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2011年甘肃省数据库入门基础

1、设有一个数组中存放了一个无序的关键序列K1、K2、…、Kn。现要求将Kn放在将元素排序后的正确位置上,试编写实现该功能的算法,要求比较关键字的次数不超过n。
51. 借助于快速排序的算法思想,在一组无序的记录中查找给定关键字值等于key的记录。设此组记录存放于数组r[l..h]中。若查找成功,则输出该记录在r数组中的位置及其值,否则显示“not find”信息。请编写出算法并简要说明算法思想。

2、对二叉树的某层上的结点进行运算,采用队列结构按层次遍历最适宜。
int LeafKlevel(BiTree bt, int k) //求二叉树bt 的第k(k>1) 层上叶子结点个数
{if(bt==null || k<1) return(0);
BiTree p=bt,Q[]; //Q是队列,元素是二叉树结点指针,容量足够大
int front=0,rear=1,leaf=0; //front 和rear是队头和队尾指针, leaf是叶子结点数
int last=1,level=1; Q[1]=p; //last是二叉树同层最右结点的指针,level 是二叉树的层数
while(front<=rear)
{p=Q[++front];
if(level==k && !p->lchild && !p->rchild) leaf++; //叶子结点
if(p->lchild) Q[++rear]=p->lchild; //左子女入队
if(p->rchild) Q[++rear]=p->rchild; //右子女入队
if(front==last) {level++; //二叉树同层最右结点已处理,层数增1
last=rear; } //last移到指向下层最右一元素
if(level>k) return (leaf); //层数大于k 后退出运行
}//while }//结束LeafKLevel

3、本题应使用深度优先遍历,从主调函数进入dfs(v)时 ,开始记数,若退出dfs()前,已访问完有向图的全部顶点(设为n个),则有向图有根,v为根结点。将n个顶点从1到n编号,各调用一次dfs()过程,就可以求出全部的根结点。题中有向图的邻接表存储结构、记顶点个数的变量、以及访问标记数组等均设计为全局变量。建立有向图g的邻接表存储结构参见上面第2题,这里只给出判断有向图是否有根的算法。
int num=0, visited[]=0 //num记访问顶点个数,访问数组visited初始化。
const n=用户定义的顶点数;
AdjList g ; //用邻接表作存储结构的有向图g。
void dfs(v)
{visited [v]=1; num++; //访问的顶点数+1
if (num==n) {printf(“%d是有向图的根。\n”,v); num=0;}//if
p=g[v].firstarc;
while (p)
{if (visied[p->adjvex]==0) dfs (p->adjvex);
p=p->next;} //while
visited[v]=0; num--; //恢复顶点v
}//dfs
void JudgeRoot()
//判断有向图是否有根,有根则输出之。
{static int i ;
for (i=1;i<=n;i++ ) //从每个顶点出发,调用dfs()各一次。
{num=0; visited[1..n]=0; dfs(i); }
 }// JudgeRoot
算法中打印根时,输出顶点在邻接表中的序号(下标),若要输出顶点信息,可使用g[i].vertex。



4、4、 void LinkList_reverse(Linkli

st &L)
//链表的就地逆置;为简化算法,假设表长大于2
{
p=L->next;q=p->next;s=q->next;p->next=NULL;
while(s->next)
{
q->next=p;p=q;
q=s;s=s->next; //把L的元素逐个插入新表表头
}
q->next=p;s->next=q;L->next=s;
}//LinkList_reverse

5、给定n个村庄之间的交通图,若村庄i和j之间有道路,则将顶点i和j用边连接,边上的Wij表示这条道路的长度,现在要从这n个村庄中选择一个村庄建一所医院,问这所医院应建在哪个村庄,才能使离医院最远的村庄到医院的路程最短?试设计一个解答上述问题的算法,并应用该算法解答如图所示的实例。(20分)
6、设T是一棵满二叉树,编写一个将T的先序遍历序列转换为后序遍历序列的递归算法。
7、后序遍历最后访问根结点,即在递归算法中,根是压在栈底的。采用后序非递归算法,栈中存放二叉树结点的指针,当访问到某结点时,栈中所有元素均为该结点的祖先。本题要找p和q 的最近共同祖先结点r ,不失一般性,设p在q的左边。后序遍历必然先遍历到结点p,栈中元素均为p的祖先。将栈拷入另一辅助栈中。再继续遍历到结点q时,将栈中元素从栈顶开始逐个到辅助栈中去匹配,第一个匹配(即相等)的元素就是结点p 和q的最近公共祖先。
typedef struct
{BiTree t;int tag;//tag=0 表示结点的左子女已被访问,tag=1表示结点的右子女已被访问
}stack;
stack s[],s1[];//栈,容量够大
BiTree Ancestor(BiTree ROOT,p,q,r)//求二叉树上结点p和q的最近的共同祖先结点r。
{top=0; bt=ROOT;
while(bt!=null ||top>0)
{while(bt!=null && bt!=p && bt!=q) //结点入栈
{s[++top].t=bt; s[top].tag=0; bt=bt->lchild;} //沿左分枝向下
if(bt==p) //不失一般性,假定p在q的左侧,遇结点p时,栈中元素均为p的祖先结点
{for(i=1;i<=top;i++) s1[i]=s[i]; top1=top; }//将栈s的元素转入辅助栈s1 保存
if(bt==q) //找到q 结点。
for(i=top;i>0;i--)//;将栈中元素的树结点到s1去匹配
{pp=s[i].t;
for (j=top1;j>0;j--)
if(s1[j].t==pp) {printf(“p 和q的最近共同的祖先已找到”);return (pp);}

while(top!=0 && s[top].tag==1) top--; //退栈
if (top!=0){s[top].tag=1;bt=s[top].t->rchild;} //沿右分枝向下遍历
}//结束while(bt!=null ||top>0)
return(null);//q、p无公共祖先
}//结束Ancestor

8、设一组有序的记录关键字序列为(13,18,24,35,47,50,62,83,90),查找方法用二分查找,要求计算出查找关键字62时的比较次数并计算出查找成功时的平均查找长度。
9、假设以邻接矩阵作为图的存储结构,编写算法判别在给定的有向图中是否存在一个简单有向回路,若存在,则以顶点序列的方式输出该回路(找到一条即可)。(注:图中不存在顶点到

自己的弧)
有向图判断回路要比无向图复杂。利用深度优先遍历,将顶点分成三类:未访问;已访问但其邻接点未访问完;已访问且其邻接点已访问完。下面用0,1,2表示这三种状态。前面已提到,若dfs(v)结束前出现顶点u到v的回边,则图中必有包含顶点v和u的回路。对应程序中v的状态为1,而u是正访问的顶点,若我们找出u的下一邻接点的状态为1,就可以输出回路了。
void Print(int v,int start ) //输出从顶点start开始的回路。
{for(i=1;i<=n;i++)
if(g[v][i]!=0 && visited[i]==1 ) //若存在边(v,i),且顶点i的状态为1。
{printf(“%d”,v);
if(i==start) printf(“\n”); else Print(i,start);break;}//if
}//Print
void dfs(int v)
{visited[v]=1;
for(j=1;j<=n;j++ )
if (g[v][j]!=0) //存在边(v,j)
if (visited[j]!=1) {if (!visited[j]) dfs(j); }//if
else {cycle=1; Print(j,j);}
visited[v]=2;
}//dfs
void find_cycle() //判断是否有回路,有则输出邻接矩阵。visited数组为全局变量。
{for (i=1;i<=n;i++) visited[i]=0;
for (i=1;i<=n;i++ ) if (!visited[i]) dfs(i);
}//find_cycle

10、冒泡排序算法是把大的元素向上移(气泡的上浮),也可以把小的元素向下移(气泡的下沉)请给出上浮和下沉过程交替的冒泡排序算法。
48.有n个记录存储在带头结点的双向链表中,现用双向起泡排序法对其按上升序进行排序,请写出这种排序的算法。(注:双向起泡排序即相邻两趟排序向相反方向起泡)

11、有一种简单的排序算法,叫做计数排序(count sorting)。这种排序算法对一个待排序的表(用数组表示)进行排序,并将排序结果存放到另一个新的表中。必须注意的是,表中所有待排序的关键码互不相同,计数排序算法针对表中的每个记录,扫描待排序的表一趟,统计表中有多少个记录的关键码比该记录的关键码小,假设针对某一个记录,统计出的计数值为c,那么,这个记录在新的有序表中的合适的存放位置即为c。
(1) (3分)给出适用于计数排序的数据表定义;
(2) (7分)使用Pascal或C语言编写实现计数排序的算法;
(3) (4分)对于有n个记录的表,关键码比较次数是多少?
(4) (3分)与简单选择排序相比较,这种方法是否更好?为什么?

12、本题要求建立有序的循环链表。从头到尾扫描数组A,取出A[i](0<=iLinkedList creat(ElemType A[],int n)
//由含n个数据的数组A生成循环链表,要求链表有序并且无值重复结点
{LinkedList h;
h=(LinkedList)malloc(sizeof(LNode));//申请结点
h->next=h; //形成空循环链表
for(i=0;i{pre=h;
p=h->next;
while(p!=h && p->data{pre=p; p=p->next;} //

查找A[i]的插入位置
if(p==h || p->data!=A[i]) //重复数据不再输入
{s=(LinkedList)malloc(sizeof(LNode));
s->data=A[i]; pre->next=s; s->next=p;//将结点s链入链表中
}
}//for
return(h);
}算法结束

13、证明由二叉树的中序序列和后序序列,也可以唯一确定一棵二叉树。
29. ① 试找出满足下列条件的二叉树
1)先序序列与后序序列相同 2)中序序列与后序序列相同
3)先序序列与中序序列相同 4)中序序列与层次遍历序列相同

14、有一个带头结点的单链表,每个结点包括两个域,一个是整型域info,另一个是指向下一个结点的指针域next。假设单链表已建立,设计算法删除单链表中所有重复出现的结点,使得info域相等的结点只保留一个。
#include
typedef char datatype;
typedef struct node{
datatype data;
struct node * next;
} listnode;
typedef listnode* linklist;
/*--------------------------------------------*/
/* 删除单链表中重复的结点 */
/*--------------------------------------------*/
linklist deletelist(linklist head)
{ listnode *p,*s,*q;
p=head->next;
while(p)
{s=p;
q=p->next;
while(q)
if(q->data==p->data)
{s->next=q->next;free(q);
q=s->next;}
else
{ s=q; /*找与P结点值相同的结点*/
q=q->next;
}
p=p->next;
}
return head;
}

15、数组A和B的元素分别有序,欲将两数组合并到C数组,使C仍有序,应将A和B拷贝到C,只要注意A和B数组指针的使用,以及正确处理一数组读完数据后将另一数组余下元素复制到C中即可。
void union(int A[],B[],C[],m,n)
//整型数组A和B各有m和n个元素,前者递增有序,后者递减有序,本算法将A和B归并为递增有序的数组C。
{i=0; j=n-1; k=0;// i,j,k分别是数组A,B和C的下标,因用C描述,下标从0开始
while(i=0)
if(a[i]while(iwhile(j>=0) c[k++]=b[j--];
}算法结束
4、要求二叉树按二叉链表形式存储。15分
(1)写一个建立二叉树的算法。(2)写一个判别给定的二叉树是否是完全二叉树的算法。
BiTree Creat() //建立二叉树的二叉链表形式的存储结构
{ElemType x;BiTree bt;
scanf(“%d”,&x); //本题假定结点数据域为整型
if(x==0) bt=null;
else if(x>0)
{bt=(BiNode *)malloc(sizeof(BiNode));
bt->data=x; bt->lchild=creat(); bt->rchild=creat();
}
else error(“输入错误”);
return(bt);
}//结束 BiTree
int JudgeComplete(BiTree bt) //判断二叉树是否是完全二叉树,如是,返回1,否则,返回0
{int tag=0; BiTree p=bt, Q[]; // Q是队列,元素是二叉树结点指针,容量足够大
if(p==null) return (1);
QueueInit(Q); QueueIn(Q,p); //初始化

队列,根结点指针入队
while (!QueueEmpty(Q))
{p=QueueOut(Q); //出队
if (p->lchild && !tag) QueueIn(Q,p->lchild); //左子女入队
else {if (p->lchild) return 0; //前边已有结点为空,本结点不空
else tag=1; //首次出现结点为空
if (p->rchild && !tag) QueueIn(Q,p->rchild); //右子女入队
else if (p->rchild) return 0; else tag=1;
} //while
return 1; } //JudgeComplete

16、设有两个集合A和集合B,要求设计生成集合C=A∩B的算法,其中集合A、B和C用链式存储结构表示。
typedef struct node {int data; struct node *next;}lklist;
void intersection(lklist *ha,lklist *hb,lklist *&hc)
{
lklist *p,*q,*t;
for(p=ha,hc=0;p!=0;p=p->next)
{ for(q=hb;q!=0;q=q->next) if (q->data==p->data) break;
if(q!=0){ t=(lklist *)malloc(sizeof(lklist)); t->data=p->data;t->next=hc; hc=t;}
}
}

17、对二叉树的某层上的结点进行运算,采用队列结构按层次遍历最适宜。
int LeafKlevel(BiTree bt, int k) //求二叉树bt 的第k(k>1) 层上叶子结点个数
{if(bt==null || k<1) return(0);
BiTree p=bt,Q[]; //Q是队列,元素是二叉树结点指针,容量足够大
int front=0,rear=1,leaf=0; //front 和rear是队头和队尾指针, leaf是叶子结点数
int last=1,level=1; Q[1]=p; //last是二叉树同层最右结点的指针,level 是二叉树的层数
while(front<=rear)
{p=Q[++front];
if(level==k && !p->lchild && !p->rchild) leaf++; //叶子结点
if(p->lchild) Q[++rear]=p->lchild; //左子女入队
if(p->rchild) Q[++rear]=p->rchild; //右子女入队
if(front==last) {level++; //二叉树同层最右结点已处理,层数增1
last=rear; } //last移到指向下层最右一元素
if(level>k) return (leaf); //层数大于k 后退出运行
}//while }//结束LeafKLevel

18、矩阵中元素按行和按列都已排序,要求查找时间复杂度为O(m+n),因此不能采用常规的二层循环的查找。可以先从右上角(i=a,j=d)元素与x比较,只有三种情况:一是A[i,j]>x, 这情况下向j 小的方向继续查找;二是A[i,j]void search(datatype A[ ][ ], int a,b,c,d, datatype x)
//n*m矩阵A,行下标从a到b,列下标从c到d,本算法查找x是否在矩阵A中.
{i=a; j=d; flag=0; //flag是成功查到x的标志
while(i<=b && j>=c)
if(A[i][j]==x) {flag=1;break;}
else if (A[i][j]>x) j--; else i++;
if(flag) printf(“A[%d][%d]=%d”,i,j,x); //假定x为整型.
else printf(“矩阵A中无%d 元素”,x);
}算法search结束。
[算法讨论]算法中查找x的路线从右上角开始,向下(当x>A[i,j])或向左(当x

是在右上角比较一次成功,最差是在左下角(A[b,c]),比较m+n次,故算法最差时间复杂度是O(m+n)。

19、二部图(bipartite graph) G=(V,E)是一个能将其结点集V分为两不相交子集V 1和V2=V-V1的无向图,使得:V1中的任何两个结点在图G中均不相邻,V2中的任何结点在图G中也均不相邻。
(1).请各举一个结点个数为5的二部图和非二部图的例子。
(2).请用C或PASCAL编写一个函数BIPARTITE判断一个连通无向图G是否是二部图,并分析程序的时间复杂度。设G用二维数组A来表示,大小为n*n(n为结点个数)。请在程序中加必要的注释。若有必要可直接利用堆栈或队列操作。【

20、设有两个集合A和集合B,要求设计生成集合C=A∩B的算法,其中集合A、B和C用链式存储结构表示。
typedef struct node {int data; struct node *next;}lklist;
void intersection(lklist *ha,lklist *hb,lklist *&hc)
{
lklist *p,*q,*t;
for(p=ha,hc=0;p!=0;p=p->next)
{ for(q=hb;q!=0;q=q->next) if (q->data==p->data) break;
if(q!=0){ t=(lklist *)malloc(sizeof(lklist)); t->data=p->data;t->next=hc; hc=t;}
}
}

21、假设以I和O分别表示入栈和出栈操作。栈的初态和终态均为空,入栈和出栈的操作序列可表示为仅由I和O组成的序列,称可以操作的序列为合法序列,否则称为非法序列。(15分)
(1)A和D是合法序列,B和C 是非法序列。
(2)设被判定的操作序列已存入一维数组A中。
int Judge(char A[])
//判断字符数组A中的输入输出序列是否是合法序列。如是,返回true,否则返回false。
{i=0; //i为下标。
j=k=0; //j和k分别为I和字母O的的个数。
while(A[i]!=‘\0’) //当未到字符数组尾就作。
{switch(A[i])
{case‘I’: j++; break; //入栈次数增1。
case‘O’: k++; if(k>j){printf(“序列非法\n”);exit(0);}
}
i++; //不论A[i]是‘I’或‘O’,指针i均后移。}
if(j!=k) {printf(“序列非法\n”);return(false);}
else {printf(“序列合法\n”);return(true);}
}//算法结束。


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