Fiszki

AISDE Egzamin Komandosa

Test w formie fiszek
Ilość pytań: 25 Rozwiązywany: 2089 razy
Złożoność pesymistyczna wstawienia 100 nowych zdarzeń ma listę zdarzeń symulacji zawierającą 1000
zdarzeń wynosi:
a) 100000
b) 10000
c) 1000
d) 100
a) 100000
d) 100
c) 1000
b) 10000
c) 1000
Liczba poziomów drzewa turniejowego zawierającego 1000 elementów to:
a) 9
b) 10
c) 11
d) 12
c) 11
a) 9
d) 12
b) 10
c) 11
Aby skonstruować stóg składający się z n elementów, trzeba wpisać elementy do stogu i wykonać
operację:
a) PushDown, od dołu, n razy
b) PushUp, od dołu, n/2 razy
c) PushDown, od góry, n/2 razy
d) PushUp, od góry, n razy
c) PushDown, od góry, n/2 razy
c) PushDown, od góry, n/2 razy
W trakcie symulacji zdarzeniowej czas symulacji zmieniamy:
a) w momencie pobrania zdarzenia, na czas tego zdarzenia
b) po obsłużeniu zdarzenia, o jedną jednostkę czasu
c) po wstawieniu zdarzenia, o jedną jednostkę czasu
d) w momencie wstawienia zdarzenia, na czas tego zdarzeni
d) w momencie wstawienia zdarzenia, na czas tego zdarzeni
b) po obsłużeniu zdarzenia, o jedną jednostkę czasu
c) po wstawieniu zdarzenia, o jedną jednostkę czasu
a) w momencie pobrania zdarzenia, na czas tego zdarzenia
a) w momencie pobrania zdarzenia, na czas tego zdarzenia
Złożoność średnia sortowania prawie posortowanego ciągu n-elementowego algorytmami quicksort i
przez wstawianie pozostaje w stosunku:
a) n / log n
b) 1
c) log n
d) log n / n
d) log n / n
a) n / log n
c) log n
b) 1
c) log n
Złożoność średnia mierzona liczbą zamian przy sortowaniu prawie posortowanego ciągu
n-elementowego algorytmami przez wstawianie i przez wybieranie pozostaje w stosunku:
a) n
b) 1/n // różne zdania
c) 1 // także nie mam pojęcia
d) 2
c) 1
b) 1/n
d) 2
a) n
b) 1/n
Poszukując wśród n elementów k najmniejszych należy wstawić do stogu dokładnie:
a) k-1 elementów
b) k elementów
c) n-k elementów
d) n-(k-1) elementów
8. Złożoności średnie znalezid) n-(k-1) elementów
b) k elementów
c) n-k elementów
a) k-1 elementów
d) n-(k-1) elementów
d) n-(k-1) elementów
Złożoności średnie znalezienia wśród n elementów k najmniejszych przy użyciu stogu i k-tego
najmniejszego przy użyciu algorytmu Hoare'a są w stosunku:
a) 1
b) log n
c) k
d) n
b) log n
d) n
a) 1
c) k
b) log n
Poszukując najlżejszego drzewa rozpinającego, konstruowanie drzewa:
a) w algorytmie Prima zaczynamy od najkrótszej krawędzi, a w Kruskalu nie
b) w algorytmie Kruskala zaczynamy od najkrótszej krawędzi, a w Prima nie
c) zarówno w algorytmie Kruskala i Prima zaczynamy od najkrótszej krawędzi
d) ani w algorytmie Kruskala ani w Prima nie zaczynamy od najkrótszej krawędzi
c) zarówno w algorytmie Kruskala i Prima zaczynamy od najkrótszej krawędzi
b) w algorytmie Kruskala zaczynamy od najkrótszej krawędzi, a w Prima nie
d) ani w algorytmie Kruskala ani w Prima nie zaczynamy od najkrótszej krawędzi
a) w algorytmie Prima zaczynamy od najkrótszej krawędzi, a w Kruskalu nie
b) w algorytmie Kruskala zaczynamy od najkrótszej krawędzi, a w Prima nie
Przy poszukiwaniu najlżejszego drzewa rozpinającego w grafie z n wierzchołkami, po k iteracjach
stosunek liczby rozważanych drzew w algorytmie Kruskala i Prima wynosi:
a) k
b) n-k
c) 1/k
d) 1/(n-k)
a) k
c) 1/k
b) n-k
d) 1/(n-k)
b) n-k
W algorytmie znajdowania najgrubszej ścieżki od źródła, węzeł t krawędzi e=(o,t) jest cechowany z o,
jeżeli (w - waga, l - etykieta):
a) l(o)b) l(t)c) l(o)<=min(l(t),w(e))
d) l(t)<=min(l(o),w(e))
b) l(t)
d) l(t)<=min(l(o),w(e))
c) l(o)<=min(l(t),w(e))
a) l(o)
b) l(t)
Stosunek złożoności wyszukania w grafie o n wierzchołkach i m krawędziach najkrótszych ścieżek
między wszystkimi parami wierzchołków przy użyciu algorytmu Floyda w stosunku do algorytmu Dijkstry
wynosi:
a) n
b) 1/n
c) m/n
d) n/m
b) 1/n
a) n
d) n/m
c) m/n
d) n/m
rzy wyszukiwaniu metodą interpolacyjną jednego spośród miliona elementów trzeba wykonać kroków
około:
a) 5
b) 10
c) 50
d) 100
c) 50
b) 10
a) 5
d) 100
a) 5
Stosunek pesymistycznej liczby kroków wymaganych do wyszukania elementu w słowniku 1000
elementów metodami przeszukiwania binarnego i drzewa AVT to:
a) 1
b) 1/10
c) 1/100
d) 1/1000
a) 1
c) 1/100
b) 1/10
d) 1/1000
a) 1
Złożoności pesymistyczne wyszukania elementu w słowniku opartym na drzewie BST i drzewie AVT
pozostają w stosunku:
a) 1
b) n
c) n / log n
d) log n / n
a) 1
d) log n / n
c) n / log n
b) n
c) n / log n
W haszowaniu otwartym, przy n elementach i m możliwych wartościach kluczy wartości funkcji hasz.
powinno być rzędu:
a) n
b) m
c) m/n
d) n/m
b) m
c) m/n
d) n/m
a) n
b) m
W haszowaniu zamkniętym, gdy stosujemy rehasz przy szukaniu elementu, którego nie ma w słowniku,
kończymy, gdy:
a) napotkamy pozycję zajętą przez inny element
b) napotkamy pozycję wolną
c) funkcja rehaszu zwróci tą samą wartość
d) wykonamy rehasz określoną liczbę razy
b) napotkamy pozycję wolną
d) wykonamy rehasz określoną liczbę razy
c) funkcja rehaszu zwróci tą samą wartość
a) napotkamy pozycję zajętą przez inny element
d) wykonamy rehasz określoną liczbę razy
Liczba wierzchołków drzewa pozycyjnego struktury słownika (nie licząc korzenia) jest równa:
a) liczbie liter alfabetu
b) liczbie liter najdłuższego słowa
c) liczbie słów słownika
d) żadne z powyższych
a) liczbie liter alfabetu
b) liczbie liter najdłuższego słowa
d) żadne z powyższych
c) liczbie słów słownika
d) żadne z powyższych
W algorytmach znajdowania rozłącznych ścieżek przeplot to:
a) ścieżka nie korzystająca z krawędzi należących do dotychczasowych ścieżek
b) najkrótsza ścieżka nie korzystająca z krawędzi należących do dotychczasowych ścieżek
c) ścieżka nie korzystająca z krawędzi należących do dotychczasowych ścieżek zgodnie z ich skierowaniem
d) najkrótsza ścieżka nie korzystająca z krawędzi należących do dotychczasowych ścieżek zgodnie z ich
skierowaniem
d) najkrótsza ścieżka nie korzystająca z krawędzi należących do dotychczasowych ścieżek zgodnie z ich skierowaniem
c) ścieżka nie korzystająca z krawędzi należących do dotychczasowych ścieżek zgodnie z ich skierowaniem
a) ścieżka nie korzystająca z krawędzi należących do dotychczasowych ścieżek
b) najkrótsza ścieżka nie korzystająca z krawędzi należących do dotychczasowych ścieżek
c) ścieżka nie korzystająca z krawędzi należących do dotychczasowych ścieżek zgodnie z ich skierowaniem
Przy znajdowaniu maksymalnego przepływu, krawędzi nieskierowanej o przepustowości 1 i przepływie
1/2 w grafie resztkowym odpowiada:
a) krawędź nieskierowana o przepustowości 3/2
b) krawędź nieskierowana o przepustowości 1/2
c) krawędź skierowana przeciwnie do przepływu o przepustowości 1/2
d) krawędź skierowana zgodnie o przepust. 1/2 i krawędź skierowana przeciwnie o przepustowości 3/2
b) krawędź nieskierowana o przepustowości 1/2
c) krawędź skierowana przeciwnie do przepływu o przepustowości 1/2
a) krawędź nieskierowana o przepustowości 3/2
d) krawędź skierowana zgodnie o przepust. 1/2 i krawędź skierowana przeciwnie o przepustowości 3/2
d) krawędź skierowana zgodnie o przepust. 1/2 i krawędź skierowana przeciwnie o przepustowości 3/2
Wyznaczanie maksymalnego przepływu wymaga iteracyjnego znajdowania ścieżki wzbogacającej:
a) najkrótszej, algorytmem Dijkstry
b) najkrótszej, algorytmem poprawiania etykiet
c) dowolnej, algorytmem Dijkstry
d) dowolnej, algorytmem poprawiania etykiet
a) najkrótszej, algorytmem Dijkstry
d) dowolnej, algorytmem poprawiania etykiet
b) najkrótszej, algorytmem poprawiania etykiet
c) dowolnej, algorytmem Dijkstry
d) dowolnej, algorytmem poprawiania etykiet
W grafie o m wierzchołkach i n krawędziach stosunek liczby ograniczeń dotyczących przepustowości w
sformułowaniach problemu przepływu d towarów i 1 towaru wynosi:
a) 1
b) d
c) m
d) n
a) 1
d) n
b) d
c) m
a) 1
Dane są 4 krawędzie grafu i ich przepustowości: AB=1, BC=2, CD=1, DA=2 oraz zapotrzebowania
AC=3, BD=2. Przepływ wielotowarowy jest:
a) realizowany, bo 6>5
b) nierealizowany, bo 6<10
c) realizowany, bo 6<=10
d) nierealizowany, bo 6>=5
b) nierealizowany, bo 6<10
a) realizowany, bo 6>5
d) nierealizowany, bo 6>=5
c) realizowany, bo 6<=10
b) nierealizowany, bo 6<10
W algorytmie minimalizacji metodą sympleksu zawsze generowany jest kolejny wierzchołek zbioru
rozwiązań dopuszczalnych:
a) różniący się jedną zmienną bazową i poprawiający wartość funkcji kosztu
b) zachowujący jedną zmienną bazową i poprawiający wartość funkcji kosztu
c) różniący się jedną zmienną bazową i najbardziej poprawiający wartość funkcji kosztu
d) zachowujący jedną zmienną bazową i najbardziej poprawiający wartość funkcji kosztu
c) różniący się jedną zmienną bazową i najbardziej poprawiający wartość funkcji kosztu
d) zachowujący jedną zmienną bazową i najbardziej poprawiający wartość funkcji kosztu
a) różniący się jedną zmienną bazową i poprawiający wartość funkcji kosztu
b) zachowujący jedną zmienną bazową i poprawiający wartość funkcji kosztu
c) różniący się jedną zmienną bazową i najbardziej poprawiający wartość funkcji kosztu
W algorytmie minimalizacji metodą sympleksu faza analizy kolumny tablicy sympleksowej może
prowadzić do stwierdzenia:
a) że problem jest nieograniczony
b) że zostało znalezione optimum
c) która zmienna powinna wejść do bazy
d) że problem jest sprzeczny
c) która zmienna powinna wejść do bazy
b) że zostało znalezione optimum
a) że problem jest nieograniczony
d) że problem jest sprzeczny
a) że problem jest nieograniczony

Powiązane tematy

Inne tryby

© 2024 Memorizer.pl | Wykonanie: SpaceLab