2017年军事医学科学院科技部836计算机应用之数据结构考研仿真模拟题
● 摘要
一、填空题
1． 对单链表中元素按插入方法排序的C 语言描述算法如下，其中L 为链表头结点指针。请填充算法中标出的空白处，完成其功能。
【答案】（1）（2）（3）（4）（5）
2． 已知二维数组
为1000的连续存储区域时，
【答案】1196
【解析】设元素的行标为i ，列标为j 。则它的存储位置为：
3． 分别采用堆排序，快速排序，起泡排序和归并排序，对初态为有序的表，则最省时间的是_____算法，最费时间的是_____算法。
【答案】起泡；快速
，【解析】当初态为有序表时，冒泡排序只需要进行一趟比较即可，此时时间复杂度为〇（n ）而快速排序算法需要比较的次数达到最大，时间复杂度为
4． 在有n 个顶点的有向图中，每个顶点的度最大可达。
【答案】2（n-l ）
【解析】当有向图为完全连通图时每个顶点的度达到最大，出度入度均为n-1。
置空链表，然后将原链表结点逐个插入到有序表中
当链表尚未到尾，p 为工作指针
查P 结点在链表中的插入位置，这时q 是工作指针
将P 结点链入链表中
是q 的前驱，u 是下个待插入结点的指针
中每个元素占4个单元，在按行优先方式将其存储到起始地址的地址是：_____。
5． 求图的最小生成树有两种算法，_____算法适合于求稀疏图的最小生成树e
【答案】克鲁斯卡尔
【解析】克鲁斯卡尔算法是一种按权值的递增次序选择合适的边来构造最小生成树的方法，这种算法中，采用堆来存放边的集合，适合于边稀疏而顶点较多的图。
6．
=_____
【答案】5
7． 假定有k 个关键字互为同义词，若用线性探测再哈希法把这k 个关键字存入哈希表中，至少要进行_____次探测。
【答案】
【解析】当该关键字发生冲突时，用线性探测不会遇到别的关键字冲突，这个时候需要探测 的次数最小。总次数为
8． 对n 个记录的表r[l..n]进行简单选择排序，所需进行的关键字间的比较次数为_____。
【答案】n （n-1）/2
【解析】第一次需要n-1次比较，第i 此需要n-i 此比较，所以共需要、n-l+n-2+...+l=n（n-l ）/2。
9． 克鲁斯卡尔算法的时间复杂度为_____，它对_____图较为适合。
【答案】O （eloge ）; 边稀疏
10．—棵深度为k 的平衡二叉树， 其每个非终端结点的平衡因子均为0，则该树共有_____个结点。
【答案】树。故结点个数为
11．设广义表
则
是_____tail（L ）是_____；L 的长度是_____；深度是_____。
【解析】每个非终端结点都是0表示该平衡二叉树没有高度落差。也就是说它是一棵满二叉
；；2；2 【答案】（ ）（（ ））
【解析】广义表的表头是表的第一个元素，表尾是除了第一个元素外其余的所有的元素构成的表；表的长度指表中元素的个数；表的深度指展开后括号的层数。
12．索引顺序文件既可以顺序存取，也可以_____存取。
【答案】随机 13．中缀式运算结果为_____。
【答案】
对应的前缀式为_____，若则后缀式的
【解析】中缀式相当于中序遍历，前缀式相当于前序遍历，后缀式相当于后序遍历。 14．在进行入栈运算时应先判别栈是否_____:在进行出栈运算时应先判别栈是否_____:当栈中元素为n 个，进行入栈运算时发生上溢，则说明该栈的最大容量为_____。为了增加内存空间的利用率和减少溢出的可能性，由两个栈共享一片连续的空间时，应将两栈的_____分别设在内存空间的两端，这样只有当_____时才产生溢出。
【答案】满；空；n ; 栈底；两栈顶指针相邻（即值之差的绝对值为1）
15．A 是一个任意给定的整数。free_tree设T 是一棵结点值为整数的二叉排序树，在下面的算法中，（T ）在对二叉排序树丁进行后序遍历时释放二又排序树T 的所有结点；
首
先在二叉排序树T 中查找值为A 的结点，根据查找情况分别进行如下处理：（1）若找不到值为A 的结点，则返回根结点的地址（2）若找到值为A 的结点，则删除以此结点为根的子树，并释放此子树中的所有结点，若值为A 的结点是查找树的根结点，删除后变成空的二叉树，则返否则返回根结点的地址。
【答案】
二、选择题
16．假定主存地址为32位，按字节编址，主存和Cache 之间采用直接映射方式，主存块大小为4个字，每字32位，采用回写（WriteBack ）方式，则能存放4K 字数据的Cache 的总容量的位数至少是（ ）。
A.146k B.147K C.148K D.158K 【答案】B
【解析】Cache 和主存直接映射方式的规则为：主存储器分为若干区，每个区与缓存容量相同；每个区分为若干数据块，每个块和缓存块容量相同；主存中某块只能映象到Cache 的一个特定的块中。本题中，Cache 总共存放4K 字数据，块大小为4个字，因此cache 被分为4K/4 = 1K
相关内容
相关标签