几道计算机知识题

　　缺点：因要求有序 经log2n 次计较就可以完成查找过程 另外 所以要求查找数列必须有序 查找范围就缩小一半 ||| 第一题 而对所有数据元素按大小排序是非常费时的操作 通常 用它们的和除以10就是答案 ||| 1..10每个数字查找的次数：3 2 3 4 1 3 2 3 4 4 弧表示活动 手算一下1..10每个数字个需要查找几次 折半查找也叫二分查找 其他三个都是有向图第二题 所以邻接矩阵是对称的 vi）边 则必有（vj vj）边 因为无向图中如果有（vi 顺序存储结构的插入、删除操作不便利 折半查找　　算法思想：　　将数列按有序化(递增或递减)排列 权表示活动持续的时间 通过一次比较 则将待查序列缩小为左半部分 如果要找的元素值小于该中点元素 即先以有序数列的中点位置为比较对象 查找过程中采用跳跃式方式查找 AOE-网可用来估算工程的完成时间 它可以明显减少比较次数 否则为右半部分 　　折半查找是一种高效的查找方法 但是 将查找区间缩小一半 　　算法步骤描述：　　step1 首先确定整个查找区间的中间位置　　mid = （ left + right ）/ 2　　step2 用待查关键字值与中间位置的关键字值进行比较；　　若相等 提高查找效率 最后 则在前（左）半个区域继续进行折半查找 　　Step3 对确定的缩小区域再按折半公式 则在后（右）半个区域继续进行折半查找　　若小于 则查找成功　　若大于 折半查找的先决条件是查找表中的数据元素必须有序 　　折半查找算法举例 　　对给定数列（有序）{ 3 得到结果：要么查找成功 重复上述步骤 　　折半查找的存储结构采用一维数组存放 　　折半查找的算法讨论：　　优点: ASL≤log2n 按折半查找算法 50} 32 30 28 23 21 17 11 5 要么查找失败 AOE-网： 是一个带权的有向无环图 查找关键字值为30的数据元素 与AOV-网相对应的是AOE-网（Activity On Edge) 即边表示活动的网 （1）有向边的表示 在有向图中 顶点表示事件（Event) 1．有向图 若图G中的每条边都是有方向的 其中 即每经过一次比较 简称AOV-网 有向边也称为弧(Arc) 一条有向边是由两个顶点组成的有序对 则称G为有向图(Digraph) 【例】<vi 边的始点称为弧尾(Tail) 有序对通常用尖括号表示 因此 vi是边的始点(起点) vj>表示一条有向边 终点称为弧头(Head) 图中边的方向是用从始点指向终点的箭头表示的 vj>和<vj <vi vj是边的终点 （2）有向图的表示 【例】下面(a)图中G1是一个有向图 （1）无向边的表示 无向图中的边均是顶点的无序对 v3>} 2．无向图 若图G中的每条边都是没有方向的 <v2 v1> <v2 v2> v3} E(G1)={<v1 v2 该图的顶点集和边集分别为： V(G1)={v1 vi>是两条不同的有向边 【例】无序对(vi 则称G为无向图(Undigraph) （2）无向图的表示 【例】下面(b)图中的G2和(c)图中的G3均是无向图 vj)和(vj 无序对通常用圆括号表示 即若(v1 v7)} 注意： 在以下讨论中 (v3 v6) (v3 v5) (v2 v4) (v2 v3) (vl v2) v7} E(G3)={(v1 v6 v5 v4 v3 v2 v4)} V(G3)={v1 (v3 v4) (v2 v3) (v2 v4) (v1 v3) (v1 v2) v4} E(G2)={(vl v3 v2 它们的顶点集和边集分别为： V(G2)={v1 vi)表示同一条边 此外 v2>是E(G)中的一条边 v2)或<vl 不考虑顶点到其自身的边 3．图G的顶点数n和边数e的关系 （1）若G是无向图 不允许一条边在图中重复出现 则要求v1≠v2 AOV-网 ：用顶点表示活动 则0≤e≤n(n-1)/2 恰有n(n-1)/2条边的无向图称无向完全图(Undireet-ed Complete Graph) （2）若G是有向图 即只讨论简单的图 恰有n(n-1)条边的有向图称为有向完全图(Directed Complete Graph) 用弧表示活动间的优先关系的有向图称为顶点表 示活动的网（Activity On Vertex Network) 则0≤e≤n(n-1)