对于若从某个初始点x0出发,第一次沿方向p0=(1,1)T作f的精确线性搜索得迭代
对于若从某个初始点x0出发,第一次沿方向p0=(1,1)T作f的精确线性搜索得迭代点x1,试问下一次从x1出发,应沿什么方向作f的精确线性搜索可得最优解。
对于若从某个初始点x0出发,第一次沿方向p0=(1,1)T作f的精确线性搜索得迭代点x1,试问下一次从x1出发,应沿什么方向作f的精确线性搜索可得最优解。
对问题minf(x1,x2)=x12+25x22中的变量x=(x1,x2)T做线性变换:y1=x2,y2=5x2,则原来的无约束优化问题变为minF(y1,y2)=y12+y22(**)。证明:从任意初始点y0出发,用最速下降法对问题(**)迭代一轮即可求得最优解。从中你可以得到什么启示?
A.1 2 3 4 6 5
B.1 2 6 3 4 5
C.1 6 2 5 4 3
D.1 2 3 4 5 6
对于某个函数调用,不给出初调用函数的声明的情况是()。
A.被调用函数是无参函数
B.被调用函数是无返回值的函数
C.函数的定义在调用处之前
D.函数的定义有别的程序文件中
A.不再需要头指针了
B.已知某个结点的位置后,能很容易找到它的直接前驱结点
C.在进行删除操作后,能保证链表不断开
D.从表中任一结点出发都能遍历整个链表
阅读下列函数说明和C函数,将应填入(n)处的字句写在对应栏内。[说明]
邻接表是图的一种顺序存储与链式存储结合的存储方法。其思想是:对于图G中的每个顶点 vi,将所有邻接于vi的顶点vj连成一个单链表,这个单链表就称为顶点vi的邻接表,其中表头称作顶点表结点VertexNode,其余结点称作边表结点EdgeNode。将所有的顶点表结点放到数组中,就构成了图的邻接表AdjList。邻接表表示的形式描述如下: define MaxVerNum 100 /*最大顶点数为100*/
typedef struct node{ /*边表结点*/
int adjvex; /*邻接点域*/
struct node *next; /*指向下一个边表结点的指针域*/ }EdgeNode;
typedef struct vnode{ /*顶点表结点*/
int vertex; /*顶点域*/
EdgeNode *firstedge; /*边表头指针*/
}VertexNode;
typedef VertexNode AdjList[MaxVerNum]; /*AdjList是邻接表类型*/
typedef struct{
AdjList adjlist; /*邻接表*/
int n; /*顶点数*/
}ALGraph; /*ALGraph是以邻接表方式存储的图类型*/
深度优先搜索遍历类似于树的先根遍历,是树的先根遍历的推广。
下面的函数利用递归算法,对以邻接表形式存储的图进行深度优先搜索:设初始状态是图中所有顶点未曾被访问,算法从某顶点v出发,访问此顶点,然后依次从v的邻接点出发进行搜索,直至所有与v相连的顶点都被访问;若图中尚有顶点未被访问,则选取这样的一个点作起始点,重复上述过程,直至对图的搜索完成。程序中的整型数组visited[]的作用是标记顶点i是否已被访问。
[函数]
void DFSTraverseAL(ALGraph *G)/*深度优先搜索以邻接表存储的图G*/
{ int i;
for(i=0;i<(1);i++) visited[i]=0;
for(i=0;i<(1);i++)if((2)) DFSAL(G,i);
}
void DFSAL(ALGraph *G,int i) /*从Vi出发对邻接表存储的图G进行搜索*/
{ EdgeNode *p;
(3);
p=(4);
while(p!=NULL) /*依次搜索Vi的邻接点Vj*/
{ if(! visited[(5)]) DFSAL(G,(5));
p=p->next; /*找Vi的下一个邻接点*/
}
}
循环链表的主要优点是
A.不再需要头指针了
B.从表中任一结点出发都能访问到整个链表
C.在进行插入、删除运算时,能更好的保证链表不断开
D.已知某个结点的位置后,能够容易的找到它的直接前件
循环链表的主要优点是()。
A.不再需要头指针了
B.从表中任一结点出发都能访问到整个链表
C.在进行插入、删除运算时,能更好的保证链表不断开
D.已知某个结点的位置后,能够容易的找到它的直接前件