试举一个数据结构的例子、叙述其逻辑结构、存储结构、运算三个方面的内容。(4)

◆ 顺序存储方法：它是把逻辑上相邻的结点存储在物理位置相邻的存储单元里，结点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现。由此得到的存储表示称为顺序存储结构。

（3）若链表中存在a,且不是第一个结点，则首先要找出a的上一个结点a_k，然后使a_k的指针域指向b，在令b的指针域指向a，即可完成插入。其中，data为结点存储的数据元素，prev指针指向该结点的前驱结点，next指针指向该结点的后继结点。所有叶子结点都出现在同一层，叶子结点不包含任何关键字信息(可以看做是外部接点或查询失败的接点，实际上这些结点不存在，指向这些结点的指针都为null)。

◆ 索引存储方法：除建立存储结点信息外，还建立附加的索引表来标识结点的地址。 ◆ 散列存储方法：就是根据结点的关键字直接计算出该结点的存储地址。

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1.4 设三个函数f,g,h分别为 f(n)=100n^3+n^2+1000 , g(n)=25n^3+5000n^2 , h(n)=n^1.5+5000nlgn 请判断下列关系是否成立： (1) f(n)=O(g(n)) (2) g(n)=O(f(n)) (3) h(n)=O(n^1.5) (4) h(n)=O(nlgn) ◆ (1)成立。

与标准的队列函数相似，中断中的队列操作也是由两个底层的函数实现，具体的操作则由宏来定义：。如果在文件内把这个inline函数声 明 为extern，则这个inline函数的表现就和gcc的inline一致了：这个函数即成为一个“external definition”（可以简单理解为全局函数）：可以在外部被调用，并且在程序内仅能存在一个这样名字的定义。复变函数论中有关函数值的模的一个重要而有用的定理，断言解析函数的模在区域内部不能达到极大值，除非它是常数函数。 结论的逆也成立， 即若在集合 l 上定义两个二元运算， 且这两个二元运算满足以上四条定律， 则 l 上必存在一个偏序关系， 使得

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速度测试结果：操作说明花费时间（约）开机从打开电源开关到可以拍摄1秒关机从关闭电源开关到镜头完全缩回几乎为0存储1张存储一张照片所需时间（以存储指示灯为标准）1.5秒存储3张连拍3张照片后所需存储时间（以存储指示灯为标准）4秒拍摄/回放从拍摄模式切换到回放模式（显示第1张照片）1秒回放/拍摄从回放模式切换到拍摄模式0.8秒拍摄间隔从拍摄完1张照片到可以拍摄另外1张照片之间的时间1.5秒注：以上测试采用富士512mb xd卡，存储格式为最高精度、最大尺寸的jpeg。原料配方 猪头肉50千克 葱130克 姜130克 茴香130克 桂皮100克 丁香15克白酱油4～5千克味精30克白砂糖1.5千克粗盐1.5千克 硝酸钠15克。1、鱼粉中掺入羽毛粉的检测步骤：将1克左右鱼粉放入500毫升三角瓶中，一瓶加1.5%硫酸液100毫升，微火煮沸30分钟并不断添加蒸馏水以保持煮沸的硫酸浓度，完成后静置，取少量瓶中残渣分别置两个载玻片上。

◇ 最简单最笨的办法就是拿自然数去代呗。假定n取为10，则前者的值是10000，后者的值是1024,小于前者，那我们就加个5，用15代入得前者为22500，后者为32768，已经比前者大但相差不多，那我们再减个1，用14代入得，前者为19600,后者为16384，又比前者小了，所以结果得出来就是n至少要是15.

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1.6 设n为正整数，利用大\记号，将下列程序段的执行时间表示为n的函数。

1.6 设n为正整数，利用大\记号，将下列程序段的执行时间表示为n的函数。 (1) i=1; k=0

while(i { k=k+10*i;i++; } ◆ T(n)=n-1 ∴ T(n)=O(n)

◇ 这个函数是按线性阶递增的 (2) i=0; k=0; do{

k=k+10*i; i++; }

while(i ◆ T(n)=n ∴ T(n)=O(n)

◇ 这也是线性阶递增的

(3) i=1; j=0; while(i+j1

while (x>=(y+1)*(y+1)) y++; ◆ T(n)=n1/2 ∴ T(n)=O(n1/2)

◇ 最坏的情况是y=0，那么循环的次数是n1/2次，这是一个按平方根阶递增的函数。 (5) x=91; y=100; while(y>0)

if(x>100) {x=x-10;y--;}

else x++; ◆ T(n)=O(1)

◇ 这个程序看起来有点吓人，总共循环运行了1000次，但是我们看到n没有? 没。这段程序的运行是和n无关的，就算它再循环一万年，我们也不管他，只是一个常数阶的函数。 -------------------------------------------------------------------------------- 1.7 算法的时间复杂度仅与问题的规模相关吗?

◆ No,事实上，算法的时间复杂度不仅与问题的规模相关，还与输入实例中的元素取值等相关，但在最坏的情况下，其时间复杂度就是只与求解问题的规模相关的。我们在讨论时间复杂度时，一般就是以最坏情况下的时间复杂度为准的。

按照当家作主的权威程度排列，顺序如下：。 b 一、三 减小 6.函数y= x的图象在第 象限内,经过点 (0, )与点(1, ),y随x的增大而 . 三、一 ０ 2 3 2 3 增大 * *。（3）（1）增大减小 （2）减小增大 （3）密度天平（含砝码）、一个杯、足量的水测量该密度的实验。（3）客户卡的排列要有顺序，业务代表应根据拜访次序来排列客户卡顺序。

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