→ Cpp → Start Learning / Download MP3 Flashcards

Question		Answer
1. Podstawowe operacje programu Która z poniższych operacji nie jest wymieniona jako podstawowa operacja realizowana przez program? start learning		wysyłanie danych przez sieć
2. Generacje języków programowania Do której generacji języków programowania zaliczają się języki asemblerowe? start learning		G2. Języki niskiego poziomu
3. Języki wysokiego poziomu Jaka jest główna cecha języków wysokiego poziomu, np. C++ czy Python? start learning		(c) uniezależnienie od sprzętu w znacznym stopniu
Liście drzewa binarnego to węzły, które charakteryzują się tym, że start learning		oba ich wskaźniki są równe NU
5. Binarne drzewa poszukiwań (BTS) Zgodnie z zasadą porządku BTS, lewe poddrzewo dla każdego węzła zawiera tylko węzły z wartościami: start learning		(b) mniejszymi niż wartość węzła główne
6. Wypisywanie elementów drzewa BTS Wyświetlając elementy drzewa BTS w kolejności inorder, uzyskujemy ciąg wartości: start learning		posortowanych rosnąc
7. Drzewa wyważone Drzewa AVL i drzewa czerwono-czarne (RBT) to przykłady: start learning		drzew wyważonych
W drzewie AVL wskaźnik wyważenia węzła (Wsk) to różnica wysokości dla lewego i prawego poddrzewa (Hp−HLcap H sub p minus cap H sub cap L 𝐻𝑝−𝐻𝐿 ). Dla drzewa dokładnie wyważonego wartość bezwzględna tej różnicy może wynosić co najwyżej: start learning		jeden
9. Założenia dotyczące drzew RBT Jednym z kluczowych założeń dotyczących drzew czerwono-czarnych (RBT) jest to, że każdy liść (NULL) jest koloru: start learning		czarnego
10. Operacje na drzewach RBT Operacje wstawiania i usuwania węzła w drzewach RBT wykonują się w czasie proporcjonalnym do: start learning		nlog(n)bold n log open paren bold n close paren 𝐧log(𝐧)
11. Porównanie drzew AVL i RBT Dla dużych zbiorów danych, które drzewa są średnio szybsze w operacjach wyszukiwania? start learning		drzewa AVL
Jaka struktura danych służy do implementacji kolejki priorytetowej, która pozwala usunąć element o największym kluczu? start learning		Kopiec(sterta)
Dodawanie do kopca minimalnego W kopcu minimalnym, jeśli nowy element jest mniejszy od rodzica, należy start learning		zamienić je miejscami (przesiewanie w górę)
Grafy spójne i minimalne drzewa rozpinające Graf, którego dowolne dwa węzły można połączyć ścieżką, to: start learning		graf spójny
Który z algorytmów obliczających najkrótszą ścieżkę działa poprawnie również dla wag o ujemnych wartościach? start learning		Algorytm Bellmana-Forda
Moduły w języku C++ W module C++, plik nagłówkowy (*.h) zawiera przede wszystkim: start learning		deklaracje funkcji i definicje struktur
Struktury a klasy w C++ Technicznie, główna różnica między strukturami a klasami w C++ polega na tym, że domyślnie pola i metody struktur są publiczne, natomiast pola i metody klas są domyślnie start learning		prywatne
Kontenery STL std: vector to szablon klasy ułatwiający pracę z: start learning		jednowymiarowymi tablicami dynamicznymi
Złożoność algorytmów prostego sortowania Wszystkie zaprezentowane algorytmy prostego sortowania (wybieranie, wstawianie, bąbelkowe) mają złożoność obliczeniową rzędu: start learning		O(n2)bold cap O open paren bold n squared close paren 𝐎(𝐧𝟐)
alokacjastata dynamiPrzydział pamięci na zmienne statyczne odbywa się automatycznie w obszarze pamięci zwanym stosem, który ma stały i ograniczony rozmiar. Przydział pamięci na zmienne dynamiczne odbywa się na żądanie programisty w obszarze pamięci zwanym start learning		stertą
Procesor a kod maszynowy Procesor komputera realizuje operacje zapisane w: start learning		kodzie maszynowym
Języki programowania piątej generacji (G5), czyli inteligentne systemy wiedzy, pozwalają na start learning		automatyczne generowanie kodu
Drzewo a drzewo binarne Jaka jest kluczowa różnica między ogólną definicją "drzewa" a "drzewa binarnego" w dokumencie? start learning		Drzewo binarne ma dokładnie dwa wskaźniki na węzeł, a ogólne drzewo ma dwa lub więcej.
Drzewa binarne mają zastosowanie jako: start learning		drzewa wyrażeń (np. w bryłach CSG)
Wypisywanie elementów drzewa BTS w kolejności preorder oznacza następującą sekwencję odwiedzin start learning		węzeł, lewe poddrzewo, prawe poddrzewo
Drzewa wyważone, takie jak AVL czy RBT, utrzymują wysokość drzewa na możliwie najniższym poziomie, co zapewnia optymalną wydajność operacji takich jak: start learning		wyszukiwanie, wstawianie i usuwanie
Rotacje w drzewach pozwalają na: start learning		uzyskanie drzewa wyważonego
Dla każdego węzła w drzewie AVL ilość węzłów (waga) jego lewego i prawego poddrzewa może różnić się tylko o start learning		jeden
W drzewach czerwono-czarnych (RBT), jeśli węzeł jest czerwony, to obaj jego potomkowie muszą być koloru: start learning		czarnego
Wysokość drzewa RBT o nn 𝑛 węzłach wewnętrznych wynosi co najwyżej: start learning		2⋅log(n+1)2 center dot log open paren bold n plus 1 close paren
Jaka struktura danych jest używana do implementacji priority_queue w bibliotece STL? start learning		kopiec(head)
Listę węzłów i listę krawędzi w grafie najprościej przechowywać w: start learning		tablicach jednowymiarowych
Algorytm Dijkstry służy do wyznaczania najkrótszych ścieżek, ale tylko dla grafów z: start learning		dodatnimi wagami krawędzi
Algorytm A* jest podobny do algorytmu Dijkstry, ale jest szybszy, ponieważ wykorzystuje: start learning		metody heurystyczne (H[i]) do szacowania odległości
Plik implementacji modułu C++ o rozszerzeniu *. cpp zawiera start learning		definicje (implementacje) funkcji z pliku nagłówkowego
Konstruktor to specjalna funkcja, która: start learning		jest wywoływana w chwili alokacji pamięci na obiekt
Szablon klasy std: set (posortowany zbiór unikalnych elementów) jest implementacją start learning		drzew czerwono-czarnych(RBT)
Tablice statyczne przekazywane do funkcji w C++ są przekazywane przez: start learning		referencję (nie są kopiowane)
Notacja "duże O" opisuje start learning		asymptotyczne zachowanie funkcji (dla odpowiednio dużego n)
Obszar pamięci zwany stosem programu ma: start learning		stały rozmiar (rzędu 1-2 MB) i łatwo może ulec przepełnieniu
Procesor realizuje operacje zapisane w: start learning		kodzie maszynowym
Języki pierwszej generacji (G1) to języki poziomu maszynowego, w których programowanie odbywa się na poziomie: start learning		pojedynczych bitów
Węzły, które mają oba wskaźniki równe NULL, to: start learning		liście drzewa
Dla każdego węzła w binarnym drzewie poszukiwań (BTS), prawe poddrzewo zawiera tylko węzły z wartościami: start learning		większymi niż wartość węzła głównego
Wypisywanie elementów drzewa BTS w kolejności postorder oznacza odwiedzanie: start learning		lewego poddrzewa, prawego poddrzewa, węzła
Drzewa AVL to specjalny typ drzew BST, w których wysokość jest utrzymywana na możliwie: start learning		najniższym poziomie
Drzewo RBT gwarantuje, że jest w przybliżeniu wyważone, a przywrócenie jego własności wymaga co najwyżej start learning		dwóch operacji rotacji
Każda gałąź w drzewie RBT jest co najwyżej: start learning		dwa razy dłuższa niz dowolna inna
W kopcu maksymalnym, największy element jest zawsze na pozycji: start learning		korzenia
Sortowanie przez kopcowanie (malejąco) polega na wielokrotnym pobieraniu start learning		największego elementu
Graf, którego dowolne dwa węzły można połączyć ścieżką, to graf start learning		spójny
Algorytm Kruskala służy do szukania: start learning		minimalnego drzewa rozpinającego
Algorytm Bellmana-Forda (w przeciwieństwie do Dijkstry) nie używa: start learning		kolejki priorytetowej
Plik nagłówkowy o rozszerzeniu *. h zawiera między innymi: start learning		definicje struktur
Destruktor jest wywoływany w chwili: start learning		zwalniania pamięci po zmiennej
Metoda push_back() wstawia nową wartość na start learning		koniec tablicy
Stos (std: stack) działa w trybie start learning		last-in fisrt-out (LIFO
W sortowaniu przez wybieranie, w pierwszym kroku, najmniejszy element w tablicy zamieniamy z: start learning		pierwszym elementem
Przydział pamięci na zmienne dynamiczne odbywa się w obszarze pamięci zwanym: start learning		stertą
Rekurencję ogonową bardzo łatwo jest zastąpić: start learning		pętlą
Jedną z podstawowych operacji realizowanych przez program jest start learning		ustawianie sygnałów wyjściowych
Języki symboliczne i języki asemblerowe należą do generacji: start learning		G2
Języki G4 są specyficzne dla pewnego zastosowania, na przykład start learning		programowanue baz danych
Drzewo to regularna struktura pamięciowa, gdzie każdy element (węzeł) zawiera: start learning		dwa lub więcej wskaźników
Bryły CSG są reprezentowane przez drzewa wyrażeń, gdzie bryły podstawowe znajdują się w: start learning		liściach
Dla danego węzła w BTS, lewe poddrzewo zawiera tylko węzły z wartościami: start learning		mniejszymi niż wartość węzła
Wyświetlając drzewo BTS w kolejności inorder uzyskujemy: start learning		c) ciąg wartości posortowanych rosnąco
Przykłady drzew wyważonych to: start learning		drzewa AVL i drzewa czerwono-czarne (RBT
Maksymalna liczba koniecznych rotacji dla drzewa o n węzłach w celu uzyskania drzewa wyważonego jest rzędu: start learning		log(n)log open paren bold n close paren log(𝐧)
Wskaźnik wyważenia węzła to różnica wysokości poddrzewa prawego i lewego (Hp−HLcap H sub p minus cap H sub cap L 𝐻𝑝−𝐻𝐿). W drzewie AVL różnica ta może wynosić: start learning		-1,0,1
Zgodnie z założeniami drzew RBT, korzeń musi być koloru: start learning		czarnego
Każda prosta ścieżka z ustalonego węzła do dowolnego liścia w RBT ma tyle samo: start learning		czarnych węzłów
W drzewie czerwono-czarnym pochylonym w lewo (LLRBT) prawy potomek jest czerwony tylko i wyłącznie wtedy, gdy: start learning		czerwony jest również lewy potomek
Operacje wstawiania i usuwania w RBT wykonują się w czasie proporcjonalnym do start learning		nbold n 𝐧
Drzewa AVL są lepiej wyważone (od RBT), a więc lepiej się sprawdzają w operacjach start learning		wyszukiwania
W kopcu minimalnym, jeśli nowy element jest mniejszy od rodzica, zamieniamy je miejscami. Proces ten nazywa się: start learning		przesiewaniem w górę (heapify up)
Krawędzie w grafach mogą mieć przypisane zwroty, tworząc: start learning		grafy skierowane
MST to spójny podgraf grafu spójnego, w którym suma wag krawędzi jest: start learning		najmniejsza
Algorytm Bellmana-Forda ma złożoność obliczeniową rzędu: start learning		O(\|E\|⋅\|V\|) bold cap O open paren the absolute value of bold cap E end-absolute-value center dot the absolute value of bold cap V end-absolute-value close paren 𝐎(\|𝐄\|⋅\|𝐕\|)
Algorytm A* jest algorytmem heurystycznym, który sortuje elementy w kolejce Q wg wartości F[i]=G[i]+H[i]cap F open bracket i close bracket equals cap G open bracket i close bracket plus cap H open bracket i close bracket 𝐹[𝑖]=𝐺[𝑖]+𝐻[𝑖] to start learning		szacunkowa pozostała długość ścieżki do celu
W pliku implementacji *. cpp mogą znajdować się ewentualne definicje i deklaracje lokalne, dostępne tylko w start learning		tym module
Pola i metody klas w C++ są domyślnie start learning		prywatne
Szablon klasy std: forward_list implementuje listę dynamiczną start learning		jednokierunkową
std: map to posortowany zbiór unikalnych start learning		par <klucz, wartość>
Gdy tablica statyczna jest przekazywana do funkcji przez referencję, operacje na niej wewnątrz funkcji: start learning		zmieniają zawartość tablicy oryginalnej
Z zaprezentowanych algorytmów prostego sortowania, najlepsze (najszybsze średnio) jest sortowanie przez start learning		wybieranie
Wszystkie zaprezentowane algorytmy sortowania prostego mają złożoność obliczeniową rzędu O(n2)bold cap O open paren bold n squared close paren 𝐎(𝐧𝟐) start learning		pętli w pętli
Stos ma stały rozmiar (rzędu 1-2 MB) i łatwo może ulec przepełnieniu, np. w przypadku start learning		zbyt dużych tablic statycznych lub źle napisanej rekurencji
Przydział pamięci dynamicznej odbywa się w trakcie pracy programu na żądanie programisty za pomocą instrukcji: start learning		new
Funkcje rekurencyjne muszą charakteryzować się warunkiem końca, ponieważ: start learning		bez niego funkcja wywoływałaby się w nieskończoność
Po co stosujemy drzewa czerwono czarne? start learning		żeby hierarchiczna struktura drzewa była bardziej widziana
Ktöre z poniższych stwierdzen o drzewach binarnego wyszukiwania jest falszywe: start learning		wszystkie elementy w wezle SA wieksze niz elementy lewego i prawego poddrzewa
Ktore z poniższych stwierdzen o rekurencji jest prawdziwe: start learning		rekurencja posrednia to wzajemne wywolywanie przez siebie dwu lub wiecej podprogramow
Czy lista przechowujaca ciag liczb musi skladać się z rekordow(struktur)? start learning		musi bo kazdy element listy oprocz liczby musi zawierac wskaźnik, wiec pola SA roznych typow
Jeśli chcemy jak najtańszym kosztem polączyć ze sobą wszystkie stacje metra musimy: start learning		znależć minimalne drzewo rozpinające grafu reprezentującego sieć metra
Ktöre z poniższych stwierdzeń nie dotyczy rekurencyjnego wyświetlania drzewa binarnego: start learning		zeby móc wyświetlić drzewa binarne, musi istnieć jego lewe i prawe podrzewo
Jaka przewagę mają drzewa binarne nad listami? start learning		pozwalają na znacznie szybsze wyszukiwanie elementów w duzych zbiorach
Pętla sterowana warunkiem umożliwia: start learning		wvkonanie pewnych czynności cyklicznie dopóki pewien warunek jest prawdziwy

cpp

You must sign in to write a comment

More