Общий тест по Computer Science — вопросы

На этой картинке

P1

указатель на первый элемент двухсвязного списка

P2

указатель на последний элемент этого списка

Рассмотрим утверждения:

I

Время, требуемое для удаление первого элемента списка, не зависит от длины этого списка.

II

Время, требуемое для удаление предпоследнего элемента списка, не зависит от длины списка.

III

Операция вставки (по индексу) требует столько же операций, как и для односвязного списка.

Рассмотрим алгоритмы-политики планировщика процессов:

I

First-come-first-serve *FCFS)

II

Политика «старения» — приоритет процесса растет с временем

III

Round-robin

Какие предотвращают «ресурсное голодание»?

Рассмотрим контекстно-свободную грамматику G1:

<Exp> → <Exp> + <Exp> | <Exp> - <Exp>
<Exp> → <Exp> * <Exp> | <Exp> / <Exp>
<Exp> → <Id>
<Id> → a | b | c | …  | y | z

Затем, рассмотрим ее модификацию G2:

<Exp> → <Term> | <Exp> + <Term> | <Exp> - <Term>
<Term> → <Factor> | <Term> * <Factor> | <Term> / <Factor>
<Factor> → <Id>
<Id> → a | b | c | …  | y | z

Теперь рассмотрим утверждения:

I

В дереве разбора грамматикой G2, «*» будет иметь больший приоритет чем «+»

II

G2 — однозначная грамматика

III

Модификация G2, в которой мы добавили новый нетерминал <Term>, привела к тому, что мультипликативные операции и операнды будут разбиратся на более нижнем уровне дерева разбора, чем операции сложения.

Рассмотрим фрагмент программы на C:

int fibo (int n)
{
   if (n<2)
      return n;
   else
      return fibo(n-1)+fibo(n-2);
}

Что fibo вернет для n=7?

Отсортированный список из 500 чисел хранится в индексированном массиве. Чтобы найти определенный элемент-число, какое максимальное число поисковых операций нужно при…

• последовательном поиске
• бинарном поиске

Проведем BFS-поиск (поиск в ширину), кратчайшего пути из A в Z:

В каком порядке алгоритм посетит вершины?

Рассмотрим контекстно-свободную грамматику:

 S → AB
 A → 1 | B1B
 B → 00A

Какую строку она может породить?

Какое из бинарных деревьев обеспечит быстрейший поиск элемента «2»?

Рассмотрим фрагмент программы на C:

int fibo (int n)
{
   if (n<2)
      return n;
   else
      return fibo(n-1)+fibo(n-2);
}

Чтобы найти время выполнения T(n) для «fibo», предположим, что для некоторых констант a и b

• T(0) = T(1) = a → т.к. положительная ветка ветвления в функции занимает констатное время.
• T(2) = b +2a → т.е. негативная ветка в ветвлении занимает некую константу, плюс два рекурсивных вызова.

Следующим шагом, определим рекуррентное соотношение, которое, если решить, будет определять время работы T(n) через константы a и b. Выберите правильное.

Строгий анализ некоторого алгоритма, обнаружил, что как только размер входа превосходит некоторую константу M, время выполнения алгоритма, T(n), становится не больше, чем куб от длины входа умноженный на константу, что для всех входов длины n

Рассмотрим утверждения:

I

Константы M и С — свидетели факта, что

II

Для некоторого входа длины n, время выполнения будет одним и тем же на любом компьютере.

III

Если для некоторых n, , мы тем не менее, можем утверждать, что , только надо будет найти новые значения M и С, для этих n.