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更多“教材95页代码4.7中的evaluate（)算法，对乘方运算…”相关的问题
对于几乎有序的向量，如教材代码2.26(60页)和代码2.27(60页)所示的起泡排序算法，都显得效率不足，比如，即便乱序元素仅限于A[0，√n)区间，最坏情况下仍需调用bubble()做Ω(√n)次调用，共做Ω(n)次交换操作和Ω(n3/2)次比较操作，因此累计运行Ω(n3/2)时间。
a)试改进原算法，使之在上述情况下仅需o(n)时间;
b)继续改进，使之在如下情况下仅需o(n)时间：乱序元素仅限于A[n-√n，n)区间;
c)综合以上改进，使之在如下情况下仅需o(n)时间：乱序元素仅限于任意的A[m，m+√n]区间。
教材81页代码3.20中的List::selectionSort()算法，通过selectMax()在前缀子序列中定位的最大元素max，有可能恰好就是tail的前驱——自然，此时“二者”无需交换。针对这一“问题”，你可能会考虑做些“优化”，以期避免上述不必要的交换，比如将
a)以序列(1980，1981，1982，...，2011，2012;0，1，2，...，1978，1979)为例，这种情况共发生多少次？
b)试证明，在各元素等概率独立分布的情况下，这种情况发生的概率仅为1nn/n→0——也就是说，就渐进意义而言，上述“优化”得不偿失。
