节点

    设无向图的顶点个数为N,则该图最多有多少条边? 2

    N−1
    N(N−1)/2
    N(N+1)/2
    N2
    ​​

    2-8
    关于图的邻接矩阵,下列哪个结论是正确的? 2

    有向图的邻接矩阵总是不对称的
    有向图的邻接矩阵可以是对称的,也可以是不对称的
    无向图的邻接矩阵总是不对称的
    无向图的邻接矩阵可以是不对称的,也可以是对称的

    重点:无向图的邻接矩阵一定是对称的,有向图不一定对称

    2-9
    设N个顶点E条边的图用邻接表存储,则求每个顶点入度的时间复杂度为: 2

    O(N)
    O(N2​​)
    O(N+E)
    O(N×E)

    不论有向图还是无向图,所有顶点入度出度之和都是边数的两倍

    2-21
    对于有向图,其邻接矩阵表示比邻接表表示更易于: 1

    求一个顶点的入度
    求一个顶点的出边邻接点
    进行图的深度优先遍历
    进行图的广度优先遍历

    -23
    若一个有向图用邻接矩阵表示,则第i个结点的入度就是:

    第i行的元素个数
    第i行的非零元素个数
    第i列的非零元素个数
    第i列的零元素个数
    入度:(从0开始)第i列的非零元素个数,出度:第i行的非零元素个数

    2-27

    已知无向图G含有16条边,其中度为4的顶点个数为3,度为3的顶点个数为4,其他顶点的度均小于3。图G所含的顶点个数至少是:2

    10
    11
    13
    15
    16x2 - 3x4 - 4x3 = 8 8 / 2 = 4 4 + 4 + 3 = 11

    2-29
    图的广度优先遍历类似于二叉树的:4

    先序遍历
    中序遍历
    后序遍历
    层次遍历

    如果无向图G必须进行两次广度优先搜索才能访问其所有顶点,则下列说法中不正确的是: 2

    G肯定不是完全图
    G中一定有回路
    G一定不是连通图
    G有2个连通分量

    2-18
    具有N(N>0)个顶点的无向图至多有多少个连通分量? 4

    0
    1
    N−1
    N
    每个点之间都不连通,此时有N个连通分量

    2-19
    一个有N个顶点的强连通图至少有多少条边? 2

    N−1
    N
    N+1
    N(N−1)
    每个点首尾连接成环,边数最少

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