單項選擇題哈夫曼編碼樹算法中用優(yōu)先隊列（堆）存儲生成的結(jié)點，n個字符的哈夫曼編碼樹算法時間復(fù)雜性為（）。

A.O（n2n）
B.O（nlogn）
C.O（n2）
D.O（n）


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1.單項選擇題?如下哪種表示不是歸并排序算法時間復(fù)雜性？（）

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

2.多項選擇題關(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

3.多項選擇題

?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，以X、Y為中心的圓表示對應(yīng)K個與X、Y最相近點的分布情況。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

4.多項選擇題

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（）。

A.采用多數(shù)表決法，K=3時，結(jié)果為“0”類，K=5時為“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，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