2025年高职（大数据技术）数据结构与算法试题及答案.doc

2025年高职（大数据技术）数据结构与算法试题及答案

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第I卷（选择题，共40分）
答题要求：本卷共8题，每题5分。在每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。

1. 以下哪种数据结构最适合用于实现一个具有先进先出特性的存储结构？
A. 栈
B. 队列
C. 二叉树
D. 图
2. 对于一个长度为n的线性表，采用顺序存储结构，在等概率情况下，插入一个元素平均需要移动的元素个数为？
A. n/2
B. (n+1)/2
C. n
D. n-1
3. 深度为5的满二叉树中，叶子节点的个数为？
A. 15
B. 16
C. 31
D. 32
4. 已知一棵二叉树的前序遍历序列为ABCDEF，中序遍历序列为CBAEDF，则后序遍历序列为？
A. CBEFDA
B. FEDCBA
C. CBEDFA
D. ABCDEF
5. 以下排序算法中，平均时间复杂度为O(nlogn)且空间复杂度为O(1)的是？
A. 冒泡排序
B. 选择排序
C. 快速排序
D. 堆排序
6. 哈希表中冲突是指？
A. 两个元素具有相同的哈希值
B. 数据存储位置已满
C. 哈希函数计算错误
D. 数据溢出
7. 若进栈序列为1,2,3,4，进栈过程中可以出栈，则不可能的出栈序列是？
A. 1,4,3,2
B. 2,3,4,1
C. 3,1,4,2
D. 3,4,2,1
8. 对于一个有n个顶点的连通图，其生成树的边数为？
A. n
B. n-1
C. n+1
D. 2n

第II卷（非选择题，共60分）

二、填空题（每题5分，共20分）
1. 线性表的链式存储结构中，每个节点包含数据域和______。
2. 一个算法的时间复杂度为O(n^2)，当n增大时，其运行时间增长速度______。
3. 图的遍历方法主要有深度优先搜索和______。
4. 已知哈希表的长度为10，哈希函数为H(key)=key%10，采用线性探测法处理冲突，若依次插入关键字12,22,32,42,52，则关键字32的存储地址为______。

三、简答题（每题10分，共20分）
1. 简述栈和队列的区别。
2. 简述快速排序的基本思想。

四、算法设计题（共10分）
材料：给定一个整数数组，要求编写一个算法将数组中的奇数和偶数分别放在数组的前后两部分，奇数在前，偶数在后，并且奇数和偶数内部各自保持相对顺序不变。
请描述算法思路并给出实现代码（语言不限）。

五、综合应用题（共10分）
材料：有一个无向图G，顶点集合为V={v1,v2,v3,v4,v5}，边集合为E={(v1,v2),(v1,v3),(v2,v3),(v2,v4),(v3,v4),(v3,v5),(v4,v5)}。
1. 画出该图的邻接矩阵表示。
2. 从顶点v1出发，使用深度优先搜索遍历该图，写出遍历序列。

答案：
一、1. B 2. A 3. B 4. A 5. D 6. A 7. C 8. B
二、1. 指针域 2. 更快 3.广度优先搜索 4. 2
三、1. 栈是后进先出的数据结构，而队列是先进先出的数据结构。栈只有一个入口和一个出口，队列有一个入口和一个出口。栈主要用于实现函数调用栈等功能，队列常用于广度优先搜索等场景。
2. 快速排序的基本思想是选择一个基准元素，将数组分为两部分，一部分比基准元素小，一部分比基准元素大，然后对这两部分分别进行快速排序，最终使整个数组有序。
四、算法思路：可以使用两个指针，一个从数组头部开始，一个从数组尾部开始。头部指针向后移动找到偶数，尾部指针向前移动找到奇数，然后交换这两个元素，直到两个指针相遇。
示例代码（Python）：
def separate_odd_even(arr):
left, right = 0, len(arr) - 1
while left < right:
while arr[left] % 2 != 0 and left < right:
left += 1
while arr[right] % 2 == 0 and left < right:
right -= 1
arr[left], arr[right] = arr[right], arr[left]
left += 1
right -= 1
return arr
五、1. 邻接矩阵：
| | v1 | v2 | v3 | v4 | v5 |
|----|----|----|----|----|----|
| v1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 |
| v2 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 |
| v3 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 |
| v4 | 0 | 1 | 1 | 0 | 1 |
| v5 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 |
2. 深度优先搜索遍历序列：v1,v2,v3,v5,v4