Olgu kuhjameetodi sisendiks kuhjastatud massiiv.

Massiivi hetkeseis on [17, 14, 15, 9, 12, 17, 29].

Mitu kuhjaparanduse operatsiooni (elemendi tegelikku alla viimist) sortimise algusest

alates võib olla selleks hetkeks läbi viidud?

Vaatleme kuhjameetodi realisatsiooni, kus massiivi kuhjastamise järel

liigutakse massiivis esimesest elemendist alustades järjest vasakult

paremale kuni massiivi poole pikkuseni, viies iga töödeldava elemendi

alla.

Märgi kõik väited, mis kehtivad.

Vaatleme rekursiivset kiirmeetodit, mis valib lahkmeks järjendi esimese

elemendi ning jaotab elemendid kolmeks (väiksemad, võrdsed ja suuremad).

Millise järjendi korral on kiirmeetodi väljakutsete arv suurim?

Vaatleme algoritmi, kus n-elemendilises massiivis k vähima elemendi

massiivi algusesse ümberpaigutamiseks kasutatakse alamprotseduurina

korduvalt lahkme järgi jaotamist.

Mis järgnevatest on selle algoritmi ajalise keerukuse mõttes kõige

Märgi kõik sobivad.

Allpool on toodud massiivi [P, Õ, I, M, E, M, E, E, T, O, D]

seisundid

põimemeetodi iga põimimise järel. Millises neist on kasutatud

põimemeetodi

Vaatleme programmeerimiskeeles Python kirjutatud sortimismeetodeid.

Millised neist on stabiilsed?

Vaatleme optimeeritud mullimeetodit, kus massiivi iga läbimise järel

kontrollitakse, kas massiiv on juba sorditud.

Mitu korda läbitakse massiiv [-1, 9, 13, -1, 4, 7, -9]?

Sisesta läbimiste arv.

Programm kasutab temperatuuride kirjete võrdlemiseks alljärgnevat meetodit:

public int compareTo(Temperatuur teine) {
    double epsilon = 0.1;
    if (kraadid < teine.kraadid - epsilon)
        return -1;
    if (kraadid > teine.kraadid + epsilon)
        return 1;
    return 0;
}

Millise andmestruktuuri realiseerib järgmine klass, eeldusel, et klass

class SQ:
    def __init__(self):
        self._queues = [Queue(), Queue()]
        self.a = 0
    def add(self,x):
        self._queues[self.a].enqueue(x)
    def remove(self):
        temp = self._queues[self.a].dequeue()
        while not self._queues[self.a].is_empty():
            self._queues[1-a].enqueue(temp)
            temp = self._queues[self.a].dequeue()
        self.a = 1-a
        return temp
    def is_empty(self):
        return self._queues[self.a].is_empty()