检索技术:检索算法基础测试

简介: 本文介绍了常见数据结构的查询效率与适用场景,涵盖数组、链表、二叉检索树、跳表、哈希表、位图、布隆过滤器及倒排索引。重点分析了各类结构的时间与空间代价,如哈希表平均查询O(1)、二分查找O(log n)、跳表插入指针修改等,并指出各自优缺点与典型应用场景,帮助理解不同索引与数据组织方式的设计原理。
  1. 对于无序的数组和链表,如果我们想查询一个指定的值 k,平均时间代价是:O(n)

题目解析:对于无序的数组和链表,只能采用遍历的方式查询,时间代价是 O(n)

  1. 在有序的数组中查询一个指定的值 k,可用的方法有:
  1. 顺序遍历
  2. 二分查找
  3. 都可以
  4. 都不行

题目解析:数组是可以顺序遍历的,当然二分查找更高效。

  1. 在二叉检索树中查询一个指定的值 k,最差的时间代价可能是:O(n)

题目解析:当二叉检索树退化为链表时,查询代价为 O(n)。

  1. 有序数组和二叉检索树相比,优点是:占用空间更少

题目解析:二叉检索树需要指针连接,占用空间大。尽管实际实现上,由于内存局部性原理,有序数组的查询性能会比二叉检索树好,但两者在查询效率的时间代价分析上都是 O(log n)。 有序数组插入新元素代价是 O(n),而二叉检索树是 O(log n)

  1. 以下哪个数据结构的查询空间最有可能不平衡?
  1. 二叉检索树
  2. AVL 树
  3. 红黑树调表

题目解析:AVL 树和红黑树是做了平衡的二叉检索树,而跳表使用随机函数保持平衡。

  1. 对于跳表的描述,下面不正确的是:
  1. 跳表的平均查询时间代价是 O(log n)
  2. 跳表具有便捷的遍历能力、实际实现中,跳表在插入新元素时,只需要修改少数的前后节点的指针
  3. 跳表不是二叉检索树,因此无法代替二叉检索树的检索功能
  1. 如果在单链表中间插入一个新元素,需要改动前后 2 个指针。那么在跳表中间,插入一个拥有 2 层指针的新元素,一共需要改动几个指针?
  1. 2
  2. 3
  3. 4
  4. 5

题目解析:有 2 层指针,说明要插入单链表 2 次,每次需要改动 2 个指针,那么一共要改动 4 次。

  1. 以下关于哈希函数的说法,错误的是 :
  1. 哈希函数不会造成冲突
  2. 哈希函数可以将一个对象映射到一定范围的正整数内
  3. 哈希函数有许多种具体实现方法
  4. 理想的哈希函数能将数据均匀分布
  1. 一个理想哈希表的检索代价是:
  1. O(n^2)
  2. O(n)
  3. O(log n)
  4. O(1)
  1. 对于使用开放寻址法的哈希表来说,当哈希冲突发生时,不能解决冲突的方法是:
  1. 线性探查
  2. 二分查找
  3. 二次探查
  4. 双散列】

题目解析:二分查找不是用来解决哈希冲突的

  1. 对于使用链表法的哈希表来说,如果要保证哈希表的查询效率足够高效,有效的处理方法是:
  1. 保证哈希表足够空闲
  2. 使用均匀的哈希函数
  3. 在链表足够长的时候
  4. 转为红黑树
  5. 以上都是

题目解析:ABC 这三种处理方法都可以提高哈希表的查询效率

  1. 哈希表和有序数组相比,有什么缺点?
  1. 需要更多的存储空间
  2. 遍历性能不高
  3. 以上都是
  4. 以上都不是

题目解析:哈希表需要保持足够空闲,因此需要更多空间,并且它没有高效遍历能力,只能穷尽整个数组空间来查找每一个元素。

  1. 关于位图的描述,下面哪一项是错误的?
  1. 如果元素的值范围跨度较大,位图会比较耗费空间
  2. 许多编程语言中直接支持以 bit 为数组的最小单位
  3. 位图的访问时间代价是 O(1) 级别的
  4. 当元素不存在时,可以直接将位图对应位置置为 0

题目解析:许多编程语言并不支持,因此需要设计位图的访问操作

  1. 以下关于布隆过滤器和位图的特点描述,正确的是:
  1. 布隆过滤器一定要使用 3 个以上的哈希函数
  2. 布隆过滤器不存在错误率
  3. 以上都对
  4. 以上都不对

题目解析:布隆过滤器存在错误率,并且哈希函数个数可以从 1 个到多个。

  1. 下列哪个场景不能使用布隆过滤器?
  1. 用户注册账号时,需要查询 ID 是否已经被注册过
  2. 查询一个用户的 ID 是什么
  3. 在爬虫系统中
  4. 判断一个网站是否被抓取过、邮箱系统需要快速判断一个陌生的邮件地址,是否在垃圾邮件列表中

题目解析:不是查询状态,而是查询具体值,这种情况不适合使用布隆过滤器。

  1. 对文档排好序以后,创建倒排索引的时间代价是:
  1. O(n^2)
  2. O(n)
  3. O(log n)
  4. O(1)

题目解析:依次遍历和分析文档,然后插入倒排表

  1. 以下关于倒排索引的说法,错误的是:
  1. 在倒排索引中,为了提高检索效率,posting list 中的数据一般是有序
  2. 在联合查询两个 key 的时候,我们可以使用归并的方式,对两个 key 对应的 posting list 进行结果合
  3. 有了倒排索引就不需要使用正排索引
  4. 在一个系统中,如果有需要,我们可以建立多个倒排索引
  1. 在倒排索引中,key1 的 posting list 长度为 m,key2 的 posting list 长度为 n,其中 m > n。查询条件为:key1 和 key2 要同时存在。假设查询结果长度为 k,那么:
  1. k >= m
  2. n < k < m
  3. k <= n
  4. 以上都有可能

题目解析:同时存在是取集合的交集,那么结果的个数一定不会大于最小的集合个数。

  1. 在倒排索引中,key1 的 posting list 长度为 m,key2 的 posting list 长度为 n,其中 m > n。查询条件为:“key1 和 key2 有一个存在即可”(查询表示为“key1 or key2”)。 假设查询结果长度为 k,那么:
  1. k >= m
  2. n < k < m
  3. k <= n
  4. 以上都有可能

题目解析:同时存在是取集合的并集,那么结果的个数一定不会小于最大的集合个数。

  1. 如果我们想在一个有许多电影信息的影评平台中,根据年份、电影类型、地区等方式检索。正确的设计方案是:
  1. 按电影名为 key 建立正排索引,将年份、电影类型、地区分别建立倒排索引
  2. 将年份为 key 建立正排索引,将电影名、电影类型、地区分别建立倒排索引
  3. 将电影类型为 key 建立正排索引,将电影名、年份、地区分别建立倒排索引
  4. 将地区为 key 建立正排索引,将电影名、年份、电影类型分别建立倒排索引

题目解析:因为年份、类型、地区这些都是属性,本身没有复杂内容,因此适合作为倒排。而电影是有复杂内容的主体,适合作为正排。

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