1.سهلة
ما بنية البيانات الأنسب لميزة "تراجع" (undo) في محرر النصوص؟
- Aالطابور (Queue)
- Bالمكدس (Stack)
- Cالمخطط (Graph)
- Dمجموعة التجزئة
2.سهلة
عمق العقدة في الشجرة هو:
- Aعدد الحواف من تلك العقدة إلى أعمق ورقة
- Bعدد العقد في شجرتها الفرعية
- Cعدد الحواف من الجذر إلى تلك العقدة
- Dعدد أبناء تلك العقدة
3.سهلة
ما الفرق الرئيسي بين المصفوفة الثابتة والمصفوفة الديناميكية؟
- Aالمصفوفة الثابتة تسمح بوصول أبطأ بالفهرس
- Bالمصفوفة الديناميكية تستطيع النمو بالانتقال إلى كتلة ذاكرة أكبر
- Cالمصفوفة الديناميكية تخزّن عناصرها في عقد مترابطة فتنمو عنصرًا بعد عنصر
- Dالمصفوفة الثابتة لا تخزّن إلا الأعداد
4.متوسطة
أُدرجت المفاتيح 50، 30، 70، 20، 40 بهذا الترتيب في شجرة بحث ثنائية فارغة. ما الابن الأيسر للعقدة 30؟
- A20
- B40
- C50
- D70
5.متوسطة
ما التعقيد الزمني للبحث عن مفتاح في شجرة بحث ثنائية متوازنة؟
- AO(log n)
- BO(n)
- CO(1)
- DO(n log n)
6.متوسطة
طابور منفّذ بمكدسين: push إلى مكدس "in"، وpop من مكدس "out" مع إعادة ملئه من "in" حين يفرغ. ما الكلفة المستهلَكة لكل عملية؟
- AO(n²)
- BO(1)
- CO(log n)
- DO(n)
7.صعبة
خُزّن كائن مفتاحًا في خريطة تجزئة، ثم غُيّر حقل تستخدمه دالة تجزئته. ما النتيجة المرجحة؟
- Aلا يتغير شيء، لأن تجزئة المفتاح تُحسب مرة واحدة فقط عند بدء البرنامج
- Bقد يفشل البحث عن الكائن لأنه يقع في دلو تجزئته القديمة
- Cتُطلق الخريطة خطأً لحظة تغيّر الحقل
- Dتنقل الخريطة المفتاح تلقائيًا إلى دلوه الجديد
8.صعبة
لماذا لا يمكن ببساطة حذف العناصر من مرشح Bloom قياسي بمسح بتاتها؟
- Aلأن الحذف سيرفع معدل الإيجابيات الكاذبة إلى 100%
- Bلأن مرشحات Bloom تخزّن العناصر كاملة، ولا يمكن إيجادها ثانية بعد تجزئتها
- Cلأن تلك البتات قد تخص عناصر أخرى أيضًا، فيسبب ذلك سلبيات كاذبة
- Dلأن بتات مرشح Bloom لا يمكن تغييرها بعد إنشائه
مفتاح الإجابات
- 1. B · المكدس (Stack)
- 2. C · عدد الحواف من الجذر إلى تلك العقدة
- 3. B · المصفوفة الديناميكية تستطيع النمو بالانتقال إلى كتلة ذاكرة أكبر
- 4. A · 20
- 5. A · O(log n)
- 6. B · O(1)
- 7. B · قد يفشل البحث عن الكائن لأنه يقع في دلو تجزئته القديمة
- 8. C · لأن تلك البتات قد تخص عناصر أخرى أيضًا، فيسبب ذلك سلبيات كاذبة
حلول كاملة خطوة بخطوة: تدرّب على هذا الموضوع في examproblems.com.