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简单房价预测问题的数据集包含哪两个维度的数据？（ ）。 A:楼层和房价 B:面积和楼层 C:面积和房价 D:位置和房价 答案: 面积和房价使用线性回归方法的优点有（ ）。 A:它是一种非线性拟合方法。 B:算法精度与计算效率高，预测非常准确，算法简单容易实现。 C:线性回归方法容易理解，结果具有很好的可解释性，有利于决策分析。 D:建模迅速，对于小数据量简单的关系很有效。 答案: 它是一种非线性拟合方法。 ,线性回归方法容易理解，结果具有很好的可解释性，有利于决策分析。 ,建模迅速，对于小数据量简单的关系很有效。
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计算机等工科类学生不需要提升程序设计能力，也能学好本专业。
A:对
B:错
答案: 错
抽象数据类型ADTList的基本操作有（ ）。
A:迭代下一位置NextPosition (L,pos)
B:销毁线性表Destroy (L)
C:创建空表Create ()
D:两个线性表合并Merge()
答案: 迭代下一位置NextPosition (L,pos)
,销毁线性表Destroy (L)
,创建空表Create ()
算法和程序是一样的，都必须符合特定程序设计语言的语法。（ ）
A:对
B:错
答案: 错
采用顺序存储结构实现抽象数据类型ADTList时，下面基本操作中实现算法时间复杂度不是常量阶的是（ ）。
A:NextPosition
B:Copy
C:Create
D:Destroy
答案: Copy
线性表可以采用顺序存储结构实现，也可以采用链式存储结构实现，链式存储结构优于顺序存储结构，应用中都应该采用链式存储结构。（ ）
A:错
B:对
答案: 错
下列结构中，具有LIFO特性的是（ ）。
A:栈
B:线性表
C:队列
D:单链表
答案: 栈
程序执行时，每次遇到函数调用，不论是普通函数调用，还是递归函数调用，系统都会在运行栈上为本次函数调用分配空间，用于保存有关信息，除了（ ）。
A:本次函数调用执行完毕后返回地址
B:形参变量和函数返回值变量
C:调用函数的名字
D:函数体内局部对象
答案: 调用函数的名字
汉诺塔问题求解算法空间复杂度为O(n)。（ ）
A:错
B:对
答案: 对
利用分治法求解问题时，如果可能，最好按下述哪个策略分解大问题？（ ）。
A:一个规模很大一个规模很小的子问题
B:一步分解为最小规模子问题
C:规模均分的子问题
D:转换为规模相同的其它问题
答案: 规模均分的子问题
回溯法中，当试探完所有步，获得问题的一个答案时，如果需要寻求更多答案或迭代最佳答案时，应该重新从第一步开始，继续试探-回溯，以求出更多答案或迭代最佳答案。（ ）
A:错
B:对
答案: 错
下列描述中，哪些描述是正确的？（ ）。
A:分治法一般包含三个部分：基础分解合并
B:两个无符号大数XY相乘， XY的位数为mn，相乘算法的时间复杂度必定为O(mn)，没有性能更佳的算法
C:n个皇后的试探-回溯算法时间复杂度为O(nn)
D:当遇到一个规模较大难以直接解决问题时，分治法的设计思想是，将其分解成一些规模较小的相同问题，以便各个击破，分而治之
答案: 分治法一般包含三个部分：基础分解合并
,当遇到一个规模较大难以直接解决问题时，分治法的设计思想是，将其分解成一些规模较小的相同问题，以便各个击破，分而治之
下列排序算法中，时间复杂度始终为O(nlog2n)的是（ ）。
A:快速排序
B:冒泡排序
C:归并排序
D:计数排序
答案: 归并排序
快速排序在特定情况下，时间复杂度会退化为 平方阶。（ ）
A:对
B:错
答案: 对
当待排序数据集中数据非常多时，应该使用下述哪个算法完成排序？（ ）。
A:冒泡排序
B:快速排序
C:二分查找
D:选择排序
答案: 快速排序
归并排序的辅助空间复杂度为线性阶，快速排序的辅助空间复杂度为常量阶。（ ）
A:错
B:对
答案: 错
下列描述中，哪些描述是正确的？（ ）。
A:冒泡排序的时间复杂度是平方阶，空间复杂度是常量阶
B:直接插入排序的平均时间复杂度是平方阶，空间复杂度是常量阶
C:使用快速排序时，次序越乱的数据集，排序速度越快
D:特定情况下，计数排序速度比快速排序更快
答案: 冒泡排序的时间复杂度是平方阶，空间复杂度是常量阶
,直接插入排序的平均时间复杂度是平方阶，空间复杂度是常量阶
,使用快速排序时，次序越乱的数据集，排序速度越快
,特定情况下，计数排序速度比快速排序更快
简单房价预测问题的数据集包含哪两个维度的数据？（ ）。
A:楼层和房价
B:面积和楼层
C:面积和房价
D:位置和房价
答案: 面积和房价
使用线性回归方法的优点有（ ）。
A:它是一种非线性拟合方法。
B:算法精度与计算效率高，预测非常准确，算法简单容易实现。
C:线性回归方法容易理解，结果具有很好的可解释性，有利于决策分析。
D:建模迅速，对于小数据量简单的关系很有效。
答案: 它是一种非线性拟合方法。
,线性回归方法容易理解，结果具有很好的可解释性，有利于决策分析。
,建模迅速，对于小数据量简单的关系很有效。
一元线性回归分析中，参数a和b的求解公式为（ ）。
A:
B:
C:
D:
答案:
,
在简单房价预测问题上，绘制一张横坐标为房屋面积，纵坐标为房屋价格的二维坐标图的目的是为了观察数据维度之间的关系。（ ）
A:错
B:对
答案: 对
如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则可以采用一元线性回归分析方法。（ ）
A:对
B:错
答案: 错
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