当前位置: 首页 > news >正文

13年计算机考研408-数据结构

解析:

这个降序链表不影响时间复杂度,因为是链表,所以你想要升序就使用头插法,你想要降序就使用尾插法。

然后我们来分析一下最坏的情况是什么样的。

因为m和n都是两个有序的升序序列。

如果刚好m的最大值小于n的最小值,那么就能直接拼接,这是最好情况。

最坏情况是每插入一个元素都要比较的情况例如下面两个数组:

m:1 3 5 7 9

n: 2 4 6 8

要将m和n合并,时间复杂度显然是O(m+n)

与选项max(m,n)最接近,选D

解析:

由题可知:3是第二个输出的。

可能得情况有:

1,3,2

2,3,1

2,3,4

2,3,5

2,3,6

....

2,3,n

p3除了3以外可以是任何数字,所以p3可能得取值是n-1个

总共n-1个选C。

解析:

把关键字一个接一个插入,并在这个过程中不断地调整成平衡二叉树;

解析:

最佳归并树:
做这道题需要记住这样一个公式:

设度为k的结点个数是n_{k},叶子结点的个数是n_{0}

则存在以下的公式:

n_{k}=\frac{n_{0}-1}{k-1},

由题可知:

有6个叶子结点,则有\frac{6-1}{3-1}=\frac{5}{2},除不尽,再加一个叶子结点就能除尽了。

带权路径长度:

把这个题拓展一下:如果题目问我们IO操作,IO操作分为I输出和O输出两个操作,因此记得把结果乘以2.

解析:

直接秒杀。

解析:

观察选项,显然要分v是叶子结点和不是叶子结点这两种情况。

如果v是叶子结点,那删除后又重新插入,还是插入到原来的位置,不变,T1和T3相同。

如果v不是叶子结点,那将v删除后,位置会由它的右孩子来补充。

如图:

显然T1和T3不同了。答案选C

解析:

看图,度不是关于对角线对称的,所以这是一个有向图。

先看顶点0的度:

出度:0-1,0-4,入度:3-0,度为三

选C

解析:

广度优先是先访问点的一圈,再接着往下面的点继续。

很显然D错。

解析:

AOE网反映了活动执行的相对次序,对于活动2,必须先把活动1和活动3执行完成之后才能执行获得2,

找出最长的路线定位关键路径:

第一条关键路径:1-3-2-5-6

第二条关键路径:1-3-2-4-6

第三条关键路径:1-3-5-6

这三条路径的长度都是一样的。

要找出能缩短工期的活动,那这个活动必须能影响所有的关键路径,C选项成立。

解析:

在B树中,根结点的关键字最小是一个,n阶的B树非根结点的关键字至少是[n/2]向上取整-1.

画图很直接能看出关键字个数至少是5个

解析:

答案选C

相关文章:

13年计算机考研408-数据结构

解析: 这个降序链表不影响时间复杂度,因为是链表,所以你想要升序就使用头插法,你想要降序就使用尾插法。 然后我们来分析一下最坏的情况是什么样的。 因为m和n都是两个有序的升序序列。 如果刚好m的最大值小于n的最小值&#xff0…...

跨平台开发新视角:利用Android WebView实现Web内容的原生体验

在移动应用开发领域,跨平台解决方案一直是一个热门话题。开发者们不断寻求能够同时在iOS和Android平台上提供一致用户体验的方法。而Android的WebView组件,作为一个强大的工具,允许开发者在Android应用中嵌入Web内容,为用户提供接…...

Stable Diffusion 使用详解(11)--- 场景ICON制作

目录 背景 controlNet 整体描述 Canny Lineart Depth 实际使用 AI绘制需求 绘制过程 PS打底 场景模型选择 设置提示词及绘制参数 controlnet 设置 canny 边缘 depth 深度 lineart 线稿 效果 背景 这段时间不知道为啥小伙伴似乎喜欢制作很符合自己场景的ICON。…...

【Linux系统编程】第二十弹---进程优先级 命令行参数 环境变量

✨个人主页: 熬夜学编程的小林 💗系列专栏: 【C语言详解】 【数据结构详解】【C详解】【Linux系统编程】 目录 1、进程优先级 2.1、什么是优先级 2.2、优先级的描述 2.3、优先级与权限的关系 2.4、为什么要有优先级 2.5、Linux优先级的…...

无人机之4G模块的主要功能和优势

一、增强图传 在无人机飞行过程中,传统的图传方式可能会受到信号遮挡或干扰的影响,导致图像传输不稳定甚至中断。而4G模块通过结合4G网络技术,能够在原有图传技术的基础上提供增强的图传功能。当传统图传信号不佳时,无人机可以自动…...

深度学习-03 Pytorch

损失函数是用来衡量模型预测结果与真实值之间的差异,并用来优化模型的指标。在机器学习和神经网络中,常用的损失函数包括均方误差(Mean Squared Error,MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 反向传播…...

GRU(门控循环单元)的原理与代码实现

1.GRU的原理 1.1重置门和更新门 1.2候选隐藏状态 1.3隐状态 2. GRU的代码实现 #导包 import torch from torch import nn import dltools#加载数据 batch_size, num_steps 32, 35 train_iter, vocab dltools.load_data_time_machine(batch_size, num_steps)#封装函数&…...

【医疗大数据】医疗保健领域的大数据管理:采用挑战和影响

选自期刊**《International Journal of Information Management》**(IF:21.0) 医疗保健领域的大数据管理:采用挑战和影响 1、研究背景 本研究的目标是调查阻止医疗机构实施成功大数据系统的组织障碍,识别和评估这些障碍,并为管理…...

gevent + flask 接口会卡住

在使用 gevent 和 Flask 处理 CPU 密集型任务时,确实可能会遇到性能瓶颈。这是因为 gevent 主要优化的是 I/O 密集型任务,而不是 CPU 密集型任务。以下是一些可能的原因和解决方案: 原因 Gevent 的协程模型: gevent 使用 greenle…...

SpringCloud Alibaba五大组件之——Sentinel

SpringCloud Alibaba五大组件之——Sentinel(文末附有完整项目GitHub链接) 前言一、什么是Sentinel二、Sentinel控制台1.下载jar包2.自己打包3.启动控制台4.浏览器访问 三、项目中引入Sentinel1.在api-service模块的pom文件引入依赖:2.applic…...

brpc之io事件分发器

结构 #mermaid-svg-v4SjrdGXadMO4udP {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-v4SjrdGXadMO4udP .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-v4SjrdGXadMO4udP .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#merm…...

MySQL | 知识 | 从底层看清 InnoDB 数据结构

文章目录 一、InnoDB 简介InnoDB 行格式COMPACT 行格式CHAR(M) 列的存储格式VARCHAR(M) 最多能存储的数据记录中的数据太多产生的溢出行溢出的临界点 二、表空间文件的结构三、InnoDB 数据页结构页页的概览Infimum 和 Supremum使用Page Directory页的真实面貌 四、B 树是如何进…...

es的封装

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、类和接口介绍0.封装思想1.es的操作分类 二、创建索引1.成员变量2.构造函数2.添加字段3.发送请求4.创建索引总体代码 三.插入数据四.删除数据五.查询数据 前…...

写一个自动化记录鼠标/键盘的动作,然后可以重复执行的python程序

import sys import threading import time from PyQt5.QtWidgets import * from auto_fun import * import pyautogui import pynput from PyQt5.QtCore import pyqtSignal from MouseModule import * from pynput import keyboardlocal_list [] # 保存操作坐标、动作、文本 …...

Spring Boot-热部署问题

Spring Boot 热部署问题分析与解决方案 热部署(Hot Deployment)是指在应用程序运行过程中,无需停止应用就可以动态加载新代码、配置或资源,从而提升开发效率。在 Spring Boot 开发中,热部署是一项非常实用的功能&…...

深度学习——管理模型的参数

改编自李沐老师《动手深度学习》5.2. 参数管理 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation (d2l.ai) 在深度学习中,一旦我们选择了模型架构并设置了超参数,我们就会进入训练阶段。训练的目标是找到能够最小化损失函数的模型参数。这些参数在训练后用于预测&…...

芯片验证板卡设计原理图:372-基于XC7VX690T的万兆光纤、双FMC扩展的综合计算平台 RISCV 芯片验证平台

基于XC7VX690T的万兆光纤、双FMC扩展的综合计算平台 RISCV 芯片验证平台 一、板卡概述 基于V7的高性能PCIe信号处理板,北京太速科技板卡选用Xilinx 公司Virtex7系列FPGA XC7VX690T-2FFG1761C为处理芯片,板卡提供两个标准FMC插槽,适用于…...

【软设】 系统开发基础

【软设】 系统开发基础 一.软件工程概述 (了解一下大概的流程就行) 1. 可行性分析与项目开发计划 目的:评估项目的经济性、技术性和运营性,判断项目是否值得投资和开发。确定开发时间、预算、所需资源等。 可行性分析&#xff…...

Linux移植之系统烧写

直接参考【正点原子】I.MX6U嵌入式Linux驱动开发指南V1.81 本文仅作为个人笔记使用,方便进一步记录自己的实践总结。 前面我们已经移植好了 uboot 和 linux kernle,制作好了根文件系统。但是我们移植都是通过网络来测试的,在实际的产品开发中…...

【数据结构与算法】LeetCode:双指针法

文章目录 LeetCode:双指针法正序同向而行(快慢指针)移除元素移动零(Hot 100)删除有序数组中的重复项颜色分类(Hot 100)压缩字符串移除链表元素删除排序链表中的重复元素删除排序链表中的重复元素…...

日语学习-日语知识点小记-构建基础-JLPT-N4阶段(33):にする

日语学习-日语知识点小记-构建基础-JLPT-N4阶段(33):にする 1、前言(1)情况说明(2)工程师的信仰2、知识点(1) にする1,接续:名词+にする2,接续:疑问词+にする3,(A)は(B)にする。(2)復習:(1)复习句子(2)ために & ように(3)そう(4)にする3、…...

css的定位(position)详解:相对定位 绝对定位 固定定位

在 CSS 中,元素的定位通过 position 属性控制,共有 5 种定位模式:static(静态定位)、relative(相对定位)、absolute(绝对定位)、fixed(固定定位)和…...

MySQL中【正则表达式】用法

MySQL 中正则表达式通过 REGEXP 或 RLIKE 操作符实现(两者等价),用于在 WHERE 子句中进行复杂的字符串模式匹配。以下是核心用法和示例: 一、基础语法 SELECT column_name FROM table_name WHERE column_name REGEXP pattern; …...

06 Deep learning神经网络编程基础 激活函数 --吴恩达

深度学习激活函数详解 一、核心作用 引入非线性:使神经网络可学习复杂模式控制输出范围:如Sigmoid将输出限制在(0,1)梯度传递:影响反向传播的稳定性二、常见类型及数学表达 Sigmoid σ ( x ) = 1 1 +...

【开发技术】.Net使用FFmpeg视频特定帧上绘制内容

目录 一、目的 二、解决方案 2.1 什么是FFmpeg 2.2 FFmpeg主要功能 2.3 使用Xabe.FFmpeg调用FFmpeg功能 2.4 使用 FFmpeg 的 drawbox 滤镜来绘制 ROI 三、总结 一、目的 当前市场上有很多目标检测智能识别的相关算法,当前调用一个医疗行业的AI识别算法后返回…...

Typeerror: cannot read properties of undefined (reading ‘XXX‘)

最近需要在离线机器上运行软件,所以得把软件用docker打包起来,大部分功能都没问题,出了一个奇怪的事情。同样的代码,在本机上用vscode可以运行起来,但是打包之后在docker里出现了问题。使用的是dialog组件,…...

Springboot社区养老保险系统小程序

一、前言 随着我国经济迅速发展,人们对手机的需求越来越大,各种手机软件也都在被广泛应用,但是对于手机进行数据信息管理,对于手机的各种软件也是备受用户的喜爱,社区养老保险系统小程序被用户普遍使用,为方…...

Reasoning over Uncertain Text by Generative Large Language Models

https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/34674/36829https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/34674/36829 1. 概述 文本中的不确定性在许多语境中传达,从日常对话到特定领域的文档(例如医学文档)(Heritage 2013;Landmark、Gulbrandsen 和 Svenevei…...

佰力博科技与您探讨热释电测量的几种方法

热释电的测量主要涉及热释电系数的测定,这是表征热释电材料性能的重要参数。热释电系数的测量方法主要包括静态法、动态法和积分电荷法。其中,积分电荷法最为常用,其原理是通过测量在电容器上积累的热释电电荷,从而确定热释电系数…...

基于 TAPD 进行项目管理

起因 自己写了个小工具,仓库用的Github。之前在用markdown进行需求管理,现在随着功能的增加,感觉有点难以管理了,所以用TAPD这个工具进行需求、Bug管理。 操作流程 注册 TAPD,需要提供一个企业名新建一个项目&#…...