.java
解释
不执行
高级
main
声明
String
顺序、选择、循环
false
没有
90
true
静态
局部变量
Integer.parseInt()
5
break、continue、return
random.nextInt(100)
定义一个数组的引用、对数组进行初使化、数组越界
封装、继承、多态
path、classpath
可以
10
0
continue
boolean
rand.nextInt(5)
double
没有
顺序、选择、循环
System.out.println(m+1)
x定义了但没有赋值、语法
单行、多行
10
数组的引用
float
y=Integer.parseInt(x)
一个
public
public static int a()
‘贰’ 计算机 算法设计题
1.(1)
存在常数c1,f(n)<=c1*s(n)
存在常数c2,g(n)<=c2*r(n)
令常数C=max(c1,c2)
则f(n)+g(n)<=c1*s(n)+c2*r(n)<=C*(s(n)+r(n))=O(s(n)+r(n))
1.(2)
令常数D=c1*c2
则f(n)*g(n)<=c1*s(n)*c2*r(n)=D*s(n)*r(n)=O(s(n)*r(n))
‘叁’ 距离矢量路由算法 (计算机网络题
通过B到个点的距离为:(11,6,14,18,12,8),因为B到A的距离为5,C到B的距离为6所以C到A的距离更新为5+6=11,C到B的距离没变为6,C通过B到C的距离为6+8=14,C通过B到D的距离为6+12=18,C通过B到E距离6+6=12,C通过B到F距离为6+2=8。
通过D到个点的距离为:(19,15,9,3,12,13),通过D到A的距离为3+16=19,通过D到B的距离为3+12=15,通过D到C的距离为6+3=9,通过D到D的距离为3,通过D到E的距离为3+9=12,通过D到F的距离为3+10=13。
通过E到个点的距离为:(12,11,8,14,5,9),通过E到A的距离为5+7=12,通过E到B的距离为5+6=11,通过E到C的距离为5+3=8,通过E到D的距离为5+9=14,通过E到Eden距离为5,通过E到F的距离为9。
取到达每一目的地的最小值(C除外)得到: (11, 6,0,3, 5,8)就得出了新的路由表。输出的路线输出线路是: (B,,B, -,D,E, B)。
(3)计算机笔试算法题扩展阅读:
路由算法的度量标准:
路由算法使用了许多种不同的度量标准去决定最佳路径。复杂的路由算法可能采用多种度量来选择路由,通过一定的加权运算,将它们合并为单个的复合度量、再填入路由表中,作为寻径的标准。
通常所使用的度量有:路径长度、可靠性、时延、带宽、负载、通信成本等。
路径长度:
路径长度是最常用的路由。一些路由协议允许网管给每个网络连接人工赋以代价值,这种情况下,路由长度是所经过各个链接的代价总和。
可靠性:
可靠性,在路由算法中指网络连接的可依赖性(通常以位误率描述),有些网络连接可能比其它的失效更多,网路失效后,一些网络连接可能比其它的更易或更快修复。
路由延迟:
路由延迟指分组从源通过网络到达目的所花时间。很多因素影响到延迟,包括中间的网络连接的带宽、经过的每个路由器的端口队列、所有中间网络连接的拥塞程度以及物理距离。
带宽
带宽指连接可用的流通容量。在其它所有条件都相等时,10Mbps的以太网链接比64kbps的专线更可取。虽然带宽是链接可获得的最大吞吐量,但是通过具有较大带宽的链接做路由不一定比经过较慢链接路由更好。
负载:
负载指网络资源,如路由器的繁忙程度。负载可以用很多方面计算,包括CPU使用情况和每秒处理分组数。持续地监视这些参数本身也是很耗费资源的。
通信代价:
通信代价是另一种重要的metric,尤其是有一些公司可能关心运作费用甚于关心性能。即使线路延迟可能较长,他们也宁愿通过自己的线路发送数据而不采用昂贵的公用线路。
参考资料来源:网络-路由算法
‘肆’ 求解计算机算法的题!!!!!
填空1:
设M1的计算速度为x, M2的计算速度为ax,时间是t
则: x * t = 3n1, ax * t = 3n2
则: n1 : n2 = x*t : ax*t = 1 : a
既,填空1的答案是 1:a
填空2:
设M1的计算速度为x, M2的计算速度为ax,时间是t
则: x * t = 3n1², ax * t = 3n2²
则: n1² : n2² = x*t : ax*t = 1 : a
等式两边同时求根号,得到n1:n2的答案。
既,填空2的答案是 1:√a
码子不易,望采纳。
‘伍’ 计算机算法时间复杂度的一道题
f(x)是O(g(x)),则存在c,N当n>N时
f(x)<c(g(x))
f(x)-g(x)<(c-1)g(x)
所以f(x)-g(x)是O(g(x))