在AO*算法中，已知h（n）函数对一个已知与或图中各节点的假想估值如下：h（n0）＝3，h（n1）＝2，h（n2）＝4，h（n3）＝4，h（n4）＝1，h（n5）＝1，h（n6）＝2，h（n7）＝h（n8）＝0（目标节点）。且k-连接符的耗散值为k。假设此时n5刚被扩展成n6、n7和n8三个节点。一个1－连接符指向n6，一个2－连接符指向n7和n8。则有关能解节点的说法正确的是（） -题库考试答案搜索网

在AO*算法中，已知h（n）函数对一个已知与或图中各节点的假想估值如下：h（n0）＝3，h（n1）＝2，h（n2）＝4，h（n3）＝4，h（n4）＝1，h（n5）＝1，h（n6）＝2，h（n7）＝h（n8）＝0（目标节点）。且k-连接符的耗散值为k。假设此时n5刚被扩展成n6、n7和n8三个节点。一个1－连接符指向n6，一个2－连接符指向n7和n8。则有关能解节点的说法正确的是（）

单选题

2022-09-30 20:13

A、n7和n8是能解节点，n5不是能解节点。
B、n7和n8是不能解节点，n5是能解节点。
C、n7、n8和n5都是能解节点。
D、n7、n8和n5都是不能解节点。

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正确答案

C

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标签：大学试题工学

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●已知递归函数f(n)的功能是打印n，n-1，…，1，且n>=1，应采用的代码段是 (42) 。

同A算法类似，若s→N集存在解图，当h（n）≤h*（n）且h（n）满足单调限制条件时，则AO*一定能找到最佳解图，即AO*具有可采纳性。

已知类 Sample中的一个成员函数说明如下： void Set (Sample &a)；其中，Sample&a的含意是( )。

设单链表中节点的结构为(data，link)。已知指针q所指节点是指针p所指节点的直接前驱，若在*q与*p之间插入节点*s，则应执行下列哪一个操作?

已知一个图的邻接矩阵表示，删除所有从第一个节点出发的边的方法是（）.

从一个已知的水准点出发，沿途经过各点，最后附合到另外一个已知的水准点上，这样的水准路线是（）

从一个已知的水准点出发，沿途经过各点，最后到达另一个已知的水准点上，这样的水准路线是（）。

已知函数FA调用函数FB，若要把这两个函数定义在同一个文件中，则（）。

已知关系模式A(c，T，H，R，S)，其中各属性的含义是：C：课程；T：教员；H：上课时间；R：教室；s：学生。根据语义有如下函数依赖集F={c—T，(H，R)_C，(H，T)_R，(H，s)_R}。则关系模式A的规范化程度最高达到——。

已知一系列函数有如下性质：函数在上是减函数，在上是增函数；函数在上是减函数，在上是增函数；函数在上是减函

在AO*算法中，已知h（n）函数对一个已知与或图中各节点的假想估值如下：h（n0）＝3，h（n1）＝2，h（n2）＝4，h（n3）＝4，h（n4）＝1，h（n5）＝1，h（n6）＝2，h（n7）＝h（n8）＝0（目标节点）。且k-连接符的耗散值为k。假设此时n5刚被扩展成n6、n7和n8三个节点。一个1－连接符指向n6，一个2－连接符指向n7和n8。则有关能解节点的说法正确的是（）

阅读下列说明和C代码，将应填入（n）处的字句写在答题纸的对应栏内。说明：设某一机器由n个部件组成，每一个部件都可以从m个不同的供应商处购得。供应商j供应的部件i具有重量Wij和价格Cij。设计一个算法，求解总价格不超过上限cc的最小重量的机器组成。采用回溯法来求解该问题。首先定义解空间。解空间由长度为n的向量组成，其中每个分量取值来自集合{1，2，…，m}，将解空间用树形结构表示。接着从根节点开始，以深度优先的方式搜索整个解空间。从根节点开始，根节点成为活节点，同时也成为当前的扩展节点。向纵深方向考虑第一个部件从第一个供应商处购买，得到一个新节点。判断当前的机器价格（C11）是否超过上限（cc），重量（W11）是否比当前已知的解（最小重量）大，若是，应回溯至最近的一个活节点；若否，则该新节点成为活节点，同时也成为当前的扩展节点，根节点不再是扩展节点。继续向纵深方向考虑第二个部件从第一个供应商处购买，得到一个新节点。同样判断当前的机器价格（C11+C21）是否超过上限（cc），重量（W11+W21）是否比当前已知的解（最小重量）大。若是，应回溯至最近的一个活节点；若否，则该新节点成为活节点，同时也成为当前的扩展节点，原来的节点不再是扩展节点。以这种方式递归地在解空间中搜索，直到找到所要求的解或者解空间中已无活节点为止。 C代码：下面是该算法的C语言实现。（1）变量说明n：机器的部件数。m：供应商数。cc：价格上限。w［］［］：二维数组，w［i］［j］表示第j个供应商供应的第i个部件的重量。c［］［］：二维数组，c［i］［j］表示第j个供应商供应的第i个部件的价格。bestW：满足价格上限约束条件的最小机器重量。bestC://最小重量机器的价格。bestX［］：最优解，一维数组，bestX［i］表示第i个部件来自哪个供应商。cw：搜索过程中机器的重量。cp：搜索过程中机器的价格。x［］：搜索过程中产生的解，x［i］表示第i个部件来自哪个供应商。i：当前考虑的部件，从0到n-1。j：循环变量（2）函数backtrack 代码如下：

相关题目: 阅读下列说明和C代码，将应填入（n）处的字句写在答题纸的对应栏内。说明：设某一机器由n个部件组成，每一个部件都可以从m个不同的供应商处购得。供应商j供应的部件i具有重量Wij和价格Cij。设计一个算法，求解总价格不超过上限cc的最小重量的机器组成。采用回溯法来求解该问题。首先定义解空间。解空间由长度为n的向量组成，其中每个分量取值来自集合{1，2，…，m}，将解空间用树形结构表示。接着从根节点开始，以深度优先的方式搜索整个解空间。从根节点开始，根节点成为活节点，同时也成为当前的扩展节点。向纵深方向考虑第一个部件从第一个供应商处购买，得到一个新节点。判断当前的机器价格（C11）是否超过上限（cc），重量（W11）是否比当前已知的解（最小重量）大，若是，应回溯至最近的一个活节点；若否，则该新节点成为活节点，同时也成为当前的扩展节点，根节点不再是扩展节点。继续向纵深方向考虑第二个部件从第一个供应商处购买，得到一个新节点。同样判断当前的机器价格（C11+C21）是否超过上限（cc），重量（W11+W21）是否比当前已知的解（最小重量）大。若是，应回溯至最近的一个活节点；若否，则该新节点成为活节点，同时也成为当前的扩展节点，原来的节点不再是扩展节点。以这种方式递归地在解空间中搜索，直到找到所要求的解或者解空间中已无活节点为止。C代码：下面是该算法的C语言实现。（1）变量说明n：机器的部件数。m：供应商数。cc：价格上限。w［］［］：二维数组，w［i］［j］表示第j个供应商供应的第i个部件的重量。c［］［］：二维数组，c［i］［j］表示第j个供应商供应的第i个部件的价格。bestW：满足价格上限约束条件的最小机器重量。bestC：最小重量机器的价格。bestX［］：最优解，一维数组，bestX［i］表示第i个部件来自哪个供应商。cw：搜索过程中机器的重量。cp：搜索过程中机器的价格。x［］：搜索过程中产生的解，x［i］表示第i个部件来自哪个供应商。i：当前考虑的部件，从0到n-1。j：循环变量（2）函数backtrack; 5. 已知某算法的执行时间是(n+n2)/2+log2(2n+1),n代表问题的规模,则该算法的时间复杂度是 ( ); 在一个具有n个独立节点的系统中,节点阻抗矩阵的阶数为( )。; 一个已知的函数,有( )个原函数。; 已知某些系统的开环传递函数如下，属于最小相位系统的是( ) 。; 已知函数f(x)在区间[-a,a]上连续,则a-6f(x)dx=∫^ao∫[f(x)+f（-x）]dx。( ); 已知类X中的一个成员函数说明如下：void Set(X & a); 其中，X & a的含义是; 一个已知的函数,有( )个原函数。; 一个已知的函数，有（）个原函数。; 5 已知某算法的执行时间是(n+n2)/2+log2(2n+1),n代表问的规模,则该算法的时间复杂度是 ( ); 已知F=20N，试求图中F在x、y轴上的投影。; 已知f(1)=1，f(2)=2，当n≥3时，f(n)= f(n-1)+f(n-2)，编程求f(100)的值，应选择的算法为( ); 已知AL=01000001B，执行指令“OR AL，20H”后，AL等于多少？; 已知Value是一个类，Value是Value的一个对象。下列以非成员函数形式重载的运算符函数原形中，正确的是（）。; 设有一个递归算法如下int fact(intn){//n 大于等于0 if(n＜=0)return 1； else return n* fact(n--)； }则计算fact(n)需要调用该函数的次数为(30)次。; 已知两个n×n的对称矩阵按压缩存储方法存储在已维数组A和B中，编写算法计算对称矩阵的乘积。; 已知递归函数fun的定义如下： int fun(int n) { if(n＜=1)return 1;//递归结束情况 else return n*fun(n-2);//递归 } 则函数调用语句fun(5)的返回值是( )。; 已知递归函数fun的定义如下： int fun(int n) { if(n＜=1)return1;//递归结束情况 else return n*fun(n-2);//递归 } 则函数调用语句fun(5)的返回值是( )。; 已知递归函数f(n)的功能是打印n，n-1，…，1，且n＞=1，应采用的代码段是(42)。; ●已知递归函数f(n)的功能是打印n，n-1，…，1，且n>=1，应采用的代码段是 (42) 。

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