知到算法设计与分析章节答案(知到APP2023答案)
53 min read知到算法设计与分析章节答案(知到APP2023答案)
1、知到章节知判断题：
程序运行结果往往与输入相关，算法设计所以程序可以不满足确定性（）
选项：
A:对
B:错
答案:【错】
2、分析多选题：
有关算法分析的答案P答事后统计法正确的是（）。
选项：
A:从理论上讲，知到章节知在各种软硬件环境下进行算法测试，算法设计得到的分析资源耗费都是一样的。
B:测试的答案P答结果与程序的编译和运行环境有关
C:结果与测试的样本数据有关
D:结果是面向机器，面向程序员，知到章节知面向语言的算法设计
答案:【测试的结果与程序的编译和运行环境有关;
结果与测试的样本数据有关;
结果是面向机器，面向程序员，分析面向语言的答案P答】
3、多选题：
下面哪些内容是知到章节知算法设计之前要完成的内容?()
选项：
A:确定合适的数据结构
B:使用何种计算机语言设计程序
C:是求精确解还是近似解
D:证明算法的正确性。
答案:【确定合适的算法设计数据结构;
是求精确解还是近似解】
4、单选题：
函数10logn3+5logn2的分析渐近表达式为（）：
选项：
A:O（logn2）
B:O(logn3)
C:O(nlogn)
D:O(logn)
答案:【O(logn)】
5、单选题：
下列函数根据渐近阶从低到高顺序是（）
选项：
A:n1/2＜logn＜2n＜n3＜n!＜3n
B:logn＜n1/2＜2n＜n3＜3n＜n!
C:n1/2＜logn＜2n＜n3＜3n＜n!
D:logn＜n1/2＜2n＜n3＜n!＜3n
答案:【logn＜n1/2＜2n＜n3＜3n＜n!】
6、判断题：
研究NPC问题的意义:一旦某个NPC问题找到了多项式时间复杂性的算法，那么所有的NP问题都找到了多项式时间算法。()
选项：
A:错
B:对
答案:【对】
1、单选题：
直接或间接的调用自身的算法称为（）。
选项：
A:动态规划算法
B:递归算法
C:贪心算法
D:迭代算法
答案:【递归算法】
2、单选题：
Hanoi塔问题如下图所示。现要求将塔座A上的的所有圆盘移到塔座B上，并仍按同样顺序叠置。移动圆盘时遵守Hanoi塔问题的移动规则。由此设计出解Hanoi塔问题的递归算法正确的为：（）
选项：
A:
B:
C:
D:
答案:【
】
3、单选题：
分治法的设计思想是将一个难以直接解决的大问题分割成规模较小的子问题分别解决子问题最后将子问题的解组合起来形成原问题的解。这要求原问题和子问题（）。
选项：
A:问题规模不同，问题性质不同
B:问题规模不同，问题性质相同
C:问题规模相同，问题性质不同
D:问题规模相同，问题性质相同
答案:【问题规模不同，问题性质相同】
4、单选题：
利用二分搜索，最坏情况下的计算时间复杂性为（）。
选项：
A:O(logn)
B:O（n）
C:O(n2)
D:O(2n)
答案:【O(logn)】
5、单选题：
二分搜索算法只适用（）存储结构。
选项：
A:任意顺序
B:栈
C:堆
D:顺序
答案:【顺序】
6、单选题：
使用二分搜索算法在1000个有序元素表中搜索一个特定元素，在最坏情况下，搜索总共需要比较的次数为（）。
选项：
A:11
B:500
C:1000
D:10
答案:【10】
7、单选题：
线性时间选择的时间复杂度为（）。
选项：
A:O(logn)
B:O(n2)
C:O（nlogn）
D:O(n)
答案:【O(n)】
8、单选题：
利用合并排序，其辅助空间为（）：
选项：
A:O（n）
B:O(logn)
C:O(nlogn)
D:O(n2)
答案:【O（n）】
9、单选题：
利用快速排序，对数的序列{ 16,27,13,2,15,38}，选择基准16，进行一次划分，结果为（）：
选项：
A:{ 13,2,15}16{ 27,38}
B:{ 15,13,2}16{ 27,38}
C:{ 13,2,15}16{ 38,27}
D:{ 2,13,15}16{ 38,27}
答案:【{ 13,2,15}16{ 27,38}】
10、判断题：
分治策略解决棋盘覆盖问题是一个渐近意义下最优的算法.（）
选项：
A:对
B:错
答案:【对】
智慧树算法设计与分析
随着互联网技术的不断发展，在线教育成为了新的教育方式。在这一趋势下，智慧树作为国内领先的在线教育品牌之一，不断推出新的技术和算法，提高用户学习效果。本文将对智慧树算法进行介绍与分析。
智慧树算法介绍
智慧树算法主要包括“智学算法”和“智能评测算法”。
智学算法
智学算法主要应用在用户学习行为数据的收集、整合、清洗和挖掘等方面。通过对用户行为数据的分析，智学算法可以掌握用户的学习方式、学习兴趣、学习进度等信息，从而为用户提供个性化的学习路线和内容推荐。智学算法可以分为以下几个模块：
- 行为收集模块：收集用户在学习过程中的行为数据，如点击、观看时长、答题情况等。
- 行为整合模块：将用户行为数据整合成相应的学习模块，如视频、课件、练习题等。
- 行为清洗模块：对行为数据进行清洗，剔除无效数据，如异常数据、重复数据等。
- 行为挖掘模块：对清洗后的数据进行分析挖掘，得出用户的学习兴趣、学习方式、学习进度等信息。
- 个性化推荐模块：根据用户的学习兴趣、学习方式、学习进度等信息，推荐适合用户的学习路线和内容。
智能评测算法
智能评测算法主要应用在用户做题数据的收集、处理和评估等方面。通过对用户做题数据的分析，智能评测算法可以掌握用户的掌握程度、易错点、弱势知识点等信息，从而为用户提供个性化的题目推荐和评估。智能评测算法可以分为以下几个模块：
- 做题收集模块：收集用户在做题过程中的做题数据，如答题时间、答题顺序、答题结果等。
- 做题处理模块：将用户做题数据处理成相应的知识点，如易错点、弱势知识点等。
- 做题评估模块：评估用户在做题过程中的掌握程度、易错点、弱势知识点等信息。
- 个性化推荐模块：根据用户的掌握程度、易错点、弱势知识点等信息，推荐适合用户的题目和知识点。
智慧树算法分析
智慧树算法的设计思路是以用户为中心，以数据分析为基础，以个性化为目标。通过对用户数据的不断分析和挖掘，智慧树算法可以不断优化课程内容和学习体验，提高用户的学习效果。
智慧树算法的优势主要有以下几点：
- 个性化：智慧树算法可以根据用户的学习兴趣、学习方式、学习进度等信息，提供个性化的学习路线和内容推荐，满足不同用户的学习需求。
- 有效性：智慧树算法可以通过对用户行为数据和做题数据的分析，掌握用户的学习状况和问题，从而针对性地提供相应的解决方案。
- 可靠性：智慧树算法采用了大数据分析和机器学习等技术，可以自动化地进行数据处理和分析，提高了算法的可靠性和准确性。
智慧树算法仍然存在一些问题和挑战，主要包括以下几点：
- 用户隐私：智慧树算法需要收集用户的行为数据和做题数据，这涉及到用户隐私问题。智慧树需要加强数据保护和用户隐私保护，提高用户信任度。
- 算法效果：智慧树算法的效果需要不断优化和改进，提高个性化推荐的准确性和效果。
- 算法适用性：智慧树算法需要考虑用户的群体特征和学习需求，提高算法的适用性和实用性。
结论
智慧树算法是智慧树在线教育平台的核心竞争力之一，通过不断地优化和改进，可以提高用户学习效果，促进在线教育的发展。然而，智慧树算法仍然需要解决一些问题和挑战，需要加强数据保护和用户隐私保护，提高算法的效果和适用性。
