單項(xiàng)選擇題?如下哪種表示不是歸并排序算法時(shí)間復(fù)雜性?()

A.Ω(nlogn)
B.O(nlogn)
C.o(nlogn)
D.θ(nlogn)


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1.多項(xiàng)選擇題關(guān)于蠻力法(枚舉法),遺傳算法,以及基于最小生成樹的算法。它們各有優(yōu)勢和劣勢。下述斷言中有哪些是錯的?()

A.三個算法都能給出最優(yōu)解,差別在于效率
B.三個算法效率差不多,差別在于給出的解的質(zhì)量
C.枚舉法是精確算法,遺傳算法是近似算法
D.遺傳算法和基于最小生成樹的算法都是近似算法,不同在于后者能保證近似的精度在一定范圍內(nèi),前者則不能保證

2.多項(xiàng)選擇題

?如下圖所示,樣本中有三個類別C1、C2、C3,采用KNN分類算法,圖中給出了被測數(shù)據(jù)對象X和Y在特征空間中的映射點(diǎn),以X、Y為中心的圓表示對應(yīng)K個與X、Y最相近點(diǎn)的分布情況。依據(jù)KNN的多數(shù)表決規(guī)則,X歸為C3類,Y歸為C2類,但感覺這個分類結(jié)果與圖示有些偏差,直觀上X和Y都比較接近C1。你覺得可以采取哪些措施來改進(jìn)算法以避免這種情況發(fā)生?()

A.X的問題是K值選擇太小,可以適當(dāng)增大K值,Y的問題是K值過大,可以適當(dāng)減小K值
B.Y的分類問題可能是由于樣本數(shù)不平衡造成,可以考慮壓縮C2類別的樣本數(shù)量
C.Y的問題可以考慮用加權(quán)多數(shù)表決法解決
D.X的問題可能是C3類含比較異常的樣本,去除異常樣本數(shù)據(jù)可以提高分類準(zhǔn)確度

3.多項(xiàng)選擇題

采用KNN分類,表中列出了與被測對象距離最近的5個結(jié)果,采用歐式距離,有2個類別“0”、“1”。請選擇以下正確的選項(xiàng)()。

A.采用多數(shù)表決法,K=3時(shí),結(jié)果為“0”類,K=5時(shí)為“1”類
B.用加權(quán)多數(shù)表決法,直接用距離倒數(shù)作為權(quán)值。結(jié)果與A一致
C.用加權(quán)多數(shù)表決法,直接用距離倒數(shù)作為權(quán)值。K=3和K=5時(shí),結(jié)果均為“0”類
D.采用加權(quán)表決規(guī)則后,K值越大,準(zhǔn)確性越高

5.多項(xiàng)選擇題假設(shè)有如下16個數(shù)據(jù)點(diǎn):1,2,5,11,15,18,19,21,25,27,29,32,33,37,40,57。要聚成3類(從左到右,分別稱為第一類,第二類,第三類),初始中心為10,20,30。試根據(jù)算法流程完成聚類。根據(jù)你的聚類結(jié)果,下面哪些說法是正確的?()

A.根據(jù)初始中心,最開始1,2,5,11,15同屬第一類,但后來15屬于第二類了
B.聚類結(jié)束時(shí),第二類最大,有7個數(shù)
C.聚類結(jié)束時(shí),第三類的中心大于35
D.聚類結(jié)束時(shí),11也屬于第二類了

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有這樣一種算法,運(yùn)行一次一定能找到問題的解,有時(shí)不知其是否正確,可以確定的是該解高概率(大于50%)是正確的。這種算法是()。

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在隊(duì)列式分支限界法解決裝載問題時(shí),為什么在其改進(jìn)算法中,每次進(jìn)入左分支都要檢查更新bestw,而不是等搜索到達(dá)葉子結(jié)點(diǎn)時(shí)才去更新bestw,其目的是什么?()

題型:單項(xiàng)選擇題

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題型:單項(xiàng)選擇題

?有這樣一種算法,運(yùn)行一次可能找不到問題的解,運(yùn)行多次就一定能找到問題的解,且運(yùn)行次數(shù)有界,這種算法是()。

題型:單項(xiàng)選擇題