如果只想得到一个关键字序列中第k个最小元素之前的排序序列,最好采用(53)排序方法。如果有这样的
如果只想得到一个关键字序列中第k个最小元素之前的排序序列,最好采用(53)排序方法。如果有这样的一个序列(57,40,38,11,13,34,48,75,25,6,19,9,7),得到第4个最小元素之前的部分序列(6,7,9,11),使用所选择的算法实现时,要执行(54)次比较。
A.堆排序
B.快速
C.归算
D.基数排序
如果只想得到一个关键字序列中第k个最小元素之前的排序序列,最好采用(53)排序方法。如果有这样的一个序列(57,40,38,11,13,34,48,75,25,6,19,9,7),得到第4个最小元素之前的部分序列(6,7,9,11),使用所选择的算法实现时,要执行(54)次比较。
A.堆排序
B.快速
C.归算
D.基数排序
●如果只想得到一个关键字序列中第k个最小元素之前的排序序列,最好采用 (53) 排序方法。如果有这样的一个序列(57,40,38,11,13,34,48,75,25,6,19,9,7),得到第4个最小元素之前的部分序列(6,7,9,11),使用所选择的算法实现时,要执行 (54) 次比较。
(53) A.堆排序
B.快速
C.归算
D.基数排序
(54) A.13
B.34
C.269
D.以上都不对
算法设计:对于给定的I和k,计算I的最大k乘积.
数据输入:由文件input.txt提供输入数据.文件的第1行中有2个正整数n和k.正整数n是序列的长度,正整数k是分割的段数.接下来的一行中是一个n位十进制整数(n≤10).
结果输出:将计算结果输出到文件output.txt.文件第1行中的数是计算出的最大k乘积.
对于具有n个元素的一个数据序列,若只需得到其中第k个元素之前的部分排序,最好采用(59),使用分治(Divide and Conquer)策略的是(60)算法。
A.希尔排序
B.直接插入排序
C.快速排序
D.堆排序
A.45,25,55,15,35,95,30
B.35,25,15,30,55,45,95
C.15,25,30,35,45,55,95
D.30,25,15,35,45,95,55
对于具有n个元素的一个数据序列,若只需要得到其中第A个元素之前的部分排序,最好采用(43)。
A.堆排序
B.希尔排序
C.快速排序
D.直接插入排序
(59)A. 希尔排序 B. 直接插入排序 C. 快速排序 D. 堆排序
(60)A. 冒泡排序 B. 插入排序 C. 快速排序 D. 堆排序
问题描述:设磁盘上有n个文件每个文件占用磁盘上的1个磁道.这n个文件的检索概率分别是且磁头从当前磁道移到被检信息磁道所需的时间可用这两个磁道之间的径向距离来度量.如果文件fi存放在第i(1≤i≤n)道上,则检索这n个文件的期望时间是.式中,d(i,j)是第i道与第j道之间的径向距离|i-j|.
磁盘文件的最优存储问题要求确定这n个文件在磁盘上的存储位置,使期望检索时间达到最小.试设计一个解此问题的算法,并分析算法的正确性与计算复杂性.
算法设计:对于给定的文件检索概率,计算磁盘文件的最优存储方案.
数据输入:由文件input.txt给出输入数据.第1行是正整数n,表示文件个数.第2行有n个正整数a,表示文件的检索概率.实际上第k个文件的检索概率应为
结果输出:将计算的最小期望检索时间输出到文件output.txt.