下面 C++ 代码用于求斐波那契数列,该数列第 、 项为 ,以后各项均是前两项之和。函数 fibo() 属于( )。
01int fibo(int n) { 02 if (n <= 0) 03 return 0; 04 if (n == 1 || n == 2) 05 return 1; 06 07 int a = 1, b = 1, next; 08 for (int i = 3; i <= n; i++) { 09 next = a + b; 10 a = b; 11 b = next; 12 } 13 return next; 14}
C:迭代算法。fibo() 用 for 循环从 i=3 到 n,每次 next=a+b 后让 a=b、b=next,逐步推出第 n 项,全程未调用自身,属于迭代而非递归。
下面 C++ 代码用于将输入金额换成最少币种组合方案,其实现算法是( )。
01#include <iostream> 02using namespace std; 03 04#define N_COINS 7 05int coins[N_COINS] = {100, 50, 20, 10, 5, 2, 1}; //货币面值,单位相同 06int coins_used[N_COINS]; 07 08void find_coins(int money) { 09 for (int i = 0; i < N_COINS; i++) { 10 coins_used[i] = money / coins[i]; 11 money = money % coins[i]; 12 } 13 return; 14} 15int main() { 16 int money; 17 cin >> money; //输入要换算的金额 18 19 find_coins(money); 20 for (int i = 0; i < N_COINS; i++) 21 cout << coins_used[i] << endl; 22 23 return 0; 24}
B:贪心算法。find_coins 每轮取当前最大面值 coins[i],coins_used[i]=money/coins[i] 后令 money=money%coins[i],每步局部最优,该面值组合下贪心恰得最少币数。
小杨采用如下双链表结构保存他喜欢的歌曲列表:
01struct dl_node { 02 string song; 03 dl_node* next; 04 dl_node* prev; 05};
小杨想在头指针为 head 的双链表中查找他喜欢的某首歌曲,采用如下查询函数,该操作的时间复杂度为( )。
01dl_node* search(dl_node* head, string my_song) { 02 dl_node* temp = head; 03 while (temp != nullptr) { 04 if (temp->song == my_song) 05 return temp; 06 temp = temp->next; 07 } 08 return nullptr; 09}
B:O(n)。search 从头指针 head 出发,每轮把 temp->song 与 my_song 比较,不相等就沿 temp=temp->next 前进,最坏需遍历全部 n 个结点才返回结果,故为 O(n)。
在双向链表头部插入一个新节点,为了保持链表结构正确,横线上应填入的代码为( )。
01void insert(dl_node *head, string my_song) { 02 p = new dl_node; 03 p->song = my_song; 04 p->prev = nullptr; 05 p->next = head; 06 07 if (head != nullptr) { 08 ____________ // 在此处填入代码 09 } 10 head = p; 11}
C:head->prev = p。头插时新结点 p 的 next 已指向原头结点 head,还需把原头结点的 prev 指回 p,即 head->prev = p,再令 head=p,双向链表的链接才完整。
下面是根据欧几里得算法编写的函数,它计算的是 a 与 b 的( )。
01int gcd(int a, int b) { 02 while (b != 0) { 03 int temp = b; 04 b = a % b; 05 a = temp; 06 } 07 return a; 08}
C:最大公约数。while(b!=0) 每轮先保存 temp=b,再令 b=a%b、a=temp,正是辗转相除 gcd(a,b)=gcd(b,a%b),当 b 归零时 a 即为两数的最大公约数。
欧几里得算法还可以写成如下形式:下面有关说法,错误的是( )。
01int gcd(int a, int b) { 02 return b == 0 ? a : gcd(b, a % b); 03}
D:说法错误。递归版 gcd 每层调用都要压栈保存现场,a 大时递归深度大、占用较多辅助空间,执行效率并不高于循环实现,故 D 错。
下述代码实现素数表的线性筛法,筛选出所有小于等于 n 的素数,则横线上应填的代码是( )。
01vector<int> linear_sieve(int n) { 02 vector<bool> is_prime(n + 1, true); 03 vector<int> primes; 04 is_prime[0] = is_prime[1] = 0; //0和1两个数特殊处理 05 for (int i = 2; i <= n; ++i) { 06 if (is_prime[i]) { 07 primes.push_back(i); 08 } 09 ____________ { // 在此处填入代码 10 is_prime[i * primes[j]] = 0; 11 if (i % primes[j] == 0) 12 break; 13 } 14 } 15 return primes; 16}
A:for (int j = 0; j < primes.size() && i * primes[j] <= n; j++)。内层要遍历已筛出的全部素数,且乘积 i*primes[j] 不能超过 n,否则标记 is_prime 会数组越界,故两个条件缺一不可。
线性筛法(欧拉筛)求小于等于 n 的所有素数,其时间复杂度是( )。
D:O(n)。线性筛中每个合数恰好被其最小质因子筛去一次,外层 i 到 n 加内层标记与 break 合计 O(n),故称线性筛。
为了正确实现快速排序,下面横线上的代码应为( )。
01void qsort(vector<int>& arr, int left, int right) { 02 int i, j, mid; 03 int pivot; 04 05 i = left; 06 j = right; 07 mid = (left + right) / 2; // 计算中间元素的索引 08 pivot = arr[mid]; // 选择中间元素作为基准值 09 10 do { 11 while (arr[i] < pivot) i++; 12 while (arr[j] > pivot) j--; 13 if (i <= j) { 14 swap(arr[i], arr[j]); // 交换两个元素 15 i++; j--; 16 } 17 } ____________; // 在此处填入代码 18 if (left < j) qsort(arr, left, j); // 对左子数组进行快速排序 19 if (i < right) qsort(arr, i, right); // 对右子数组进行快速排序 20}
D:while (i <= j)。do 内先让 i、j 分别跳过小于、大于 pivot 的元素,满足 i<=j 就交换 arr[i] 与 arr[j] 并 i++、j--;只要两指针未交错就继续,才能完整划分左右子数组。
关于分治算法,以下哪个说法正确?
A:分治将问题分解成子问题,分别解决子问题后再合并结果。B 错,归并排序正是分治的典型应用;C 说分治只用于小规模、D 说复杂度恒优于 O(n log n) 也都不成立,故选 A。
根据下述二分查找法,在排好序的数组 中查找数值 ,和 比较的数组元素分别是( )。
01int binary_search(vector<int>& nums, int target) { 02 int left = 0; 03 int right = nums.size() - 1; 04 while (left <= right) { 05 int mid = (left + right) / 2; 06 if (nums[mid] == target) { 07 return mid; 08 } else if (nums[mid] < target) { 09 left = mid + 1; 10 } else { 11 right = mid - 1; 12 } 13 } 14 return -1; // 如果找不到目标元素,返回-1 15}
C:39、79、90、81。数组共 13 个元素,二分查找中 mid 依次为下标 6、9、11、10,对应元素 39、79、90、81 逐个与 82 比较,最后左端越过右端返回 -1,未找到。
要实现一个高精度减法函数,则下面代码中加划线应该填写的代码为( )。
01//假设a和b均为正数,且a表示的数比b大 02vector<int> minus(vector<int> a, vector<int> b) { 03 vector<int> c; 04 int len1 = a.size(); 05 int len2 = b.size(); 06 int i, t; 07 08 for (i = 0; i < len2; i++) { 09 if (a[i] < b[i]) { //借位 10 ____________ // 在此处填入代码 11 a[i] += 10; 12 } 13 t = a[i] - b[i]; 14 c.push_back(t); 15 } 16 17 for (; i < len1; i++) 18 c.push_back(a[i]); 19 20 len3 = c.size(); 21 while (c[len3 - 1] == 0) {//去除前导0 22 c.pop_back(); 23 len3--; 24 } 25 return c; 26}
A:a[i+1]--。当 a[i] 小于 b[i] 需要借位时,应向更高一位 a[i+1] 借 1,再给本位 a[i] 加 10 后相减;对 b 或被减数本位自减都会算错。
设 A 和 B 是两个长度为 n 的有序数组,现将 A 和 B 合并成一个有序数组,归并排序算法在最坏情况下至少要做( )次比较。
C:2n-1。两有序数组各 n 个元素合并,每次比较消耗一个元素,最坏只剩最后一个元素时无须再比,共需 2n-1 次比较。
给定如下函数:
01int fun(int n) { 02 if (n == 1) return 1; 03 if (n == 2) return 2; 04 return fun(n - 2) - fun(n - 1); 05}
则当 时,函数返回值为( )。
D:-11。由 fun(1)=1、fun(2)=2 出发逐层推出 fun(3)=-1、fun(4)=3、fun(5)=-4、fun(6)=7,因此 fun(7)=fun(5)-fun(6)=-4-7=-11。
给定如下递归函数(含输出打印):
01int fun(int n) { 02 cout << n << " "; 03 if (n == 1) return 1; 04 if (n == 2) return 2; 05 return fun(n - 2) + fun(n - 1); 06}
则当 时,屏幕上输出序列为( )。
C:4 2 3 1 2。调用 fun(4) 先输出 4,再按顺序求 fun(2) 输出 2、fun(3) 输出 3,fun(3) 内部依次调用 fun(1) 与 fun(2) 输出 1、2,故完整序列为 4 2 3 1 2。
如果将双向链表的最后一个结点的下一项指针指向第一个结点,第一个结点的前一项指针指向最后一个结点,则该双向链表构成循环链表。
对。把尾结点 next 指向头结点、头结点 prev 指向尾结点后,沿 next 或 prev 都能从任一结点绕回自身,构成双向循环链表。
数组和链表都是线性表,链表的优点是插入删除不需要移动元素,并且能随机查找。
错。链表插入删除确实不需移动元素,但只能从头结点沿 next 顺序查找,不支持随机访问;数组按下标才能 O(1) 随机访问。
链表的存储空间物理上可以连续,也可以不连续。
对。链表结点由 new 逐个分配,物理地址既可连续也可分散,靠 next、prev 指针串联成逻辑顺序,并不要求像数组那样整体连续存储。
找出自然数 n 以内的所有质数,常用算法有埃拉托斯特尼(埃氏)筛法和线性筛法,其中埃氏筛法效率更高。
错。埃氏筛复杂度 O(n log log n),线性筛(欧拉筛)每个合数只被其最小质因子筛一次,复杂度 O(n),线性筛效率更高。
唯一分解定理表明任何一个大于 的整数都可以唯一地表示为一系列质数的乘积,即质因数分解是唯一的。
对。唯一分解定理:任一大于 1 的整数 n 可唯一写成质数幂的乘积 n=p1^e1·p2^e2…,不计因子顺序时分解唯一。
贪心算法通过每一步选择局部最优解来获得全局最优解,但并不一定能找到最优解。
对。贪心每一步只取当前局部最优,未必能得到全局最优,需证明贪心选择性质才保证正确,如币值不当的找零问题即存在反例,选法未必最优。
归并排序和快速排序都采用递归实现,也都是不稳定排序。
错。归并排序两两合并有序子序列时,相等元素相对顺序保持不变,属于稳定排序;只有快速排序不稳定,故该句说两者皆不稳定是错误的。
插入排序有时比快速排序时间复杂度更低。
对。插入排序对近乎有序的数据每趟几乎直接落位,最好情况 O(n);快排平均 O(n log n),故插入排序有时时间复杂度更低,如数据已基本有序时。
在进行全国人口普查时,将其分解为对每个省市县乡来进行普查和统计。这是典型的分治策略。
对。全国人口普查按省市县乡拆成互不重叠的小范围普查,分别完成后逐级汇总,正是把大问题分解、求解、合并结果的分治策略典型应用。
在下面 C++ 代码中,由于删除了变量 ptr,因此 ptr 所对应的数据也随之删除,故执行下述代码时,将报错。
01int* ptr = new int(10); 02cout << *ptr << endl; 03delete ptr; 04cout << ptr << endl;
错。delete ptr 只释放 new 分配的堆内存,ptr 变量本身仍存在,cout << ptr 输出悬垂指针的地址值,程序可正常编译运行而不报错。