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[主观题]

假设二叉树中每个节点值为单个字符,采用二叉链存储结构存储。设计一个算法,输出二叉树b中第k层(根节点的层次为1)上的所有叶子节点。

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第1题
设二叉树共含n个节点,且各节点数据项的类型支持大小比较(类似于整数或浮点数)。试设计并实现一个递归算法,在o(n)时间内将每个节点的数值替换为其后代中的最大数值。

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第2题
考查教材5.4.2、5.4.3、5.4.4和5.4.5节所介绍的各种迭代式二叉树遍历算法。a)试证明,这些算法都是正确的——亦即,的确会访问每个节点一次且仅一次;b)试证明,无论递归式或迭代式,这些算法都具有线性时间复杂度;c)这些算法的空间复杂度呢?

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第3题
(i)对于一个二值响应y,令表示样本中1的比例(等于yi的样本均值)。令q0,表示结果为y=0的

(i)对于一个二值响应y,令表示样本中1的比例(等于yi的样本均值)。令q0,表示结果为y=0的正确预测百分数,而q1表示结果为y=1的正确预测百分数。若p是整体的正确预测百分数,证明p是q0和q1的一个加权平均:

(ii)在一个容量为300的样本中,假设yi=0.70,所以有210个结果为yi=1,90个结果为yi=0。假设yi=0的正确预测百分数为80,而yi=1的正确预测百分数为40。求总体正确预测百分数。

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第4题
考查实现如134页代码5.20所示的层次遍历算法,设二叉树共含n个节点。a)试证明,只要辅助队列Q的容量不低于[n/2],就不致于出现中途溢出的问题;b)在规模为n的所有二叉树中,哪些的确会需要如此大容量的辅助队列?c)在层次遍历过程中,若Q中节点的总数的确会达到这么多,则至多可能达到多少次?

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第5题
计算机中的西文字符,一般采用ASCII码编码,若已知“H”的ASCII码值为48H,则可能J的码值为50H。()

此题为判断题(对,错)。

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第6题
系统评价或Meta分析报告条目清单中有关结果项目中叙述不正确的是()。

A、不需要提高报告初筛的文献数和最终纳入研究的文献数

B、说明每一个被提取资料的文献的特征

C、说明每个Meta分析的结果包括可信区间和异质性检验结果

D、提供单个研究的结果针对所有结局指标说明每个研究的各干预组结果的简单合并以及综合效应值及其可信区间

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第7题
考查任何一棵高度为h的二叉树T,设其中深度为k的叶节点有nk个,0≤k≤h。a)试证明:b)以上不等式

考查任何一棵高度为h的二叉树T,设其中深度为k的叶节点有nk个,0≤k≤h。

a)试证明:

b)以上不等式取等号的充要条件是什么?

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第8题
SQL数据类型中VARCHAR相当于Java语言中的()

A.单个字符

B.固定长度字符

C.字符数组

D.变长字符串

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第9题
在近来的一篇论文中,埃文斯和施瓦布(EvansandSchwab,1995)研究了就读于天主教高中对将来读大

在近来的一篇论文中,埃文斯和施瓦布(EvansandSchwab,1995)研究了就读于天主教高中对将来读大学的概率所产生的影响。为具体起见,令college为二值变量,如果读大学则等于1,否则为0。令CahHS也为二值变量,如果就读于天主教高中则等于1.一个线性概率模型是:

college=β01CathHS+其他因素+u

其中其他因素包括性别、种族、家庭收入和父母的受教育程度。

(i)为什么CathHS可能与u相关?

(ii)埃文斯和施瓦布拥有关于每个学生在大二时进行的标准化测验成绩数据。我们用这些变量能做些什么,以改进就读于天主教高中在其余条件不变情况下的估计值?

(iii)令CathRel为二值变量,若学生是天主教徒则等于1。讨论它成为前面方程中CathHS的一个有效的ⅣV所需要的两个要求。其中哪个可加以检验?

(iv)不足为奇,作为天主教徒对是否就读于一所天主教高中有显著的影响。你认为CathRel作为CathHS的工具变量令人信服吗?

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第10题
试证明,在二叉树中接入(attachAsLC()或attachAsRC())或摘除(remove()或secede())一棵非空子树之后a)该子树所有祖先的后代数目(size)必然变化;b)该子树所有祖先的高度(height)可能变化;c)对于非该子树祖先的任何节点,高度与后代数目均保持不变。

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第11题
利用APPLE.RAW中的数据。这些电话调查数据是为了得到(假想的)“环保”苹果需求。调查者向每个家庭

利用APPLE.RAW中的数据。这些电话调查数据是为了得到(假想的)“环保”苹果需求。调查者向每个家庭都(随机地)介绍了正常苹果和环保苹果的一组价格,并询问他们愿意购买每种苹果的磅数。

(i)对于样本中的660个家庭,有多少家庭报告称在预定价格上不愿意购买环保苹果?

(ii)变量ecolbs看上去在严格正值上具有连续分布吗?你的回答对ecolbs托宾模型的适当性有何含义?

(iii)以ecoprc、regprc、famic和hhsize作为解释变量,估计一个托宾模型。哪些变量在1%的水平上显著。

(iv)faminc和hhsize联合显著吗?

(v)第(iii)部分中价格变量系数的符号与你的预期一致吗?请解释。

(vi)令β1和β2为ecoprc和regprc的系数,相对一个双侧备择假设,检验假设H0:-β12。报告检验的p值。(如果你的回归软件不能很容易地计算这种检验,你可能还要参考教材4.4节

(vii)对样本中的所有观测求E(ecolbslx)的估计值[见方程(17.25)],称之为ecolbsi。最大和最小拟合值是多少?

(viii)计算ecolbs,和ecolbsi之相关系数的平方。

(ix)现在,利用第(iii)部分中同样的解释变量,估计ecolbs的一个线性模型。为什么OLS估计值比托宾估计值小那么多?从拟合优度来看,托宾模型比线性模型更好吗?

(x)评价如下命题:“由于托宾模型的R,如此之小,所以估计的价格效应可能是不一致的。”

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