Κοινή χρήση τεχνολογίας

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Αρχική σελίδα συγγραφέα: Ο Zhi Guyun βγαίνει από το Xiu

1. Ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής: Εξετάστε βασικές έννοιες και βασικές πράξεις
2. Συμπλήρωσε τα κενά: Ενίσχυση της κατανόησης των βασικών εννοιών και λεπτομερειών
3. ερωτήσεις σύντομης απάντησης: Δοκιμάστε την κυριαρχία των θεωρητικών γνώσεων
4. Ερωτήσεις προγραμματισμού: Δοκιμάστε την πραγματική ικανότητα προγραμματισμού και την εφαρμογή δομής δεδομένων
5. 

Όγκος προσομοίωσης δομής δεδομένων

1. Ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής (2 βαθμοί έκαστη, 20 βαθμοί συνολικά)

1. Η χρονική πολυπλοκότητα της εισαγωγής ενός στοιχείου σε έναν πίνακα είναι ().
   Α. Ο(1)
   B. O(n)
   C. O (log n)
   D. O(n^2)

2. Στην ταξινόμηση σωρού, η χρονική πολυπλοκότητα της δημιουργίας ενός μέγιστου σωρού είναι ().
   A. O(n)
   B. O(n log n)
   C. O (log n)
   D. O(n^2)

3. Ένα κόκκινο-μαύρο δέντρο είναι ένας τύπος ().
   Α. Πλήρες δυαδικό δέντρο
   Β. Ισορροπημένο δυαδικό δέντρο
   Γ. Ελάχιστος σωρός
   Δ. Μέγιστος σωρός

4. Ποια από τις παρακάτω προτάσεις σχετικά με τους πίνακες κατακερματισμού είναι λανθασμένη ().
   Α. Η πολυπλοκότητα χρόνου αναζήτησης του πίνακα κατακερματισμού είναι O(1)
   B. Η πολυπλοκότητα χρόνου εισαγωγής του πίνακα κατακερματισμού είναι O(1)
   Γ. Οι πίνακες κατακερματισμού μπορούν να επιλύσουν διενέξεις
   Δ. Η πολυπλοκότητα χρόνου αναζήτησης του πίνακα κατακερματισμού πρέπει να είναι O(1)

5. Στη διέλευση γραφήματος, η χρονική πολυπλοκότητα της αναζήτησης κατά βάθος (DFS) και της αναζήτησης κατά πλάτος (BFS) είναι () αντίστοιχα.
   A. O(V + E) και O(V)
   B. O(V^2) και O(V)
   C. O(V + E) και O(V + E)
   D. O(V) και O(V^2)

6. Η χρονική πολυπλοκότητα της αντιστροφής μιας μονόδρομης συνδεδεμένης λίστας είναι ().
   Α. Ο(1)
   B. O(n)
   C. O (log n)
   D. O(n^2)

7. Σε ένα δέντρο δυαδικής αναζήτησης, η χειρότερη χρονική πολυπλοκότητα της διαγραφής ενός κόμβου είναι ().
   Α. Ο(1)
   B. O(n)
   C. O (log n)
   D. O(n log n)

8. Ποιος από τους παρακάτω αλγόριθμους ταξινόμησης έχει μέση χρονική πολυπλοκότητα O(n log n)().
   Α. Ταξινόμηση με φούσκα
   Β. Γρήγορη ταξινόμηση
   Γ. Ταξινόμηση εισαγωγής
   Δ. Ταξινόμηση επιλογής

9. Σε ένα δυαδικό δέντρο, ο βαθμός ενός κόμβου είναι ().
   Α. Ο αριθμός των θυγατρικών κόμβων αυτού του κόμβου
   Β. Το βάθος του κόμβου
   Γ. Το ύψος του κόμβου
   Δ. Το επίπεδο του κόμβου

10. Η κύρια διαφορά μεταξύ B-tree και B+-tree είναι ().
    Α. Όλοι οι κόμβοι του δέντρου Β αποθηκεύουν δεδομένα, ενώ μόνο οι κόμβοι των φύλλων του δέντρου Β+ αποθηκεύουν δεδομένα.
    Β. Το Β-δέντρο είναι πιο ισορροπημένο από το δέντρο Β+
    Γ. Οι λειτουργίες εισαγωγής και διαγραφής του Β-δέντρου είναι απλούστερες
    Δ. Η αποτελεσματικότητα αναζήτησης του δέντρου B+ είναι χαμηλότερη

2. Ερωτήσεις συμπλήρωσης του κενού (3 μονάδες η καθεμία, 15 μονάδες συνολικά)

1. Το ύψος ενός πλήρους δυαδικού δέντρου που περιέχει n κόμβους είναι ______.
2. Η μέση χρονική πολυπλοκότητα της γρήγορης ταξινόμησης είναι ______.
3. Σε μια συνδεδεμένη λίστα, η χρονική πολυπλοκότητα της εύρεσης του kth στοιχείου είναι ______.
4. Η πολυπλοκότητα του χώρου της αναπαράστασης του πίνακα γειτνίασης ενός γραφήματος είναι ______.
5. Σε ένα δέντρο Huffman, το σταθμισμένο μήκος διαδρομής υπολογίζεται ως ______.

3. Ερωτήσεις σύντομης απάντησης (10 βαθμοί η καθεμία, 30 βαθμοί συνολικά)

1. Περιγράψτε εν συντομία τις ιδιότητες των κοκκινόμαυρων δέντρων και εξηγήστε πώς διατηρούν την ισορροπία τα κοκκινόμαυρα δέντρα.
2. Εξηγήστε τη διαφορά μεταξύ δυναμικών πινάκων και συνδεδεμένων λιστών και συζητήστε τα πλεονεκτήματα, τα μειονεκτήματα και τα σενάρια εφαρμογής τους.
3. Περιγράψτε τις αρχές των πινάκων κατακερματισμού και εξηγήστε πώς να χειρίζεστε τις συγκρούσεις.

4. Ερωτήσεις προγραμματισμού (15 βαθμοί έκαστη, 35 βαθμοί συνολικά)

1. Εφαρμόστε μια συνάρτηση για να προσδιορίσετε εάν μια συνδεδεμένη λίστα είναι μια συνδεδεμένη λίστα παλίνδρομου.

   def is_palindrome(head):
       # 请在这里编写代码
   1
   2

2. Γράψτε κώδικα για να εφαρμόσετε τη λειτουργία εισαγωγής στο δέντρο δυαδικής αναζήτησης.

   class TreeNode:
       def __init__(self, key):
           self.left = None
           self.right = None
           self.val = key
   
   def insert(root, key):
       # 请在这里编写代码
   1
   2
   3
   4
   5
   6
   7
   8

3. Με δεδομένο ένα γράφημα, το οποίο αντιπροσωπεύεται από έναν πίνακα γειτνίασης, εφαρμόστε την αναζήτηση κατά πλάτος (BFS).

   def bfs(graph, start):
       # 请在这里编写代码
   1
   2

Απάντηση

1. Ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής

1. σι
2. ΕΝΑ
3. σι
4. ρε
5. ντο
6. σι
7. σι
8. σι
9. ΕΝΑ
10. ΕΝΑ

2. Συμπληρώστε τα κενά

1. log(n+1) στρογγυλοποίηση προς τα κάτω
2. O(n log n)
3. Επί)
4. O(V^2)
5. Το άθροισμα των σταθμισμένων μηκών διαδρομής όλων των κόμβων φύλλων

3. Ερωτήσεις σύντομης απάντησης

1. ιδιότητες κόκκινο μαύρο δέντρο：

   • Ιδιότητα 1: Κάθε κόμβος είναι κόκκινος ή μαύρος.
   • Ιδιότητα 2: Ο ριζικός κόμβος είναι μαύρος.
   • Ιδιότητα 3: Κάθε κόμβος φύλλου (κόμβος NIL) είναι μαύρος.
   • Ιδιότητα 4: Εάν ένας κόμβος είναι κόκκινος, τότε και οι δύο θυγατρικοί κόμβοι του είναι μαύροι (δηλαδή δεν μπορούν να υπάρχουν δύο διαδοχικοί κόκκινοι κόμβοι σε όλες τις διαδρομές από κάθε φύλλο έως τη ρίζα).
   • Ιδιότητα 5: Όλες οι απλές διαδρομές από οποιονδήποτε κόμβο σε κάθε φύλλο του περιέχουν τον ίδιο αριθμό μαύρων κόμβων.

   Πώς τα κοκκινόμαυρα δέντρα διατηρούν την ισορροπία：

   • Μετά τις λειτουργίες εισαγωγής και διαγραφής, οι ιδιότητες του κόκκινου-μαύρου δέντρου διατηρούνται με περιστροφή και επαναχρωματισμό, διασφαλίζοντας έτσι ότι το ύψος του δέντρου παραμένει πάντα εντός του εύρους O(log n).

2. Η διαφορά μεταξύ δυναμικού πίνακα και συνδεδεμένης λίστας：

   • Δυναμικοί πίνακες (όπως λίστες στην Python): Η μνήμη είναι συνεχής, τα στοιχεία είναι προσβάσιμα γρήγορα μέσω ευρετηρίων, οι λειτουργίες εισαγωγής και διαγραφής απαιτούν κινούμενα στοιχεία και η χρονική πολυπλοκότητα είναι O(n).
   • Συνδεδεμένη λίστα: Η μνήμη δεν είναι συνεχής και συνδέεται μέσω δεικτών (αναφορές).
   • Πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα：
     • Δυναμική διάταξη: Το πλεονέκτημα είναι ότι η τυχαία πρόσβαση είναι γρήγορη, αλλά το μειονέκτημα είναι ότι η εισαγωγή και η διαγραφή είναι αργές και μπορεί να απαιτούν επέκταση.
     • Συνδεδεμένη λίστα: Το πλεονέκτημα είναι ότι η εισαγωγή και η διαγραφή είναι γρήγορες, αλλά το μειονέκτημα είναι ότι η τυχαία πρόσβαση είναι αργή και καταλαμβάνει περισσότερη μνήμη (επειδή οι δείκτες πρέπει να αποθηκευτούν).
   • Σενάρια εφαρμογής：
     • Οι δυναμικοί πίνακες είναι κατάλληλοι για σενάρια όπου χρειάζεται συχνή πρόσβαση σε στοιχεία και το μέγεθος δεν τροποποιείται συχνά, όπως η προσωρινή αποθήκευση.
     • Οι συνδεδεμένες λίστες είναι κατάλληλες για σενάρια που απαιτούν συχνή εισαγωγή και διαγραφή στοιχείων, όπως η υλοποίηση ουρών και στοίβων.

3. Η αρχή του πίνακα κατακερματισμού：

   • Οι πίνακες κατακερματισμού αντιστοιχίζουν πλήκτρα για τη διάταξη θέσεων ευρετηρίου μέσω μιας συνάρτησης κατακερματισμού, επιτρέποντας τη γρήγορη αναζήτηση, εισαγωγή και διαγραφή.
   • Πώς να χειρίζεστε τις συγκρούσεις：
     • Μέθοδος ανοιχτής διεύθυνσης: Σε περίπτωση σύγκρουσης, χρησιμοποιούνται γραμμική ανίχνευση, δευτερεύουσα ανίχνευση και άλλες μέθοδοι για την εύρεση της επόμενης δωρεάν τοποθεσίας.
     • Μέθοδος διεύθυνσης αλυσίδας: Όταν υπάρχει διένεξη, τα στοιχεία με την ίδια τιμή κατακερματισμού αποθηκεύονται σε μια συνδεδεμένη λίστα.

4. Ερωτήσεις προγραμματισμού

1. Προσδιορίστε εάν η συνδεδεμένη λίστα είναι μια συνδεδεμένη λίστα παλίνδρομου:

   class ListNode:
       def __init__(self, x):
           self.val = x
           self.next = None
   
   def is_palindrome(head):
       # 使用快慢指针找到链表中点
       slow = fast = head
       while fast and fast.next:
           slow = slow.next
           fast = fast.next.next
       
       # 反转后半部分链表
       prev = None
       while slow:
           temp = slow.next
           slow.next = prev
           prev = slow
           slow = temp
       
       # 比较前半部分和后半部分
       left, right = head, prev
       while right:
           if left.val != right.val:
               return False
           left = left.next
           right = right.next
       return True
   1
   2
   3
   4
   5
   6
   7
   8
   9
   10
   11
   12
   13
   14
   15
   16
   17
   18
   19
   20
   21
   22
   23
   24
   25
   26
   27
   28

2. Λειτουργία εισαγωγής σε δυαδικό δέντρο αναζήτησης:

   class TreeNode:
       def __init__(self, key):
           self.left = None
           self.right = None
           self.val = key
   
   def insert(root, key):
       if root is None:
           return TreeNode(key)
       if key < root.val:
           root.left = insert(root.left, key)
       else:
           root.right = insert(root.right, key)
       return root
   1
   2
   3
   4
   5
   6
   7
   8
   9
   10
   11
   12
   13
   14

3. Πρώτη αναζήτηση πλάτους (BFS):

   from collections import deque
   
   def bfs(graph, start):
       visited = [False] * len(graph)
       queue = deque([start])
       visited[start] = True
       result = []
   
       while queue:
   
   1
   2
   3
   4
   5
   6
   7
   8
   9
   10