文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (146)-- 算法导论12.2 1题

news2024/11/15 13:41:27

一、用go语言,假设一棵二叉搜索树中的结点在1到 1000 之间,现在想要查找数值为 363 的结点。下面序列中哪个不是查找过的序列?

a.2,252,401,398,330,344,397,363。
b.924,220,911,244,898,258,362,363。
c.925,202,911,240,912,245,363。
d.2,399,387,219,266,382,381,278,363。
e.935,278,347,621,299,392,358,363。

灵捷3.5 。

文心一言:

二叉搜索树(Binary Search Tree)的特性是:对于每个节点,其左子树所有节点的值小于该节点的值,而右子树所有节点的值大于该节点的值。

根据这个特性,我们可以判断出:

a. 这个序列是递增的,所以是符合二叉搜索树的查找过程,因此363一定在序列a中。

b. 这个序列也是递增的,同样符合二叉搜索树的查找过程,363也一定在序列b中。

c. 这个序列也是递增的,符合二叉搜索树的查找过程,363在序列c中。

d. 这个序列是递减的,不符合二叉搜索树的查找过程。但是在387和219之间插入363可以使其满足二叉搜索树的特性,所以363在序列d中。

e. 这个序列也是递增的,符合二叉搜索树的查找过程,所以363在序列e中。

因此,答案是:d. 2,399,387,219,266,382,381,278,363。

在这里插入图片描述

讯飞星火:

答案:c.925,202,911,240,912,245,363。

在这里插入图片描述

360智脑:

题目要求在给定的二叉搜索树中查找数值为363的结点,因此需要遍历整个二叉搜索树来找到该结点。假设已经建立了一棵二叉搜索树并将结点存储在map结构体中,其中key为结点的值,value为该结点的下一层结点的地址(即节点的深度)。对于每个结点,可以根据其值和深度来判断它是否应该被遍历。

下面是用Go语言实现的代码:

func findValueInBST(root *Node, value int) bool {
    if root == nil {
        return false
    }
    defer root.Value = float64(-1) // 将当前结点的值设置为-1表示未找到
    for !root.Value.GTE(float64(value)) && root.Next != nil {
        if root.Value.Int() == value {
            return true
        }
        root.Value = root.Next.Value
    }
    return false
}

该函数接受一个二叉搜索树的根节点和一个要查找的数值作为参数,如果找到了该数值则返回true,否则返回false。在遍历树的过程中,如果遇到了要查找的数值,则返回true,否则继续向下遍历。

对于题目给出的序列a、b、c、d、e,分别对应的二叉搜索树如下:

    363
   / \
  252 401
 / \ / \
220 911 898
 / \ / \
244 924 258
 / \ / \
240 912 245
 /
219

可以看出序列a、b、c、d、e中均包含数值为363的结点,因此它们都不是查找过的序列。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

智谱清言:

在二叉搜索树中,查找一个值的过程通常是自根节点开始,沿着左子树向下寻找,直到找到目标值或空为止。然后,如果在左子树中找不到目标值,则沿着右子树向上寻找,直到找到目标值或到达根节点为止。

对于给出的序列,我们可以分析每个选项:

a.2,252,401,398,330,344,397,363。

从这个序列中,我们可以看到查找首先沿着左子树寻找,然后在右子树中寻找。这是符合二叉搜索树查找规则的。

b.924,220,911,244,898,258,362,363。

同样,这个序列也遵循二叉搜索树的查找规则。

c.925,202,911,240,912,245,363。

这个序列同样符合二叉搜索树的查找规则。

d.2,399,387,219,266,382,381,278,363。

这个序列也遵循二叉搜索树的查找规则。

e.935,278,347,621,299,392,358,363。

这个序列同样符合二叉搜索树的查找规则。

因此,从给出的选项中,没有一个序列是不符合二叉搜索树查找规则的。也许题目有误,没有给出正确的答案。如果你有更多关于这个问题的信息,请提供,我会很高兴为你解答。

在这里插入图片描述

通义千问:

选项 © 不是查找过的序列。

在二叉搜索树中,对于任意结点,其左子树中的所有节点的值都小于该结点的值,右子树中的所有节点的值都大于该结点的值。根据这个特性,我们可以分析每个选项:

a. 2(根)-> 252(右)-> 401(右)-> 398(左)-> 330(左)-> 344(右)-> 397(左)-> 363(右)
b. 924(根)-> 220(左)-> 911(左)-> 244(左)-> 898(左)-> 258(右)-> 362(右)-> 363
d. 2(根)-> 399(右)-> 387(左)-> 219(左)-> 266(右)-> 382(右)-> 381(左)-> 278(左)-> 363
e. 935(根)-> 278(左)-> 347(右)-> 621(右)-> 299(左)-> 392(右)-> 358(左)-> 363

只有选项 c 中的结点值不符合二叉搜索树的顺序,例如从 925 转移到 202 是不可能的,因为 202 应该在 925 的左边。所以选项 c 不可能是查找过程中访问过的结点序列。

在这里插入图片描述

天工:

这是一道单选题,涉及到的知识点为二叉搜索树。

思考过程如下:

二叉搜索树的特点是左子树的所有节点都小于根节点的值,右子树的所有节点都大于根节点的值。我们需要找到一个选项,其中的节点值不符合这个规律。a选项中,2 < 252 < 401 < 398 < 330 < 344 < 397 < 363,符合二叉搜索树的规律;c选项中,925 > 202 > 911 > 240 > 912 > 245 > 363,也符合规律;d选项中,2 < 399 < 387 < 219 < 266 < 382 < 381 < 278 < 363,同样符合规律;e选项中,935 > 278 > 347 > 621 > 299 > 392 > 358 > 363,也符合规律。然而在b选项中,924 > 220 > 911 < 244 < 898 < 258,其中220 < 911,不符合二叉搜索的规律,因此答案是b。

所以,这道题的答案是b。

在这里插入图片描述

灵小智:

根据二叉搜索树的性质,左子树中的所有节点的值都小于根节点的值,右子树中的所有节点的值都大于根节点的值。对于给定的序列,我们可以根据这个性质判断哪些序列是查找过的。

在进行查找过程中,如果当前节点的值等于目标值,则说明找到了该节点。如果当前节点的值大于目标值,则继续在左子树中查找。如果当前节点的值小于目标值,则继续在右子树中查找。

根据上述规则,我们分别对选项中的序列进行查找,看看是否有数值为363的节点:

a.2,252,401,398,330,344,397,363。
在该序列中,363处于最后一位,因此它肯定是查找过的节点。

b.924,220,911,244,898,258,362,363。
在该序列中,363处于最后一位,因此它肯定是查找过的节点。

c.925,202,911,240,912,245,363。
在该序列中,363处于最后一位,因此它肯定是查找过的节点。

d.2,399,387,219,266,382,381,278,363。
在该序列中,363是倒数第二位,由于它的后面还有一个更大的节点,所以它不是查找过的节点。

e.935,278,347,621,299,392,358,363。
在该序列中,363是最后一位,因此它肯定是查找过的节点。

综上所述,答案是d.2,399,387,219,266,382,381,278,363。

在这里插入图片描述

chatgpt:

根据二叉搜索树的性质,对于每个结点,左子树的值都小于该结点的值,右子树的值都大于该结点的值。在查找过程中,若当前结点的值等于目标值,则找到了目标结点;若当前结点的值大于目标值,则继续在左子树中查找;若当前结点的值小于目标值,则继续在右子树中查找。

对于题目给出的序列:
a. 2,252,401,398,330,344,397,363
这个序列是按照二叉搜索树中序遍历(左-中-右)得到的结果,并且包含了数值为363的结点。所以这个序列是查找过的。

b. 924,220,911,244,898,258,362,363
这个序列并不是按照二叉搜索树中序遍历得到的结果。虽然包含了数值为363的结点,在遍历到362之后就应该继续往右子树查找而不是回退到父节点。所以这个序列不是查找过的。

c. 925,202,911, 240, 912, 245, 363
这个序列并不是按照二叉搜索树中序遍历得到的结果。虽然包含了数值为363的结点,但在遍历到363之前的结点时,并不符合二叉搜索树的性质。所以这个序列不是查找过的。

d. 2, 399, 387, 219, 266, 382, 381, 278, 363
这个序列是按照二叉搜索树中序遍历得到的结果,并且包含了数值为363的结点。所以这个序列是查找过的。

e. 935, 278, 347, 621, 299, 392, 358, 363
这个序列并不是按照二叉搜索树中序遍历得到的结果。虽然包含了数值为363的结点,但在遍历到347之后就应该继续往右子树查找而不是回退到父节点。所以这个序列不是查找过的。

综上所述,选项b和选项c都不是查找过的序列。

在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1272434.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

unity3d模型中缺失animation

在 模型的Rig-Animationtype 设置成Legacy https://tieba.baidu.com/p/2293580178

【开源】基于Vue.js的医院门诊预约挂号系统的设计和实现

项目编号&#xff1a; S 033 &#xff0c;文末获取源码。 \color{red}{项目编号&#xff1a;S033&#xff0c;文末获取源码。} 项目编号&#xff1a;S033&#xff0c;文末获取源码。 目录 一、摘要1.1 项目介绍1.2 项目录屏 二、功能模块2.1 功能性需求2.1.1 数据中心模块2.1.2…

SNAT / DNAT 自定义链

目录 linux 系统本身是没有转发功能&#xff0c;只有路由发送数据 NAT NAT的实现分为两类 SNAT SNAT 应用环境 SNAT 原理 SNAT 转换前提条件 例图参考 开启 SNAT 命令 临时开启 永久开启 修改 iptables 网卡 DNAT DNAT 应用环境 DNAT 原理 DNAT 转换前提条件 …

阿里云Arthas使用——通过watch命令查看类的返回值 捞数据出来

前言 Arthas 是一款线上监控诊断产品&#xff0c;通过全局视角实时查看应用 load、内存、gc、线程的状态信息&#xff0c;并能在不修改应用代码的情况下&#xff0c;对业务问题进行诊断&#xff0c;包括查看方法调用的出入参、异常&#xff0c;监测方法执行耗时&#xff0c;类…

【java+vue+微信小程序项目】从零开始搭建——健身房管理平台(1)项目搭建

项目笔记为项目总结笔记,若有错误欢迎指出哟~ 【项目专栏】 【java+vue+微信小程序项目】从零开始搭建——健身房管理平台(1)项目搭建 持续更新中… java+vue+微信小程序项目】从零开始搭建——健身房管理平台 项目简介Java项目搭建(IDEA)1.新建项目2.项目类型3.项目设置4…

MySQL之binlog日志

聊聊BINLOG binlog记录什么&#xff1f; MySQL server中所有的搜索引擎发生了更新&#xff08;DDL和DML&#xff09;都会产生binlog日志&#xff0c;记录的是语句的原始逻辑 为什么需要binlog&#xff1f; binlog主要有两个应用场景&#xff0c;一是数据复制&#xff0c;在…

CHEM 14 not know

Goals of this lab: • Create and use a calibration curve for the absorbance/concentration relationship for crystal violet • Evaluate absorbance versus time measurements to determine the order of a reaction • Analyze graphs of data to determine best linea…

MySQL进阶知识:InnoDB引擎

目录 逻辑存储结构 架构 内存结构 Buffer Pool Change Buffer Adaptive Hash Index Log Buffer 磁盘结构 后台线程 事务原理 redo log undo log MVCC 隐式字段 undo log版本链 readView 逻辑存储结构 这张图在我之前的笔记中出现过&#xff0c;接下来我们详细介…

CMake 教程:常用命令及其使用方法

CMake是一个跨平台、开源的构建工具&#xff0c;它可以自动生成Makefile或者Visual Studio等IDE的工程文件。它能够帮助开发者更方便地管理项目的构建过程&#xff0c;提高项目构建的效率。在本文中&#xff0c;我们将介绍CMake常用的命令以及对应的用法 add_executable add_e…

五、shell - 算术运算符

目录 1、简介 2、例子 ​​​​​​​1、简介 Shell 和其他编程一样&#xff0c;支持包括&#xff1a;算术、关系、布尔、字符串等运算符。原生 bash 不支持简单的数学运算&#xff0c;但是可以通过其他命令来实现&#xff0c;例如expr。expr 是一款表达式计算工具&#xff…

JAVEE初阶 多线程基础(四)

线程安全 一.线程安全存在的问题二.锁三.关于锁的理解四.关于锁操作混淆的理解4.1两个线程是否对同一对象加锁 一.线程安全存在的问题 为什么这里的count不是一百万呢?这就是线程所存在的不安全的问题,由于线程是抢占式执行,同时执行count,操作本质是三个指令 1.load 读取内存…

JUC并发编程 01——多线程基础知识

一.线程应用 异步调用 以调用方角度来讲&#xff0c;如果 需要等待结果返回&#xff0c;才能继续运行就是同步 不需要等待结果返回&#xff0c;就能继续运行就是异步 应用 比如在项目中&#xff0c;视频文件需要转换格式等操作比较费时&#xff0c;这时开一个新线程处理视…

Apache Hive3.1.3 遇到DATE_FORMAT转换2021年12月格式的问题

比如&#xff1a;需要将时间2021-12-28 00:00:00转换成2021-12的格式&#xff0c;用date_format会将2021-12转换成2022-12的问题。 解决方法&#xff1a; 方式一&#xff1a;大写的‘Y’换成‘y’ 方式二&#xff1a;字符串截取&#xff0c;substr 本博主推荐方式一&#xf…

学习笔记小结

redis-cluster集群 redis3.0引入的分布式存储方案 集群由多个node节点组成&#xff0c;redis数据分布在这些节点当中。 在集群之中分为主节点和从节点 集群模式当中&#xff0c;主从一一对应&#xff0c;数据的写入和读取与主从模式一样&#xff0c;主负责写&#xff0c;从…

EasyMicrobiome-易扩增子、易宏基因组等分析流程依赖常用软件、脚本文件和数据库注释文件

啥也不说了&#xff0c;这个好用&#xff0c;给大家推荐&#xff1a;YongxinLiu/EasyMicrobiome (github.com) 大家先看看引用文献吧&#xff0c;很有用&#xff1a;https://doi.org/10.1002/imt2.83 还有这个&#xff0c;后面马上介绍&#xff1a;YongxinLiu/EasyAmplicon: E…

联想M7400W激光打印机加粉清零方法

基本参数 产品定位&#xff1a;多功能商用一体机 产品类型&#xff1a;黑白激光多功能一体机 涵盖功能&#xff1a;打印、复印、扫描 最大处理幅面&#xff1a;A4 耗材类型&#xff1a;鼓粉分离 耗材容量&#xff1a;硒鼓LD2451 12000页&#xff0c;墨粉LT2451 1500页、L…

11月30日作业

设计一个Per类&#xff0c;类中包含私有成员:姓名、年龄、指针成员身高、体重&#xff0c;再设计一个Stu类&#xff0c;类中包含私有成员:成绩、Per类对象p1&#xff0c;设计这两个类的构造函数、析构函数和拷贝构造函数 #include <iostream>using namespace std;class …

MySQL实现(高可用方案-MHA安装及配置)

MySQL高可用性解决方案Master High Availability (MHA) 是一种在 MySQL 故障转移环境中实现快速故障转移和数据保护的开源软件。MHA 能在 MySQL 主节点发生故障时&#xff0c;自动将备节点提升为主节点&#xff0c;并且不会中断正在进行的 SQL 操作。 需求&#xff1a;主从配置…

React 签字手写签名组件 react-signature

安装依赖包 npm install uiw/react-signature示例代码 import React, { useRef } from "react"; import Signature from uiw/react-signature;export default function App() {const $svg useRef(null);const handle (evn) > $svg.current?.clear();return (…

LabVIEW开发自适应降噪ANC

LabVIEW开发自适应降噪ANC 在许多情况下&#xff0c;信号很嘈杂&#xff0c;必须消除噪声。自适应降噪&#xff08;ANC&#xff09;是可用于消除信号噪声的主要实时方法之一。可以使用LabVIEW自适应滤滤器工具包来设计ANC应用程序。本文介绍使用自适应筛选器工具包的ANC的一些…