本文最后更新于 1 年前 ，文中信息可能已经过时。如有问题请在评论区留言。

一 章节知识架构图

8a2f64b6de1a3276ab78e7f592848aa6

二 线性结构

2.1 线性表

存储类型特点
顺序存储可以随机存取表中元素。插入和删除操作需要移动元素。移动元素的期望值：插入元素 n/2 个；删除元素 (n-1)/2 个
链式存储链式存储结构有单链表、循环链表（循环单链表、循环双链表）等，其中单链表只能从头结点开始往后顺序遍历整个链表，而循环单链表可以从表中的任一结点开始遍历整个链表

44b646adfa50327a69444b46da39ef74

真题示例 - 2.1

设有一个包含 n 个元素的有序线性表。在等概率情况下删除其中一个元素，若采用顺序存储结构，则平均需要移动（）个元素；若采用单链表存储，则平均需要移动（）个元素。

A. 1   B. (n-1)/2   C. Logn   D. n
A. 0   B. 1   C. (n-1)/2   D. n/2

2.2 栈与队列

5393e0f12288cefa51b9b0005ef7d043

2.2.1 栈

栈的应用：表达式求值、括号匹配、递归

1）表达式求值：

0a1350cbe6339c68c0b62f5c6c88b90f

2）括号匹配：()、[]、{}

  1. 当扫描到左括号时，则将其压入栈中；
  2. 当扫描到右括号时，从栈顶取出一个左括号。
  3. 如果能匹配，比如(跟)匹配，[跟]匹配，{跟}匹配，则继续扫描剩下字符串。
  4. 如果扫描的过程中，遇到不能配对的右括号，或者栈中没有数据，则说明为非法格式。
  5. 当所有的括号都扫描完成之后，如果栈为空，则说明字符串为合法格式；否则说明有未匹配的左括号，为非法格式。

3）递归：

$4!=4 \times 3! = 3 \times 2! = 2 \times 1! = 1 \times 0! = 1 \times 1$

2.2.1.1 顺序存储结构

预先申请栈空间，栈满则元素不能入栈。

be823690a1ddfc7895deb138f3e566b9

2.2.1.2 链式存储结构

用链表表示栈，用链表实现的栈称为链栈。由于栈中元素的插入和删除仅在栈顶一端进行，因此不必另外设置头指针，链表的头指针就是栈顶指针。

1ace6e02ade9c9f32c1bd7dc88b0be66

真题示例 - 2.2

栈的特点是后进先出，若用单链表作为栈的存储结构，并用头指针作为栈顶指针，则（）。

A. 入栈和出栈操作都不需要遍历链表
B. 入栈和出栈操作都需要遍历链表
C. 入栈操作需要遍历链表而出栈操作不需要
D. 入栈操作不需要遍历链表而出栈操作需要

2.2.2 队列

队列的应用：打印队列。

2.2.2.1 顺序存储

用顺序存储线性表来表示队列，为了指明当前执行出队运算的队首位置，需要一个指针变量 head（称为头指针）。为了指明当前执行进队运算的队尾位置，也需要一个指针变量 tail（称为尾指针）。

f935b0564e21769cf9abc6b4f898ce4e

缺点：会造成空间的浪费。

2.2.2.2 链式存储

用链接存储线性表来实现队列，用链表实现的队列称为链接队列。

7ebb1d6e991046766da1d14cecd69d72

2.2.2.3 循环队列

循环队列解决顺序存储造成空间浪费的缺点。但是会存在无法判断空队列与队列满的情况（因为此时 front 和 rear 指针都指向相同位置）。解决办法：牺牲一个元素空间，空队列时 front = rear，队列满时 front = rear + 1.

8d234a09fc8cb66ac204a4541df046c1

真题示例 - 2.3

某循环队列 Q 的定义中用 front 和 rear 两个整型域变量表示队列状态，其中 front 指示队头元素的位置，rear 指示队尾元素之后的位置（如下图所示，front 的值为 5、rear 的值为 1）。若队列容量 M （下面图中 M = 6），则计算队列长度的通式为（）。

8b6107dfe6ce070afa9ec2b892915447

A. $\bf (Q.front - Q.rear)$
B. $\bf (Q.front - Q.rear + M) % M$
C. $\bf (Q.rear - Q.front)$
D. $\bf (Q.rear - Q.front + M) % M$

真题示例 - 2.4

对于一个长度为 n(n>1) 且元素互异的序列，令其所有元素依次通过一个初始为空的栈后，再通过一个初始为空的队列。假设队列和栈的容量都足够大，且只要栈非空就可以进行出栈操作，只要队列非空就可以进行出队操作，那么一下叙述中，正确的是（）。

A. 出队序列和出栈序列一定互为逆序
B. 出队序列和出栈序列一定相同
C. 入栈序列和入队序列一定相同
D. 入栈序列与入队序列一定互为逆序

2.2.2.4 双端队列

某双端队列如下图所示，要求元素进出队列必须在同一端口，即从 A 端进入的元素必须从 A 端出、从 B 端进入的元素必须从 B 端出。

双端队列

真题示例 - 2.5

双端队列是指在队列的两个端口都可以加入和删除元素，如下图所示，现在要求元素进队列和出队列必须在同一端口。即从 a 端进队的元素必须从 a 端出，从 b 端进队的元素必须从 b 端出。则对于四个元素的序列 a、b、c、d，若要求前两个元素 a、b 从 a 端口按次序全部进入队列。后两个元素 c、d 从 b 端口按次序全部进入队列，则不可能得到的出队序列是（）。

双端队列

A. d、a、b、c
B. d、c、b、a
C. b、a、d、c
D. b、d、c、a

2.3 串

串是仅由字符构成的有限序列，是一种线性表。一般记为 $s=‘a1a2 \cdots an’(n>0)$，其中 s 是串的名称，用单引号括起来的是字符序列是串值。串的基本概念：

  1. 空串：长度为零的串称为空串，空串不包含任何字符。
  2. 空格串：由一个或多个空格组成的串
  3. 子串：由串种任意长度的连续字符构成的序列称为子串。含有子串的串称为主串。空串是任意串的子串。

真题示例 - 2.6

设 S 是一个长度为 n 的非空字符串，其中的字符各不相同，则其互异的非平凡子串（非空且不同于 S 本身）个数为（）。

A. $2n-1$   B. $n^2$   C. $n(n+1)/2$   D. $(n+2)(n-1)/2$

三 非线性结构

3.1 二维数组

$$ A_{m \times n}= \left[ \begin{matrix} a_{11} & a_{12} & a_{13} & \cdots & a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} & a_{23} & \cdots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ a_{m1} & a_{m2} & a_{m3} & \cdots & a_{mn} \end{matrix} \right] $$

按行存储：

$$A_{m,n}=\big[[a_{11}a_{12} \cdots a_{1n}],[a_{21}a_{22} \cdots a_{2n}], \cdots,[a_{m1}a_{m2} \cdots a_{mn}]\big]$$

按列存储：

$$A_{m,n}=\big[[a_{11}a_{21} \cdots a_{m1}],[a_{12}a_{22} \cdots a_{m2}], \cdots,[a_{1n}a_{2n} \cdots a_{mn}]\big]$$

真题示例 - 3.1

某 n 阶矩阵 A 如下图所示，按行将元素存储在一堆数组 M 中，设 $a_{1,1}$ 存储在 M[1]，那么 $a_{i,j}$(1 <= i, j <= n且 $a_{i,j}$ 位于三条对角线中），存储在 M（）。

9757237f1eb73b38b4c4fbd04df0b46f

A. $i+2j$   B. $2i+j$   C. $i+2j-2$   D. $2i+j-2$

3.2 树

考试只考二叉树

  1. 父亲、孩子和兄弟
  2. 结点的度
  3. 叶子结点
  4. 内部结点
  5. 层次
  6. 树的高度

494d3f1218fa8df6993260330325d8ea

树的三种形式：

129361e0ee437fa6b1fbe1afe3e0be1f

3.2.1 二叉树

  1. 在二叉树的第 i 层最多有 $2^{i-1}$ 个结点（$i \geq 1$）
  2. 深度为 k 的二叉树最多有 $2^k-1$ 个结点（$k \geq 1$）
  3. 对于任何一棵二叉树，如果其叶子结点数为 $N_0$，度为 2 的结点数为 $N_2$，则 $N_0=N_2+1$
  4. 具有 n 个结点的完全二叉树的深度为 $\lfloor \log_2n \rfloor +1$
    如果 $i=1$，则结点 $i$ 无父结点，是二叉树的根
    如果 $i>1$，则父结点是 $\lfloor i/2 \rfloor$
    如果 $2i>n$，则结点 $i$ 为叶子结点，无左子结点，否则其左子结点是 $2i$
    如果 $2i+1>n$，则结点 $i$ 无右子结点，否则，其右子结点是 $2i+1$

3.2.2 二叉树的遍历

ba42abb446a686b2b27c8f0933749b7d

遍历方式结果
层次遍历1、2、3、4、5、6、7、8
前序遍历
（根、左、右）		1、2、4、5、7、8、3、6
中序遍历
（左、根、右）		4、2、7、8、5、1、3、6
后序遍历
（左、右、根）		4、8、7、5、2、6、3、1

真题示例 - 3.2

某二叉树的中序，先序遍历序列分别为 {20，30，10，50，40}，{10，20，30，40，50} 则该二叉树的后序遍历序列为（）。

A. 50，40，30，20，10
B. 30，20，10，50，40
C. 30，20，50，40，10
D. 20，30，10，40，50

真题示例 - 3.3

二叉树的高度是指其层数，空二叉树的高度为 0，仅有根结点的二叉树高度为 1。若某二叉树中共有 1024 个结点，则该二叉树的高度是整数区间的（）中的任一值。

A. (10, 1024)   B. [10, 1024]
C. (11, 1024)   B. [11, 1024]

3.2.3 二叉树的存储

3.2.3.1 顺序存储

4e8598bb9e50e28e9f386ce9e679bdc2

真题示例 - 3.4

对下面的二叉树进行顺序存储（用数组 MEM 表示），已知结点 A、B、C 在 MEM 中对应元素的下标分别为 1、2、3，那么结点 D、E、F 对应的数组元素下标为（）。

a87ffe738cf73ea4097c8ddc11465cb6

A. 4、5、6   B. 4、7、10   C. 6、7、8   D. 6、7、14

3.2.3.2 链式存储

ce4bf18b0b8fca63737ba291e1586b32

3.2.4 二叉查找树

二叉排序树又称为二叉查找树，其定义为二叉排序树或者是一棵空二叉树，或者是具有如下性质的二叉树：
（1）若它的左子树非空，则左子树上所有结点的值均小于根结点。
（2）若它的右子树非空，则右子树上所有结点的值均大于根结点。
（3）左、右子树本身右各是一个二叉排序树。

c084915defa18c060206e0d1433119cf

如果中序遍历二叉排序树，就能得到一个排好序的结点序列。

3.2.5 哈夫曼树

给定 N 个权值作为 N 个叶子结点，构造一棵二叉树，若该树的带权路径长度达到最小，称这样的二叉树为最优二叉树，也称为哈夫曼树（Huffman Tree）。哈夫曼树是带权路径长度最短的树，权值较大的结点离根较近。

6d41861e9599a757f3faf62796acbb66

真题示例 - 3.5

已知一个文件中出现的各字符及其对应的频率如下表所示。采用 Huffman 编码，则该文件中字符 a 和 c 的码长分别为（）。若采用 Huffman 编码，则字符序列 110001001101 的编码应为（）。

字符abcdef
频率 (%)4513121695

A. 1 和 3   B. 1 和 4   C. 3 和 3   D. 3 和 4
A. face   B. bace   C. acde   D. fade

3.3 图

图 G 由两个集合 V 和 E 组成，记为 $G = (V,E)$，其中 V 是顶点的有穷非空集合，E 是 V 中顶点偶对（称为边）的有穷集合。通常，也将图 G 的顶点集和边集分别记为 V(G) 和 E(G)。E(G) 可以是空集。若 E(G) 为空，则图 G 只有顶点而没有边。

c060fcdf13e840aca068554c453b0f10

3.3.1 完全图

若一个无向图具有 n 个顶点，而每个顶点与其他 n-1 个顶点之间都有边，则称为无向完全图。无向完全图共有 $\bf \frac{n(n-1)}{2}$ 条边。

a9c69c435898342766e02bb7751231e4

有 n 个顶点的有向完全图中弧的数目为 $n(n-1)$，即任意两个不同顶点之间都有方向相反的两个弧存在。

5ac92b0bb1cc3a8df417910a7a80f4e7

3.3.2 连通图

在无向图 G 中，若从顶点 $V_i$ 到顶点 $V_j$ 有路径，则称顶点 $V_i$ 和顶点 $V_j$ 是连通的。如果无向图 G 中任意两个顶点都是连通的，则称其为连通图。

bde0483f6583d867acd7b93d69d3fc27

3.3.3 强连通图

有向图中，若任意两个顶点 $V_i$ 和 $V_j$，满足从 $V_i$ 到 $V_j$ 以及从 $V_j$ 到 $V_i$ 都连通，也就是都含有至少一条通路，则称为强连通图。有向图中的极大连通图子图称为有向图的强连通分量。

9edd1e07a14cc6ebe97b99eb3611d611

3.3.4 图的存储结构

3.3.4.1 邻接矩阵

有向图的邻接矩阵不一定对称。

eec61811fe6ea8adaed4ce4658105cb9

无向图的邻接矩阵是对称的。

d9ec5b54bad1b7cbfaf5ecb2dda97273

3.3.4.2 邻接表

在图的邻接表中，为图的每个顶点建立一个链表，且第 i 个链表中的结点代表与顶点 i 相关联的一条边或由顶点 i 出发的一条弧。有 n 个顶点的图，需要用 n 个链表表示，这 n 个链表的头指针通常由顺序线性表存储。

9905beaad3b456f524642163feb18d09

3.3.5 图的遍历

图的遍历是指从某个顶点出发，沿着某条搜索路径对图中的所有顶点进行访问且只访问一次的过程。

f5dc1a8a383ffa02a6c75d387ec9f806

方法示例特征
深度优先 DFSV1,V2
V4,V8
V5,V3
V6,V7		相当于树的前序遍历。邻接矩阵表示的时间复杂度 $O(n^2)$，邻接表表示的实际复杂度是 $O(n+e)$
广度优先 BFSV1,V2
V3,V4
V5,V6
V7,V8		相当于树的层次遍历。时间复杂度同上

真题示例 - 3.6

图 G 的邻接矩阵如下图所示（顶点依次表示为 v0, v1, v2, v3, v4, v5），G 是（）。对 G 进行广度优先遍历（从 v0 开始），可能的遍历序列为（）。

$$ \left[ \begin{matrix} \infty & 18 & 17 & \infty & \infty & \infty \\ \infty & \infty & \infty & 20 & 16 & \infty \\ \infty & 19 & \infty & 23 & \infty & \infty \\ \infty & \infty & \infty & \infty & \infty & 15 \\ \infty & \infty & \infty & \infty & \infty & 12 \\ \infty & \infty & \infty & \infty & \infty & \infty \\ \end{matrix} \right] $$

A. 无向图   B. 有向图   C. 完全图   D. 强连通图

A. v0、v1、v2、v3、v4、v5
B. v0、v2、v4、v5、v1、v3
C. v0、v1、v3、v5、v2、v4
D. v0、v2、v4、v3、v5、v1

真题示例 - 3.7

对于如下所示的有向图，其邻接矩阵是一个（）的矩阵，采用邻接链表存储时顶点的表结点个数为 2，顶点 5 的表结点个数为 0，顶点 2 和 3 的表结点个数分别为（）。

55fc20ab71e888e51990c27387d60e8e

A. 5*5   B. 5*7   C. 7*5   D. 7*7
A. 2.1   B. 2.2   C. 3.4   D. 4.3

四 数据运算

4.1 时间复杂度

4.1.1 $O(1)$

c
1
2
3

Temp=i;
i=j;
j=temp;

以上三条单个语句的频度均为 1，是一个常数阶，记作 $T(n)=O(1)$。此算法的执行时间不随着问题规模 n 的增加而增长，即使算法中有上千条语句，其执行时间也不过是一个较大的常数。此算法的时间复杂度是 $O(1)$。

4.1.2 $O(n)$

c
1
2
3
4
5

int sum = 0;
for (int i = 0; i <= n; ++i)
{
	sum += i;
}

一共算了 n 次加法，那么就说这个时间复杂度是 $O(n)$。比如，某个计算共计算了 $2n+1$ 次，那么这个时间复杂度也是 $O(n)$

4.1.3 $O(n^2)$

c
1
2
3
4
5
6
7
8

int sum=0;
for (int i = 0; i <= n; ++i) 
{
	for (int j = 0; j <= n; ++j)
	{
		sum += (i + j)
	}
}

4.1.4 $\log_2(n)$

二分查找每次排除掉一半不适合值，所以对于 n 个元素的情况：

  • 一次二分剩下：$n/2$
  • 两次二分剩下：$n/2/2 = n/4$
  • 三次二分剩下：$n/4/2 = n/8$
  • m 次二分剩下：$n/(2^m)$

在最坏情况下是在排除到只剩下最后一个值之后得到结果，所以为 $\frac{n}{(2^m)}=1 \Rightarrow n=2^m$，所以时间复杂度为 $\log_2(n)$

4.2 查找算法

4.2.1 顺序查找

将待查的元素从头到尾与表中元素进行比较，如果存在，则返回成功；否则，查找失败。此方法效率不高，平均查找长度 $\textcolor{red}{(n+1)/2}$（设置监视哨）

4.2.2 二分查找

【例题】请给出在含有 12 个元素的有序表 {1，4，10，16，17，18，23，29，33，40，50，51} 中二分查找关键字 17 的过程。

953f45bd5e14257ab9346e7fb4472394

4.2.3 哈希查找

哈希表 hashtable 通过一个已记录的关键字为自变量的函数（哈希函数）得到该记录的存储地址，所以在哈希表中进行查找操作时，需用同一个哈希函数计算得到待查记录的存储地址，然后到相应的存储单元去获取有关信息再判定查找是否成功。

冲突的解决方式：随机探测再散列、线性探测。

【例题】设关键码序列为”47，34，13，12，52，38，33，27，3”，哈希表表长为 11，哈希函数为 Hash(key)=key mod 11，则

Hash(47) = 47 MOD 11 = 3, Hash(34) = 34 MOD 11 = 1,
Hash(13) = 13 MOD 11 = 2, Hash(12) = 12 MOD 11 = 1,
Hash(52) = 52 MOD 11 = 8, Hash(38) = 38 MOD 11 = 5,
Hash(33) = 33 MOD 11 = 0, Hash(27) = 27 MOD 11 = 5,
Hash(3) = 3 MOD 11 = 3

使用线性探测法解决冲突构造的哈希表如下：

哈希地址012345678910
关键字33341347123827352

使用链地址法构造的哈希表如图所示：

b64b74a41378c0acae36dc75eeca1cd8

上图所示的哈希表中进行成功查找的平均查找长度 ASL 为 $6 \times 1 + 3 \times 2)/9 \approx 1.34$

真题示例 - 4.1

设散列函数为 $H（key）= key \mod 11$ 对于关键字序列（23，40，91，17，19，10，31，65，26），用线性探测法解决冲突构造的哈希表为（）。

e463e12bd0dadb904716c06e079d4407

4.3 排序算法

排序方法时间复杂度
最好		时间复杂度
最坏		时间复杂度
平均		稳定性
直接插入$O(n) $$O(n^2) $$O(n^2) $稳定
简单选择$O(n^2) $$O(n^2) $$O(n^2) $不稳定
冒泡排序$O(n) $$O(n^2) $$O(n^2) $稳定
希尔排序$O(n) $$O(n^{1.3}) $$O(n^{1.3}) $不稳定
快速排序$O(n^2) $$O(n\log_2{n}) $$O(n\log_2{n}) $不稳定
堆排序$O(n\log_2{n}) $$O(n\log_2{n}) $$O(n\log_2{n}) $不稳定
归并排序$O(n\log_2{n}) $$O(n\log_2{n}) $$O(n\log_2{n}) $稳定

4.3.1 直接插入排序

抱歉，此节笔记缺失

4.3.2 冒泡排序

【例题】排序数组：int[] arr = {6,3,8,2,9,1}

第一趟排序：

  • 第一次排序：6 和 3 比较，6 大于 3，交换位置：3 6 8 2 9 1
  • 第二次排序，6 和 8 比较，6 小于 8，不交换位置：3 6 8 2 9 1
  • 第三次排序：8 和 2 比较，8 大于 2，交换位置：3 6 2 8 9 1
  • 第四次排序：8 和 9 比较，8 小于 9，不交换位置：3 6 2 8 9 1
  • 第五次排序：9 和 1 比较，9 大于 1，交换位置：3 6 3 8 1 9

第一趟总共进行了 5 次比较，排序结果：3 6 2 8 1 9

第二趟排序：

  • 第一次排序：3 和 6 比较，3 小于 6，不交换位置：3 6 2 8 1 9
  • 第二次排序：6 和 2 比较，6 大于 2，交换位置：3 2 6 8 1 9
  • 第三次排序：6 和 8 比较，6 大于 8，不交换位置：3 2 6 8 1 9
  • 第四次排序：8 和 1 比较，8 大于 1，交换位置：3 2 6 1 8 9

第二趟总共进行了 4 次比较，排序结果：3 2 6 1 8 9

第三趟排序：

  • 第一次排序：3 和 2 比较，3 大于 2，交换位置：2 3 6 1 8 9
  • 第二次排序：3 和 6 比较，3 小于 6，不交换位置：2 3 6 1 8 9
  • 第三次排序：6 和 1 比较，6 大于 1，交换位置：2 3 1 6 8 9

第三趟总共进行了 3 次排序，排序结果：2 3 1 6 8 9

第四趟排序：

  • 第一次排序：2 和 3 比较，2 小于 3，不交换位置：2 3 1 6 8 9
  • 第二次排序：3 和 1 比较，3 大于 1，交换位置：2 1 3 6 8 9

第四趟总共进行了 2 次排序，排序结果：2 1 3 6 8 9

第五趟排序：

  • 第一次排序：2 和 1 比较，2 大于 1，交换位置：1 2 3 6 8 9

第五趟总共进行了 1 次排序，排序结果：1 2 3 6 8 9

最终结果：1 2 3 6 8 9

4.3.3 简单选择排序

初始关键字：【8，5，2，6，9，3，1，4，0，7】

第一趟排序后：0，【5，2，6，9，3，1，4，8，7】
第二趟排序后：0，1，【2，6，9，3，5，4，8，7】
第三趟排序后：0，1，2，【6，9，3，5，4，8，7】
第四趟排序后：0，1，2，3，【9，6，5，4，8，7】
第五趟排序后：0，1，2，3，4，【6，5，9，8，7】
第六躺排序后：0，1，2，3，4，5，【6，9，8，7】
第七趟排序后：0，1，2，3，4，5，6，【9，8，7】
第八趟排序后：0，1，2，3，4，5，6，7，【8，9】
第九趟排序后：0，1，2，3，4，5，6，7，8，【9】

结果：【0，1，2，3，4，5，6，7，8，9】

4.3.4 希尔排序

先将整个待排元素序列分割成若干个子序列（由相隔某个“增量”的元素组成的）分别进行直接插入排序，然后依次缩减增量再进行排序，待整个序列中的元素基本有序（增量足够小）时，再对全体元素进行一次直接插入排序。因为直接插入排序再元素基本有序的情况下（接近最好情况），效率是最高的。

先取一个小于 n 的整数 d1，作为第一个增量，把文件的全部记录分成 d1 个组，即将所有距离为 d1 倍数序号的记录放在同一个组中，在组内进行直接插入排序；然后取第二个增量 d2 < d1，重复上述步骤，依次类推，直到所取的增量 di = 1，即将所有记录放在同一组进行直接插入排序。

4.3.5 快速排序

初始状态：46 30 82 90 56 17 95 15

02df7499eaa4a147f1c14ee09f255115

4.3.6 堆排序

对于 n 个元素的关键字序列 ${K_1,K_2, \cdots, K_n}$，当且仅当满足下列关系时称其为堆，其中 $2i$ 和 $2i+1$ 应不大于 n。

$$ \begin{cases} K_i \leq K_{2i} \\ K_i \leq K_{2i+1} \end{cases} 或 \begin{cases} K_i \geq K_{2i} \\ K_i \geq K_{2i+1} \end{cases} $$

3da655e7dd00fe78faa967f6448671d3

为序列（55，60，40，10，80，65，15，5，75）建立初始大根堆的过程如图 3-56 所示，调整为新堆的过程如图 3-57 所示。

a58e21236ae40a02ced84dd66173a465

4.3.7 归并排序

（1）分解。将 n 个元素分层各含 n/2 个元素的子序列。
（2）求解。用归并排序对两个子序列递归地排序。
（3）合并。合并两个已经排好序的子序列以得到排序结果。

bb4a0962762c08ee389eed1617ff4528

真题答案

题号答案
2.1B、A
2.2A
2.3D
2.4B
2.5A
2.6D
3.1D
3.2C
3.3D
3.4D
3.5A、A
3.6B、A
3.7A、B
4.1B