#G2665. [GESP五级2606] 五级理论
[GESP五级2606] 五级理论
一、单选题(每题 2 分,共 30 分)
- 假设 head != nullptr ,下面是实现单向循环链表在头节点后插入新节点的代码,横线处应填入( )。
struct Node {
int val;
Node* next;
};
void insertAfterHead(Node* head, int x) {
Node* newNode = new Node;
newNode->val = x;
______________________ // 在此处填入代码
}
{{ select(1) }}
-
newNode->next = head; head->next = newNode; -
newNode->next = head->next; head->next = newNode; -
head->next = newNode; newNode->next = head->next; -
newNode->next = head->next; head = newNode;
- 下面代码遍历并输出一个循环单链表,其中 head 指向链表的第一个节点,横线处应填入的是( )。
struct Node {
int val;
Node* next;
};
void printList(Node* head) {
if (head == nullptr) return;
Node* p = head;
_______________________ // 在此处填入代码
cout << endl;
}
{{ select(2) }}
-
while (p != nullptr) { cout << p->val << " "; p = p->next; } -
while (p->next != nullptr) { cout << p->val << " "; p = p->next; } -
do { cout << p->val << " "; p = p->next; } while (p != head); -
for (; p; p = p->next) { cout << p->val << " "; }
- 双链表结点定义如下,若要删除双链表中的中间结点(非首尾节点) p ,下面写法正确的是( )。
struct Node {
int val;
Node* prev;
Node* next;
};
{{ select(3) }}
-
p->prev->next = p->next; p->next->prev = p->prev; delete p; -
p->next->prev = p->next; p->prev->next = p->prev; delete p; -
p->prev = p->next; p->next = p->prev; delete p; -
p->next->next = p->prev; p->prev->prev = p->next; delete p;
- 使用如下欧几里得算法求 gcd(105, 45) 时,函数 gcd(a, b) 的递归调用序列正确的是( )。
int gcd(int a, int b) {
return b == 0 ? a : gcd(b, a % b);
}
{{ select(4) }}
- gcd(105, 45) -> gcd(45, 60) -> gcd(60, 15) -> gcd(15, 0)
- gcd(105, 45) -> gcd(45, 15) -> gcd(15, 0)
- gcd(105, 45) -> gcd(60, 45) -> gcd(15, 45)
- gcd(105, 45) -> gcd(15, 45) -> gcd(15, 0)
- 下面代码实现线性筛(欧拉筛),以筛选出 以内的所有素数。横线处的代码应为( )。
vector<int> sieve(int n) {
vector<bool> is_prime(n + 1, true);
vector<int> primes;
if (n >= 0) is_prime[0] = false;
if (n >= 1) is_prime[1] = false;
for (int i = 2; i <= n; ++i) {
if (is_prime[i]) {
primes.push_back(i);
}
for (int j = 0; j < primes.size() && i * primes[j] <= n; j++) {
is_prime[i * primes[j]] = false;
if (________________) break; // 在此处填入代码
}
}
return primes;
}
{{ select(5) }}
- i % primes[j] == 0
- primes[j] % i == 0
- i % primes[j] != 0
- i == primes[j]
- 下面关于埃氏筛法的说法正确的是( )。 {{ select(6) }}
- 每个合数只会被筛掉一次
- 从每个素数出发,把它的倍数标记为合数
- 只能判断一个数是不是偶数
- 不能求出素数表
- 下面代码实现了计算 的快速幂算法,该算法体现的编程思想是( )。
long long power(long long x, int n) {
if (n == 0) return 1;
long long res = power(x, n / 2);
if (n % 2 == 0) return res * res;
else return res * res * x;
}
{{ select(7) }}
- 枚举
- 贪心
- 分治
- 模拟
- 下面代码用于统计 n 中因子 2 出现了多少次。若 n = 40 ,输出是( )。
int n = 40;
int cnt = 0;
while (n % 2 == 0) {
cnt++;
n /= 2;
}
cout << cnt;
{{ select(8) }}
- 1
- 2
- 3
- 4
- 在一个有序数组中查找第一个大于或等于 x 的元素位置,横线处应填写( )。
int lowerBound(vector<int>& a, int x) {
int l = 0, r = a.size();
while (l < r) {
int mid = l + (r - l) / 2;
if (a[mid] >= x) ________________; // 在此处填入代码
else l = mid + 1;
}
return l;
}
{{ select(9) }}
- r = mid + 1
- r = mid - 1
- r = mid
- l = mid
- 有若干根木头,长度存于 wood 。每切一刀可以把一段木头分成两段。函数 check(wood, K, x) 返回:用不超过 K 刀,能否使所有木段长度都不超过 x 。下面代码使用二分答案查找最小可行的 x ,横线处应填()。
int binary_cut(vector<int>& wood, int K) {
int l = 1;
int r = 0;
for (int len : wood) r = max(r, len);
while (l < r) {
int mid = l + (r - l) / 2;
if (check(wood, K, mid))
________________; // 在此处填入代码
else l = mid + 1;
}
return l;
}
{{ select(10) }}
- r = mid + 1
- r = mid
- l = mid
- r = mid - 1
- 下面代码段实现了快速排序的划分操作(以首元素为基准),横线处代码应填入( )。
int partition(vector<int>& arr, int low, int high) {
int pivot = arr[low];
int i = low, j = high;
while (i < j) {
while (i < j && arr[j] >= pivot) j--;
while (i < j && arr[i] <= pivot) i++;
if (i < j) swap(arr[i], arr[j]);
}
________________; // 在此处填入代码
return i;
}
{{ select(11) }}
- swap(arr[low], arr[high])
- swap(arr[low], arr[i])
- swap(arr[i], arr[high])
- arr[i] = pivot
- 下面哪句话最符合归并排序的思想?( ) {{ select(12) }}
- 每次选择最小元素放到前面
- 将数组分成两半分别排序,再合并两个有序部分
- 相邻元素两两交换
- 从左到右把元素插入有序区
- 在对长度为 n(n ≤ 1) 的数组进行归并排序的过程中, mergeArray 函数(合并两个有序子数组的操作)被调用的次数是( )。
const int MAXN = 100005;
int a[MAXN];
int tempArr[MAXN];
void mergeArray(int left, int mid, int right) {
int i = left; // 左半部分起点
int j = mid + 1; // 右半部分起点
int k = left; // 临时数组下标
while (i <= mid && j <= right) {
if (a[i] <= a[j]) {
tempArr[k++] = a[i++];
} else {
tempArr[k++] = a[j++];
}
}
while (i <= mid) {
tempArr[k++] = a[i++];
}
while (j <= right) {
tempArr[k++] = a[j++];
}
for (int p = left; p <= right; p++) {
a[p] = tempArr[p];
}
}
void mergeSort(int left, int right) {
if (left >= right) {
return;
}
int mid = left + (right - left) / 2;
mergeSort(left, mid);
mergeSort(mid + 1, right);
mergeArray(left, mid, right);
}
{{ select(13) }}
- n-1
- log n
- n log n
- 2n
- 小杨在学校义卖会上负责打包“零食盲盒”。每个盲盒重量不同,快递盒最多承重 limit 克,每个快递盒最多装两个盲盒。为了尽量少用快递盒,他采用如下策略:
(1)每次把最轻的盲盒和最重的盲盒尝试放在一起;
(2)如果两者重量之和不超过 limit ,就一起装;
(3)否则,只能让最重的盲盒单独装一盒。
下面代码用于计算最少需要多少个快递盒,则横线处应填入的是( )。
int minBoxes(vector<int>& w, int limit) {
sort(w.begin(), w.end());
int l = 0, r = w.size() - 1;
int boxes = 0;
while (l <= r) {
if (w[l] + w[r] <= limit) {
__________; // 在此处填入代码
} else {
r--;
}
boxes++;
}
return boxes;
}
{{ select(14) }}
- l++;
- r--;
-
l++; r--; - boxes--;
- 高精度减法中,假设两个高精度数按低位在前存储,且已经保证被减数不小于减数。下面处理借位逻辑代码中横线处应填入( )。
if (a[i] < b[i]) {
a[i + 1]--;
________________;
}
t = a[i] - b[i];
{{ select(15) }}
- a[i] += 10
- a[i] -= 10
- b[i] += 10
- a[i] = a[i+1] + 10
二、判断题(每题 2 分,共 20 分)
- 数组的存储空间在物理上通常是连续的,而链表的结点可以存储在不连续的内存空间中。
{{ select(16) }}
- 正确
- 错误
- 带哨兵头尾节点的双向循环链表,在表头插入节点 p ,以下四步操作无论什么顺序执行结果都正确。
① p->next = head->next;
② p->prev = head;
③ head->next->prev = p;
④ head->next = p;
{{ select(17) }}
- 正确
- 错误
- 对任意正整数 a 、 b ,以下两种写法的 gcd 函数返回值完全相同。
int gcd1(int a, int b) {
return b ? gcd1(b, a % b) : a;
}
int gcd2(int a, int b) {
while (b) {
int t = b;
b = a % b;
a = t;
}
return a;
}
{{ select(18) }}
- 正确
- 错误
- 在归并排序的合并操作中,如下代码片段可以正确地将两个已排序的子数组 L 和 R 合并回原数组 arr中。
void merge(int arr[], int left, int mid, int right) {
int n1 = mid - left + 1;
int n2 = right - mid;
vector<int> L(n1), R(n2);
for (int i = 0; i < n1; i++) L[i] = arr[left + i];
for (int j = 0; j < n2; j++) R[j] = arr[mid + 1 + j];
int i = 0, j = 0, k = left;
while (i < n1 && j < n2) {
if (L[i] <= R[j]) arr[k++] = L[i++];
else arr[k++] = R[j++];
}
while (i < n1) arr[k++] = L[i++];
while (j < n2) arr[k++] = R[j++];
}
{{ select(19) }}
- 正确
- 错误
- 分治法通常将一个规模较大的问题拆分为若干个规模较小、结构相似的子问题,分别求解后再合并子问题的结果。
{{ select(20) }}
- 正确
- 错误
- 贪心算法只要每一步选择当前最优解,就一定能得到全局最优解。
{{ select(21) }}
- 正确
- 错误
- 二分查找不仅可以应用于有序数组,也可以在不增加时间复杂度的情况下应用于有序的单链表,因为链表也支持 O(1) 时间内的随机访问。
{{ select(22) }}
- 正确
- 错误
- 以下函数 f1 的时间复杂度比函数 f2 的更高。
void f1(int n) {
for (int i = 1; i < n; i *= 2);
}
void f2(int n) {
if (n <= 1) return;
f2(n - 1);
f2(n - 1);
}
{{ select(23) }}
- 正确
- 错误
- 唯一分解定理表明,任何一个大于 的自然数都可以唯一地分解为若干个质数的乘积,如果不考虑质因数的顺序,这种分解方式是唯一的。
{{ select(24) }}
- 正确
- 错误
- 归并排序和快速排序在平均情况下的时间复杂度均为 O(n logn) 。但在稳定性方面,归并排序通常是不稳定的,而快速排序是稳定的。
{{ select(25) }}
- 正确
- 错误