-
采用递归方式对顺序表进行快速排序，下列关于递归次数的叙述中，正确的是（）
A. 递归次数与初始数据的排列次序无关
B. 每次划分后，先处理较长的分区可以减少递归次数
C. 每次划分后，先处理较短的分区可以减少递归次数
D. 递归次数与每次划分后得到的分区处理顺序无关解析：A递归次数和数据排列有关：若有序，这次数为O（N）。理论上最少的次数为O（logN）。BC 每次划分应该先处理较短的分许，只是减少递归占用的内存空间，并不能减少次数。
答案：D -
int main(){fork()||fork();}共创建几个进程：_____
A. 1
B. 2
C. 3
D. 4解析：一个现有进程可以调用fork函数创建一个新进程。由fork创建的新进程被称为子进程（child process）。fork函数被调用一次但返回两次。两次返回的唯一区别是子进程中返回0值而父进程中返回子进程ID。
子进程是父进程的副本，它将获得父进程数据空间、堆、栈等资源的副本。
在main这个主进程中，首先执行 fork() || fork(), 左边的fork()返回一个非零值，由于子进程会复制父进程，而且子进程会根据其返回值继续执行，就是说，在子进程中， fork() ||fork()这条语句左边表达式的返回值是0, 所以||右边的表达式要执行，这时在子进程中又创建了一个进程，
即main进程->子进程->子进程，一共创建了3个进程。
答案：C -
下列叙述中正确的是
A. 程序执行的效率与数据的存储结构密切相关
B. 程序执行的效率只取决于程序的控制结构
C. 程序执行的效率只取决于所处处理的数据量
D. 以上说法均错误解析：程序执行的效率与数据的存储结构、数据的逻辑结构、程序的控制结构、所处理的数据量等有关。
答案：A -
下面是有关算法时间复杂度的论述，其中正确的说法是（ ）
A. 算法的时间复杂度与数据规模无关
B. 算法的时间复杂度与算法的语句频度无关
C. 算法的时间复杂度与算法采用的解决问题的策略无关
D. 算法的时间复杂度与选择的程序设计语言无关解析：A 除O(1)外，时间复杂度随问题的规模增大而增大；
B 显然语句频度越高，高到多出一个量级，复杂度就变了；
C 不同的策略，复杂度有可能是不同的；
答案：D -
数据结构的基本操作的设置的最重要的准则是,实现应用程序与存储结构的独立
-
抽象数据类型与计算机内部表示和实现无关
-
若使用枚举法求解TSP算法，则时间复杂度是（(n-1)!）
-
假设包含t个非零元素的稀疏矩阵A含有m行n列，并采用三元组顺序表压缩存储，其快速转置算法的时间复杂度为（ ）
A. O（m+t）
B. O（n+t）
C. O（m+n）
D. O（m*n）解析：快速转置：
1.初始化所有列的非零元素的个数统计为0（n）
2.统计每一列的非零元素个数（t）
3.接着求每一列第一个非零元素的首位置（n）
4.最后对每一个非零个数转置（t）。
总共时间：2 * （n+t）
于是，时间复杂度：O（n+t）
https://blog.csdn.net/poklau/article/details/23710099
答案：B -
分支限界法与回溯法都是在问题的解空间树T上搜索问题的解，但他们求解目标不同,搜索方式也不同。
-
算法的5个基本特征：确定性、有穷性、输入、输出、可行性。
-
当一棵具有n个叶结点的二叉树的WPL值为最小时,称其树为哈夫曼树,且其二叉树的形状不是唯一的。
-
关于 0 － 1 背包问题以下描述正确的是（ ）。
A. 可以使用贪心算法找到最优解
B. 能找到多项式时间的有效算法
C. 使用教材介绍的动态规划方法可求解任意0－1背包问题
D. 对于同一背包与相同的物品，做背包问题取得的总价值一定大于等于做0－1背包问题答案：D
-
下列叙述中正确的是
A. 算法的效率只与问题的规模有关,而与数据的存储无关
B. 算法的时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量
C. 数据的逻辑结构与存储结构是一一对应的
D. 算法的时间复杂度与空间复杂度一定相关解析：算法的效率与问题的规模和数据的存储结构都有关,A错误。算法的时间复杂度,是指执行算法所需要的计算工作量,B正确。由于数据元素在计算机存储空间中的位置关系可能与逻辑关系不同,因此数据的逻辑结果和存储结构不是一一对应的,C错误。算法的时间复杂度和空间复杂度没有直接的联系,D错误。
答案：B -
快排
1.在完全无序的情况下效果最好，时间复杂度为O（nlogn）
2.在有序情况下效果最差，时间复杂度为O(n^2) -
2^N个元素中挑选出最大的元素，至少需要做 2 ^N -1次比较
-
算法的时间复杂度与运行算法时特定的输入有关
-
若要在O(l)的时间复杂度上实现两个循环链表表头尾相接，则对应两个循环链表各设置一个指针，分别指向各自的尾节点。（尾节点后就是头节点）