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在n个数的数组中确定其第i(1≤i≤n)小的数时,可以采用快速排序算法中的划分思想,对n个元素划分,先确定第k小的数,根据i和k的大小关系,进一步处理,最终得到第i小的数。划分过程中,最佳的基准元素选择的方法是选择待划分数组的(64)元素。此时,算法在最坏情况下的时间复杂度为(不考虑所有元素均相等的情况)(65)。A.Θ(n) B.Θ(lgn) C.Θ(nlgn) D.Θ(n2)

题目
在n个数的数组中确定其第i(1≤i≤n)小的数时,可以采用快速排序算法中的划分思想,对n个元素划分,先确定第k小的数,根据i和k的大小关系,进一步处理,最终得到第i小的数。划分过程中,最佳的基准元素选择的方法是选择待划分数组的(64)元素。此时,算法在最坏情况下的时间复杂度为(不考虑所有元素均相等的情况)(65)。

A.Θ(n)
B.Θ(lgn)
C.Θ(nlgn)
D.Θ(n2)

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  • 第1题:

    待排序数组是否能被较均匀地划分对快速排序的性能有重要影响,因此枢轴元素的选取非常重要。有人提出从待排序的数组元素中随机地取出一个元素作为枢轴元素。下面是随机化快速排序划分的伪代码——利用原有的快速排序的划分操作,请填充其中的空缺处。其中,RANDOM(i,j)表示随机取i到j之间的一个数,包括i和j。

    (2)随机化快速排序是否能够消除最坏情况的发生? (10)。(是或否)


    正确答案:由于随机化的快速排序的划分调用了传统的快速排序算法的PARTITION操作而传统的划分每次以数组的最后一个元素作为枢轴元素因此随机化的划分操作中每次先随机获得一个元素将其与最后一个元素交换。随机化的快速排序消除了输入数据的不同排列对算法性能的影响降低了极端不均匀划分的概率但不能保证不会导致最坏情况的发生。
    由于随机化的快速排序的划分调用了传统的快速排序算法的PARTITION操作,而传统的划分每次以数组的最后一个元素作为枢轴元素,因此随机化的划分操作中每次先随机获得一个元素,将其与最后一个元素交换。随机化的快速排序消除了输入数据的不同排列对算法性能的影响,降低了极端不均匀划分的概率,但不能保证不会导致最坏情况的发生。

  • 第2题:

    对具有n个元素的顺序表(采用顺序存储的线性表)进行( ) 操作,其耗时与n的大小无关。

    A.在第i(1≤i≤n)个元素之后插入一个新元素

    B.删除第i(1≤i≤n)个元素

    C.对顺序表中的元素进行排序

    D.访问第i(1≤i≤n)个元素的前驱和后继


    正确答案:D
    解析:线性表是随机读取的,所以参看某个元素与n无关。【总结与扩展】顺序表是在计算机内存中以数组的形式保存的线性表,是指用一组地址连续的存储单元依次存储数据元素的线性结构。线性表采用顺序存储的方式存储就称之为顺序表。顺序表是将表中的结点依次存放在计算机内存中一组地址连续的存储单元中。将表中元素一个接一个地存入一组连续的存储单元中,这种存储结构是顺序结构。采用顺序存储结构的线性表简称为“顺序表”。顺序表的存储特点是:只要确定了起始位置,表中任一元素的地址都通过下列公式得到:L0c(ai)=LOC(ai)+(i-1)*L(1≤i≤n),其中,L是元素占用存储单元的长度。

  • 第3题:

    快速排序算法在排序过程中,在待排序数组中确定一个元素为基准元素,根据基准元素把待排序数组划分成两个部分,前面一部分元素值小于等于基准元素,而后面一部分元素值大于基准元素。然后再分别对前后两个部分进一步进行划分。根据上述描述,快速排序算法采用了 (61) 算法设计策略。已知确定基准元素操作的时间复杂度为,则快速排序算法的最好和最坏情况下的时间复杂度为 (62) 。

    A.分治

    B.动态规划

    C.贪心

    D.回溯


    正确答案:A
    本题考查快速排序算法。快速排序算法是应用最为广泛的排序算法之一。其基本思想是将n个元素划分为两个部分:一部分元素值小于某个数;另一部分元素值大于某个数,该数的位置确定;然后进一步划分前面部分和后面部分。根据该叙述,可以知道,这里采用的是分治算法设计策略。由于已知划分操作的时间复杂度为,不需要合并子问题的答案。对于最好的情况,应该是每次划分都把n个元素划分为大约2个n/2个元素的子数组,此时T(n)=2T(n/2)+解该递归式,可得时间复杂度为。若刚好划分的极度不均衡,即每个划分刚好把n个元素划分为一边0个元素,一边n-l个元素,此时T(n)=T(n/1)+解该递归式,可得时间复杂度为。

  • 第4题:

    第二题 阅读以下说明和代码,填补代码中的空缺,将解答填入答题纸的对应栏内。
    【说明】
    对n个元素进行简单选择排序的基本方法是:第一趟从第1个元素开始,在n个元素中选出最小者,将其交换至第一个位置,第二趟从第2个元素开始,在剩下的n-1个元素中选出最小者,将其交换至第二个位置,依此类推,第i趟从n-i+1个元素中选出最小元素,将其交换至第i个位置,通过n-1趟选择最终得到非递减排序的有序序列。 问题:2.1 【代码】
    #include
    void selectSort(int data[ ],int n)
    //对 data[0]~data[n-1]中的n个整数按非递减有序的方式进行排列
    {
    int i,j,k;
    int temp;
    for(i=0;i for(k=i,j=i+1;(1);(2)) //k表示data[i]~data[n-1]中最小元素的下标
    if(data[j] if(k!=i) {
    //将本趟找出的最小元素与data[i]交换
    temp=data[i]; (4) ;data[k]=temp;
    }
    }
    }

    int main()
    {
    int arr[ ]={79,85,93,65,44,70,100,57};
    int i,m;
    m=sizeof(arr)/sizeof(int); //计算数组元素的个数,用m表示
    (5); //调用selectSort对数组arr进行非递减排序
    for((6);i printf(“%d\t”,arr[i]);
    printf(“\n”);
    return 0;
    }


    答案:
    解析:
    j(2)j++
    (3)k=j
    (4)data[i]=data[k]
    (5)selectSort(arr,m)此处m也可以填8或者sizeof(arr)/sizeof(int), arr可以改成&arr[0]
    (6)i=0

    【解析】

    本题考查 C 程序设计基本技能及应用。简单选择排序方法是设所排序序列的记录个数为n。i取1,2,…,n-1,从所有n-i+1个记录(Ri,Ri+1,…,Rn)中找出排序码最小的记录,与第i个记录交换。执行n-1趟后就完成了记录序列的排序。
    第1空应填j循环结束条件,j应该运行至序列末尾。填j第2空填j循环控制语句,j每次递增1,往后移动一个元素与a[i]进行比较。
    第3空为自动保存最大元素的下标,k=j。
    第4空为交换两个元素,temp为临时变量,保存data[i]的值,使用data[i]=data[k]使data[i]为后面n-i+1个记录(Ri,Ri+1,…,Rn)中找出排序码最小的记录,再将temp赋给data[k]。
    第5空为调用selectSort对数组arr进行非递减排序,selectSort有两个参数,数组和排序元素个数,为selectSort(arr,m)。
    第6空进行元素遍历输出所有的数组元素,从下标为0开始,所以填i=0。

  • 第5题:

    快速排序算法在排序过程中,在待排序数组中确定一个元素为基准元素,根据基准元素把待排序数组划分成两个部分,前面一部分元素值小于等于基准元素,而后面一部分元素值大于基准元素。然后再分别对前后两个部分进一步进行划分。根据上述描述,快速排序算法采用了(请作答此空)算法设计策略。已知确定基准元素操作的时间复杂度为Θ(n),则快速排序算法的最好和最坏情况下的时间复杂度为( )。

    A.分治
    B.动态规划
    C.贪心
    D.回溯

    答案:A
    解析:
    快速排序采用分治法的思想。快速排序最好情况的时间复杂度是O(nlog2n)。最坏情况下,即初始序列按关键字有序或者基本有序时,快速排序的时间复杂度为O(n2)。

  • 第6题:

    阅读以下说明和代码,填补代码中的空缺,将解答填入答题纸的对应栏内。【说明】下面的程序利用快速排序中划分的思想在整数序列中找出第 k 小的元素(即 将元素从小到大排序后,取第 k 个元素)。对一个整数序列进行快速排序的方法是:在待排序的整数序列中取第一个数 作为基准值,然后根据基准值进行划分,从而将待排序的序列划分为不大于基准 值者(称为左子序列)和大于基准值者(称为右子序列),然后再对左子序列和 右子序列分别进行快速排序,最终得到非递减的有序序列。例如,整数序列“19, 12, 30, 11,7,53, 78, 25"的第 3 小元素为 12。整数序列“19, 12,7,30, 11, 11,7,53. 78, 25, 7"的第 3 小元素为 7。函数 partition(int a[], int low,int high)以 a[low]的值为基准,对 a[low]、 a[low+l]、…、a[high]进行划分,最后将该基准值放入 a[i] (low≤i≤high),并 使得 a[low]、a[low+l]、,..、A[i-1]都小于或等于 a[i],而 a[i+l]、a[i+2]、..、 a[high]都大于 a[i]。函 教 findkthElem(int a[],int startIdx,int endIdx,inr k) 在 a[startIdx] 、 a[startIdx+1]、...、a[endIdx]中找出第 k 小的元素。【代码】#include #include
    Int partition(int a [],int low, int high){//对 a[low..high]进行划分,使得 a[low..i]中的元素都不大于 a[i+1..high]中的 元素。int pivot=a[low]; //pivot 表示基准元素 Int i=low,j=high;while(( 1) ){While(ipivot)--j; a[i]=a[ j] While(ipivot)++i; a[ j]=a[i]}(2) ; //基准元素定位 return i;}Int findkthElem(int a[],int startIdx,int endIdx, int k){//整数序列存储在 a[startldx..endldx]中,查找并返回第 k 小的元素。if (startldx<0 ||endIdx<0 || startIdx>endIdx || k<1 ||k-l>endIdx||k-1 if (loc==k-1) ∥找到第 k 小的元素return (3) ;if(k-l 小的元素}return 0;}


    答案:
    解析:
    1) CountStr
    2) p[i]
    3) p[i]
    4) num 3、
    1、!i=j
    2、a[i]=pivot
    3、a[loc]
    4、stratIdx,Loc-1
    5、Loc+1,endIdx

  • 第7题:

    设一维数组中有n个数组元素,则读取第i个数组元素的平均时间复杂度为()。


    答案:C
    解析:
    数组是随机存取的结构,所以读取第i个节点的时间复杂度为0(1)。

  • 第8题:

    在n个数的数组中确定其第i(1≤i≤n)小的数时,可以采用快速排序算法中的划分思想,对n个元素划分,先确定第k小的数,根据i和k的大小关系,进一步处理,最终得到第i小的数。划分过程中,最佳的基准元素选择的方法是选择待划分数组的(64)元素。此时,算法在最坏情况下的时间复杂度为(不考虑所有元素均相等的情况)(65)。

    A.第一个
    B.最后一个
    C.中位数
    D.随机一个

    答案:C
    解析:
    本题考查数据结构基础知识。快速排序一种分治的排序方法,其思想是:将原问题分解为若干个规模更小但结构与原问题相似的子问题。递归地解这些子问题,然后将这些子问题的解组合为原问题的解。快速排序的每一趟结果都是找到一个基准元素放置于线性表中部位置,将原来的线性表划分为前后两部分,前部分元素都小于基准元素,后部分元素都大于基准元素。快速排序总的关键字比较次数为Θ(nlog2n),最坏情况下时间复杂度为Θ(n2),最好情况下的时间复杂度为Θ(nlog2n);快速排序是不稳定的排序。最坏情况下需要的栈空间为Θ(n),其他需要Θ(nlog2n)。根据以上描述,本题依次选C、D选项。

  • 第9题:

    在有n个无序无重复元素值的数组中查找第i小的数的算法描述如下:任意取一个元素r,用划分操作确定其在数组中的位置,假设元素r为第k小的数。若i等于k,则返回该元素值;若i小于k,则在划分的前半部分递归进行划分操作找第i小的数;否则在划分的后半部分递归进行划分操作找第k-i小的数。该算法是一种基于()策略的算法。

    • A、分治
    • B、动态规划
    • C、贪心
    • D、回溯

    正确答案:A

  • 第10题:

    在寻找n个元素中第k小元素问题中,若使用快速排序算法思想,运用分治算法对n个元素进行划分,应如何选择划分基准?下面()答案解释最合理。

    • A、随机选择一个元素作为划分基准
    • B、取子序列的第一个元素作为划分基准
    • C、用中位数的中位数方法寻找划分基准
    • D、以上皆可行。但不同方法,算法复杂度上界可能不同

    正确答案:D

  • 第11题:

    设一维数组中有n个数组元素,则读取第i个数组元素的平均时间复杂度为()。

    • A、O(n)
    • B、O(nlog2n)
    • C、O(1)
    • D、O(n2)

    正确答案:C

  • 第12题:

    问答题
    给定线性序集中n个元素和一个整数k,1≤k≤n,要求找出这n个元素中第k小的元素,请设计一个最坏时间复杂度为O(n)的算法,并对其时间复杂度进行分析说明。

    正确答案: 我们把这种算法叫做快速选择(quickselect)。令〡Si〡为Si中元素的个数,快速选择的步骤如下:
    1)如果〡S〡=1,那么k=1并将S中的元素作为答案返回。如果正在使用小数组的截止方法且〡S〡≤CUTOFF,则将S排序并返回第k个最小元。
    2)选取一个枢纽元v∈S。
    3)将集合S-{v}分割成S1和S2,就像快速排序中所做的那样。
    4)如果k≤〡S1〡,那么第K个最小元必然在S1中。在这种情况下,返回quickselect(S1,k),如果k=1+〡S1
    ,那么枢纽元就是第k个最小元,将它最为答案返回。否则,第k个最小元就在S2中,他是S2中的第(k-〡S1〡-1)个最小元。我们进行一次递归调用并返回quickselect(S2,k-〡S1〡-1)。
    与快速排序对比,快速选择只进行了一次递归调用而不是两次。快速选择的最坏情形和快速排序的相同,也就是O(N=2)。直观看来,这是因为快速排序的最坏情形发生在S1和S2有一个是空的时候;于是,快速选择也就不是真的节省一次递归调用。不过平均运行时间是O(N)。具体分析类似快速排序的分析。
    快速排序的实现甚至比抽象描述还要简单,当算法终止时,第k个最小元就在位置k-1上(因为数组开始于下标0)。这破坏了原来的排序;如果不希望这样,那么需要做一份拷贝。
    解析: 暂无解析

  • 第13题:

    阅读下列说明、流程图和算法,将应填入(n)处的字句写在对应栏内。

    【流程图说明】

    下图所示的流程图5.3用N-S盒图形式描述了数组Array中的元素被划分的过程。其划分方法;以数组中的第一个元素作为基准数,将小于基准数的元素向低下标端移动,而大于基准数的元素向高下标端移动。当划分结束时,基准数定位于Array[i],并且数组中下标小于i的元素的值均小于基准数,下标大于i的元素的值均大于基准数。设数组A的下界为low,上界为high,数组中的元素互不相同。

    【算法说明】

    将上述划分的思想进一步用于被划分出的数组的两部分,就可以对整个数组实现递增排序。设函数int p(int Array[],int low,int high)实现了上述流程图的划分过程并返回基准数在数组Ar ray中的下标。递归函数void sort(int Array[],int L,int H)的功能是实现数组Array中元素的递增排序。

    【算法】

    void sort(int Array[],int L,int H){

    if (L<H) {

    k=p(Array,L,H);/*p()返回基准数在数组Array中的下标*/

    sort((4));/*小于基准数的元素排序*/

    sort((5));/*大于基准数的元素排序*/

    }

    }


    正确答案:(1)j←j-1
    (1)j←j-1

  • 第14题:

    阅读以下说明和代码,填补代码中的空缺,将解答填入答题纸的对应栏内。 【说明】 下面的程序利用快速排序中划分的思想在整数序列中找出第k小的元素(即将元素从小到大排序后,取第k个元素)。 对一个整数序列进行快速排序的方法是:在待排序的整数序列中取第一个数作为基准值,然后根据基准值进行划分,从而将待排序的序列划分为不大于基准值者(称为左子序列)和大于基准值者(称为右子序列),然后再对左子序列和右子序列分别进行快速排序,最终得到非递减的有序序列。 例如,整数序列“19, 12, 30, 11,7,53, 78, 25"的第3小元素为12。整数序列“19,12,7,30,11,11,7,53,78,25,7"的第3小元素为7。 函数partition(int a[ ], int low,int high)以a[low]的值为基准,对a[low]、a[low+1]、…、 a[high]进行划分,最后将该基准值放入a[i] (low≤i≤high),并使得a[low]、a[low+1]、,..、 A[i-1]都小于或等于a[i],而a[i+1]、a[i+2]、..、a[high]都大于a[i]。 函教findkthElem(int a[],int startIdx,int endIdx,inr k)在a[startIdx]、a[startIdx+1]、...、a[endIdx]中找出第k小的元素。

    【代码】 include <stdio.h> include <stdlib.h> Int partition(int a [ ],int low, int high) {//对 a[low..high]进行划分,使得a[low..i]中的元素都不大于a[i+1..high]中的元素。 int pivot=a[low]; //pivot表示基准元素 Int i=low,j=high; while(( 1) ){ While(i<j&&a[j]>pivot)--j; a[i]=a[j] While(i<j&&a[i]<=pivot)++i; a[j]=a[i] } (2) ; //基准元素定位 return i; } Int findkthElem(int a[ ],int startIdx,int endIdx, int k) {//整数序列存储在a[startldx..endldx]中,查找并返回第k小的元素。 if (startldx<0 ||endIdx<0 || startIdx>endIdx || k<1 ||k-1>endIdx ||k-1<startIdx) Return-1; //参数错误 if(startIdx<endldx){ int loc=partition(a, startIdx, endldx); ∥进行划分,确定基准元素的位置 if (loc==k-1) ∥找到第k小的元素 return (3) ; if(k-1 <loc) //继续在基准元素之前查找 return findkthElem(a, (4) ,k); else //继续在基准元素之后查找 return findkthElem(a, (5) ,k); } return a[startIdx]; } int main() { int i, k; int n; int a[] = {19, 12, 7, 30, 11, 11, 7, 53, 78, 25, 7}; n= sizeof(a)/sizeof(int) //计算序列中的元素个数 for (k=1;k<n+1;k++){ for(i=0;i<n;i++){ printf(“%d/t”,a[i]); } printf(“\n”); printf(“elem %d=%d\n,k,findkthElem(a,0,n-1,k));//输出序列中第k小的元素 } return 0; }


    正确答案:1、i!=j或者i<j
    2、a[i]=pivot
    3、a[loc]
    4、startIdx,loc-1  
    5、loc+1,endIdx

  • 第15题:

    ●试题二

    阅读下列说明、流程图和算法,将应填入(n)处的字句写在答题纸的对应栏内。

    【说明】

    下面的流程图(如图3所示)用N-S盒图形式描述了数组A中的元素被划分的过程。其划分方法是:以数组中的第一个元素作为基准数,将小于基准数的元素向低下标端移动,而大于基准数的元素向高下标端移动。当划分结束时,基准数定位于A[i],并且数组中下标小于i的元素的值均小于基准数,下标大于i的元素的值均大于基准数。设数组A的下界为low,上界为high,数组中的元素互不相同。例如,对数组(4,2,8,3,6),以4为基准数的划分过程如下:

    【流程图】

    图3流程图

    【算法说明】

    将上述划分的思想进一步用于被划分出的数组的两部分,就可以对整个数组实现递增排序。设函数int p(int A[],int low,int high)实现了上述流程图的划分过程并返回基准数在数组A中的下标。递归函数void sort(int A[],int L,int H)的功能是实现数组A中元素的递增排序。

    【算法】

    void sort (int A[], int 1,int H){

    if ( L<H){

    k=p(A,L,R);//p()返回基准数在数组A中的下标

    sort( (4) );//小于基准数的元素排序

    sort( (5) );//大于基准数的元素排序

    }

    }


    正确答案:
    ●试题二【答案】(1)j--(2)i++(3)A[i]←pivot或[j]←pivot(4)A,L,k-1或A,L,k(5)A,k+I,H或A,k,H【解析】题目考查快速排序算法。快速排序采用了一种分治的策略,通常称为分治法。其基本思想是:将原问题分解为若干个规模更小,但结构与原问题相似的子问题。递归地解这些子问题,然后将这些子问题的解组合为原问题的解。快速排序的具体过程为:第一步,在待排序的n个记录中任取一个记录,以该记录的排序码为基准,将所有记录分成2组,第一组各记录的排序码都小于等于该排序码,第二组各记录的排序码都大于该排序码,并把该记录排在这2组中间,这个过程称为一次划分。第二步,采用同样的方法,对划分出来的2组元素分别进行快速排序,直到所有记录都排到相应的位置为止。在进行一次划分时,若选定以第一个元素为基准,就可将第一个元素备份在变量pivot中,如图中的第①步所示。这样基准元素在数组中占据的位置就空闲出来了,因此下一步就从后向前扫描。如图中的第②步所示,找到一个比基准元素小的元素时为止,将其前移,如图中的第③步所示。然后再从前向后扫描,如图中的第④步所示,找到一个比基准元素大的元素时为止,将其后移,如图中的第⑤步所示。这样,从后向前扫描和从前向后扫描交替进行,直到扫描到同一个位置为止,如图中的第⑥步所示。由题目中给出的流程图可知,以第一个元素作为基准数,并将A[low]备份至pivot,i用于从前向后扫描的位置指示器,其初值为low,j用于从后往前扫描的位置指示器,其初值为high。当i<j时进行循环:1)从后向前扫描数组A,在i<j的情况下,如果被扫描的元素A[j]>pivot,就继续向前扫描(j--);如果被扫描的元素A[i]<pivot就停止扫描,并将此元素的值赋给目前空闲着的A[i]。2)这时,再从前向后扫描,在i<j的情况下,如果被扫描的元素A[j]<pivot,就继续向后扫描(i++);如果被扫描的元素A[j]>pivot就停止扫描,并将此元素的值赋给目前空闲着的A[j]。3)这时又接第(1)步,直到i>j时退出循环。退出循环时,将pivot赋给当前的A[i](A[i]←pivot)。递归函数的目的是执行一系列调用,直到到达某一点时递归终止。为了保证递归函数正常执行,应该遵守下面的规则:1)每当一个递归函数被调用时,程序首先应该检查基本的条件是否满足,例如,某个参数的值等于0,如果是这种情形,函数应停止递归。2)每次当函数被递归调用时,传递给函数一个或多个参数,应该以某种方式变得"更简单",即这些参数应该逐渐靠近上述基本条件。例如,一个正整数在每次递归调用时会逐渐变小,以至最终其值到达0。本题中,递归函数sort(intA[],intL,intH)有3个参数,分别表示数组A及其下界和上界。根据流程图可知,这里的L相当于流程图中的i,这里的H相当于流程图中的j。因为P()返回基准数所在数组A中的下标,也就是流程图中最后的"A[i]←pivot"中的i。根据快速排序算法,在第一趟排序后找出了基准数所在数组A中的下标,然后以该基准数为界(基准数在数组中的下标为k),把数组A分成2组,分别是A[L,…,k-1]和A[k+l,…,H],最后对这2组中的元素再使用同样的方法进行快速排序。

  • 第16题:

    快速排序算法是,在排序过程中,在待排序数组中确定一个元素为基准元素,根据基准元素把待排序数组划分成两个部分,前面一部分元素值小于基准元素,而后面一部分元素值大于基准元素。然后再分别对前后两个部分进一步进行划分。根据上述描述,快速排序算法采用了 ( ) 算法设计策略。已知确定着基准元素操作的时间复杂度为O(n),则快速排序算法的最好和最坏情况下的时间复杂度为 (请作答此空) 。

    A.O(n)和O(nlgn)
    B.O(n)和O(n2)
    C.O(nlgn)和O(nlgn)
    D.O(nlgn)和O(n2)

    答案:D
    解析:
    将数据分成若干份,每份单独处理后再合并,其思想为分治。
    理想情况下,快速排序每次将数据划分为规模相近的两部分,并递归至不可再划分,因此其时间复杂度为O(nlgn)。在最坏情况下,每次划分都极不均匀,如一个类别中仅有一个元素,另一个类别中包含剩余所有元素。这时划分的复杂度为O(n),次操作的总复杂度为O(n2)。

  • 第17题:

    快速排序算法在排序过程中,在待排序数组中确定一个元素为基准元素,根据基准元素把待排序数组划分成两个部分,前面一部分元素值小于等于基准元素,而后面一部分元素值大于基准元素。然后再分别对前后两个部分进一步进行划分。根据上述描述,快速排序算法采用了( )算法设计策略。已知确定基准元素操作的时间复杂度为Θ(n),则快速排序算法的最好和最坏情况下的时间复杂度为(请作答此空)。


    答案:D
    解析:
    快速排序采用分治法的思想。快速排序最好情况的时间复杂度是O(nlog2n)。最坏情况下,即初始序列按关键字有序或者基本有序时,快速排序的时间复杂度为O(n2)。

  • 第18题:

    快速排序算法是,在排序过程中,在待排序数组中确定一个元素为基准元素,根据基准元素把待排序数组划分成两个部分,前面一部分元素值小于基准元素,而后面一部分元素值大于基准元素。然后再分别对前后两个部分进一步进行划分。根据上述描述,快速排序算法采用了 (请作答此空) 算法设计策略。已知确定着基准元素操作的时间复杂度为O(n),则快速排序算法的最好和最坏情况下的时间复杂度为 ( ) 。

    A.分治
    B.动态规划
    C.贪心
    D.回溯

    答案:A
    解析:
    将数据分成若干份,每份单独处理后再合并,其思想为分治。
    理想情况下,快速排序每次将数据划分为规模相近的两部分,并递归至不可再划分,因此其时间复杂度为O(nlgn)。在最坏情况下,每次划分都极不均匀,如一个类别中仅有一个元素,另一个类别中包含剩余所有元素。这时划分的复杂度为O(n),次操作的总复杂度为O(n2)。

  • 第19题:

    快速排序算法在排序过程中,在待排序数组中确定一个元素为基准元素,根据基准元素把待排序数组划分成两个部分,前面一部分元素值小于基准元素,而后面一部分元素值大于基准元素。然后再分别对前后两个部分进一步进行划分。根据上述描述,快速排序算法采用了(61)算法设计策略。已知确定着基准元素操作的时间复杂度为O(n),则快速排序算法的最好和最坏情况下的时间复杂度为(62)。

    A.O(n)和O(nlgn)
    B.O(n)和O(n2)
    C.O(nlgn)和O(nlgn)
    D.O(nlgn)和O(n2)

    答案:D
    解析:
    将数据分成若干份,每份单独处理后再合并,其思想为分治。理想情况下,快速排序每次将数据划分为规模相近的两部分,并递归至不可再划分,因此其时间复杂度为O(nlgn)。在最坏情况下,每次划分都极不均匀,如一个类别中仅有一个元素,另一个类别中包含剩余所有元素。这时划分的复杂度为O(n),”次操作的总复杂度为O(n2)。

  • 第20题:

    快速排序算法在排序过程中,在待排序数组中确定一个元素为基准元素,根据基准元素把待排序数组划分成两个部分,前面一部分元素值小于等于基准元素,而后面一部分元素值大于基准元素。然后再分别对前后两个部分进一步进行划分。根据上述描述,快速排序算法采用了()算法设计策略。

    • A、分治
    • B、动态规划
    • C、贪心
    • D、回溯

    正确答案:A

  • 第21题:

    在寻找n个元素中第k小元素问题中,如快速排序算法思想,运用分治算法对n个元素进行划分,如何选择划分基准?下面()答案解释最合理。

    • A、随机选择一个元素作为划分基准
    • B、取子序列的第一个元素作为划分基准
    • C、用中位数的中位数方法寻找划分基准
    • D、以上皆可行。但不同方法,算法复杂度上界可能不同

    正确答案:D

  • 第22题:

    给定线性序集中n个元素和一个整数k,1≤k≤n,要求找出这n个元素中第k小的元素,请设计一个最坏时间复杂度为O(n)的算法,并对其时间复杂度进行分析说明。


    正确答案: 我们把这种算法叫做快速选择(quickselect)。令〡Si〡为Si中元素的个数,快速选择的步骤如下:
    1)如果〡S〡=1,那么k=1并将S中的元素作为答案返回。如果正在使用小数组的截止方法且〡S〡≤CUTOFF,则将S排序并返回第k个最小元。
    2)选取一个枢纽元v∈S。
    3)将集合S-{v}分割成S1和S2,就像快速排序中所做的那样。
    4)如果k≤〡S1〡,那么第K个最小元必然在S1中。在这种情况下,返回quickselect(S1,k),如果k=1+〡S1
    ,那么枢纽元就是第k个最小元,将它最为答案返回。否则,第k个最小元就在S2中,他是S2中的第(k-〡S1〡-1)个最小元。我们进行一次递归调用并返回quickselect(S2,k-〡S1〡-1)。
    与快速排序对比,快速选择只进行了一次递归调用而不是两次。快速选择的最坏情形和快速排序的相同,也就是O(N=2)。直观看来,这是因为快速排序的最坏情形发生在S1和S2有一个是空的时候;于是,快速选择也就不是真的节省一次递归调用。不过平均运行时间是O(N)。具体分析类似快速排序的分析。
    快速排序的实现甚至比抽象描述还要简单,当算法终止时,第k个最小元就在位置k-1上(因为数组开始于下标0)。这破坏了原来的排序;如果不希望这样,那么需要做一份拷贝。

  • 第23题:

    单选题
    在寻找n个元素中第k小元素问题中,如使用快速排序算法思想,运用分治算法对n个元素进行划分,应如何选择划分基准?下面()答案解释最合理。
    A

    随机选择一个元素作为划分基准

    B

    取子序列的第一个元素作为划分基准

    C

    用中位数的中位数方法寻找划分基准

    D

    以上皆可行。但不同方法,算法复杂度上界可能不同


    正确答案: B
    解析: 暂无解析