关于单链表、双链表和循环链表,下列说法正确的是( )。
D:带头结点的循环单链表中,空表时头结点的 next 指向自身,判空只需比较 next==head。A 错在单链表删结点需先找前驱;B 错在空循环链表头指针可为 nullptr;C 错在循环双链表尾结点 next 指向头结点。
双向循环链表中要在结点 p 之前插入新结点 s(均非空),以下指针操作正确的是( )。
C:先让 s->next=p、s->prev=p->prev 把 s 挂到 p 与其前驱之间,再令 p->prev->next=s 接上前驱,最后 p->prev=s 使 p 回指 s,四步顺序正确;B 插在 p 之后,A、D 均未正确连接前驱。
下面函数用"哑结点"统一处理删除单向链表中的头结点与中间结点。横线处应填( )。
01struct Node{ 02 int val; 03 Node* next; 04 Node(int v):val(v),next(nullptr){} 05}; 06Node* eraseAll(Node* head, int x){ 07 Node dummy(0); 08 dummy.next = head; 09 Node* cur = &dummy; 10 while(cur->next){ 11 if(cur->next->val == x){ 12 Node* del = cur->next; 13 ____________ 14 delete del; 15 }else cur = cur->next; 16 } 17 return dummy.next; 18}
B:删除 cur 的后继 del 后应令 cur->next=del->next 跳过 del,且 cur 不动以便继续检查新后继,连续相同值也能删净;A 会漏删,C 反向断链,D 截断链表,返回 dummy.next 兼顾头结点被删。
对如下代码实现的欧几里得算法(辗转相除法),执行 gcd(48, 18) 得到的调用序列为( )。
01int gcd(int a, int b) { 02 return b == 0 ? a : gcd(b, a % b); 03}
A:48%18=12 故递归 gcd(18,12),18%12=6 得 gcd(12,6),12%6=0 到达出口返回 6,调用序列与 A 完全一致。
下面代码实现了欧拉(线性)筛,横线处应填写( )。
01vector<int> euler_sieve(int n) { 02 vector<bool> is_composite(n + 1, false); 03 vector<int> primes; 04 for (int i = 2; i <= n; i++) { 05 if (!is_composite[i]) 06 primes.push_back(i); 07 for (int j = 0; ____________ && (long long)i * primes[j] <= n; j++) { 08 is_composite[i * primes[j]] = true; 09 if (i % primes[j] == 0) 10 break; 11 } 12 } 13 return primes; 14}
C:内层循环需枚举已筛出的全部质数,越界条件应为 j<primes.size();A、B 用 n 或 sqrt(n) 与下标无关,D 用 j<i 在质数个数不足 i 时访问 primes[j] 越界。
埃氏筛中将内层循环从 j = i*i 开始而不是 j = 2*i 的主要原因是( )。
01vector<int> eratosthenes_sieve(int n) { 02 vector<bool> is_composite(n + 1, false); 03 vector<int> primes; 04 for (int i = 2; i <= n; i++) { 05 if (is_composite[i]) continue; 06 primes.push_back(i); 07 for (long long j = (long long)i * i; j <= n; j += i) 08 is_composite[j] = true; 09 } 10 return primes; 11}
C:小于 i² 的 i 的倍数 k·i 中 k<i,其必含小于 i 的质因子,早在以该质因子为外层 i 时已被标记,故从 i² 开始可免重复标记;A、B 说法错误,且优化后仍是 O(n log log n) 而非 O(n)。
下面程序的运行结果为( )。
01bool check(int n, int a[], int k, int dist) { 02 int cnt = 1; 03 int last = a[0]; 04 for (int i = 1; i < n; i++) { 05 if (a[i] - last >= dist) { 06 cnt++; 07 last = a[i]; 08 } 09 } 10 return cnt >= k; 11} 12 13int solve(int n, int a[], int k) { 14 std::sort(a, a + n); 15 int l = 0; 16 int r = a[n - 1] - a[0]; 17 while (l < r) { 18 int mid = (l + r + 1) / 2; 19 if (check(n, a, k, mid)) 20 l = mid; 21 else 22 r = mid - 1; 23 } 24 return l; 25} 26 27int main() { 28 int a[] = {1, 2, 8, 4, 9}; 29 int n = 5; 30 int k = 3; 31 std::cout << solve(n, a, k) << std::endl; 32 return 0; 33}
B:排序后为 {1,2,4,8,9},l=0、r=8;check(4) 只能取 1 和 8 得 2 段不满足 k=3,check(3) 可取 1、4、8 得 3 段满足,二分终止于 l=r=3。
在升序数组中查找第一个大于等于 x 的位置,下面循环中横线应填( )。
01int lowerBound(const vector<int>& a, int x){ 02 int l=0, r=a.size(); 03 while(l<r){ 04 int mid = l + (r - l)/2; 05 if(a[mid] >= x) ____________; 06 else l = mid + 1; 07 } 08 return l; 09}
A:a[mid]>=x 时答案落在 [l,mid] 内,令 r=mid 保留 mid;否则 a[mid]<x 排除 mid 令 l=mid+1;左闭右开区间下循环结束 l 即第一个大于等于 x 的位置。
关于递归函数调用,下列说法错误的是( )。
D:栈溢出是致命运行时错误,进程直接崩溃终止,不会抛出可捕获的异常,后续代码无法继续执行;A 的深度耗尽栈、B 的尾递归优化、C 的循环改写均正确。
给定 根木头,第 根长度为 a[i]。要切成不少于 段等长木段,求最大可能长度,则横线上应填写( )。
01const int MAXN = 100005; 02long long a[MAXN]; 03int n, m; 04bool check(long long x){ 05 long long cnt = 0; 06 for(int i = 1; i <= n; i++){ 07 if(x == 0) return true; 08 cnt += a[i] / x; 09 if(cnt >= m) return true; 10 } 11 return false; 12} 13int main(){ 14 cin >> n >> m; 15 long long mx = 0; 16 for(int i = 1; i <= n; i++){ 17 cin >> a[i]; 18 mx = max(mx, a[i]); 19 } 20 long long l = 1, r = mx; 21 long long ans = 0; 22 while(l <= r){ 23 long long mid = l + (r - l) / 2; 24 if(check(mid)){ 25 ans = mid; 26 ____________ 27 }else{ 28 ____________ 29 } 30 } 31 cout << ans << endl; 32 return 0; 33}
A:check(mid) 为真说明长度 mid 可行,记 ans=mid 后令 l=mid+1 试探更长;不可行则 r=mid-1 缩小,配合 while(l<=r) 最终 ans 为最大可行长度。
下面代码用分治求"最大连续子段和",其时间复杂度为( )。
01int solve(vector<int>& a, int l, int r){ 02 if(l == r) return a[l]; 03 int mid = l + (r - l) / 2; 04 int left = solve(a, l, mid); 05 int right = solve(a, mid + 1, r); 06 int sum = 0, lmax = INT_MIN; 07 for(int i = mid; i >= l; i--){ 08 sum += a[i]; 09 lmax = max(lmax, sum); 10 } 11 sum = 0; 12 int rmax = INT_MIN; 13 for(int i = mid + 1; i <= r; i++){ 14 sum += a[i]; 15 rmax = max(rmax, sum); 16 } 17 return max({left, right, lmax + rmax}); 18}
B:solve 递归两半为 2T(n/2),从 mid 向左、向右各扫一遍求 lmax、rmax 合计 O(n),得递推 T(n)=2T(n/2)+O(n),故时间复杂度为 O(n log n)。
游戏大赛决赛,两组选手分别按得分从小到大排好队,现在要把他们合并成一个有序排行榜。
A 组:A = {12, 35, 67, 89},B 组:B = {20, 45, 55, 78},下面是归并合并函数的核心循环,横线处应填入( )。
01int i = 0, j = 0; 02vector<int> result; 03while (i < A.size() && j < B.size()) { 04 if (____________) { 05 result.push_back(A[i++]); 06 } else { 07 result.push_back(B[j++]); 08 } 09} 10while (i < A.size()) { 11 result.push_back(A[i++]); 12} 13while (j < B.size()) { 14 result.push_back(B[j++]); 15}
B:两数组均升序,应取当前较小者,故 A[i]<=B[j] 时先取 A[i];若用 A[i]>=B[j] 会先取较大的 B 元素破坏有序,用 <= 还保证相等元素中 A 在前,归并稳定。
有 位同学的成绩已经从小到大排好序,现在对它执行下面这段以第一个元素为 pivot 的快速排序,请问此次排序的时间复杂度是( )。
01void quicksort(vector<int>& a, int l, int r) { 02 if (l >= r) return; 03 int pivot = a[l]; 04 int i = l, j = r; 05 while (i < j) { 06 while (i < j && a[j] >= pivot) j--; 07 while (i < j && a[i] <= pivot) i++; 08 if (i < j) swap(a[i], a[j]); 09 } 10 swap(a[l], a[i]); 11 quicksort(a, l, i - 1); 12 quicksort(a, i + 1, r); 13}
C:升序数组以首元素为 pivot 时它是最小值,partition 中 a[j]>=pivot 恒成立使 j 一路退到 l,每趟只确定 pivot 原位,区间每次仅减 1,退化为 O(n²)。
下面关于排序算法的描述中,不正确的是( )。
B:归并排序合并时相等元素保持左半在前,是稳定排序,说归并不稳定错误;A、C 中冒泡与插入确实稳定且输入有序时最好为 O(n),D 归并三情况均 O(n log n)。
下面代码实现两个整数除法,其中被除数为一个"大整数",用字符串表示,除数是一个小整数,用 int 表示,则横线处应该填写( )。
01int main(){ 02 string s; 03 int b; 04 cin >> s >> b; 05 vector<int> a; 06 for(char c : s){ 07 a.push_back(c - '0'); 08 } 09 vector<int> c; 10 long long rem = 0; 11 for(int i = 0; i < a.size(); i++){ 12 rem = rem * 10 + a[i]; 13 int q = rem / b; 14 c.push_back(q); 15 ____________ 16 } 17 int pos = 0; 18 while(pos < c.size() - 1 && c[pos] == 0) pos++; 19 for(int i = pos; i < c.size(); i++){ 20 cout << c[i]; 21 } 22 cout << endl; 23 cout << rem << endl; 24 return 0; 25}
B:竖式除法中每次 rem=rem*10+a[i] 后求商位 q=rem/b,随后 rem 须更新为本位余数 rem%b 交给下一位;若用 rem/=b 会丢失余数,最终输出的 rem 也不是正确余数。
有一个存储了 个整数的线性表,分别用数组和单链表两种方式实现。在已知下标(或结点指针)的前提下,数组的随机访问是 ,而在链表中已知某结点的指针时,在该结点之后插入一个新结点的操作也是 。
对。数组按下标随机访问一次寻址即可,为 O(1);单链表在已知结点 p 后插入,只需改 p->next 与新建结点的 next 指向,不需遍历查找,同样为 O(1)。
若数组 a 已按升序排列,则下面代码可以正确实现"在 a 中查找第一个大于等于 x 的元素的位置"。
01int lowerBound(vector<int>& a, int x){ 02 int l=0, r=a.size(); 03 while(l < r) { 04 int mid = (l + r) / 2; 05 if( a[mid] >= x) r = mid; 06 else l = mid + 1; 07 } 08 return l; 09}
对。l、r 取左闭右开区间 [l,r),a[mid]>=x 时答案含 mid 令 r=mid,否则 a[mid]<x 排除 mid 令 l=mid+1,循环结束 l 恰为第一个大于等于 x 的位置。
快速排序只要每次都选取中间元素作为枢轴,就一定是稳定排序。
错。稳定性取决于分区交换的方式而非枢轴位置,快排的交换式 partition 会把相等元素彼此越过,相对顺序可能改变,即使每次取中间元素作枢轴也仍然不稳定。
若某算法满足递推式 ,则其时间复杂度为 。
对。符合主定理 a=2、b=2、f(n)=O(n),n^(log₂2)=n 与 f(n) 同阶,递归树每层合并代价 O(n) 共 log n 层,故 T(n)=O(n log n)。
在一个数组中,如果两个元素 a[i] 和 a[j] 满足 且 a[i] > a[j],则 a[i] 和 a[j] 是一个逆序对。下面代码可以正确统计数组 a 区间 [l,r] 内的逆序对总数。
01long long cnt=0; 02void merge_count(vector<int>& a, int l, int m, int r){ 03 int i = l, j = m + 1; 04 while(i <= m && j <= r) { 05 if(a[i] <= a[j]) i++; 06 else { 07 cnt += (m - i + 1); 08 j++; 09 } 10 } 11}
错。merge_count 只是归并一趟时统计左右两半间的跨段逆序对,且要求两半已分别有序;它既不递归分割,也不统计两半内部的逆序对,单次调用无法得到区间 [l,r] 的逆序对总数。
根据唯一分解定理,如果大于 的整数不能被任何不超过其平方根的质数整除,那么 必定是质数。
对。若 n 为合数则 n=a·b 且较小的因子 a≤√n,a 的质因子 p 满足 p≤√n 且 p 整除 n;故不存在不超过 √n 的质因子整除 n 时,n 必为质数。
假设数组 a 的值域范围是 ,以下程序的时间复杂度是 。
01bool check(int n, int a[], int k, int dist) { 02 int cnt = 1; 03 int last = a[0]; 04 05 for (int i = 1; i < n; i++) { 06 if (a[i] - last >= dist) { 07 cnt++; 08 last = a[i]; 09 } 10 } 11 12 return cnt >= k; 13} 14 15int solve(int n, int a[], int k) { 16 std::sort(a, a + n); 17 18 int l = 0; 19 int r = a[n - 1] - a[0]; 20 21 while (l < r) { 22 int mid = (l + r + 1) / 2; 23 24 if (check(n, a, k, mid)) 25 l = mid; 26 else 27 r = mid - 1; 28 } 29 30 return l; 31} 32 33int main() { 34 int a[] = {1, 2, 8, 4, 9}; 35 int n = 5; 36 int k = 3; 37 38 std::cout << solve(n, a, k) << std::endl; 39 40 return 0; 41}
对。sort 为 O(n log n);二分答案区间 [0, a[n-1]-a[0]] 长度约 D,迭代 O(log D) 轮,每轮 check 扫描 n 个元素为 O(n),合计 O(n log n+n log D)。
若一个问题满足最优子结构性质,则一定可以用贪心算法得到最优解。
错。最优子结构只是动态规划的必要条件,贪心还要求贪心选择性质,即局部最优能推出全局最优;如 0/1 背包满足最优子结构,按价值密度贪心却得不到最优解。
线性筛相比埃氏筛的核心改进在于:埃氏筛中一个合数可能被多个质数重复标记,线性筛通过"每个合数只被其最大质因子筛去"的策略,保证每个合数恰好被标记一次,从而实现 的时间复杂度。
错。线性筛的关键是每个合数只被其最小质因子筛去:内层当 i%primes[j]==0 即 break,防止更大质数重复标记;题述最大质因子与线性筛的策略相反。
任何递归程序都可以改写为等价的非递归程序,但改写后的非递归程序一定需要显式地使用栈来模拟递归调用过程。
错。任何递归程序都能改写为非递归,但并非都必须显式用栈模拟:尾递归可直接改写成循环,如阶乘、斐波那契、gcd 都能用迭代实现,完全不需要栈。