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数据结构-概论

时间:2019-06-17 01:18:19      阅读:310      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:递归函数   代码   实现   nlogn   数据结构   sub   存储   单链表   ++   

判断题

1.用渐进表示法分析算法复杂度的增长趋势。

     T      F

2.N2/1000是O(N)的。

     T      F

3.将长度分别为m,n的两个单链表合并为一个单链表的时间复杂度为O(m+n)。

     T      F

4.对于某些算法,随着问题规模的扩大,所花的时间不一定单调增加。

     T      F

5.用渐进表示法分析算法复杂度的增长趋势。

     T      F

6.N2logN和NlogN2具有相同的增长速度。

     T      F

7.(logN)2O(N)的。

     T      F

8.算法分析的两个主要方面是时间复杂度和空间复杂度的分析。

     T      F

选择题

1.下列函数中,哪两个函数具有相同的增长速度:

    A.2N和NN
    B.N和2/N
    C.N2logN和NlogN2
    D.NlogN2和NlogN

2.在数据结构中,从逻辑上可以把数据结构分成( )。

    A.动态结构和静态结构
    B.紧凑结构和非紧凑结构
    C.线性结构和非线性结构
    D.内部结构和外部结构

3.与数据元素本身的形式、内容、相对位置、个数无关的是数据的( )。

    A.存储结构
    B.存储实现
    C.逻辑结构
    D.运算实现

4.通常要求同一逻辑结构中的所有数据元素具有相同的特性,这意味着( )。

    A.数据在同一范围内取值
    B.不仅数据元素所包含的数据项的个数要相同,而且对应数据项的类型要一致
    C.每个数据元素都一样
    D.数据元素所包含的数据项的个数要相等

5.给定N×N的二维数组A,则在不改变数组的前提下,查找最大元素的时间复杂度是:

    A.O(N2)
    B.O(NlogN)
    C.O(N)
    D.O(N2logN)

6.下列代码

for(i=0; i<n; i++)
  for(j=i; j>0; j/=2)
     printf(“%d\n”, j);

的时间复杂度是:

    A.O(N×i)
    B.O(N)
    C.O(N2)
    D.O(NlogN)

7.斐波那契数列FN的定义为:F0=0, F1=1, FN=FN?1+FN?2, N=2, 3, …。用递归函数计算FN的时间复杂度是:

    A.O(logN)
    B.O(N)
    C.O(N!)
    D.O(FN)

8.对于顺序存储的长度为N的线性表,访问结点和增加结点的时间复杂度为:

    A.O(1), O(1)
    B.O(1), O(N)
    C.O(N), O(1)
    D.O(N), O(N)

9.下列代码

if ( A > B ) {
    for ( i=0; i<N*N/100; i++ )
        for ( j=N*N; j>i; j-- )
            A += B;
}
else {
    for ( i=0; i<N*2; i++ )
        for ( j=N*3; j>i; j-- )
            A += B;
}

的时间复杂度是:

    A.O(N3)
    B.O(N4)
    C.O(N5)
    D.O(N6)

数据结构-概论

标签:递归函数   代码   实现   nlogn   数据结构   sub   存储   单链表   ++   

原文地址:https://www.cnblogs.com/nonlinearthink/p/11037523.html

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