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2024-07-12
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Página inicial do autor: Zhi Guyun sai de Xiu
A complexidade de tempo de inserção de um elemento em uma matriz é ().
A.O(1)
B. O(n)
C. O(log n)
D. O(n^2)
Na classificação de heap, a complexidade de tempo de construção de um heap máximo é ().
A. O(n)
B. O(n log n)
C. O(log n)
D. O(n^2)
Uma árvore rubro-negra é um tipo de ().
A. Árvore binária completa
B. Árvore binária balanceada
C. Min-heap
D. Pilha máxima
Qual das seguintes afirmações sobre tabelas hash está incorreta ().
A. A complexidade do tempo de pesquisa da tabela hash é O(1)
B. A complexidade do tempo de inserção da tabela hash é O(1)
C. Tabelas hash podem resolver conflitos
D. A complexidade do tempo de pesquisa da tabela hash deve ser O(1)
Na travessia do gráfico, a complexidade de tempo da pesquisa em profundidade (DFS) e da pesquisa em largura (BFS) são () respectivamente.
A. O(V + E) e O(V)
B.O(V^2) e O(V)
C.O(V + E) e O(V + E)
D.O(V) e O(V^2)
A complexidade de tempo de reversão de uma lista vinculada unilateral é ().
A.O(1)
B. O(n)
C. O(log n)
D. O(n^2)
Em uma árvore de pesquisa binária, o pior caso de complexidade de tempo para exclusão de um nó é ().
A.O(1)
B. O(n)
C. O(log n)
D. O(n log n)
Qual dos seguintes algoritmos de classificação tem uma complexidade de tempo média de O(n log n)().
A. Classificação por bolha
B. Classificação rápida
C. Classificação por inserção
D. Classificação de seleção
Em uma árvore binária, o grau de um nó é ().
A. O número de nós filhos deste nó
B. A profundidade do nó
C. A altura do nó
D. O nível do nó
A principal diferença entre a árvore B e a árvore B+ é ().
A. Todos os nós da árvore B armazenam dados, enquanto apenas os nós folha da árvore B+ armazenam dados.
B. A árvore B é mais equilibrada que a árvore B+
C. As operações de inserção e exclusão da árvore B são mais simples
D. A eficiência de pesquisa da árvore B+ é menor
Implemente uma função para determinar se uma lista vinculada é uma lista vinculada de palíndromo.
def is_palindrome(head):
# 请在这里编写代码
Escreva o código para implementar a operação de inserção na árvore de pesquisa binária.
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
Dado um gráfico, representado por uma matriz de adjacência, implemente a pesquisa em largura (BFS).
def bfs(graph, start):
# 请在这里编写代码
propriedades da árvore vermelha preta：
Como as árvores rubro-negras mantêm o equilíbrio：
A diferença entre matriz dinâmica e lista vinculada：
O princípio da tabela hash：
Determine se a lista vinculada é uma lista vinculada palíndromo:
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
Operação de inserção na árvore binária de busca:
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
Amplitude da primeira pesquisa (BFS):
from collections import deque
def bfs(graph, start):
visited = [False] * len(graph)
queue = deque([start])
visited[start] = True
result = []
while queue:
Ele se dedica à pesquisa de tecnologia há mais de 30 anos e é proficiente em diversas linguagens como java, linux, javascript, php, css, etc. estação de documentação do desenvolvedor para compartilhar alguns problemas no desenvolvimento de tecnologia para referência futura.
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