数据结构第1章(第1次)作业答案

(1)一个算法应该是（）。

A)程序B) 问题求解步骤的描述
C) 要满足五个基本属性D) A 和C
(2)算法指的是（）。

A)计算机程序B) 解决问题的计算方法
C) 排序算法D)解决问题的有限运算序列。

(3)与数据元素本身的形式、内容、相对位置、个数无关的是数据的（）。

A)存储结构B)逻辑结构C) 算法D)操作
(4)从逻辑上可以把数据结构分为（）两大类。

A)动态结构、静态结构B) 顺序结构、链式结构
C) 线性结构、非线性结构D) 初等结构、构造型结构
(5)下列叙述中正确的是( )。

A）一个逻辑数据结构只能有一种存储结构
B）数据的逻辑结构属于线性结构，存储结构属于非线性结构
C）一个逻辑数据结构可以有多种存储结构，且各种存储结构不影响数据处理的效率D）一个逻辑数据结构可以有多种存储结构，且各种存储结构影响数据处理的效率
(6)数据的基本单位是（）。

A)数据项B) 数据类型C) 数据元素D) 数据变量
(7)下列程序的时间复杂度为（）。

i=0；s=0；
while（s<n）
{ i++；s=s+i；}
2n
A)O （）B) O（）C) O（n）D) O（n2）
(8)下列程序段的渐进时间复杂度为（）。

for( int i=1;i<=n;i++)
for( int j=1;j<= m; j++)
A[i][j] = i*j ;
A）O(m2) B）O(n2) C）O(m*n) D）(m+n) (9)程序段如下：
sum=0；
for(i=1;i<=n;i++)
for(j=1;j<=n;j++)
sum++；
其中n 为正整数，则最后一行的语句频度在最坏情况下是（）。

2 A ）O(n ） B) O(nlogn) C) O(n 3)
D) O(n 2)
(10) 在下面的程序段中，对 x 的赋值语句的频度为（
）
for
( i=1;
i<=n ; i++) for ( j=1;
j<=n ; j++)
x:=x+1;
A) O(2n)
B)O(n) C) O(n 2) D) O(log n
)
(11) 程序段 for ( i:=n-1; i>=1; i--）
for ( j:=1;
j<=i ; j++)
if (a[j]>a[j+1])
{ t=a[j]; a[j]= a[j+1]; a[j+1]= t; }
其中 n 为正整数，则最后一行的语句频度在最坏情况下是（ ）。

A) O(n ） B) O(nlogn)
C) O(n 3)
D) O(n 2)
(12)
设有一个递归算法如下： int fact(int n) { /* 大于等于 0
*/
if ( n<=0 ) return 1 ; else return n*fact (n-1) ; }
则计算 fact(n)需要调用该函数的次数为（ ）。

A) n
B) n+1
C) n+2
D) n-1
(13) 下述程序段中语句①的频度是（
）。

s=0;
for(i=1;i<m;i++)
for(j=0;j<=i;j++)
语句①： s+=j; A)
( m + 1)( m - 1)
2 B) m( m - 1)
2
C)
( m + 2 )( m - 1)
2
D)
m( m + 1) 2
(14)
数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中计算机的 数据元素 以及它们之间的
关系 和运算等的学科。

(15)
数据结构被形式地定义为（D, R ），其中 D 是 数据元素的有限集合，R 是D 上的关系
有限集合。

(16) 、数据的 存储结构和数据的 运算 这三个方面的内容。

(17) 数据结构按逻辑结构可分为两大类，它们分别是 线性结构 非线性结构。

(18)
(19)数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示，它们分别是顺序、链接（或者链式）,索
引、散列（或者哈希）。

(20)数据的运算最常用的有5 种，它们分别是插入、修改、删除、查找、排序。

(21)一个算法的效率可分为时间效率和空间效率。

(22)对于给定的n 个元素,
(23)顺序映象的特点是借助元素在存储器中的相对位置来表示数据元素之间的逻辑关系。

非顺序映象的特点是借助指示元素存储地址的指针表示数据元素之间的逻辑关系。

任何一个算法的设计取决于选定逻辑结构，而算法的实现依赖于采用的存储结构。

(24)
(25)
(26)如果操作不改变原逻辑结构的“值”，而只是从中提取某些信息作为运算结果，则称该类
(27)算法的健壮性特性是指做为一个好的算法，当输入的数据非法时，也能适当地做出正确反应或进行相应的处理，而不会产生一些莫名其妙的输出结果。

(28)算法分析不是针对实际执行时间的精确的算出算法执行具体时间的分析，而是针对算法
(29)T(n)=O(f(n))，它表示随问题规模n 的增大算法的执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，称作算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。

(30)若算法执行时所需要的辅助空间相对于输入数据量而言是个常数，则称这个算法
O(1)。