高一化学必修2 直链是什么含义

当碳原子超过4个后，相对碳原子的烷烃，碳原子可以连成直链，也可以有支链

如丁烷

有正丁烷，的直链的

也有异丁烷，带

支链

他们是丁烷的同分异构体

我把这些内容罗列出来，细细一看——道理都懂，就看怎么用！按说，只要长时间训练，这些思维逻辑就能深深地刻在脑海中，形成本能。但是，真正能用起来的还是凤毛麟角。

所以，按我自己的欠缺程度来排序，将这些内容一一记录。

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一、闭环：有始有终、循环往复

管理学科中，有个管理工具（或思维方式）叫“PDCA循环”。它最大的作用是“持续性改进”，在企业管理中适用于方方面面，如产品研发、人力资源管理、项目管理等。也适用于个人管理，目前本人正在试验中。

P，即Plan。做事前先做计划，知道目标是什么，采取什么动作，规避什么风险。这个计划再简单，也比没有好。有意识地去制作计划，能够训练自己的规划意识，对我来说，有计划，能很大程度减轻“茫然无措的焦虑感”。

D，即Do。执行力是很多人最欠缺的特质：想法很棒、计划很完美、资源都到位，就是动不起来！比如我的例子，不管是因为拖延症，还是完美主义，最后都统一归结为执行力的问题。让自己动起来的唯一方法，就是自己骂自己一通，然后做着做着就上手了。

C，即Check。执行过程中，要有随时停下来检查、控制变量的意识。在运营工作中，“灵活应变”是基本要求，盲目执行不可取。要灵活应变，就得定期复盘，可能是每个月，每周，每天，甚至是下一刻。复盘出来的结果只有两种：好的经验、坏的教训。

A，即Act。因为费脑子去想这些问题了，所以不能浪费，要把这些经验、教训标准化，形成下一步行动方案。好的经验要吸收，踩过的坑要迈过去。由此产生新一轮的PDCA。

“闭环”意识的实际应用，在于“循环往复”，它带来的最大影响，应该是“螺旋式上升”。

二、试验：敢尝试、会尝试

获得的知识、经验，要去尝试，证明它是可行的、有价值的。没有被证明过的知识、经验，都是空谈。所以，一定要去试验，拿结果来说话。

我的工作履历中，一直和产品研发岗打交道，深受影响的一个试验方法就是“A/B Test”。比如，我们准备迭代一个新页面，但是拿不准某个icon的命名效果，那就两个方案一起上，以测出来的结果为准，大家喜欢哪个就用哪个。这就是典型的“A/B Test”，很简单，也很实用。

同时，“试验”应贯穿于所有策略中，无论是组织管理、产品研发，还是个人管理，都要持续不断地尝试新方案，在不断的试错中收集有效反馈，确保最后结果是经过“对比论证”的，“试验”越多，其结果越接近于正确。

爱迪生有句话挺好——“我没有失败，我只是发现了10000种不成功的办法”。

三、数据：Data tell the truth

很多人做决策、说话，凭感觉——“差不多”、“我觉得”、“估计”、“可能是”......这类词汇在国人口中太容易出现了。原因就在于对数据的不重视，或者不能有效利用数据。

我经历过很多次打脸后，才猛然意识到数据的重要性，对数据的使用也是逐步建立、丰富起来的。严谨的性格背后是一整套数据体系的支撑，每一次优化都来自数据提供的真相。

数据管理，先做好数据埋点。埋点，主要关注这几个层面：

人力：做个人管理，就自己一人，没什么好考虑的。涉及协作的，要看人员数量、能力擅长/缺陷（可以评分）、关系亲密程度（评分）、社会背景（评分）等。总之，人力方面的数据化，一是罗列指标，二是评分制，让定性尽可能转化为定量。

时间：每人每天的时间都是24小时，这一点上大家都是公平的，差距体现在24小内的利用程度。做好时间的统计，最核心的指标是时间上的投入产出比。仅仅在“玩手机”一项，就可以查看各个APP的时间占用时长，再去看每个APP的收入如何，就很清楚哪些行为是真正有价值的。

资金：记账，是各种理财知识的基础，不记账，从一开始就对钱无感，何谈理财？所以对资金的数据分析，第一步就是做好记账。懒得记也没关系，把收入、支出渠道统一到支付宝，它可以自动记账，年底还能来一份年度账单，方便的很。

数据思维的训练，可以分为三步：

1、确立指标体系

数据好找，但是哪些是我需要的，哪些是多余的，这些都要提前想清楚，所以“指标”才是最重要的。

体系的构建，除了多项指标的集合之外，还需要三个对比维度：和自己比、和竞争对手比、和大盘比。

2、收集数据

指标建好之后，就是让数据进到这个体系内。一是做好数据埋点，二是找一个汇总分析工具，三是生成报告（最好能自动提醒）。

3、优化

这里的“优化”，分为两个含义：一是动作上的优化，二是指标上的优化。

第一个：指标没问题，数字真实，反映出来的问题，就是需要优化接下来的动作。

第二个：措施、执行上都没问题，数字也对，但是达不到指标，或很容易达成指标，那就是指标有问题、不合理，要么改数值，要么换指标。

四、逻辑链：懂逻辑的人不要太可怕

“逻辑”这个词很虚，大部分人都听过，但是很少人能理性对待逻辑，更别提熟练使用。

从学术上讲，逻辑包括形式逻辑、辩证逻辑。形式逻辑分为归纳、演绎；辩证逻辑包含矛盾、对称。

归纳，可以理解为科学家——把大量实验结果的原因找出来，上升为科学理论。

演绎，可以理解为侦探——根据已知的理论，从现象出发，推测出结果。

辩证，其内容复杂，很难一下子概括出来，建议通读《毛泽东选集》。

逻辑链的意思，就是从某个节点出发，分别向前、向后去探究，链条越长，越能抓住事物本质。

1、多问几个“为什么”：包括证据、限定条件，即“怎么证明这个结论，大前提是什么”？探究原因，有助于理解问题根源。

2、多问几个“然后呢”：第一是会出现几种结果，第二是各自的限定条件是什么，第三各自的触发概率是多少？深挖结果，有助于提出行动方案。

懂逻辑的人，总是能根据现有的情况，采用相对合理的策略去执行，以最小成本换取最高收益。

五、决策树：排除干扰，追求精准

做产品设计，特别是涉及到用户操作这一块，对“决策树”的概念肯定不陌生。从顶端设计开始，一层一层地往下开展，每个模块都能分出好几条支线，最终形成一个庞大的树状结构。

每一层划分，都有参考依据，比如考虑职业选择时，可以罗列出年龄、兴趣、能力擅长、薪资、职级等；

越接近顶端，其参考依据的权重越高，比如最看重的是薪资，低于3万月薪的不考虑，面临众多机遇时，就能排除掉一大批干扰项；

参考依据有变化时，需要调整决策树的机构，比如更看重职级，主管、经理都不考虑，那就看看总监级别的职位。

总而言之，决策树的作用，归根结底，就是用来排除，要的就是精准结果。

六、时间：谁都逃不过改变

时间序列的最大影响，在于万事万物都会改变，可能从某一节点来看，它是不变的，但是时间一拉长，肯定有明显的变化。

所以，固步自封是坚决反对的，积极面对新的变化，才是趋利避害的基本态度。

对于时间序列特点，可以从三个角度来看：

1、趋势：数学分析中很重视趋势，它是一直长期的单调状态（递增或递减），趋势变化的那个点被称为“拐点”。

股市曲线图最能说明这个特点：单个交易日内的股价变动很频繁，但是时间一拉长，比如1个月，或者1年，能够很明显的看到这只股票的整体趋势如何。

所以必须站在时间跨度很大的环境下，才能洞察趋势的变化，之后能做的就是“顺势而为”。比如袁世凯，顺势反清，成为民国实权第一人；逆势称帝，抑郁含恨而亡。

2、季节：短时间的波动规律，比如降雨表、用电表，很典型的季节性表现。而且，现实情况中，季节与趋势是互相结合的：拉长时间来看趋势；固定时间来看谷峰变化。

3、周期：长时间的波动，即为“周期变化”。宏观经济中有个规律，大概十年左右发生一次经济危机，十年，就是经济繁荣与衰退的变化周期。

有周期意识的，比有趋势思维的，要高出一个层次。因为趋势有终点，大趋势上扬时，需要保持足够警惕，等待拐点的来临，一旦情形有变，立刻抽身而去。

所以，我们需要着重锻炼自己的时间序列意识。目的也很简单：一是预判未来走向，二是识别异常情况，三是设置安全区域。但很难实现，能实现的那些人，已经在历史上证明了自己。

七、相关性：繁杂数据中找出隐形关联

没有必然关系的时候，我们就去找相关关系。

现实中的各项数据、事物关联等，是错综复杂的，特别是当今的“大数据时代”，繁杂的信息让人应接不暇，更别提好的处理方法。

找相关，只看最显著的两个要素之间的数据关联：正相关、负相关、不相关、非线性相关。最方便的查看工具，就是坐标轴，Excel中有相关性的图表，直接套用即可。

当然，严谨的决策，不能只看某一种维度的相关性，它只是一个不错的视角而已。

八、漏斗：厚积才能薄发

搞运营的都清楚这个模型：AARRR模型，典型的漏斗思维。

Acquisition：获取

Activation：活跃

Retention：留存

Revenue：收入

Refer：传播

每一层都有一定的容量，漏斗越往下，容量越小；每层之间的比例，即转化率。

对应地，我们能做的，一是扩大容量；二是提升比例。即增加数据量，提高转化率。无论是做企业方面的用户管理，还是做个人方面的收入提升，都是同样的道理。

所以，什么时候都要强调“夯实基础”的重要性。

九、矩阵：可量化的指标才是好的指标

我在大学的专业课上，印象最深的就是“波士顿管理矩阵”，后来的工作中也频频用到，主要是为了做选择。

按照BCG Matrix的理念：每块业务，都可以简单的按照“市场份额”、“增长率”两个维度来设定矩阵。

对应地，这个矩阵会产生4个象限：

低份额+低增长：瘦狗业务

低份额+高增长：问题业务

高份额+低增长：奶牛业务

高份额+高增长：明星业务

确定好业务的性质以后，砍掉“瘦狗”、调整“问题”、维持“奶牛”、发展“明星”——决策也随之产生。

其他事项也可以套用：首先找准两个最关键的维度，其次列出四个象限，最后评估各个模块并决策。

十、分类：人以类聚，物以群分

运营工作，最基础的工作思维就是分类，再复杂也能分得出来，也必须得分出来。因为运营工作的要求之一是精准，精准的前提是分类。只有细分，才能精准地抓到各个细节，加以定位，才好做决策。

换到个人管理上，也是一样：健身保养、思维提升、技能训练、人际加强等，再琐碎的事项，都能装到各个桶里。

分类的作用，就是理出脉络，精准地制定行动方案。

它应该是最基本的处事思维。

1 从-COH开始数的第三个碳原子，把-H和-OH的位置调换

2 将第五位的羟基-OH去掉一个H变成-O-（注意看，有两横）并连接到第一个碳原子。而去掉的-H，将它和-COH的O连成一个羟基。（半缩醛反应)

3 你再将它写成环状便可。

如需图片给我你的QQ，要是，你不认真思考，就不要再追问，我是用心回答你的问题。我不喜欢开口就问的人。

细节：

答：概念的算法，算法的时间复杂度和空间复杂度的概念

两个。数据结构定义，数据的逻辑结构和物理结构中定义

的3。堆栈定义和业务，存储线性表

4。树木和二进制的概念，二叉树，完全二叉树，二叉树遍历的基本性质的概念

5二进制搜索的

6。冒泡排序算法

1.1

的基本概念考点算法

考试会话的：

笔试网站，30％的概率评估，主要是为了填补空白的形式分数2分钟，该存储器测试中心的内容，读者应该知道的算法在数据的基本操作。

计算机解决问题的过程实际上是运行算法，它被称为计算机算法。

答：该算法的基本特征：可行性，不确定性，有限的，并有足够的信息。

二。该算法的基本要素：

（1）和计算出的数据的算法

算法包括两个基本要素：首先，计算和操纵数据对象控制结构的算法。

在计算机系统中，基本的计算和经营以下四类：算术，逻辑运算符，关系运算符和数据传输。

（2）是一种算法，该算法的控制结构之间称为算法的控制结构的行政命令操作。

描述的算法，这通常是一个传统工艺的工具？图中，NS结构图，算法的描述语言。一般算法可以使用，以便选择，三种基本控制结构循环组合。

测试中心两个算法的复杂性

考试会话：

两个笔试中心，定期检查，在笔试中，有70％的机会，主要是选择的形式为2分的得分内存测试中心重点内容，读者应该还记得，时间复杂度和空间复杂度的概念。

算法

时间复杂度的算法的时间复杂度是实现算法所需的计算工作。 />在不同语言的相同的算法，或使用不同的编译器来编译或运行在不同的计算机上，不同的效率，这表示的绝对时间单位来测量的算法的效率是不合适的。这些因素的计算机硬件，软件，运行一个特定的算法工作量大小，仅依赖于的大小（通常情况下）的整数n，这是一个函数的大小的问题。是，该算法工作

体积= F （N）

（2）算法

空间复杂度的算法的空间复杂度是算法需要的内存空间。

存储空间算法，包括算法，输入的初始数据和算法执行额外的存储空间，空间占用的空间，在这期间的工作计划实施单位，以及一些额外的空间数据结构算法需要额外的存储空间，如果额外空间的问题数的相对大小是恒定的，则算法是工作场所的存储空间，从而使许多实际问题中，以减少算法，压缩和使用的存储技术，以减少不必要的额外的空间。

故障排除：该算法是计算的工作量？

算法计算算法，该算法的基本操作基本操作的工作量的大小的问题是一个函数，该算法工程量= F（N），其中n是大小的问题。

1.2的基本概念数据结构

检测中心三个数据结构定义

考试会话：

书面的三个考点，检查的内容出现在笔试的机会，70％，主要基于两-得分点，这是考试中心选定的形式存储内容，读者也应该知道，心中的逻辑结构和数据存储结构的概念。

数据结构作为一个计算机研究和讨论以下三个方面： />（1）数据收集的数据元素之间的内部逻辑，它是数据的逻辑结构/>（2）处理后的数据元素存储在计算机中，数据存储结构中的各个数据元素之间的关系

（3）计算出各种数据结构。

数据：客观事物在处理符号，可分为输入计算机和计算机程序在计算机科学是所有符号的总称。<BR /数据元素：数据的基本单位，通常作为一个整体考虑和处理的计算机程序。

数据对象，在本质上，它是一组数据单元的数据的一个子集是类似的。 />的逻辑结构是一个数据元素，它可以用来表示数量之间的关系，在这个集合中的数据元素之间的两个元素的逻辑结构的逻辑描述，定义了一组：首先，收集通常由R.的数据元素时，通常是由D，D，它反映之前和之后的数据元素，数据结构之间的关系可以表示为=（四）

其中，B表示的数据结构反映在D中的每个数据元素，一般的元组。

在数据存储结构中存储的数据的逻辑结构的形式在计算机中的存储空间之间的关系是已知的（也被称为前，后物理数据结构）。/>的内存空间可能是在该计算机作为数据元素的位置关系的的逻辑不同，因此，以指示存储在计算机的存储器空间的数据元素之间的逻辑关系（即上下文）数据存储结构，不仅要存储在信息存储信息之前需要的各种数据元素之间的关系的数据元素。

需要，多种常用的存储结构，链接，索引，和其他存储的顺序结构的数据存储结构的逻辑结构。不同的存储结构中，数据处理的效率是不同的，因此，该数据处理中，选择适当的存储结构是很重要的。

考点4线性和非线性的结构 >考试时段：

书面的测试中心，定期检查测试，但测试中心读者了解笔试，主要的形式，30％的机会，得分的内存的内容填空检测中心。

来回复杂性的关系的数据的各个元素之间的数据结构的，通用的数据结构被划分成两种类型：线性和非线性的结构，如果一个非空的数据结构，以满足满足以下两个条件：/>（1），且只有一个根

（2）在项目之前和之后的每个节点。

权利要求的数据结构的线性结构。线性结构也被称为线性表的插入或删除一个节点中任一项的线性结构，它应该是直链结构，如果一个数据结构，它是直链结构，被称为非线性结构。

？故障处理：空的数据结构是线性或非线性结构？

一个空的数据结构，什么是直链结构或直链结构的，根据具体的情况，以确定是否该数据结构的算法是线性结构的规则处理，是一种线性结构，非线性结构。

1.3栈和线性列表

测试中心栈的基本操作

考试链接：

书面测试中心，5，是一个强制性的内容中可能出现的笔试，100％，主要的形式，打进两分，这个测试中心重点掌握的内容，读者应选择把握堆栈操作。

A.基本概念栈的栈限制只在一端的插入和删除操作的线性形式的，通常被称为中插入，删除堆栈在堆栈的顶部的另一侧的底端，当表中没有元素称为空栈。顶层元素总是插入后的元素，这是要删除的第一个元素，元素在堆栈的底部总是第一个插入单元，这也是最后一个被删除的元素。堆栈是“先进“或”后进先出“的原则组织数据。

两个栈的存储和运算顺序

（第1节：米）的一维数组的顺序存储堆栈空间，其中m最大容量。

存储空间S的堆叠顺序（1米）的顶层元素，下一个元素在堆栈的底部（底部），（S）= 0表示堆栈为空= M堆栈是满的。

三种类型的堆栈：堆栈的基本操作，退休堆栈和读取的顶级元素。

压栈操作：（一）栈栈操作的位置插入一个堆栈指针加一（前1），然后插入一个新元素在堆栈指针的位置时，堆栈指针指向存储空间的最后一个位置，栈空间已满，没有新的元素。较长的堆栈操作，这种情况被称为堆栈溢出“错误。

（2）退休堆栈操作：退休栈顶元素删除，并分配到指定的变量。第一最上层元素（元素在顶部）的堆栈指针被分配给一个指定的变量，然后将堆栈指针减一（即顶部减1）。当顶的堆栈指针为0，表示堆栈是空的，并不能退还的堆栈操作。调用堆栈下溢错误条件。 />（3）读取堆栈的顶部元素：最上面的元素是最上面的元素被分配给一个指定的变量。此操作不会删除栈中元素的顶部，只分配给一个变量？体积，所以堆栈指针没有改变。当顶的堆栈指针为0，表示堆栈是空的，读出的最佳元素。

提示：栈是“先进”或“后进先出”的原则组织数据，但堆栈的方式有多种选择，往往在考试，检查各种堆栈模式。

考点6个基本概念，线性表

考试会话：

笔试地点在30％的机会，主要是根据所选择的形式，成绩为2分，此内存测试内容中心。集中的存储节点上。 />链式存储，需要每个节点由两部分组成：一个存储器，用于存储数据元素的值的一部分，被称为一个数据字段，而另一部分被用于存储指针，称为指针字段。使用指针指向一个节点或节点（即第一的片断）。 />店铺链用于表示线性结构，也可以用来表示的非线性结构。 />（1）的线性列表

链线性表存储结构称为线性列表。

在一些应用中，设置两个指针，线性列表中的每个节点，称为左指针的前一个节点，另一个右指针指向一个所谓的后续成员节点。此表被称为一个双向链表。

（2）与链栈

栈是一种线形的形式，也可以采用链式存储结构。堆叠链可以被用来收集所有可用的内存被称为用于在计算机中的存储节点的链栈的堆栈。

故障排除：？链结构，空间关系和逻辑存储的关系是什么？ />连锁店的结构，数据存储结构的存储空间是不连续的，存储的数据节点和数据元素之间的逻辑关系的顺序可能是不一致的，以确定数据元素之间的逻辑关系，是一个指针域。

1.4

树和二叉树和二进制考点7，它的基本属性

考试时段：

笔试考点是一个强制性的内容中可能出现的笔试100％主要是基于形式的选择上，有时在灌装，成绩为2分，这个测试中心重点掌握的内容。专注于内存和二进制树的性质。

误区警示：

满二叉树是完全二叉树，完全二叉树是完全二叉树。应该指出的是，在两者之间的差异。

基本概念树（树）是一个简单的非线性结构。在树结构中，每个节点只有一个先决条件被称为父节点，仅存在第一个节点，称为树的根。每个节点可以有多个，它们被称为节点的子节点。经过一些所谓的叶节点。 />节点后的节点树结构中的水平数。叶节点是0。在树中，最高级别的树中的所有节点是已知的。

2，二叉树和它的基本属性

（1）二叉树的定义

二进制树是一个有用的非线性结构，具有以下两个特点：

（ 1）非空二叉树只有一个根

②每个节点的两个最大的子树，称为左子树和右子树节点。

可以看出，从上述特性以外，在一个二进制树中，每个节点的度为2，这是所有的子树（左子树或右子树）的二进制树，在树结构的每个节点的度可以是任意的。此外，二进制的子树中的每个节点被分为左和右子树的子树。二叉树，一个节点可以只左子树和右子树，右子树没有左子树。当一个节点，节点没有左子树和右子树的叶节点。

（2）二进制

二叉树的基本属性有以下属性：

属性1：在二进制系数层，高达2K-1（K≥1）节点/>两个属性：m，最高到2M-1二叉树结点的深度

性质：任何二进制度0节点（叶节点）总是一定程度的两个以上的节点。

属性4：N-顶点二叉树，其深度至少为[log2n] + [log2n] log2n的整数部分。

？提示：在遍历二叉树的前序遍历，遍历或后叶节点遍历二叉树是不变的。

3，完全二叉树，完全二叉树

满二叉树，一个二叉树有两个子节点：除了最后一层，每一层中的所有节点。完整的二进制树中，每一层的最大值，2K-1个节点在一个完整的二进制树索引层，和一个完整的二进制树的深度为2米，在该节点上的节点数目。 />完整的二进制树是一个二叉树：除了最后一层外，每一层的节点的数量最多缺乏正确的节点中的最后一层。

完全二叉树的叶子节点可能只出现在最高的两个级别：任何节点，如果右分支节点p最高水平的后代，后代的左分支节点或最高级别的P或P +1。

以下两个属性完全二叉树：

性质：n个结点的完全二叉树的深度[log2n] +。

6性质：让有n个节点的完全二叉树。开始在根级别（从左至右为每一个自然数1，2），...，N为节点个数k（k = 1,2，......，n是数）节点具有以下结论：

①如果k = 1，则该节点为根节点，它没有父节点，如果k>1时，那么父节点号是INT（K / 2）。

②如果2K≤N，K中的节点数目的左子2K否则，该节点的左孩子（显然是没有正确的子节点）。

③如果数字2K +1≤N，K为2K +1右子节点数量，否则正确的子节点。

测试中心8二叉树遍历

考试时段：

在评估的概率为30％，得分两点考点笔试，读者应该熟悉各种遍历算法可以推导出的结果的另一个横动两个遍历的结果。

二叉树的遍历过程中，一般是遍历左子树，然后遍历右子树。提前在左，右后方的原则下，为了访问根节点分为三类：前序遍历二叉树遍历，后序遍历。

（1）前序遍历：访问根目录，然后遍历左子树，最后遍历右子树和横向左，右子树还是第一次访问的根目录，然后遍历左子树，最后遍历右子树。

（2）前序遍历左子树，然后访问根结点，最后遍历右子树，遍历左，右子树的遍历左子树，然后访问根结点，最后遍历右子树。

（3）后序遍历：遍历左子树，然后遍历右子树，最后访问根遍历左，右子树仍然是首先遍历左子树，然后遍历右子树最后的访问时间根节点。

故障排除：？树和一个二叉树之间的区别是什么？ />树中，每个节点为2，即，所有的子树（左或右子树的子树），二叉树，在树结构中的每个节点可以是任何电平。

1.5技术测试中心九顺序搜索

考试会话：

在30％的概率通常选择题的得分为2分，书面评估的测试场地，读者应该把握顺序搜索算法。

查找的方式找到指定的元素，在一个给定的数据结构。线性表的第一个元素的线性表元素开始等于查找成功寻找可比的元素，如果线性形式的所有元素与元素的发现相比，但不相等，则查找失败。 />顺序搜索只能用在下面的两种情况：（1）如果它是无序列表的顺序存储结构，链式存储结构/>线性形式，只用序贯搜索。只能用于/>（2）甚至排列的线性表结构，以便找到链。

测试中心10考试二分法查找链接：

10个考点笔试，30％的概率评估，一般出现在两个点得分，评估，填写数比较中找到差距，读者应该是具体的主二进制搜索算法。

二分法只适用于顺序存储，排列非递减顺序列表中，如下：

设置长度为n的有序线性表，查找元素，

（1）我和线性表

（2）我和中间产品的价值相等，找到成功

（3）如果我是小于中间，在上半年同样的方法在网上找到表BR />（4）如果我是大于中间，以同样的方式在互联网上找到的表下半年。

？故障排除：这二进制搜索方法是否适合你？

二进制搜索方法适用的唯一的商店秩序。这个元素是一个非线性的形式值从大到小的顺序排序？（即，从小型到大型，但允许相邻元素值相等）列表。

这个过程一直持续到搜索长度是成功还是一个子表0。

有序的线性米长度为N，在最坏的情况下，二叉搜索只需要比较log2n次。

1.6测序技术

检测中心对11至交换类排序

考试链接：

11个考点，是比较困难的内容，一般检查30％的选择机会评估约两个分得的形式，读者应该熟悉的几个排序算法的基本过程。

泡沫交换类排序的排序和快速排序。

（1）冒泡排序

首先，从头部扫描线的形式，连续的两个相邻的元素比较大小，如果前面的元素大于下列要素，那么他们的下一步行动交换两相邻的元素，最终的最大线性形式。

然后，从后面的其余部分之前，扫描线性表，逐次比较两个相邻的元素，下列的大小是小于前一个元素，然后他们交换两个相邻元素的小前锋，去年的顶部最低的线性形式。

重复这个过程，直到剩下的线性表是空的，然后其余的线性形式进行排序。

在最坏的情况下，冒泡排序需要比较的N（N-1）/ 2。

（2）快速排序

其基本思路是：采取任何作为基准（通常是第一要素），一趟排序序列中的元素进行排序，分为两个子行元素序列，留下的代码中的元素进行排序的排序码序列是小于或等于基准元件，子序列正确的类代码是大于排序代码的基本元素，然后继续进行排序的两个子序列分别，直到整个序列，有序。

？故障排除：泡沫排序和快速排序，平均执行时间是多少呢？

冒泡法排序，平均执行时间是O（N2），快速排序是O（nlog2n）的平均执行时间。

1.7

一个详细的例子，多选

算法的时间复杂度取决于______。 （考点2）

一）规模的问题）要处理的数据的初始状态

三）困难的问题四））和B）

分辨率：不仅在相同的规模相关的问题的问题，但算法的时间复杂度与输入数据的规模。所有可能的输入数据的概率范围，输入的数据或数据集。

答案：D）

从逻辑数据结构，数据结构分为______。 （测试中心）

一个）的内部结构和外部结构）的线性结构和非线性结构

）一个紧凑的，非紧的结构4）动态和静态结构

分析：逻辑结构反映的线性结构的数据元素之间的关系的一对数据元素，一个或非线性结构的数据元素之间的多对多的关系之间的逻辑关系，所以答案为B）。

答案：B）

，_______不能叠加的基本操作。

A）（测试中心），以确定堆栈元素空）堆栈设置一个空栈C）拆下顶部元素四）卸下底部的堆栈元素

分析：堆栈：堆栈，堆栈的基本操作，删除的顶级元素，初始化，设置为空，以确定如果堆栈为空或全面投产提取的顶层元素堆栈顶部堆栈。

答案：D）

列表不具备的特点是_____。 （考点6）

）的任何点的节点B的随机接入），但不移动的插入和移除的任何元素

三）没有预先估计所需要的空间的长度成正比存储空间D）

分析：顺序表可以随机存取？任何一个节点，在列表中的第一个数据节点，一个接一个，以找到每个节点。因此，答案是A）

答案：A）

后序遍历序列是一个二叉树的遍历序列DEBAC称为DACBE的，它的前序遍历序列是_______。 （测试中心）

）ACBED）DEABC

C）DECABe）EDBAC“

分辨率：后序遍历左子树 - 右子树 - 根遍历的顺序是左子树 - 根 - 右子树的前序遍历的顺序是“根 - 左子树 - 右子树。根据遍历算法，这是不难遍历序列是EDBAC的。因此，答案是D）。

答案：D）

根据每个元素的值（长度大于2），K值，分别与顺序查找方法和二进制搜索找到的元素A和K是平等的，比较数字S和B线性表进行排序，在搜索不成功，S和B之间的_______。 （考点9）

）= BB）>BC）<BD）S≥乙

分析：顺序搜索，搜索没有成功对于一个给定的关键字比较N +1。相对不成功的查找搜索关键字数量的一半[log2n] +。当n≥2时，很显然，N +1>[log2n] +1。

答案：B）

快速排序过程中，各部门将其分为左，右子表的表（子表），我们可以考虑两个子表，得出以下结论，必须予以纠正，______。 （11考点）

）左，右的两个子表，每个排序

B）离开子元素表是不大于右侧的子表元素

C）的左子表的长度小于右子表的长度

D）左，右子表元素是等于平均

：快速排序的基本思想：排序表或作为参考的元素（通常是第一个元素），通过本行程排序的元素的行被分成两个子表，排序？左边的子码是小于或等于排序代码表元素的基本元素，子表的排序代码的右侧大于排序代码的基本元素，然后继续到两个子表进行排序，直到整个表命令。

答案：B）

二，填写

处理问题，正确和完整的描述称为_______。 （测试中心）

分析：电脑问题解决的过程实际上是运行算法，它被称为计算机算法。

答：算法

根据一个空的数据结构处理的线性结构，是______。 （测试中心）/>分析：一个空的数据结构是线性的或非线性的结构的结构，视情况而定。具有线性结构，线性结构，或者线性结构的数据结构的操作处理。 />甲：线性结构/>设树T，节点2,3和4，分别为4,2,1,1，T的叶节点的数量的数量被称为_______。 （考点7）

决议：一棵树的性质不同：树节点到相应的数字产品所有节点和节点度相等。

1×4 2×2 3×1 4×1 +1 = 16的树中的节点。树的叶节点的总数等于节点减去0，这是16 - （4 +2 +1 +1 +1）= 8。

答：8

二分法查找存储结构是有限的_______和有序。 （测试中心）

分辨率：二进制搜索，也被称为二进制搜索，它是一种高效的搜索方法。但两个搜索条件：你必须订购表的存储结构和表元素必须基于关键字的顺序（升序或降序）。

答：顺序存储结构

质粒DNA琼脂糖凝胶电泳中质粒超螺旋、开环、直链跑胶快慢次序依次是超螺旋、直链、开环。

琼脂糖凝胶电泳DNA 迁移速率与分子大小和构象相关，分子构象越大，摩擦阻力越大，第一条带是超螺旋带应该最亮，因为超螺旋结构完整紧密，跑得最快。第二条带为直链线性质粒是双链都断开变成松弛的线性DNA，不如超螺旋紧密，跑得相对慢 。第三条带为开环质粒，DNA双链的其中一根断开，导致超螺旋能量被释放而使质粒变成松弛的环状结构，结构臃肿，跑得最慢。

扩展资料：

琼脂糖凝胶电泳DNA 迁移速率在于摩擦阻力的问题，琼脂就像有孔海绵分子筛，细菌质粒提取中电泳会出现三条带，最快的是超螺旋带，它是完整的，因为它的构型紧密，跑得快。 第二条带在中间，是直链带，即环状双链DNA 两条链均断开，其分子构象变为线性，不如超螺旋紧密，跑得就慢一点。最慢的是开环带，即环状双链DNA 有一条链断开，拖着一条尾巴，显得很臃肿，所以跑得最慢。

参考资料：

百度百科——DNA