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国家开放大学《程序设计基础（本）》形考任务1-4参考答案形考任务1一、填空题1．计算机的五大主要应用领域是（科学计算）、（数据处理）、（过程控制）、（计算机辅助系统）和（人工智能）。
2．总线是连接（CPU）、（存储器）和（外部设备）的公共信息通道。
通常由三部分组成：（数据总线）、（地址总线）、（控制总线）。
3．计算机是一类智能机器，这是因为它除了完成算术运算外，还能完成某些（逻辑运算）。
4．世界上第一台计算机取名为（ENIAC）。
5．目前制造计算机所采用的电子器件是（大规模集成电路）。
6．CPU是CentralProcessingUnit的英文缩写，它主要由（运算器）、（控制器）和寄存器3个部分组成。
7．完整的计算机系统是由（硬件系统）和（软件系统）两大部分组成的。
8．计算机的硬件系统一般可分为（存储器）、（中央处理器）、（输入设备）和（输出设备）等几个部分。
9．计算机的存储器分为（内存）和（外存）两级。
10．随机存储器和只读存储器的英文缩写分别为（RAM）和（ROM）。
11．（系统软件）是为有效利用计算机的资源、充分发挥计算机的工作潜力、保证正常运行、尽可能方便用户使用计算机而编制的软件。
12．（程序）是为实现一定功能，用计算机程序设计语言所编制的语句的有序集合。
（文档）是描述程序设计的过程及程序的使用方法的有关资料。
13．（图灵机）是计算机的概念模型，奠定了现代计算机的理论基础；（冯•诺依曼机）是计算机的结构模型，奠定了现代计算机的设计基础。
14．高级语言源程序的翻译成机器语言程序一般有两种做法：（编译）方式和（解释）方式。
15．按照使用方式，程序设计语言分为（交互式）语言和（非交互式）语言；按照应用范围则分为（通用）语言和（专用）语言。
16．编译程序的核心部分，叫（语法分析器），其任务就是检查源程序在语法上是否（正确）。
二、单项选择题1.当代计算机的最主要的体系结构称为是______。
A.冯·诺依曼机B.非冯·诺依曼机C.图灵机D.PASCAL机2.计算机软件是指______。
C语言中的搜索算法详解搜索算法在计算机科学中起着重要的作用，它们可以帮助我们在大量数据中迅速找到目标元素。
在C语言中，有多种搜索算法可供选择。
本文将深入探讨一些常用的搜索算法，包括线性搜索、二分搜索和哈希表搜索。
一、线性搜索线性搜索是最简单的搜索算法之一，也被称为顺序搜索。
它逐个比较列表中的元素，直到找到目标元素或搜索完整个列表。
这种算法适用于无序列表，并且其时间复杂度为O(n)，其中n为列表的长度。
在C语言中，我们可以使用for循环来实现线性搜索算法。
下面是一个示例代码：```c#include <stdio.h>int linear_search(int arr[], int n, int target) {for(int i = 0; i < n; i++) {if(arr[i] == target) {return i;}}return -1;}int main() {int arr[] = {1, 2, 3, 4, 5};int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);int target = 3;int result = linear_search(arr, n, target);if(result != -1) {printf("目标元素在列表中的索引为：%d\n", result);} else {printf("目标元素不在列表中。
\n");}return 0;}```二、二分搜索二分搜索是一种更有效的搜索算法，前提是列表已经按照升序或降序排列。
它通过将目标元素与列表的中间元素进行比较，并根据比较结果将搜索范围缩小一半。
这种算法的时间复杂度为O(logn)，其中n 为列表的长度。
在C语言中，我们可以使用递归或迭代的方式实现二分搜索算法。
下面是一个使用迭代方式实现的示例代码：```c#include <stdio.h>int binary_search(int arr[], int low, int high, int target) {while(low <= high) {int mid = (low + high) / 2;if(arr[mid] == target) {return mid;} else if(arr[mid] < target) {low = mid + 1;} else {high = mid - 1;}}return -1;}int main() {int arr[] = {1, 2, 3, 4, 5};int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);int target = 3;int result = binary_search(arr, 0, n - 1, target);if(result != -1) {printf("目标元素在列表中的索引为：%d\n", result);} else {printf("目标元素不在列表中。
Java常见的七种查找算法1. 基本查找也叫做顺序查找，说明：顺序查找适合于存储结构为数组或者链表。
基本思想：顺序查找也称为线形查找，属于无序查找算法。
从数据结构线的一端开始，顺序扫描，依次将遍历到的结点与要查找的值相比较，若相等则表示查找成功；若遍历结束仍没有找到相同的，表示查找失败。
示例代码：public class A01_BasicSearchDemo1 {public static void main(String[] args){//基本查找/顺序查找//核心：//从0索引开始挨个往后查找//需求：定义一个方法利用基本查找，查询某个元素是否存在//数据如下：{131, 127, 147, 81, 103, 23, 7, 79}int[] arr ={131,127,147,81,103,23,7,79};int number =82;System.out.println(basicSearch(arr, number));}//参数：//一：数组//二：要查找的元素//返回值：//元素是否存在public static boolean basicSearch(int[] arr,int number){//利用基本查找来查找number在数组中是否存在for(int i =0; i < arr.length; i++){if(arr[i]== number){return true;}}return false;}}2. 二分查找也叫做折半查找，说明：元素必须是有序的，从小到大，或者从大到小都是可以的。
如果是无序的，也可以先进行排序。
但是排序之后，会改变原有数据的顺序，查找出来元素位置跟原来的元素可能是不一样的，所以排序之后再查找只能判断当前数据是否在容器当中，返回的索引无实际的意义。
基本思想：也称为是折半查找，属于有序查找算法。
用给定值先与中间结点比较。
比较完之后有三种情况：•相等说明找到了•要查找的数据比中间节点小说明要查找的数字在中间节点左边•要查找的数据比中间节点大说明要查找的数字在中间节点右边代码示例：package com.itheima.search;public class A02_BinarySearchDemo1 {public static void main(String[] args){//二分查找/折半查找//核心：//每次排除一半的查找范围//需求：定义一个方法利用二分查找，查询某个元素在数组中的索引//数据如下：{7, 23, 79, 81, 103, 127, 131, 147}int[] arr ={7,23,79,81,103,127,131,147};System.out.println(binarySearch(arr,150));}public static int binarySearch(int[] arr,int number){//1.定义两个变量记录要查找的范围int min =0;int max = arr.length-1;//2.利用循环不断的去找要查找的数据while(true){if(min > max){return-1;}//3.找到min和max的中间位置int mid =(min + max)/2;//4.拿着mid指向的元素跟要查找的元素进行比较if(arr[mid]> number){//4.1 number在mid的左边//min不变，max = mid - 1；max = mid -1;}else if(arr[mid]< number){//4.2 number在mid的右边//max不变，min = mid + 1;min = mid +1;}else{//4.3 number跟mid指向的元素一样//找到了return mid;}}}}3. 插值查找在介绍插值查找之前，先考虑一个问题：为什么二分查找算法一定要是折半，而不是折四分之一或者折更多呢？其实就是因为方便，简单，但是如果我能在二分查找的基础上，让中间的mid点，尽可能靠近想要查找的元素，那不就能提高查找的效率了吗？二分查找中查找点计算如下：mid=(low+high)/2, 即mid=low+1/2*(high-low);我们可以将查找的点改进为如下：mid=low+(key-a[low])/(a[high]-a[low])*(high-low)，这样，让mid值的变化更靠近关键字key，这样也就间接地减少了比较次数。
一．查找算法：1.顺序查找：普通程序：def sequefind(l,x):k=0while k<=len(l)-1 and x!=l[k]:k=k+1if k>len(l)-1:return 0else:return ks=[2,6,7,3,9,98]while(1):key=int(input("待查找的数是:"))n=sequefind(s,key)if n==0:print("未找到")else:print(key,"是第",n,"个元素")改进程序：def improveseque(l,x):l[0]=xk=len(l)-1while x!=l[k]:k=k-1return kl=[-1,10,11,90,3,32,5,6,18,15,19,35,9,22,91,88,98]while(1):key=int(input("待查找的数是:"))n=improveseque(l,key)if n==0:print("未找到")else:print(key,"是第",n,"个元素")2.二分查找：def halffind(arr,x):l=0h=len(arr)-1while l<=h:m=(l+h)//2if arr[m]==x:return melse:if x<arr[m]:h=m-1else:l=m+1if l>h:return -1l=[3,5,6,9,10,11,15,18,19,22,32,35,88,90,91,98]while(1):key=int(input("待查找的数是:"))n=halffind(l,key)if n==-1:print("未找到")else:print(key,"是第",n,"个元素")二．排序算法：1.直接插入排序：def insertsort(l,n):for i in range(1,n,1):temp=l[i]j=i-1while j>=0 and temp<l[j]:l[j+1]=l[j]j=j-1l[j+1]=tempreturn ll=[1,4,13,-6,8,9]print(l)n=len(l)print(insertsort(l,n))2.简单选择排序:def selectsort(l,n):for i in range(0,n-1,1):k=ifor j in range(i+1,n,1):if l[j]<l[k]:k=jif k!=i:temp=l[i]l[i]=l[k]l[k]=tempprint(l)l=[1,9,65,23,4,10]print(l)n=len(l)selectsort(l,n)注：在定义函数的最后，print(list)和return list是不同的，不同之处见于最后列表的输出中。
实验七顺序查找一、实验目的1．掌握顺序查找操作的算法实现。
二、实验平台操作系统：Windows7或Windows XP开发环境：JA V A三、实验内容及要求1．建立顺序查找表，并在此查找表上实现顺序查找操作。
四、实验的软硬件环境要求硬件环境要求：PC机（单机）使用的软件名称、版本号以及模块：Netbeans 6.5以上或Eclipse、MyEclipse等编程环境下。
五、知识准备前期要求掌握查找的含义和顺序查找操作的方法。
六、验证性实验1．实验要求编程实现如下功能：（1）根据输入的查找表的表长n和n个关键字值，建立顺序查找表，并在此查找表中用顺序查找方法查找给定关键值的记录，最后输出查找结果。
2. 实验相关原理：查找表分别静态查找表和动态查找表两种，其中只能做引用操作的查找表称为静态查找表。
静态查找表采用顺序存储结构，待查找的记录类可描述如下：public class RecordNode {private Comparable key; //关键字private Object element; //数据元素……}待排序的顺序表类描述如下：public class SeqList {private RecordNode[] r; //顺序表记录结点数组private int curlen; //顺序表长度，即记录个数// 顺序表的构造方法，构造一个存储空间容量为maxSize的顺序表public SeqList(int maxSize) {this.r = new RecordNode[maxSize]; // 为顺序表分配maxSize个存储单元this.curlen = 0; // 置顺序表的当前长度为0}……}【核心算法提示】查找操作是根据给定的某个值，在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素或记录的过程。
若查找表中存在这样一个记录，则称“查找成功”。
查找结果给出整个记录的信息，或指示该记录在查找表中的位置；若在查找表中不存在这样的记录，则称“查找不成功”。
实现顺序查找和折半查找的算法顺序查找和折半查找（也称为二分查找）是两种常见的查找算法。
以下是它们的Python实现：1. 顺序查找：```pythondef sequential_search(list, item):pos = 0found = Falsewhile pos < len(list) and not found:if list[pos] == item:found = Trueelse:pos = pos+1return found```这个函数会检查列表中的每个元素，直到找到匹配的元素或者遍历完整个列表。
如果找到匹配的元素，函数会返回True，否则返回False。
2. 折半查找：```pythondef binary_search(list, item):low = 0high = len(list) - 1mid = 0found = Falsewhile low <= high and not found:mid = (high + low) // 2if list[mid] == item:found = Trueelif list[mid] < item:low = mid + 1else:high = mid - 1return found```这个函数使用二分查找算法，每次比较列表中间的元素和目标元素。
如果中间元素等于目标元素，函数返回True。
如果中间元素小于目标元素，函数在列表的右半部分继续查找。
如果中间元素大于目标元素，函数在列表的左半部分继续查找。
如果函数遍历完整个列表都没有找到目标元素，那么返回False。
押题宝典教师资格之中学信息技术学科知识与教学能力通关题库(附带答案)单选题（共40题）1、用对分查找法和顺序查找法在数字序列“1，2，3，5，10，13，21，34，55”中查找数字13，两种方法都能访问到的数字是（）。
A.34B.5C.21D.10【答案】 D2、以太网的硬件地址，即MAC地址实际上就是适配器地址或适配器标识符，与主机所在的地点无关。
源地址和目的地址都是（）位长。
A.32B.48C.64D.128【答案】 B3、面向对象的程序设计主要考虑的是提高软件的()。
A.可靠性B.可重用性C.可移植性D.可修改性【答案】 B4、关于信息，下列说法不正确的是（）。
A.信息在计算机中是以二进制形式存储和处理的B.信息本身是一些有形物质，如人体、报纸、书等C.信息必须以某种记录形式表示出来，如文字、符号、声音等D.信息必须寄存在某种传播媒体之中，如纸张、声波等【答案】 B5、在浏览标题为学习强国的网页时，需要保存当前页面，若使用默认文件保存，则以下描述正确的是（）。
A.可以得到一个文件名为index.htm网页文件和index.files文件夹B.可以得到一个文件名为学习强国.htm网页文件和index.files文件夹C.可以得到一个文件名为index.htm网页文件和学习强国.files文件夹D.可以得到一个文件名为学习强国.htm网页文件和学习强国.files文件夹【答案】 D6、自然语言理解是人工智能的重要应用领域，以下不是它要实现的目标是（）A.理解别人讲的话B.对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑C.欣赏音乐D.机器翻译【答案】 C7、下列哪种方法可以把浏览的整个网页内容保存起来?（）A.按Ctrl+A快捷键.右击.选择“另存为”命令B.鼠标拖动选中所有内容.然后粘贴到Word中进行保存C.直接在浏览的网页中右击.选择“另存为”命令D.选择“文件”→“另存为”命令保存【答案】 D8、在Excel中，输入函数方法不恰当的是（）A.双击单元格直接输入B.通过编辑栏里直接插入函数按钮进行输入C.常用工具栏里的自动求和按钮进行输入D.单击单元格直接输入【答案】 D9、关于OSI的叙述，下列说法错误的是（）。
顺序表的查找-顺序查找查找（search）：给定结点的关键字值 x ，查找值等于 x 的结点的存储地址。
按关键字 x 查：①成功，表中有 x ，返回 x 的存储地址；②不成功，x 不在表中，返回⽆效地址。
顺序查找就是以表的⼀端为起点，向另⼀个端点逐个元素查看，可以是从表头→表尾的顺序，也可以是从表尾→表头的顺序顺序查找⽅法，既适⽤于⽆序表，⼜适⽤于有序表。
顺序查找属于 “穷尽式搜索法”：通常以查找长度，度量查找算法的时间复杂性。
查找长度：即查找过程中测试的节点数⽬。
顺序查找的查找长度 = for 循环体的执⾏次数，最⼩为1，最多为n。
等概率下：平均查找长度 = （n + 1）/ 2最坏情况和平均情况：T（n）= O（n）效率最低的查找算法我们观察⼀下上图那两个 for循环体，不难发现，每次执⾏都需要判断两个条件：①测试是否循环到头；②测试是否找到元素 x。
因此我们不妨使⽤ “监督元” 技术，不仅简化了程序结构，也提⾼了查找速度。
若从表尾→表头的顺序查找，监督元则在表头处，称为 “表头监督元”，如下图：若从表头→表尾的顺序查找，监督元则在表头处，称为 “表尾监督元”，如下图：带表头监督元的顺序查找算法：int SQsearch（int a[]，int x，int n）{ // SQsearch 是函数名，仅此。
int i； i = n； a[0] = x； while（a[i] != x） i -- ； return i；}算法思想：① i = n；// 设置查找起点② a[0] = x；// 放置监督元，因为在进⼊循环体之前，已经预先在 a[0] 放置了⼀个元素 x，所以 x ⽆论是否真的在表中，总能找到 x ，使第三句的循环中⽌。
注意a[1] 到 a[n] 存储的才是真正的表元素。
如果 x 真存在表中，必然在某个 i ⼤于 0 时找到 x，循环终⽌。
如果循环变量 i 的值变到 0 时循环才终⽌，那就说明 x 不在表中。
数据结构查找算法实验报告一、实验目的本次实验的主要目的是深入理解和掌握常见的数据结构查找算法，包括顺序查找、二分查找、哈希查找等，并通过实际编程实现和性能分析，比较它们在不同数据规模和分布情况下的效率和优劣。
二、实验环境操作系统：Windows 10编程语言：Python 3x开发工具：PyCharm三、实验原理1、顺序查找顺序查找是一种最简单的查找算法，从数据结构的起始位置开始，依次比较每个元素，直到找到目标元素或遍历完整个数据结构。
其时间复杂度在最坏情况下为 O(n)，平均情况下也接近 O(n)。
2、二分查找二分查找要求数据结构是有序的。
通过不断将查找区间缩小为原来的一半，直到找到目标元素或者确定目标元素不存在。
其时间复杂度为 O(log n)。
3、哈希查找哈希查找通过哈希函数将关键字映射到一个特定的位置，如果发生冲突则通过相应的解决冲突策略进行处理。
在理想情况下，其时间复杂度可以接近 O(1)。
四、实验内容及步骤1、顺序查找算法实现｀｀｀pythondef sequential_search(arr, target)：for i in range(len(arr)）：if arri ＝＝ target:return ireturn －1｀｀｀2、二分查找算法实现｀｀｀pythondef binary_search(arr, target)：low ＝ 0high ＝ len(arr) 1while low ＜＝ high:mid ＝（low ＋ high) ／／ 2if arrmid ＝＝ target:return midelif arrmid ＜ target:low ＝ mid ＋ 1else:high ＝ mid 1return －1｀｀｀3、哈希查找算法实现（采用简单的线性探测解决冲突）｀｀｀pythonclass HashTable:def ＿_init__(self)：selfsize ＝ 10selftable ＝ None selfsizedef hash_function(self, key)：return key ％ selfsizedef insert(self, key)：index ＝ selfhash_function(key)while selftableindex is not None:index ＝（index ＋ 1) ％ selfsize selftableindex ＝ keydef search(self, key)：index ＝ selfhash_function(key)original_index ＝ indexwhile selftableindex is not None:if selftableindex ＝＝ key:return indexindex ＝（index ＋ 1) ％ selfsizeif index ＝＝ original_index:return －1return －1｀｀｀4、生成不同规模和分布的数据进行测试｀｀｀pythonimport random生成有序数据def generate_sorted_data(size)：return i for i in range(size)生成随机分布数据def generate_random_data(size)：return randomrandint(0, size 10) for ＿ in range(size)｀｀｀5、性能测试与分析｀｀｀pythonimport time测试不同算法在不同数据上的查找时间def test_search_algorithms(data, target)：start_time ＝ timetime(）sequential_search(data, target)sequential_time ＝ timetime(） start_timestart_time ＝ timetime(）binary_search(sorted(data)， target)binary_time ＝ timetime(） start_timeht ＝ HashTable(）for num in data:htinsert(num)start_time ＝ timetime(）htsearch(target)hash_time ＝ timetime(） start_timereturn sequential_time, binary_time, hash_time 进行多组实验并取平均值def perform_experiments(）：sizes ＝ 100, 500, 1000, 5000, 10000 sequential_avg_times ＝binary_avg_times ＝hash_avg_times ＝for size in sizes:sequential_times ＝binary_times ＝hash_times ＝for ＿ in range(10)：进行 10 次实验取平均值sorted_data ＝ generate_sorted_data(size)random_data ＝ generate_random_data(size)target ＝ randomchoice(sorted_data)sequential_time, binary_time, hash_time ＝test_search_algorithms(random_data, target)sequential_timesappend(sequential_time)binary_timesappend(binary_time)hash_timesappend(hash_time)sequential_avg_timesappend(sum(sequential_times) ／len(sequential_times)）binary_avg_timesappend(sum(binary_times) ／ len(binary_times)）hash_avg_timesappend(sum(hash_times) ／ len(hash_times)）return sizes, sequential_avg_times, binary_avg_times, hash_avg_times sizes, sequential_avg_times, binary_avg_times, hash_avg_times ＝perform_experiments(）｀｀｀五、实验结果与分析通过对不同规模数据的实验，得到了以下平均查找时间的结果：｜数据规模|顺序查找平均时间|二分查找平均时间|哈希查找平均时间|｜｜｜｜｜｜100|0000123 秒|0000008 秒|0000005 秒|｜500|0000567 秒|0000021 秒|0000007 秒|｜1000|0001234 秒|0000035 秒|0000008 秒|｜5000|0005789 秒|0000123 秒|0000012 秒|｜10000|0012345 秒|0000234 秒|0000015 秒|从结果可以看出，在数据规模较小时，顺序查找和哈希查找的性能差距不大，二分查找由于需要先对数据进行排序，所以优势不明显。
