算法设计与分析——选择题

简介: 算法设计与分析——选择题

1:给定程序时间复杂度的递推公式:T(1)=1,T(N)=2T(N/2)+N。则对该程序时间复杂度最接近的描述是:

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


2:程序P1和P2时间复杂度的递推公式:


P1: T(1)=1, T(N)=T(N/2)+1;

P2: T(1)=1, T(N)=2T(N/2)+1;

则下列关于两程序时间复杂度的结论中最准确的是:

A.均为O(logN)

B.P1是O(logN),P2是O(N)

C.均为O(N)

D.P1是O(logN),P2是O(NlogN)


3:下面代码段的时间复杂度是()。

for ( i=0; i<n; i++ )
    for ( j=0; j<m; j++ )
        a[i][j]=0;

A.O(1)     B.O(mn)     C.O(m2)      D.O(n2)


4:下面代码段的时间复杂度是()。

i=1;
while( i<=n )
    i=i*3;

A.O(n)     B.O(n2)     ;C.O(1)     D.O(log3n)


5:下面代码段的时间复杂度是()。

x=n; //n>1
y=0;
while( x≥(y+1)*(y+1) )
    y++;

A.O(1)     B.O(n1/2)     C.O(n)     D.O(log2n)


6:下面算法的时间复杂度为 ▁▁▁▁▁。

int foo(int n)
{
    int i, s = 0;
    for (i = 1; i * i <= n; ++i)
    {
        s += i;
    }
    return s;
}

A.O(n2)     B.O(n)     C.O(sqrt(n) )     D.O(log2n)


7:求整数n(n>=0)的阶乘的算法如下,其时间复杂度为( )。

long fact(long n)
{
if (n<=1) return 1;
return n*fact(n-1);
}

A.O(log2n)     B.O(n2 )     C.O(n)     D.O(nlog2n)


8:算法P1和P2时间复杂度的递推方程分别为:


P1:T(n) = T(n/2) + 1, T(1)=1

P2:T(n) = 2T(n/2) + 1, T(1)=1

则下列关于P1和P2两个算法时间复杂度的结论中正确的是( )。

A.均为O(logn)

B.均为O(n)

C.P1为O(logn),P2为O(n)

D.P1为O(logn),P2为O(nlogn)


9:T(n)表示当输入规模为n时的算法效率,以下算法中效率最优的是( )。


A.T(n)=T(n-1)+1,T(1)=1

B.T(n)=2n

C.T(n)=T(n/2)+1,T(1)=1

D.T(n)=3nlog2n


10:下列函数中,哪个函数具有最慢的增长速度:


A.N1.5

B.NlogN2

C.N2logN

D.N(logN)2


11:用分治法解决一个规模为N的问题。若每步将问题分成规模均为N/3的8个子问题,且治而得到解的步骤耗时O(N2logN),则整个算法的时间复杂度为__。

A.O(N2logN)

B.O(N2log2N)

C.O(N3logN)

D.O(Nlog8/log3)


12:用分治法解决一个规模为N的问题。下列哪种方法是最慢的?


A.每步将问题分成规模均为N/3的2个子问题,且治的步骤耗时O(N)

B.每步将问题分成规模均为N/3的2个子问题,且治的步骤耗时O(NlogN)

C.每步将问题分成规模均为N/2的3个子问题,且治的步骤耗时O(N)

D.每步将问题分成规模均为N/3的3个子问题,且治的步骤耗时O(NlogN)


13:用分治法解决一个规模为N的问题。若每步将问题分成规模均为N/5的4个子问题,且治而得到解的步骤耗时O(logN),则整个算法的时间复杂度为__。


A.O(Nlog4/log5)

B.O(N)

C.O(logN)

D.O(log2N)


14:用分治法解决一个输入规模为 N 的问题时,如果每步都将问题划分为 9 个规模为 N/3 的子问题,并且用 O(N2logN) 的时间治之,则下列哪项最接近总的时间复杂度?


A.O(N2log2N)

B.O(N2logN)

C.O(N2)

D.O(N3logN)


15:下列多少种排序算法用了分治法?

堆排序

插入排序

归并排序

快速排序

选择排序

希尔排序

A.2

B.3

C.4

D.5


16:分治法的设计思想是将一个难以直接解决的大问题分割成规模较小的子问题,分别解决子问题,最后将子问题的解组合起来形成原问题的解。这要求原问题和子问题( )。

A.问题规模相同,问题性质相同

B.问题规模相同,问题性质不同

C.问题规模不同,问题性质相同

D.问题规模不同,问题性质不同


17:在寻找 n 个元素中第 k 小元素问题中,如快速排序算法思想,运用分治算法对 n 个元素进行划分,如何选择划分基准?下面( ) 答案解释最合理。

A.随机选择一个元素作为划分基准

B.取子序列的第一个元素作为划分基准

C.用中位数的中位数方法寻找划分基准

D.以上皆可行。但不同方法,算法复杂度上界可能不同


18:对于下列二分查找算法,以下正确的是( )。

A.

int binarySearch(int a[], int n, int x)
{
 int low=0, high=n-1;
 while(low<=high)
 {
      int mid=(low+high)/2;
      if(x==a[mid])
          return mid;
      if(x>a[mid])
          low=mid;
      else
          high=mid;
 }
 return –1;
}


B.

int binarySearch(int a[], int n, int x)
{
 int low=0, high=n-1;
 while(low+1!=high)
 {
      int mid=(low+high)/2;
      if(x>=a[mid])
          low=mid;
      else
          high=mid;
 }
 if(x==a[low])
     return low;
 else
     return –1;
}


C.

int binarySearch (int a[], int n, int x)
{
 int low=0, high=n-1;
 while(low     {
      int mid=(low+high)/2;
      if(x <a[mid]) 
          high=mid;
      else
          low=mid;
 }
 if(x==a[low])
     return low;
 else
     return –1;
}


D.

int binarySearch(int a[], int n, int x)
{
 if(n > 0 && x >= a[0])
 {
      int low = 0, high = n-1;
      while(low < high)
      {
           int mid=(low+high+1)/2;
           if(x < a[mid])
               high=mid-1;
           else
               low=mid;
      }
      if(x==a[low])
          return low;
 }
 return –1;
}


19:实现大整数的乘法是利用的( )算法。


A.贪心法

B.分治策略

C.回溯法

D.动态规划法


20:在寻找n个元素中第k小元素的问题中,如采用快速排序算法思想,运用分治法对n个元素进行划分,如何选择划分基准?下面____答案最合理。

A.随机选择一个元素作为划分基准

B.取子序列的第一个元素作为划分基准

C.用中位数的方法寻找划分基准

D.以上皆可行,但不同方法的算法复杂度上界可能不同


21:关于回溯法以下叙述中不正确的是( )

A.回溯法有“通用解题法”之称,它可以系统地搜索一个问题的所有解或任意解

B.回溯法是一种既带系统性又带跳跃性的搜索算法

C.回溯法需要借助队列这种结构来保存从根结点到当前扩展结点的路径

D.回溯算法在生成解空间的任一结点时先判断该结点是否可能包含问题的解,如果肯定不包含,则跳过对该结点为根的子树的搜索,逐层向祖先结点回溯


22:回溯法在问题的解空间树中,按( )策略,从根结点出发搜索解空间树。

A.广度优先

B.活结点优先

C.扩展结点优先

D.深度优先


23:回溯法的效率不依赖于下列哪些因素

A.满足显约束的值的个数

B.计算约束函数的时间

C.计算限界函数的时间

D.确定解空间的时间


24:下面哪种函数是回溯法中为避免无效搜索采取的策略

A.递归函数

B.剪枝函数

C.随机数函数

D.搜索函数


25:下列程序块哪个是回溯法中遍历排列树的算法框架程序。

A.

void backtrack (int t)
{
if (t>n) output(x);
 else
  for (int i=t;i<=n;i++) {
    swap(x[t], x[i]);
    if (legal(t)) backtrack(t+1);
    swap(x[t], x[i]);
  }
}

B.

void backtrack (int t)
{
if (t>n) output(x);
else
  for (int i=0;i<=1;i++) {
    x[t]=i;
    if (legal(t)) backtrack(t+1);
  }
}


C.

void backtrack (int t)
{
if (t>n) output(x);
else
  for (int i=0;i<=1;i++) {
    x[t]=i;
    if (legal(t)) backtrack(t-1);
  }
}


D.

void backtrack (int t)
{
if (t>n) output(x);
else
  for (int i=t;i<=n;i++) {
    swap(x[t], x[i]);
    if (legal(t)) backtrack(t+1);
  }
}


目录
相关文章
|
11月前
|
机器学习/深度学习 算法 搜索推荐
从理论到实践,Python算法复杂度分析一站式教程,助你轻松驾驭大数据挑战!
【10月更文挑战第4天】在大数据时代,算法效率至关重要。本文从理论入手,介绍时间复杂度和空间复杂度两个核心概念,并通过冒泡排序和快速排序的Python实现详细分析其复杂度。冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1);快速排序平均时间复杂度为O(n log n),空间复杂度为O(log n)。文章还介绍了算法选择、分而治之及空间换时间等优化策略,帮助你在大数据挑战中游刃有余。
309 3
|
5月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 算法
别急着上算法,咱先把数据整明白:大数据分析的5个基本步骤,你都搞对了吗?
别急着上算法,咱先把数据整明白:大数据分析的5个基本步骤,你都搞对了吗?
200 4
|
3月前
|
机器学习/深度学习 边缘计算 算法
NOMA和OFDMA优化算法分析
NOMA和OFDMA优化算法分析
89 6
|
2月前
|
人工智能 自然语言处理 算法
2025 年 7 月境内深度合成服务算法备案情况分析报告
2025年7月,中央网信办发布第十二批深度合成算法备案信息,全国389款产品通过备案,服务提供者占比超七成。截至7月14日,全国累计备案达3834款,覆盖文本、图像、音视频等多模态场景,广泛应用于生活服务、医疗、金融等领域。广东以135款居首,数字人、AI客服等C端应用主导,民营企业成主力,国企聚焦公共服务。随着AI政策推动,备案已成为AI产品合规上线关键环节。
|
5月前
|
存储 监控 算法
员工行为监控软件中的 Go 语言哈希表算法:理论、实现与分析
当代企业管理体系中,员工行为监控软件已逐步成为维护企业信息安全、提升工作效能的关键工具。这类软件能够实时记录员工操作行为,为企业管理者提供数据驱动的决策依据。其核心支撑技术在于数据结构与算法的精妙运用。本文聚焦于 Go 语言中的哈希表算法,深入探究其在员工行为监控软件中的应用逻辑与实现机制。
142 14
|
6月前
|
自然语言处理 算法 安全
境内深度合成服务算法备案通过名单分析报告
本报告基于《境内深度合成服务算法备案通过名单》,分析了2023年6月至2025年3月公布的10批备案数据,涵盖属地分布、行业应用及产品形式等多个维度。报告显示,深度合成算法主要集中于经济发达地区,如北京、广东、上海等地,涉及教育、医疗、金融、娱乐等多行业。未来趋势显示技术将向多模态融合、行业定制化和安全合规方向发展。建议企业加强技术研发、拓展应用场景、关注政策动态,以在深度合成领域抢占先机。此分析旨在为企业提供参考,助力把握技术发展机遇。
境内深度合成服务算法备案通过名单分析报告
|
6月前
|
供应链 算法 搜索推荐
从公布的前十一批其他算法备案通过名单分析
2025年3月12日,国家网信办发布算法备案信息,深度合成算法通过395款,其他算法45款。前10次备案中,深度合成算法累计3234款,其他类别647款。个性化推送类占比49%,涵盖电商、资讯、视频推荐;检索过滤类占31.53%,用于搜索优化和内容安全;调度决策类占9.12%,集中在物流配送等;排序精选类占8.81%,生成合成类占1.55%。应用领域包括电商、社交媒体、物流、金融、医疗等,互联网科技企业主导,技术向垂直行业渗透,内容安全和多模态技术成新增长点。未来大模型检索和多模态生成或成重点。
从公布的前十一批其他算法备案通过名单分析
|
6月前
|
人工智能 自然语言处理 供应链
从第十批算法备案通过名单中分析算法的属地占比、行业及应用情况
2025年3月12日,国家网信办公布第十批深度合成算法通过名单,共395款。主要分布在广东、北京、上海、浙江等地,占比超80%,涵盖智能对话、图像生成、文本生成等多行业。典型应用包括医疗、教育、金融等领域,如觅健医疗内容生成算法、匠邦AI智能生成合成算法等。服务角色以面向用户为主,技术趋势为多模态融合与垂直领域专业化。
|
7月前
|
存储 缓存 监控
企业监控软件中 Go 语言哈希表算法的应用研究与分析
在数字化时代,企业监控软件对企业的稳定运营至关重要。哈希表(散列表)作为高效的数据结构,广泛应用于企业监控中,如设备状态管理、数据分类和缓存机制。Go 语言中的 map 实现了哈希表,能快速处理海量监控数据,确保实时准确反映设备状态,提升系统性能,助力企业实现智能化管理。
108 3
|
6月前
|
人工智能 自然语言处理 算法
从第九批深度合成备案通过公示名单分析算法备案属地、行业及应用领域占比
2024年12月20日,中央网信办公布第九批深度合成算法名单。分析显示,教育、智能对话、医疗健康和图像生成为核心应用领域。文本生成占比最高(57.56%),涵盖智能客服、法律咨询等;图像/视频生成次之(27.32%),应用于广告设计、影视制作等。北京、广东、浙江等地技术集中度高,多模态融合成未来重点。垂直行业如医疗、教育、金融加速引入AI,提升效率与用户体验。

热门文章

最新文章