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数据结构智慧树满分答案
第一章单元测试
题目 | 答案 |
图书馆的数目检索系统采用 关系的数据结构。 | 线性 |
是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。 | 数据结构 |
( )是一个值的集合和定义在这个值集上的一组操作的总称。 | 数据类型 |
算法的确定性是指 ( ) | 算法中的每一条指令必须有确切的含义 |
第二章单元测试
题目 | 答案 |
线性表中的数据元素有一个前驱多个后继。 | 错 |
用顺序结构存储,删除最后一个结点时,( ) | 一定不会移动其它结点位置 |
链表中逻辑上相邻的元素的物理地址__________相邻。 | 不一定 |
1.假设有两个按元素值递增有序排列的线性表A和B,均以单链表作存储结构,请编写算法将A表和B表归并成一个按元素值递减有序(即非递增有序,允许表中含有值相同的元素)排列的线性表C,并要求利用原表(即A表和B表)的结点空间构造C表。//将合并逆置后的结果放在C表中,并删除B表StatusListMergeOppose_L(LinkList &A,LinkList &B,LinkList &C){ LinkList pa,pb,qa,qb; pa=A; pb=B; qa=pa; //保存pa的前驱指针 qb=pb; //保存pb的前驱指针 pa=pa->next; pb=pb->next; A->next=NULL; C=A; while(pa&&pb){ if(pa->datadata){ qa=pa; pa=pa->next; qa->next=A->next; //将当前最小结点插入A表表头 A->next=qa; } else{ qb=pb; pb=pb->next; ( )//将当前最小结点插入B表表头 A->next=qb; } } while(pa){ qa=pa; pa=pa->next; qa->next=A->next; A->next=qa; } while(pb){ qb=pb; pb=pb->next; qb->next=A->next; A->next=qb; } pb=B; free(pb); return OK;} A. qa->next=A->next B. qb->next=A->next C. qa->next=A; D. qb->next=A; 正确 查看答案解析 本题总得分:2分 5 假设某个单向循环链表的长度大于1,且表中既无头结点也无头指针。已知s为指向链表中某个结点的指针,试编写算法在链表中删除指针s所指结点的前驱结点。StatusListDelete_CL(LinkList &S){ LinkList p,q; if(S==S->next)return ERROR; q=S; p=S->next; while( ){ q=p; p=p->next; } q->next=p->next; free(p); return OK;} A. p->next!=S B. p->next==S C. p!=S D. p==S 正确 查看答案解析 本题总得分:2分 好评 中评 差评 第1部分 1 2 3 4 5 关于智慧树 网站地图 联系我们 诚聘英才 版权说明 Copyright © 2003-现在 Zhihuishu. All rights reserved.沪ICP备10007183号-5 //异步加载百度统计 var _hmt = _hmt || []; (function() { var hm = document.createElement(“script”); hm.src = “//hm.baidu.com/hm.js?0a1b7151d8c580761c3aef32a3d501c6”; var s = document.getElementsByTagName(“script”)[0]; s.parentNode.insertBefore(hm, s); })(); $(function () { $(“.answerList_item”).each(function () { var qid = $(this).attr(“qid”); if ($(“#subject_key_” + qid).find(“span”).attr(“class”) == “key_yes”) { $(this).addClass(“answerList_yes”); } else if ($(“#subject_key_” + qid).find(“span”).attr(“class”) == “key_error”) { $(this).addClass(“answerList_error”); } }); $(‘.answerKeyBtn’).click(function () { if (!$(this).parent().find(‘.answerKey_detail’).hasClass(‘blur’)) { $(this).parent().find(‘.answerKey_detail’).addClass(‘blur’); $(this).parent().find(‘.answerKey_detail’).slideDown(200); $(this).html(“收起参考答案”); } else { $(this).parent().find(‘.answerKey_detail’).removeClass(‘blur’); $(this).parent().find(‘.answerKey_detail’).slideUp(200); $(this).html(“查看参考答案”); } }); $(‘.anaKeyBtn’).click(function () { if (!$(this).parent().find(‘.anaKey_detail’).hasClass(‘blur’)) { $(this).parent().find(‘.anaKey_detail’).addClass(‘blur’); $(this).parent().find(‘.anaKey_detail’).slideDown(200); $(this).html(“收起答案解析”); } else { $(this).parent().find(‘.anaKey_detail’).removeClass(‘blur’); $(this).parent().find(‘.anaKey_detail’).slideUp(200); $(this).html(“查看答案解析”); } }); $(“.seeReview”).click(function () { var $offset = $(this).offset(); var left = $offset.left + $(this).width(); var top = $offset.top + $(this).height(); var width = $(window).width(); var height = document.body.scrollHeight; if ((left + 470) > width) { left = left – 470; } var questionId = $(this).attr(“questionId”); $(“#tm_submit_discuss”).attr(“questionId”, questionId); tm_showDicuss(questionId, height, width, left, top); }); $(window).scroll(function () { var left_w = ($(this).width() – 960) / 2; var offsetTop = $(window).scrollTop(); if (offsetTop > 32) { $(“.tit_operate_box”).css({‘position’: ‘fixed’, ‘left’: ‘50%’, ‘top’: 0, ‘marginLeft’: ‘-480px’}); } else if (offsetTop < 32) { $(“.tit_operate_box”).css({‘position’: ‘static’, ‘marginLeft’: 0}); } }); /*返回顶部*/ $(window).scroll(function () { if ($(window).scrollTop() >= 1) $(“.backTop”).fadeIn(300); else $(“.backTop”).stop(true, true).fadeOut(300); }); $(“.backTop”).on(“click”, function () { $(‘html, body’).animate({scrollTop: 0}, ‘slow’); return false; }); $(“.tm_discuss_cancle”).click(function () { $(“#tm_writer_discussbox”).stop().hide(“slow”); $(“#tm_examwork_overlay”).hide(); }); $(“img”).addClass(“tm-imgbox”); $(“img”).attr(“_src”, $(“img”).attr(“src”)); $(“.tm-imgbox”).tmImgbox(); }); function tm_showDicuss(questionId, height, width, left, top) { $.ajax({ type: “post”, data: { “questionId”: questionId, “studentExamId”: “147796420”, “userId”: “162626195”, “recruitId”: “6623”, “examId”: “273655” }, url: jsonPath + “/exam/showDiscuss”, success: function (data) { if (data.discussDto) { $(“#tm_dis_content”).val(data.discussDto.content); $(“#tm_submit_discuss”).attr(“discussId”, data.discussDto.id); $(“.tm_reception[value=’” + data.discussDto.reception + “‘]”).attr(“checked”, “checked”); } else { $(“#tm_dis_content”).val(“”); $(“.tm_reception”).removeAttr(“checked”); $(“#tm_submit_discuss”).attr(“discussId”, “”); } $(“#tm_examwork_overlay”).show().css({“opacity”: “0.3”, width: width, “height”: height}); $(“#tm_writer_discussbox”).show().css({left: left, top: top}); } }) } /*定位题号*/ function getQuestionLocation(id) { window.location.href = ‘#anchor_’ + id; var hread = $(window).scrollTop() – 150; $(window).scrollTop(hread); } $(document).ready(function () { $(“.myschool_ewcon input”).attr(“disabled”, “disabled”); $(“.myschool_ewcon textarea”).attr(“disabled”, “disabled”); }); | qb->next=A->next |
假设某个单向循环链表的长度大于1,且表中既无头结点也无头指针。已知s为指向链表中某个结点的指针,试编写算法在链表中删除指针s所指结点的前驱结点。StatusListDelete_CL(LinkList &S){ LinkList p,q; if(S==S->next)return ERROR; q=S; p=S->next; while( ){ q=p; p=p->next; } q->next=p->next; free(p); return OK;} | p->next!=S |
第三章单元测试
1
若以S和X分别表示进栈和退栈操作,则对初始状态为空的栈可以进行的栈操作系列合法的是( );
A. SXSSXXXX
B. SXXSXSSX
C. SXSXXSSX
D. SSSXXSXX
2
设计一个迷宫求解的算法,采用___________数据结构最佳。
A. 线性表的顺序存储结构
B. 栈
C. 队列
D. 线性表的链式存储结构
3
循环队列存储在数组A[0..m-1],则出队时的操作为( )
A. front=front+1
B. front=(front+1)mod (m-1)
C. front=(front+1)mod m
D. front=(front mod m)+1
4
1.试写一个算法,识别依次读入的一个以@为结束符的字符序列是否为形如‘序列1&序列2’模式的字符序列。其中序列1和序列2中都不含字符‘&’,且序列2是序列1的逆序列。例如,‘a+b&b+a’是属该模式的字符序列,而‘1+3&3-1’则不是。BOOLSymmetry(char a[]){ int i=0; Stack s; InitStack(s); ElemType x; while(a[i]!=’&’ && a[i]){ _________ i++; } if(!a[i]) return FALSE; i++; while(a[i]){ Pop(s,x); if(x!=a[i]){ DestroyStack(s); return FALSE; } i++; } return TRUE;}
A. Pop(s,a[i++])
B. Push(s,a[i++])
C. Push(s,a[i])
D. Pop(s,a[i])
5
Status SymmetryString(char* p){ Queue q; if(!InitQueue(q)) return 0; Stack s; InitStack(s); ElemType e1,e2; while(*p){ Push(s,*p); EnQueue(q,*p); p++; } while(!StackEmpty(s)){ ( ) DeQueue(q,e2); if(e1!=e2) return FALSE; } return OK;}
A. Pop(s,e1);
B. Push(s,*p);
C. EnQueue(q,*p)
D. P–P–P–P–P–P–P–P–
第四章单元测试
1
设s=’I AM A STUDENT’ , t=’GOOD’ ,则Concat(Substring(s,6,2),Concat(t,SubString(s,7,8)))=( )
A. A GOODWORKER
B. ST GOODSTUDENT
C. A GOOD STUDENT
D. A GOOD WORKER
2
空串与空格串是相同的,这种说法____。
A.
B. 不
3
设串sl=″Data Structures with Java″,s2=“it″,则子串定位函数index(s1,s2)的值为( ) ;
A. 15
B. 16
C. 17
D. 18
4
串的长度是指( )
A. 串中所含不同字母的个数
B. 串中所含字符的个数
C. 串中所含不同字符的个数
D. 串中所含非空格字符的个数
5
【判断题】(2分)
串是一种数据对象和操作都特殊的线性表。
A. 对
B. 错
第五章单元测试
1
数组A中,每个元素A的长度为3个字节,行下标i从1到8,列下标j从1到10,从首地址SA开始连续存放在存储器内,存放该数组至少需要的单元数是______。
A. 80
B. 100
C. 240
D. 270
2
假设有二维数组A6×8,每个元素用相邻的6个字节存储,存储器按字节编址。已知A的起始存储位置为1000,计算数组A按行存储时元素A[14]第一个字节的位置( ) ;
A. 1018
B. 1024
C. 1030
D. 1072
3
若采用三元组压缩技术存储稀疏矩阵,只要把每个元素的行下标和列下标互换,就完成了对该矩阵的转置运算,这种观点( )。
A.
B. 错误
4
广义表((()),a,((b,c),(),d),(((e))))的长度为( ) ;
A. 3
B. 4
C. 5
D. 2
5
下面说法不的是 ( )。
A. 广义表的表头总是一个广义表
B. 广义表的表尾总是一个广义表
C. 广义表难以用顺序存储结构
D. 广义表可以是一个多层次的结构
6
1.试按教科书5.5节图5.10所示的结点结构编写复制广义表的递归算法。// 由广义表L复制广义表T
intCopyGList(GList& T,GList& L)
{ if(!L) T=NULL; else{
T=newGLNode;
if(!T)exit(OVERFLOW);
T->tag=L->tag;
if(L->tag==ATOM)T->atom=L->atom;
else{ ________ CopyGList(T->tp,L->tp); } } return OK;}
A. A.CopyGList(T,L)
B. CopyGList(L->tp,T->tp);
C. CopyGList(L->hp,T->hp)
D. CopyGList(T->hp,L->hp);
第六章单元测试
1
已知一棵树边的集合为{<I,M>, <I,N>, <E,I>, <B,E>, <B,D>, <A,B>, <G,J>, <G,K>, <C,G>, <C,F>, <H,L>, <C,H>, <A,C>},问这棵树中结点G的双亲结点为( )
A. A
B. C
C. I
D. B
2
一棵二叉树中,叶子的个数为10,则其度为2的结点的个数为 ( ) ;
A. 9
B. 10
C. 11
D. 12
3
假如一棵二叉树的中序遍历结果为ABCD,则结点A和结点D的关系一定不是( );
A. 结点A是结点D的双亲结点
B. 结点A是结点D的右子树上的结点
C. 结点A是结点D的左子树上的结点
D. 结点A与结点D具有共同的双亲的右子树上的结点
4
已知一棵树边的集合为{<I,M>, <I,N>, <E,I>, <B,E>, <B,D>, <A,B>, <G,J>, <G,K>, <C,G>, <C,F>, <H,L>, <C,H>, <A,C>},将此树转化为二叉树后,E的左孩子为( );
A. A
B. C
C. I
D. B
5
一棵哈夫曼树有17个结点,则其叶子结点的个数是 _________ 。
A. 7
B. 8
C. 9
D. 10
6
写递归算法,将二叉树中所有结点的左、右子树相互交换。Status ExchangeBiTree(BiTree& T){ BiTreep; if(T){ p=T->lchild; T->lchild=T->rchild; T->rchild=p; ExchangeBiTree(T->lchild); __________ } returnOK;}
A. A.ExchangeBiTree(p);
B. ExchangeBiTree(T->rchild);
C. ExchangeBiTree(T->lchild->rchild)
D. ExchangeBiTree(T);
7
试写一个算法,为一棵二叉树建立后序线索二叉树。
StatusPostOrderThreading(BiThrTree& T,BiThrTree& pre);//首先建立后序线索树
StatusFindNextInBiThrTree(BiThrTree& q,TElemType *p);//再进行查找
// 后序线索二叉树的算法
StatusPostOrderThreading(BiThrTree& Thrt,BiThrTree& T)
{ BiThrTree pre; Thrt=new BiThrNode; // 为线索二叉树建立头结点 if(!Thrt) exit(OVERFLOW); Thrt->LTag=Link; Thrt->RTag=Thread; Thrt->rchild=Thrt;// 右子树回指 if(!T) Thrt->lchild=Thrt;// 若二叉树空,左子树回指 else{ Thrt->lchild=T; pre=Thrt;
PostThreading(T,pre);// 后序遍历进行后序线索化
pre->rchild=Thrt;//最后一个结点线索化
pre->RTag=Thread; Thrt->rchild=pre; } return OK;}
StatusPostThreading(BiThrTree& T,BiThrTree& pre)
{ if(T){
if(T->LTag==Link)PostThreading(T->lchild,pre);
if(T->RTag==Link)PostThreading(T->rchild,pre);
if(!T->lchild){ T->LTag=Thread; ___________ }
if(pre &&!pre->rchild){
pre->RTag=Thread; pre->rchild=T; } pre=T; } return OK;}
A. T->lchild=pre;
B. pre->lchild=T
C. T->rchild=pre
D. pre->rchild=T
8
1.编写递归算法,将二叉树中所有结点的左、右子树相互交换。
StatusExchangeBiTree(BiTree& T)
{
BiTree p;
if(T){
p=T->lchild;
T->lchild=T->rchild;
T->rchild=p;
ExchangeBiTree(T->lchild);
}
return OK;
}
A. ExchangeBiTree(p);
B. ExchangeBiTree(T->rchild);
C. ExchangeBiTree(T->lchild->rchild);
D. ExchangeBiTree(T);
第七章单元测试
1
下图中结点B的出度为( )
A. 0
B. 1
C. 2
D. 3
2
对于一个具有n个顶点的无向图,若采用邻接矩阵表示,则该矩阵的大小为( ) ;
A. n ×n
B. (n-1)× (n-1)
C. (n-1)×n
D. n×(n+1)
3
采用邻接表存储的图的宽度优先遍历算法类似于二叉树的( )。
A. 先序遍历
B. 中序遍历
C. 后序遍历
D. 层次遍历
4
下面的无向带权图的最小生成树包含的边有( )
A. ae ge gf eb bc cd
B. ae ed dc cb eg df
C. ag gf fd dc cb be
D. ae eb bc cd df eg
5
判定一个有向图是否存在回路除了可以利用拓扑排序方法外,还可以利用( );
A. 求关键路径的方法
B. 求最短路径的Dijkstm方法
C. 宽度优先遍历算法
D. 深度优先遍历算法
6
编写算法实现建立图的邻接表
StatusCreateAG(ALGraph &G)
{ int n,e,k,i,j; cout<<“请输入顶点数:”; cin>>n; cout<<“请输入边数:”; cin>>e; G.vernum=n; G.arcnum=e; // 建立顶点数组 for(k=0;k<G.vernum;k++){ cout<<“请输入顶点信息:”; cin>>G.vertices[k].data; G.vertices[k].firstarc=NULL; } // 建立邻接表 VertexType v1,v2; ArcNode *p,*q; for(k=0;k<G.arcnum;k++){ cout<<“请输入弧的始点和终点信息,中间用空格分开:”; cin>>v1>>v2; i=LocateVex(G,v1);
if(i<0|| i>G.vernum-1) return ERROR;
j=LocateVex(G,v2);
if(j<0|| j>G.vernum-1) return ERROR;
if(i==j)return ERROR;
p=newArcNode;
if(!p)return ERROR;
p->adjvex=j; p->nextarc=NULL; q=G.vertices[i].firstarc;
if(!q)G.vertices[i].firstarc=p;
else{ while(q->nextarc) __________ // 指针定位于邻接表的尾结点 q->nextarc=p; } } return OK;}
A. p=p->nextarc;
B. q->nextarc=NULL;
C. q->nextarc=p->nextarc
D. q=q->nextarc
7
编写算法实现从邻接表中取出某个顶点V的存储位置。
intLocateVex(ALGraph& G,VertexType v)
{ int i=0; while(______&&i<G.vernum) i++; if(G.vertices[i].data==v) return i; else return -1;}
A. A.G.vertices[i++].data!=v
B. G.vertices[i].data!=v
C. G.vertices[i].data==v
D. G.vertices[++i].data!=v
第八章单元测试
1
1. 对线性表进行二分查找时,要求线性表必须( )。
A. 以顺序方式存储
B. 以链接方式存储
C. 以顺序方式存储,且结点按关键字有序排序
D. 以链接方式存储,且结点按关键字有序排序
2
2.下列描述中不符合二叉排序树特点的是 ( )
A. 左子树中所有结点的关键字小于根结点的关键字
B. 根结点的关键字大于左、右子树中所有结点的关键字
C. 右字树中所有结点的关键字大于根节点的关键字C.
D. 关键字插入的顺序影响二叉排序树的形态
3
3.设哈希表长m=14,哈希函数H(key)=key%11。表中已有4个结点:
addr (15)=4; addr (38)=5; addr (61)=6; addr (84)=7
如用二次探测再散列处理冲突,关键字为49的结点的地址是( )
A. 8
B. 3
C. 5
D. 9
4
4.试将折半查找的算法改写成递归算法。
Int bisearch (sqlist L,int low, int high , elemtype x ) {
If (low>high) return( 0 );
else {
if (L.data[mid]= =x) return (mid);
else if (L.data[mid]>x) bisearch(L,low,mid-1,x);
else bisearch(L,mid+1,high,x);
}
}//bisearch
A. A. mid< (low+high)/2
B. mid=(low+high)/2
C. mid>(low+high)/2;
D. mid!=(low+high);
5
5.设计算法判定给定二叉树是否为二叉排序树。
void BSTree(BiTree t,int &flag,int &last);//声明
Status IsBSTree(BiTree t)
{
int flag = 1;
int last =0;
BSTree(t,flag,last);
return flag;
}
void BSTree(BiTree t,int &flag,int &last)//取地址不需要返回值
{
if(t->lchild&&flag) BSTree(t->lchild,flag,last);//遍历左子树
if(t->data.key>last&&flag) last = t->data.key;
else flag=0;
//last原为父节点值,但到了树叶节点后被树叶节点的key值覆盖,然后开始向上反馈key
if(t->rchild&&flag)
}
A. BSTree(t->rchild,flag,last);
B. BSTree(t->lchild,flag,last);
C. BSTree(t->rchild,last,flag);
D. BSTree(t->lchild,last,flag);
6
m阶B_树中的m是指?
A. 每个结点至少有m棵子树
B. 每个结点至多有m棵子树
C. 非终端结点中关键字的个数
D. m阶B_树的深度(或高度)
第九章单元测试
1
1.设一组初始记录关键字序列为(50,40,95,20,15,70,60,45),则以增量d=4 的一趟希尔排序结束后前4条记录关键字为( )。
A. 40,50,20,95
B. 15,40,60,20
C. 15,20,40,45
D. 45,40,15,20
2
2.快速排序方法在情况下最不利于发挥其长处。( )
A. 要排序的数据量太大。
B. 要排序的数据中含有多个相同值
C. 要排序的数据已基本有序
D. 要排序的数据个数为奇数
3
一组记录的排序码为(46,79,56,38,40,84),则利用堆排序的方法建立的初始推为( )。
A. 79,46,56,38,40,80
B. 84,79,56,38,40,46
C. 84,79,56,46,40,38
D. 84,56,79,40,46,38
4
设一组初始记录关键字序列为(25,50,15,35,80,85,20,40,36,70),其中含有5个长度为2的有序子表,则用归并排序的方法对该记录关键字序列进行一趟归并后的结果为( )。
A. 15,25,35,50,20,40,80,85,36,70
B. 15,25,35,50,80,20,85,40,70,36
C. 15,25,35,50,80,85,20,36,40,70
D. 15,25,35,50,80,20,36,40,70,85
5
试以L.r[k+1]作为监视哨改写教科书10.2.1节中给出的直接插入排序算法。其中,L.r[1..k]为待排序记录且k<MAXSIZE。
void InsertionSort ( SqList &L ) {
// 对顺序表 L 作直接插入排序。
for ( i=k-1-1; i>=1; –i )
{ if (L.r[i+1].key < L.r[i].key)
{
L.r[k+1] = L.r[i]; // 复制为监视哨
for ( j=i+1; L.r[k+1].key > L.r[j].key; ++ j )
L.r[j-1] = L.r[j]; // 记录前移
}//end if
}//end for
} // InsertSort
A. A.L.r[j+1] = L.r[k+1];
B. L.r[j] = L.r[k];
C. L.r[j] = L.r[k+1];
D. L.r[i] = L.r[k+1];
6
1.编写算法,对n个关键字取整数值的记录序列进行整理,以使所有关键字为负值的记录排在关键字为非负值的记录之前,要求:
(1)采用顺序存储结构,至多使用一个记录的辅助存储空间;
(2)算法的时间复杂度为O(n);
void Divide(int a[ ],int n)//把数组a中所有值为负的记录调到非负的记录之前
{
low=0;high=n-1;
while( )
{
while(low<high&&a[high]>=0) high–; //以0作为虚拟的枢轴记录
a[low]<->a[high];
while(low<high&&a[low]<0) low++;
a[low]<->a[high];
}
}//Divide
A. low< =(high+1)
B. (low+1)< high
C. low!=high
D. low< high
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