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数据结构与算法分析课后习题答案

数据结构与算法分析课后习题答案
数据结构与算法分析课后习题答案

数据结构和算法分析课后习题答案

【篇一:《数据结构和算法》课后习题答案】

>2.3.2 判断题

2.顺序存储的线性表可以按序号随机存取。(√)

4.线性表中的元素可以是各种各样的,但同一线性表中的数据元素具有相同的特性,因此属于同一数据对象。(√)

6.在线性表的链式存储结构中,逻辑上相邻的元素在物理位置上不一定相邻。(√)

8.在线性表的顺序存储结构中,插入和删除时移动元素的个数和该元素的位置有关。(√)

9.线性表的链式存储结构是用一组任意的存储单元来存储线性表中数据元素的。(√)

2.3.3 算法设计题

1.设线性表存放在向量a[arrsize]的前elenum个分量中,且递增有序。试写一算法,将x 插入到线性表的适当位置上,以保持线性表的有序性,并且分析算法的时间复杂度。

【提示】直接用题目中所给定的数据结构(顺序存储的思想是用物理上的相邻表示逻辑上的相邻,不一定将向量和表示线性表长度的变量封装成一个结构体),因为是顺序存储,分配的存储空间是固定大小的,所以首先确定是否还有存储空间,若有,则根据原线性表中元素的有序性,来确定插入元素的插入位置,后面的元素为它让出位置,(也可以从高下标端开始一边比较,一边移位)然后插入x ,最后修改表示表长的变量。

int insert (datatype a[],int *elenum,datatype x) /*设elenum为表的最大下标*/ {if (*elenum==arrsize-1) return 0; /*表已满,无法插入*/

else {i=*elenum;

while (i=0 a[i]x)/*边找位置边移动*/

{a[i+1]=a[i];

i--;

}

a[i+1]=x;/*找到的位置是插入位的下一位*/ (*elenum)++;

return 1;/*插入成功*/

}

}

时间复杂度为o(n)。

2.已知一顺序表a,其元素值非递减有序排列,编写一个算法删除顺序表中多余的值相同的元素。

【提示】对顺序表a,从第一个元素开始,查找其后和之值相同的所有元素,将它们删除;再对第二个元素做同样处理,依此类推。

void delete(seqlist *a)

{i=0;

while(ia-last)/*将第i个元素以后和其值相同的元素删除*/

{k=i+1;

while(k=a-lasta-data[i]==a-data[k])

k++;/*使k指向第一个和a[i]不同的元素*/ n=k-i-1;/*n表示要删除元素的个数*/

for(j=k;j=a-last;j++)

a-data[j-n]=a-data[j]; /*删除多余元素*/

a-last= a-last -n;

i++;

}

}

3.写一个算法,从一个给定的顺序表a中删除值在x~y(x=y)之间

的所有元素,要求以较高的效率来实现。

【提示】对顺序表a,从前向后依次判断当前元素a-data[i]是否介

于x和y之间,若是,并不立即删除,而是用n记录删除时应前移

元素的位移量;若不是,则将a-data[i]向前移动n位。n用来记录

当前已删除元素的个数。

void delete(seqlist *a,int x,int y)

{i=0;

n=0;

while (ia-last)

{if (a-data[i]=x a-data[i]=y)n++; /*若a-data[i] 介于x和y之间,n 自增*/ else a-data[i-n]=a-data[i];/*否则向前移动a-data[i]*/

i++;

}

a-last-=n;

}

4.线性表中有n个元素,每个元素是一个字符,现存于向量r[n]中,试写一算法,使r中的字符按字母字符、数字字符和其它字符的顺序排列。要求利用原来的存储空间,元素移动次数最小。

【提示】对线性表进行两次扫描,第一次将所有的字母放在前面,第二次将所有的数字放在字母之后,其它字符之前。

int fch(char c) /*判断c是否字母*/

{if(c=ac=z||c=ac=z) return (1);

elsereturn (0);

}

int fnum(char c) /*判断c是否数字*/

{if(c=0c=9)return (1);

elsereturn (0);

}

void process(char r[n])

{low=0;

high=n-1;

while(lowhigh) /*将字母放在前面*/

{while(lowhighfch(r[low])) low++;

while(lowhigh!fch(r[high])) high--;

if(lowhigh)

{k=r[low];

r[low]=r[high];

r[high]=k;

}

}

low=low+1;

high=n-1;

while(lowhigh) /*将数字放在字母后面,其它字符前面

*/{while(lowhighfnum(r[low])) low++;

while(lowhigh!fnum(r[high])) high--;

if(lowhigh)

{k=r[low];

r[low]=r[high];

r[high]=k;

}

}

}

5.线性表用顺序存储,设计一个算法,用尽可能少的辅助存储空间

将顺序表中前m个元素和后n个元素进行整体互换。即将线性表:

(a1, a2, … , am, b1, b2, … , bn)改变为:

(b1, b2, … , bn , a1, a2, … , am)。

【提示】比较m和n的大小,若mn,则将表中元素依次前移m次;否则,将表中元素依次后移n次。

void process(seqlist *l,int m,int n)

{if(m=n)

for(i=1;i=m;i++)

{x=l-data[0];

for(k=1;k=l-last;k++)

l-data[k-1]=l-data[k];

l-data[l-last]=x;

}

else for(i=1;i=n;i++)

{x=l-data[l-last];

for(k=l-last-1;k=0;k- -)

l-data[k+1]=l-data[k];

l-data[0]=x; }

}

6.已知带头结点的单链表l中的结点是按整数值递增排列的,试写一算法,将值为x 的结点插入到表l中,使得l仍然递增有序,并且分析算法的时间复杂度。

linklist insert(linklist l, int x)

{p=l;

while(p-next xp-next-data)

p=p-next;/*寻找插入位置*/ s=(lnode *)malloc(sizeof(lnode)); /*申请结点空间*/ s-data=x;/*填装结点*/

s-next=p-next;

p-next=s; /*将结点插入到链表中*/ return(l);

}

7.假设有两个已排序(递增)的单链表a和b,编写算法将它们合并成一个链表c而不改变其排序性。

linklist combine(linklist a, linklist b)

{c=a;

rc=c;

pa=a-next; /*pa指向表a的第一个结点*/

pb=b-next; /*pb指向表b的第一个结点*/

free(b); /*释放b的头结点*/

while (pa pb) /*将pa、pb所指向结点中,值较小的一个插入到链表c的表尾*/if(pa-datapb-data)

{rc-next=pa;

rc=pa;

pa=pa-next;

}

else

{rc-next=pb;

rc=pb;

pb=pb-next;

}

if(pa) rc-next=pa;

else rc-next=pb;/*将链表a或b中剩余的部分链接到链表c的表尾*/

return(c);

}

8.假设长度大于1的循环单链表中,既无头结点也无头指针,p为指向该链表中某一结点的指针,编写算法删除该结点的前驱结点。

【提示】利用循环单链表的特点,通过s指针可循环找到其前驱结点p及p的前驱结点q,然后可删除结点*p。

viod delepre(lnode *s)

{lnode *p, *q;

数据结构与算法模拟试题

一、选择题 1.在逻辑上可以把数据结构分成() A.线性结构和非线性结构 B.动态结构和静态结构 C.紧凑结构和非紧凑结构 D.内部结构和外部结构 2.单链表中各结点之间的地址() A.必须连续 B.部分必须连续 C.不一定连续 D.以上均不对 3.在一个长度为n的顺序表中向第i个元素(0front==L C.P==NULL D.P->rear==L 12. 已知P为单链表中的非首尾结点,删除P结点的后继结点Q的语句为()。 A.P->NEXT=Q->NEXT;FREE(Q); B.Q->NEXT=P; FREE(Q); C.Q->NEXT=P->NEXT;FREE(Q); D.P->NEXT=S;S->NEXT=P; 13.循环队列SQ队满的条件是()。 A.SQ->rear==SQ->front B. (SQ->rear+1)%MAXLEN==SQ->front C.SQ->rear==0 D. SQ->front==0 14.一组记录的排序码为(46,79,56,38,40,84),则利用堆排序的方法建立的初始堆为()。 A、79,46,56,38,40,80 B、84,79,56,38,40,46 C、84,79,56,46,40,38 D、84,56,79,40,46,38 15.排序趟数与序列原始状态(原始排列)有关的排序方法是()方法。 A、插入排序 B、选择排序 C、冒泡排序 D、快速排序 16.下列排序方法中,()是稳定的排序方法。 A、直接选择排序 B、二分法插入排序

SPSS数据案例分析

SPSS数据案例分析

SPSS数据案例分析 目录 一.手机 APP 广告点击意愿的模型构建 (3) 1.1构建研究模型 (3) 1.2研究变量及定义 (4) 1.3研究假设 (4) 1.4变量操作化定义 (4) 1.5问卷设计 (5) 二.实证研究 (8) 2.1基础数据分析 (8) 2.2频数分布及相关统计量 (8) 2.3相关分析 (10) 2.4回归分析 (11) 2.5假设检验 (13)

一.手机APP 广告点击意愿的模型构建 1.1构建研究模型 我们知道效用期望、努力期望、社会影响对行为意愿会产生一定的影响,在模型中的性别、年龄、经验与自愿性等四个控制变量,通常都是作为控制变量来观察他们对采用因素与使用意向之间的关系的影响。因此,目前手机 APP 广告的使用人群年龄相对比较年轻,而且年龄特征分布高度集中,年龄在 30 岁以下的人群占到 70%以上,因此本研究考虑性别了这一变量,同时根据手机 APP 广告用户的特性,加入了手机流量作为控制变量,去观察它们对外部变量与点击意愿之间的关系是否有显著影响。 在本研究中,主要把调节变量和控制变量作为两个不同的研究变量,对于调节变量感知风险来说,它是直接影响了感知风险与手机 APP 广告点击意愿二者的关系;而控制变量性别、手机流量这些变量是对广告效用期望、APP 效用期望和社会影响与点击意愿直接的关系是否有显著影响。最后,本文根据手机APP 广告的特点对 UTAUT 模型进行扩展,构建了手机 APP 广告点击意愿的影响因素研究模型。

1.2研究变量及定义 1.3研究假设 (1) 广告效用期望、APP 效用期望、社会影响与手机 APP 点击意向的关系 H1:用户的广告效用期望与点击手机 APP 广告意愿正相关。 H2:用户的 APP 效用期望与点击手机 APP 广告意愿正相关 H3:社会影响与手机 APP 广告点击意愿正相关 (2)感知风险与点击手机 APP 广告意愿的关系 H4:感知风险与手机 APP 广告点击意愿负相关 H5:性别,手机流量对手机 APP 广告点击意愿没有显著影响 1.4变量操作化定义 广告效用期望:广告对我了解某品牌来说很有用 APP 效用期望:使用 APP 能够让我了解到多方面的信息 社会影响:身边的人都在使用手机 APP 广告,所以我也要使用 感知风险:在点击手机 APP 广告时,我担心我的个人隐私安全得不到保护 感知隐私安全重要性:确保点击手机 APP 广告是安全的,对我来说是很重

数据结构与算法习题及答案

第1章绪论 习题 1.简述下列概念:数据、数据元素、数据项、数据对象、数据结构、逻辑结构、存储结构、抽象数据类型。2.试举一个数据结构的例子,叙述其逻辑结构和存储结构两方面的含义和相互关系。 3.简述逻辑结构的四种基本关系并画出它们的关系图。 4.存储结构由哪两种基本的存储方法实现 5.选择题 (1)在数据结构中,从逻辑上可以把数据结构分成()。 A.动态结构和静态结构B.紧凑结构和非紧凑结构 C.线性结构和非线性结构D.内部结构和外部结构 (2)与数据元素本身的形式、内容、相对位置、个数无关的是数据的()。 A.存储结构B.存储实现 C.逻辑结构D.运算实现 (3)通常要求同一逻辑结构中的所有数据元素具有相同的特性,这意味着()。 A.数据具有同一特点 B.不仅数据元素所包含的数据项的个数要相同,而且对应数据项的类型要一致 C.每个数据元素都一样 D.数据元素所包含的数据项的个数要相等 (4)以下说法正确的是()。 A.数据元素是数据的最小单位 B.数据项是数据的基本单位 C.数据结构是带有结构的各数据项的集合 D.一些表面上很不相同的数据可以有相同的逻辑结构 (5)以下与数据的存储结构无关的术语是()。 A.顺序队列B.链表C.有序表D.链栈 (6)以下数据结构中,()是非线性数据结构 A.树B.字符串C.队D.栈 6.试分析下面各程序段的时间复杂度。 (1)x=90;y=100; while(y>0) if(x>100) {x=x-10;y--;} elsex++; (2)for(i=0;i

spss的数据分析案例精选文档

s p s s的数据分析案例 精选文档 TTMS system office room 【TTMS16H-TTMS2A-TTMS8Q8-

关于某公司474名职工综合状况的统计分析报告一、数据介绍: 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表,其中共包含十一变量,分别是:id(职工编号),gender(性别),bdate(出生日期),edcu(受教育水平程度),jobcat(职务等级),salbegin (起始工资),salary(现工资),jobtime(本单位工作经历<月>),prevexp(以前工作经历<月>),minority(民族类型),age(年龄)。通过运用spss统计软件,对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、以了解该公司职工上述方面的综合状况,并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分 析能够了解变量的取值状况,对把握数据的分布特征非常有用。 此次分析利用了某公司474名职工基本状况的统计数据表,在gender(性别)、edcu(受教育水平程度)、不同的状况下的频数分析,从而了解该公司职工的男女职工数量、受教育状况的基本分布。 Statistics 首先,对该公司的男女性别分布进行频数分析,结果如下:

上表说明,在该公司的474名职工中,有216名女性,258名男性,男女比例分别为%和%,该公司职工男女数量差距不大,男性略多于女性。 其次对原有数据中的受教育程度进行频数分析,结果如下表: Educational Level (years)

16 59 17 11 18 9 19 27 20 2 .4 .4 21 1 .2 .2 Tot al 474 上 表及其直方图说明,被调查的474名职工中,受过12年教育的职工是该组频数最高的,为190人,占总人数的%,其次为15年,共有116人,占中人数的%。且接受过高于20年的教育的人数只有1人,比例很低。 2、 描述统计分析。再通过简单的频数统计分析了解了职工在性别和受教育水平上的总体分布状况后,我们还需要对数据中的其他变量特征有更为精确的认识,这就需要通过计算基本描述统计的方法来实现。下面就对各个变量进行描述统计分析,得到它们的

spss的数据分析案例

关于某公司474名职工综合状况的统计分析报告 一、数据介绍: 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表,其中共包含十一变量,分别是:id(职工编号),gender(性别),bdate(出生日期),edcu(受教育水平程度),jobcat(职务等级),salbegin(起始工资),salary(现工资),jobtime(本单位工作经历<月>),prevexp(以前工作经历<月>),minority(民族类型),age(年龄)。通过运用spss统计软件,对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、以了解该公司职工上述方面的综合状况,并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分析能够 了解变量的取值状况,对把握数据的分布特征非常有用。此次分析利用了某公司474名职工基本状况的统计数据表,在gender(性别)、edcu(受教育水平程度)、不同的状况下的频数分析,从而了解该公司职工的男女职工数量、受教育状况的基本分布。 Statistics 首先,对该公司的男女性别分布进行频数分析,结果如下:

上表说明,在该公司的474名职工中,有216名女性,258名男性,男女比例分别为45.6%和54.4%,该公司职工男女数量差距不大,男性略多于女性。 其次对原有数据中的受教育程度进行频数分析,结果如下表: Educational Level (years)

14 6 1.3 1.3 52.5 15 116 24.5 24.5 77.0 16 59 12.4 12.4 89.5 17 11 2.3 2.3 91.8 18 9 1.9 1.9 93.7 19 27 5.7 5.7 99.4 20 2 .4 .4 99.8 21 1 .2 .2 100.0 Tot 474 100.0 100.0 al 上表及其 直方图说明,被调查的474名职工中,受过12年教育的职工是该组频数最高的,为190人,占总人数的40.1%,其次为15年,共有116人,占中人数的24.5%。且接受过高于20年的教育的人数只有1人,比例很低。 2、描述统计分析。再通过简单的频数统计分析了解了职工在性别和受教

数据结构与算法C语言版期末复习题

《数据结构与算法》期末复习题 一、选择题。 1.在数据结构中,从逻辑上可以把数据结构分为 C 。 A.动态结构和静态结构B.紧凑结构和非紧凑结构 C.线性结构和非线性结构D.内部结构和外部结构 2.数据结构在计算机内存中的表示是指 A 。 A.数据的存储结构B.数据结构C.数据的逻辑结构D.数据元素之间的关系 3.在数据结构中,与所使用的计算机无关的是数据的 A 结构。 A.逻辑B.存储C.逻辑和存储D.物理 4.在存储数据时,通常不仅要存储各数据元素的值,而且还要存储 C 。 A.数据的处理方法B.数据元素的类型 C.数据元素之间的关系D.数据的存储方法 5.在决定选取何种存储结构时,一般不考虑 A 。 A.各结点的值如何B.结点个数的多少 C.对数据有哪些运算D.所用的编程语言实现这种结构是否方便。 6.以下说法正确的是 D 。 A.数据项是数据的基本单位 B.数据元素是数据的最小单位 C.数据结构是带结构的数据项的集合 D.一些表面上很不相同的数据可以有相同的逻辑结构 7.算法分析的目的是 C ,算法分析的两个主要方面是 A 。 (1)A.找出数据结构的合理性B.研究算法中的输入和输出的关系C.分析算法的效率以求改进C.分析算法的易读性和文档性 (2)A.空间复杂度和时间复杂度B.正确性和简明性 C.可读性和文档性D.数据复杂性和程序复杂性 8.下面程序段的时间复杂度是O(n2) 。 s =0; for( I =0; i

SPSS数据案例分析

SPSS数据案例分析 目录 一.手机 APP 广告点击意愿的模型构建 2 1.1构建研究模型 2 1.2研究变量及定义 2 1.3研究假设 3 1.4变量操作化定义 3 1.5问卷设计 3 二.实证研究 5 2.1基础数据分析 5 2.2频数分布及相关统计量 5 2.3相关分析 7 2.4回归分析 8 2.5假设检验 10

一.手机APP 广告点击意愿的模型构建 1.1构建研究模型 我们知道效用期望、努力期望、社会影响对行为意愿会产生一定的影响,在模型中的性别、年龄、经验与自愿性等四个控制变量,通常都是作为控制变量来观察他们对采用因素与使用意向之间的关系的影响。因此,目前手机APP 广告的使用人群年龄相对比较年轻,而且年龄特征分布高度集中,年龄在30 岁以下的人群占到70%以上,因此本研究考虑性别了这一变量,同时根据手机APP 广告用户的特性,加入了手机流量作为控制变量,去观察它们对外部变量与点击意愿之间的关系是否有显著影响。 在本研究中,主要把调节变量和控制变量作为两个不同的研究变量,对于调节变量感知风险来说,它是直接影响了感知风险与手机APP 广告点击意愿二者的关系;而控制变量性别、手机流量这些变量是对广告效用期望、APP 效用期望和社会影响与点击意愿直接的关系是否有显著影响。最后,本文根据手机APP 广告的特点对UTAUT 模型进行扩展,构建了手机APP 广告点击意愿的影响因素研究模型。

1.2研究变量及定义 1.3研究假设 (1) 广告效用期望、APP 效用期望、社会影响与手机APP 点击意向的关系 H1:用户的广告效用期望与点击手机APP 广告意愿正相关。 H2:用户的APP 效用期望与点击手机APP 广告意愿正相关 H3:社会影响与手机APP 广告点击意愿正相关 (2)感知风险与点击手机APP 广告意愿的关系 H4:感知风险与手机APP 广告点击意愿负相关 H5:性别,手机流量对手机 APP 广告点击意愿没有显著影响

数据结构与算法复习题库含答案

数据结构复习题 第一章概论 一、选择题 1、研究数据结构就是研究( D )。 A. 数据的逻辑结构 B. 数据的存储结构 C. 数据的逻辑结构和存储结构 D. 数据的逻辑结构、存储结构及其基本操作 2、算法分析的两个主要方面是( A )。 A. 空间复杂度和时间复杂度 B. 正确性和简单性C. 可读性和文档性 D. 数据复杂性和程序复杂性 3、具有线性结构的数据结构是( D )。 A. 图 B. 树 C. 广义表 D. 栈 4、计算机中的算法指的是解决某一个问题的有限运算序列,它必须具备输入、输出、( B )等5个特性。 A. 可执行性、可移植性和可扩充性 B. 可执行性、有穷性和确定性 C. 确定性、有穷性和稳定性 D. 易读性、稳定性和确定性 5、下面程序段的时间复杂度是( C )。 fori0;im;i++ forj0;jn;j++ a[i][j]i*j; A. Om2 B. On2 C. Om*n D. Om+n 6、算法是( D )。

A. 计算机程序 B. 解决问题的计算方法 C. 排序算法 D. 解决问题的有限运算序列 7、某算法的语句执行频度为(3n+nlog2n+n2+8),其时间复杂度表示( C )。 A. On B. Onlog2n C. On2 D. Olog2n 8、下面程序段的时间复杂度为( C )。 i1; whilein ii*3; A. On B. O3n C. Olog3n D. On3 9、数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中计算机的数据元素以及它们之间的( B )和运算等的学科。 A. 结构 B. 关系 C. 运算 D. 算法 10、下面程序段的时间复杂度是( A )。 is0; whilesn i++;s+i; A. On B. On2 C. Olog2n D. On3 11、抽象数据类型的三个组成部分分别为( A )。 A. 数据对象、数据关系和基本操作 B. 数据元素、逻辑结构和存储结构 C. 数据项、数据元素和数据类型 D. 数据元素、数据结构和数据类型 12、通常从正确性、易读性、健壮性、高效性等4个方面评价算法的质量,以下解释错误的是(D)。

SPSS软件进行主成分分析的应用例子

SPSS软件进行主成分分析的应用例子 2002年16家上市公司4项指标的数据[5]见表2,定量综合赢利能力分析如下: 第一,将EXCEL中的原始数据导入到SPSS软件中; 【1】“分析”|“描述统计”|“描述”。 【2】弹出“描述统计”对话框,首先将准备标准化的变量移入变量组中,此时,最重要的一步就是勾选“将标准化得分另存为变量”,最后点击确定。 【3】返回SPSS的“数据视图”,此时就可以看到新增了标准化后数据的字段。

数据标准化主要功能就是消除变量间的量纲关系,从而使数据具有可比性,可以举个简单的例子,一个百分制的变量与一个5分值的变量在一起怎么比较?只有通过数据标准化,都把它们标准到同一个标准时才具有可比性,一般标准化采用的是Z标准化,即均值为0,方差为1,当然也有其他标准化,比如0--1标准化等等,可根据自己的研究目的进行选择,这里介绍怎么进行数据的Z标准化。 所的结论: 标准化后的所有指标数据。 注意: SPSS 在调用Factor Analyze 过程进行分析时, SPSS 会自动对原始数据进行标准化处理, 所以在得到计算结果后的变量都是指经过标准化处理后的变量, 但SPSS 并不直接给出标准化后的数据, 如需要得到标准化数据, 则需调用Descriptives 过程进行计算。 factor过程对数据进行因子分析(指标之间的相关性判定略)。 【1】“分析”|“降维”|“因子分析”选项卡,将要进行分析的变量选入“变量”列表;

【2】设置“描述”,勾选“原始分析结果”和“KMO与Bartlett球形度检验”复选框; 【3】设置“抽取”,勾选“碎石图”复选框; 【4】设置“旋转”,勾选“最大方差法”复选框; 【5】设置“得分”,勾选“保存为变量”和“因子得分系数”复选框; 【6】查看分析结果。 所做工作: a.查看KMO和Bartlett 的检验 KMO值接近1.KMO值越接近于1,意味着变量间的相关性越强,原有变量越适合作因子分析; Bartlett 球度度检验的Sig值越小于显著水平0.05,越说明变量之间存在相关关系。 所的结论: 符合因子分析的条件,可以进行因子分析,并进一步完成主成分分析。 注意: 1.KMO(Kaiser-Meyer-Olkin) KMO统计量是取值在0和1之间。当所有变量间的简单相关系数平方和远远大于偏相关系数平方和时,KMO值接近1.KMO值越接近于1,意味着变量间的相关性越强,原有变量越适合作因子分析;当所有变量间的简单相关系数平方和接近0时,KMO值接近0.KMO值越接近于0,意味着变量间的相关性越弱,原有变量越不适合作因子分析。 Kaiser给出了常用的kmo度量标准: 0.9以上表示非常适合;0.8表示适合;0.7表示一般; 0.6表示不太适合;0.5以下表示极不适合。 2.Bartlett 球度检验: 巴特利特球度检验的统计量是根据相关系数矩阵的行列式得到的,如果该值较大,且其对应的相伴概率值小于用户心中的显著性水平,那么应该拒绝零假设,认为相关系数矩阵不可能是单位阵,即原始变量之间存在相关性,适合于做主成份分析;相反,如果该统计量比较小,且其相对应的相伴概率大于显著性水平,则不能拒绝零假设,认为相关系数矩阵可能是单位阵,不宜于做因子分析。 Bartlett 球度检验的原假设为相关系数矩阵为单位矩阵,Sig值为0.001小于显著水平0.05,因此拒绝原假设,说明变量之间存在相关关系,适合做因子分析。 所做工作: b. 全部解释方差或者解释的总方差(Total Variance Explained)

数据结构与算法分析习题与参考答案

大学 《数据结构与算法分析》课程 习题及参考答案 模拟试卷一 一、单选题(每题 2 分,共20分) 1.以下数据结构中哪一个是线性结构?( ) A. 有向图 B. 队列 C. 线索二叉树 D. B树 2.在一个单链表HL中,若要在当前由指针p指向的结点后面插入一个由q指向的结点, 则执行如下( )语句序列。 A. p=q; p->next=q; B. p->next=q; q->next=p; C. p->next=q->next; p=q; D. q->next=p->next; p->next=q; 3.以下哪一个不是队列的基本运算?() A. 在队列第i个元素之后插入一个元素 B. 从队头删除一个元素 C. 判断一个队列是否为空 D.读取队头元素的值 4.字符A、B、C依次进入一个栈,按出栈的先后顺序组成不同的字符串,至多可以组成( ) 个不同的字符串? A.14 B.5 C.6 D.8 5.由权值分别为3,8,6,2的叶子生成一棵哈夫曼树,它的带权路径长度为( )。 以下6-8题基于图1。 6.该二叉树结点的前序遍历的序列为( )。 A.E、G、F、A、C、D、B B.E、A、G、C、F、B、D C.E、A、C、B、D、G、F D.E、G、A、C、D、F、B 7.该二叉树结点的中序遍历的序列为( )。 A. A、B、C、D、E、G、F B. E、A、G、C、F、B、D C. E、A、C、B、D、G、F E.B、D、C、A、F、G、E 8.该二叉树的按层遍历的序列为( )。

A.E、G、F、A、C、D、B B. E、A、C、B、D、G、F C. E、A、G、C、F、B、D D. E、G、A、C、D、F、B 9.下面关于图的存储的叙述中正确的是( )。 A.用邻接表法存储图,占用的存储空间大小只与图中边数有关,而与结点个数无关 B.用邻接表法存储图,占用的存储空间大小与图中边数和结点个数都有关 C. 用邻接矩阵法存储图,占用的存储空间大小与图中结点个数和边数都有关 D.用邻接矩阵法存储图,占用的存储空间大小只与图中边数有关,而与结点个数无关 10.设有关键码序列(q,g,m,z,a,n,p,x,h),下面哪一个序列是从上述序列出发建 堆的结果?( ) A. a,g,h,m,n,p,q,x,z B. a,g,m,h,q,n,p,x,z C. g,m,q,a,n,p,x,h,z D. h,g,m,p,a,n,q,x,z 二、填空题(每空1分,共26分) 1.数据的物理结构被分为_________、________、__________和___________四种。 2.对于一个长度为n的顺序存储的线性表,在表头插入元素的时间复杂度为_________, 在表尾插入元素的时间复杂度为____________。 3.向一个由HS指向的链栈中插入一个结点时p时,需要执行的操作是________________; 删除一个结点时,需要执行的操作是______________________________(假设栈不空而 且无需回收被删除结点)。 4.对于一棵具有n个结点的二叉树,一个结点的编号为i(1≤i≤n),若它有左孩子则左 孩子结点的编号为________,若它有右孩子,则右孩子结点的编号为________,若它有 双亲,则双亲结点的编号为________。 5.当向一个大根堆插入一个具有最大值的元素时,需要逐层_________调整,直到被调整 到____________位置为止。 6.以二分查找方法从长度为10的有序表中查找一个元素时,平均查找长度为________。 7.表示图的三种常用的存储结构为_____________、____________和_______________。 8.对于线性表(70,34,55,23,65,41,20)进行散列存储时,若选用H(K)=K %7 作为散列函数,则散列地址为0的元素有________个,散列地址为6的有_______个。 9.在归并排序中,进行每趟归并的时间复杂度为______,整个排序过程的时间复杂度为 ____________,空间复杂度为___________。 10.在一棵m阶B_树上,每个非树根结点的关键字数目最少为________个,最多为________ 个,其子树数目最少为________,最多为________。 三、运算题(每题 6 分,共24分) 1.写出下列中缀表达式的后缀形式: (1)3X/(Y-2)+1 (2)2+X*(Y+3) 2.试对图2中的二叉树画出其: (1)顺序存储表示的示意图; (2)二叉链表存储表示的示意图。 3.判断以下序列是否是小根堆? 如果不是, 将它调 图2 整为小根堆。 (1){ 12, 70, 33, 65, 24, 56, 48, 92, 86, 33 } (2){ 05, 23, 20, 28, 40, 38, 29, 61, 35, 76, 47, 100 } 4.已知一个图的顶点集V和边集E分别为: V={1,2,3,4,5,6,7};

SPSS概览--数据分析实例详解

第一章SPSS概览--数据分析实例详解 1.1 数据的输入和保存 1.1.1 SPSS的界面 1.1.2 定义变量 1.1.3 输入数据 1.1.4 保存数据 1.2 数据的预分析 1.2.1 数据的简单描述 1.2.2 绘制直方图 1.3 按题目要求进行统计分析 1.4 保存和导出分析结果 1.4.1 保存文件 1.4.2 导出分析结果 希望了解SPSS 10.0版具体情况的朋友请参见本网站的SPSS 10.0版抢鲜报道。 例1.1 某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值(mmol/L)如下, 问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同(卫统第三版例4.8)? 患者: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11 健康人: 0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87 解题流程如下:

1.将数据输入SPSS,并存盘以防断电。 2.进行必要的预分析(分布图、均数标准差的描述等),以确定应采 用的检验方法。 3.按题目要求进行统计分析。 4.保存和导出分析结果。 下面就按这几步依次讲解。 §1.1 数据的输入和保存 1.1.1 SPSS的界面 当打开SPSS后,展现在我们面前的界面如下: 请将鼠标在上图中的各处停留,很快就会弹出相应部位的名称。 请注意窗口顶部显示为“SPSS for Windows Data Editor”,表明现在所看到的是SPSS的数据管理窗口。这是一个典型的Windows软件界面,有菜单栏、

数据结构与算法复习题10(C语言版)

习 9解答 判断题: 1.用向量和单链表表示的有序表均可使用折半查找方法来提高查找速度。 答:FALSE (错。链表表示的有序表不能用折半查找法。) 2.有n 个数据放在一维数组A[1..n]中,在进行顺序查找时,这n 个数的排列有序或无序其平均查找长度不同。 答:FALSE (错。因顺序查找既适合于有序表也适合于无序表;对这两种表,若对于每个元素的查找概率相等,则顺序查找的ASL 相同,并且都是(n+1)/2;对于查找概率不同的情况,则按查找概率由大到小排序的无序表其ASL 要比有序表的ASL 小。) 3.折半查找是先确定待查有序表记录的范围,然后逐步缩小范围,直到找到或找不到该记录为止。( ) 答:TRUE 4.哈希表的查找效率主要取决于哈希表哈希表造表时选取的哈希函数和处理冲突的方法。 答:TRUE 5.查找表是由同一类型的数据元素(或记录)构成的集合。 答:TRUE 单选题: 6.对于18个元素的有序表采用二分(折半)查找,则查找A[3]的比较序列的下标为( )。 A. 1、2、3 B. 9、5、2、3 C. 9、5、3 D.9、4、2、3 答:D (第一次??2/)181(+ = 9,第二次??2/)81(+ = 4,第三次??2/)31(+ = 2, (第四次??2/)33(+ = 3,故选D. 7. 顺序查找法适合于存储结构为____________的线性表。 A.散列存储 B.顺序存储或链式存储 C.压缩存储 D.索引存储 答:B 8.对线性表进行二分查找时,要求线性表必须( )。 A .以顺序方式存储 B. 以链接方式存储 C .以顺序方式存储,且结点按关键字有序排序 D. 以链接方式存储,且结点按关键字有序排序 答:C 9.设哈希表长m=14,哈希函数为H(k) = k MOD 11。表中已有4个记录(如下图

SPSS大数据案例分析实施报告

SPSS数据案例分析 目录 _Toc438655006 一.手机APP 广告点击意愿的模型构建 (2) 1.1构建研究模型 (2) 1.2研究变量及定义 (2) 1.3研究假设 (2) 1.4变量操作化定义 (2) 1.5问卷设计 (2) 二.实证研究 (2) 2.1基础数据分析 (2) 2.2频数分布及相关统计量 (2) 2.3相关分析 (2) 2.4回归分析 (2) 2.5假设检验 (2)

一.手机APP 广告点击意愿的模型构建 1.1构建研究模型 我们知道效用期望、努力期望、社会影响对行为意愿会产生一定的影响,在模型中的性别、年龄、经验与自愿性等四个控制变量,通常都是作为控制变量来观察他们对采用因素与使用意向之间的关系的影响。因此,目前手机APP 广告的使用人群年龄相对比较年轻,而且年龄特征分布高度集中,年龄在30 岁以下的人群占到70%以上,因此本研究考虑性别了这一变量,同时根据手机APP 广告用户的特性,加入了手机流量作为控制变量,去观察它们对外部变量与点击意愿之间的关系是否有显著影响。 在本研究中,主要把调节变量和控制变量作为两个不同的研究变量,对于调节变量感知风险来说,它是直接影响了感知风险与手机APP 广告点击意愿二者的关系;而控制变量性别、手机流量这些变量是对广告效用期望、APP 效用期望和社会影响与点击意愿直接的关系是否有显著影响。最后,本文根据手机APP 广告的特点对UTAUT 模型进行扩展,构建了手机APP 广告点击意愿的影响因素研究模型。

1.3研究假设 (1) 广告效用期望、APP 效用期望、社会影响与手机APP 点击意向的关系 H1:用户的广告效用期望与点击手机APP 广告意愿正相关。 H2:用户的APP 效用期望与点击手机APP 广告意愿正相关 H3:社会影响与手机APP 广告点击意愿正相关 (2)感知风险与点击手机APP 广告意愿的关系 H4:感知风险与手机APP 广告点击意愿负相关 H5:性别,手机流量对手机APP 广告点击意愿没有显著影响

数据结构与算法试题

数据结构与算法试题 一、单选题 1、在数据结构的讨论中把数据结构从逻辑上分为 (C ) A 内部结构与外部结构 B 静态结构与动态结构 C 线性结构与非线性结构 D 紧凑结构与非紧凑结构。 2、采用线性链表表示一个向量时,要求占用的存储空间地址(D ) A 必须就是连续的 B 部分地址必须就是连续的 C 一定就是不连续的 D 可连续可不连续 3、采用顺序搜索方法查找长度为n的顺序表时,搜索成功的平均搜索长度为( D )。 A n B n/2 C (n-1)/2 D (n+1)/2 4、在一个单链表中,若q结点就是p结点的前驱结点,若在q与p之间插入结点s,则执行( D )。 A s→link = p→link;p→link = s; B p→link = s; s→link = q; C p→link = s→link;s→link = p; D q→link = s;s→link = p; 5、如果想在4092个数据中只需要选择其中最小的5个,采用( C )方法最好。 A 起泡排序 B 堆排序 C 锦标赛排序 D 快速排序 6、设有两个串t与p,求p在t中首次出现的位置的运算叫做( B )。 A 求子串 B 模式匹配 C 串替换 D 串连接 7、在数组A中,每一个数组元素A[i][j]占用3个存储字,行下标i从1到8,列下标j从1到10。所有数组元素相继存放于一个连续的存储空间中,则存放该数

组至少需要的存储字数就是( C )。 A 80 B 100 C 240 D 270 8、将一个递归算法改为对应的非递归算法时,通常需要使用( A )。 A 栈 B 队列 C 循环队列 D 优先队列 9、一个队列的进队列顺序就是1, 2, 3, 4,则出队列顺序为( C )。 10、在循环队列中用数组A[0、、m-1] 存放队列元素,其队头与队尾指针分别为front与rear,则当前队列中的元素个数就是( D )。 A ( front - rear + 1) % m B ( rear - front + 1) % m C ( front - rear + m) % m D ( rear - front + m) % m 11、一个数组元素a[i]与( A )的表示等价。 A *(a+i) B a+i C *a+i D &a+i 12、若需要利用形参直接访问实参,则应把形参变量说明为( B )参数。 A 指针 B 引用 C 值 D 变量 13、下面程序段的时间复杂度为( C ) for (int i=0;i

spss 分析案例数据

《数据分析及其应用软件》习题 姓名__学号___成绩 习题1:出钢时所用盛钢水的钢包,因钢水对耐火材料的侵蚀,容积不断增大我们希望找出使用次数与增大的容积之间的关系,试验数据如下: 使用次数x增大容积y 2 6.42 38.20 49.58 59.50 69.70 710.00 89.93 99.99 1010.49 1110.59 1210.60 1310.80 1410.60 1510.90 1610.76 写出分析报告(内容包括以下四点) 1.用双曲线1/y = a+b/x作曲线拟合:(1)画出散点图,(2)写出回 归方程,(3)进行检验,(4)分析结果,(α= 0.05) 2.用指数曲线y = ae b/x 作曲线拟合:(1)画出散点图,(2)写出回 归方程,(3)进行检验,(4)分析结果,(α= 0.05) 3.比较两种曲线后,写出较优的曲线回归方程. 4.使用较优的曲线回归方程预测当使用次数为17次时钢包的容积增大多 少? 习题2:1.研究货运总量(万吨)与工业总值(亿元)、农业总产值(亿元)、居民非商品支出(亿元)的关系。数据见下表 编号货运总量 (万吨)工业总产值 (亿元) 农业总产值 (亿元) 居民非商品支出 (亿元) 1 2 3160 260 210 70 75 65 35 40 40 1.0 2.4 2.0

4 5 6 7 8 9 10265 240 220 275 160 275 250 74 72 68 78 66 70 65 42 38 45 42 36 44 42 3.0 1.2 1.5 4.0 2.0 3.2 3.0 (1)计算出的相关系数矩阵; (2)求关于的三元线性回归方程; (3)对所求得的回归方程作拟合优度检验; (4)对回归方程做显著性检验; (5)对每一个回归系数做显著性检验; (6)如果有的回归系数没有通过显著性检验,将其剔除。 重新建立回归方程,再作回归方程的显著性检验和回归系数显著性检验; (7)求出每一个回归系数的之置信水平为95%的置信区间; (8)求出标准化回归方程; (9)求当=75,=42,=3.1时的值,给定置信水平为99%,用SPSS软件计算精确置信区间,用手工计算近似预测区间; (10)结合回归方程对问题作一些基本分析。 习题3:为研究某地区人口死亡状况,已按某种方法将15个已知样品分为3类,指标及原始数据如下表。利用费歇线性判别函数,判定另外4个待判样品属于哪一类? 某地区人口死亡状况指标及原始数据表 组别序 号 = 0岁 组 死亡概率 =1岁 组死亡概 率 = 1 0岁 组死亡概率 =55岁 组死亡概率 =80岁 组死亡概率 =平均 预期寿命 第一 组 134.167.44 1.127.8795.1969.30 233.06 6.34 1.08 6.7794.0869.70 336.269.24 1.048.9797.3068.80 440.1713.45 1.4313.88101.2066.20 550.0623.03 2.8323.74112.5263.30

国家二级ACCESS机试选择题(数据结构与算法)模拟试卷15

国家二级ACCESS机试选择题(数据结构与算法)模拟试卷15 (总分:64.00,做题时间:90分钟) 一、选择题(总题数:32,分数:64.00) 1.设循环队列为Q(1:m),其初始状态为front=rear=m。经过一系列入队与退队运算后,front=15,rear=20。现要在该循环队列中寻找最大值的元素,最坏情况下需要比较的次数为 (分数:2.00) A.4 √ B.6 C.m-5 D.m-6 解析:解析:初始状态为:front=rear=m,rear-front=0,此时队列为空。经过一系列入队与退队运算后,front=15,rear=20。队尾大于队头,则队尾rear减队头front等于5个元素。此时队列中有5个元素,而查找最大项至少要比较n.1次,就是4次。因此选项A正确。 2.下列叙述中正确的是 (分数:2.00) A.循环队列属于队列的链式存储结构 B.双向链表是二叉树的链式存储结构 C.非线性结构只能采用链式存储结构 D.有的非线性结构也可以采用顺序存储结构√ 解析:解析:顺序存储方式不仅能用于存储线性结构,还可以用来存放非线性结构。例如,完全二叉树是属于非线性结构,但其最佳存储方式是顺序存储方式。 3.某二叉树中有n个叶子结点,则该二叉树中度为2l的结点数为 (分数:2.00) A.n+1 B.n-1 √ C.2n D.n/2 解析:解析:任意一棵二叉树,如果叶结点数为N 0,而度数为2的结点总数为N 2,则N 0 =N 2 +1;N 2 =N 0 -1。所以如果二叉树中有n个叶子结点,则该二叉树中度为2的结点数为n-1。因此选项B正确。4.下列叙述中错误的是 (分数:2.00) A.算法的时间复杂度与算法所处理数据的存储结构有直接关系 B.算法的空间复杂度与算法所处理数据的存储结构有直接关系 C.算法的时间复杂度与空间复杂度有直接关系√ D.算法的时间复杂度与空间复杂度没有必然的联系 解析:解析:算法的时间复杂度,是指执行算法所需要的计算工作量。算法的空间复杂度,是指执行这个算法所需要的内存空间。两者与算法所处理数据的存储结构都有直接关系,但两者之间没有直接关系,因此选项C错误。 5.设栈的顺序存储空间为S(0:49),栈底指针bottom=49,栈顶指针top=30(指向栈顶元素)。则栈中的元素个数为 (分数:2.00) A.30 B.29 C.20 √ D.19

【精品管理学】spss因子分析案例 共(13页)

[例11-1]下表资料为25名健康人的7项生化检验结果,7项生化检验指标依次命名为X1至X7,请对该资料进行因子分析。

图 ???对话框(图框。 图 钮返回 图11.3?描述性指标选择对话框 ???点击Extraction...钮,弹出FactorAnalysis:Extraction对话框(图11.4),系统提供如下因子提取方法: 图11.4?因子提取方法选择对话框 ???Principalcomponents:主成分分析法;

???Unweightedleastsquares:未加权最小平方法; ???Generalizedleastsquares:综合最小平方法; ???Maximumlikelihood:极大似然估计法; ???Principalaxisfactoring:主轴因子法; ???Alphafactoring:α因子法; ???对话框。 ???5种因图 ???旋转的目的是为了获得简单结构,以帮助我们解释因子。本例选正交旋转法,之后点击Continue钮返回FactorAnalysis对话框。 ???点击Scores...钮,弹出弹出FactorAnalysis:Scores对话框(图11.6),系统提供3种估计因子得分系数的方法,本例选Regression(回归因子得分),之后点击Continue钮返回FactorAnalysis对话框,再点击OK钮即完成分析。

图11.6?估计因子分方法对话框? ?11.2.3?结果解释 ??在输出结果窗口中将看到如下统计数据: ??系统首先输出各变量的均数(Mean)与标准差(StdDev),并显示共有25例观察单位进入分析;接着输出相关系数矩阵(CorrelationMatrix),经Bartlett检验表明:Bartlett值=326.28484,P<0.0001,即相关矩阵不是一个单位矩阵,故考虑进行因子分析。 好。今KMO值 NumberofCases?=?????25 CorrelationMatrix: X1???????X2???????X3???????X4???????X5???????X6???????X7 X1????????1.00000 X2?????????.58026??1.00000

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