华水967数据结构2023真题---选择题部分
一、选择题
1. 以下说法正确的是（）
A.数据元素是数据最小单位
B.数据项是数据的基本单位
C.数据结构是带有结构的各数据项的集合
D.一些表面上很不相同的数据可以有相同的逻辑结构
答案：D
解析：
A. 数据元素是数据的最小单位。
这个说法其实是不准确的。在数据结构中，数据的最小单位通常被认为是数据项，它代表了具有某种独立含义的数据。而数据元素则是由若干个数据项所组成的，它代表了数据的基本单位，在数据结构中通常被视作一个整体或记录。
B. 数据项是数据的基本单位。
这个说法同样存在问题，但更准确的说法应该是数据项是数据的最小单位，而不是基本单位。然而，若从选项对比的角度来看，与A相比，B选项更接近于正确的表述，尽管它用词不够精确。但在此题的上下文中，我们更关注哪个选项是绝对正确的。
C. 数据结构是带有结构的各数据项的集合。
这个表述不够准确。数据结构实际上是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。这里的关键是数据元素，而不是数据项。数据项是构成数据元素的基础，但数据结构描述的是数据元素之间的关系。
D. 一些表面上很不相同的数据可以有相同的逻辑结构。
这个说法是正确的。逻辑结构关注的是数据元素之间的逻辑关系，而不是它们的物理存储方式或具体的表现形式。因此，即使两种数据在物理存储或表现形式上存在显著差异，只要它们的数据元素之间存在相同的逻辑关系，我们就可以说它们具有相同的逻辑结构。
综上所述，通过对每个选项的仔细分析，我们可以确定D选项是这四个选项中最正确的。它准确地描述了数据结构中的一个重要概念，即逻辑结构的抽象性，使得不同形式的数据可以共享相同的结构定义。
因此，正确答案是D。
-
在顺序表中，只要知道（）就可在相同时间内求出任一结点的存储地址。
A. 基地址
B. 结点大小
C. 向量大小
D. 基地址和结点大小
答案：D
解析：
A. 基地址：仅知道基地址不足以计算任意元素的存储地址，因为我们还需要知道每个元素的大小以及它在数组中的位置（索引）。
B. 结点大小：同样，仅知道结点大小也不足以计算存储地址，因为我们还需要基地址和元素的索引。
C. 向量大小：向量大小（即数组的长度或元素个数）对于计算单个元素的存储地址来说不是必需的。它更多地用于遍历数组或进行边界检查。
D. 基地址和结点大小：这正是我们需要的两个信息。有了它们，我们就可以使用上面的公式来计算数组中任意元素的存储地址。
因此，正确答案是 D：基地址和结点大小。 -
稳定的排序方法（）
A. 冒泡排序和快速排序
B. 直接插入排序和希尔排序
C. 直接插入排序和冒泡排序
D. 希尔排序和快速排序
答案：C
解析：
A. 冒泡排序和快速排序
冒泡排序是稳定的排序方法，因为它通过相邻元素的比较和交换来排序，相同元素的相对位置不会改变。
快速排序则是不稳定的排序方法，因为它使用分治策略，通过选取基准元素将数组分为两部分，并分别进行排序，这可能导致相同元素的相对位置发生变化。
B. 直接插入排序和希尔排序
直接插入排序是稳定的排序方法，它通过将元素插入到已排序部分的适当位置来排序，保持相同元素的相对顺序。
希尔排序则是不稳定的排序方法，它是插入排序的一种改进版本，通过较大的间隔进行插入排序，然后逐渐减小间隔，这个过程中可能改变相同元素的相对位置。
C. 直接插入排序和冒泡排序
如前所述，直接插入排序和冒泡排序都是稳定的排序方法。它们在排序过程中都能保持相同元素的相对位置不变。
D. 希尔排序和快速排序
希尔排序和快速排序都是不稳定的排序方法，如前面分析所述。
综上所述，只有选项C中的两种排序方法都是稳定的。因此，正确答案是C：直接插入排序和冒泡排序。
4. 以下算法的时间复杂度
void fun （int n） ｛
int i=1；
while（i<=n）
i=i＊2；
｝
A. O（n） B. O（n2） C. O（nlog2n） D. O（log2n）
答案：D
解析：
A. O(n)：这个选项表示算法的时间复杂度与n线性相关，但在这个例子中，循环次数并不是与n线性相关的。
B. O(n^2)：这个选项表示算法的时间复杂度与n的平方相关，这明显不符合当前算法的情况。
C. O(nlog2n)：这个选项表示算法的时间复杂度与n乘以log2n相关，这也不符合当前算法，因为循环次数只与log2n相关。
D. O(log2n)：这个选项表示算法的时间复杂度与log2n相关，这正好符合我们之前的分析。
因此，正确答案是 D. O(log2n)。
5. 在双向链表存储结构中，删除 p 所指的结点时修改指针
A. p→next→prior = p→prior；p→prior→next = p→next
B. p→next = p→next→next；p→next→prior = p
C. p→prior→next = p；p→prior = p→prior→prior
D. p→prior = p→next→next；p→next = p→prior→prior
答案：C
解析：
A. p->next->prior = p->prior; p->prior->next = p->next
这个选项正确地修改了p的后继节点的前驱指针和p的前驱节点的后继指针。
B. p->next = p->next->next; p->next->prior = p
这个选项试图将p的后继节点设置为p的后继的后继，但第二个赋值操作是错误的，因为它试图将p设置为p->next的前驱，而此时p应该已经被删除。
C. p->prior->next = p; p->prior = p->prior->prior
这个选项完全错误，因为它试图将p设置为自己的前驱节点的后继（这是一个循环引用），并且错误地修改了p的前驱指针。
D. p->prior = p->next->next; p->next = p->prior->prior
这个选项同样错误，因为它试图在删除p之后仍然使用p来修改指针。
因此，正确答案是 A：p->next->prior = p->prior; p->prior->next = p->next。这个操作确保了删除p节点后，链表中的其余部分仍然保持连贯。
6. 和顺序栈相比，链栈有一个比较明显的优势，即（）
A. 通常不会出现栈满
B. 通常不会出现栈空
C. 插入操作更容易实现
D. 删除操作更容易实现
答案：A
解析：
A. 通常不会出现栈满 这个选项是正确的。链栈的大小不是固定的，它可以根据需要动态地分配和释放节点。因此，只要系统内存允许，链栈就可以一直增长，不会出现栈满的情况。
B. 通常不会出现栈空 这个选项是不正确的。链栈和顺序栈一样，都会出现栈空的情况。当栈中没有元素时，我们称之为栈空。无论是链栈还是顺序栈，进行出栈操作时都需要检查栈是否为空，以避免非法操作。
C. 插入操作更容易实现 这个选项是不完全正确的。在链栈中插入元素（即入栈操作）通常涉及到创建一个新的节点并将其链接到栈顶，这个过程相对简单。但在顺序栈中，插入操作（入栈）也可能是简单的，特别是当数组还有空余空间时。因此，不能一概而论说链栈的插入操作就更容易实现。
D. 删除操作更容易实现 这个选项也是不完全正确的。在链栈中删除元素（即出栈操作）涉及到解除栈顶节点的链接，这个过程相对简单。在顺序栈中，删除操作（出栈）也是简单的，因为它只需要移动栈顶指针。因此，这两种栈结构的删除操作都相对容易实现。
7. 最大容量为 n 的循环队列，队尾指针是 rear，队头是 front，队空的条件（）
A.（rear-1）％n == front
B.（rear+1）％n == front
C. rear == front
D. rear+1 = front
答案：B
解析：
A. (rear-1) % n == front
这个条件实际上是判断队列是否只有一个元素的情况（当 rear 在 front 的前一个位置时）。它不能表示队列为空。
B. (rear + 1) % n == front
这个条件正确地表示了循环队列为空的情况。如前面所述，它意味着 rear 的下一个位置是 front。
C. rear == front
在循环队列中，这个条件可能表示队列为空，也可能表示队列是满的（当队列中只有一个位置未被占用时，即 rear 刚刚“绕回”到 front）。因此，它不能唯一地确定队列为空。
D. rear + 1 = front
这个条件没有使用模运算 % n，因此在 rear 和 front 的值接近数组边界时会导致错误。它不能正确地处理循环队列的环形特性。
综上所述，正确答案是 B：(rear + 1) % n == front。这个条件能够唯一且正确地确定循环队列为空的情况。
8. 串的长度是指（）
A. 串中所含不同字母的个数
B. 串中所含字符的个数
C. 串中所含不同字符的个数
D. 串中所含非空格学符的个数
答案：B
解析：
串的长度是指串中所含字符的个数。具体来说，串是由零个或多个字符组成的有限序列，串中字符的个数即为串的长度。当串中不包含任何字符时，该串被称为空串，其长度定义为0。
9. 串“ababaoa”的 next 数组为（）
A. 0123456
B. 0121211
C. 0112342
D. 0123012
答案：D
解析：
0123012
10.树最适合用来表示（）的数据。
A. 有序
B. 无序
C. 任意元素之间具有多种联系
D. 元素之间具有分支层次关系
答案：D
解析：
树最适合用来表示具有层次关系或分类结构的数据。
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