Scheda di esercizi di Strutture dati con soluzioni

Scheda di esercizi di Strutture dati gratuita e stampabile: 8 esercizi dal livello facile a quello d’esame, con le soluzioni. Stampala o salvala come PDF.

Per i docenti: gratuita da stampare, copiare e usare in classe. Ogni nuova scheda ha nuovi valori e le sue soluzioni. Un link a ExamProblems nella pagina del corso è molto apprezzato.

Nome: ____________________   Data: ____________

1.Facile

Come sono memorizzati in memoria gli elementi di un array?

  1. AIn un unico blocco contiguo, uno dopo l'altro
  2. BIn posizioni casuali scelte da un hash
  3. CSparsi, collegati da puntatori
  4. DIn un albero di pagine di memoria
2.Facile

La profondità di un nodo in un albero è:

  1. AIl numero di figli di quel nodo
  2. BIl numero di archi da quel nodo alla foglia più profonda
  3. CIl numero di nodi del suo sottoalbero
  4. DIl numero di archi dalla radice a quel nodo
3.Facile

Quale struttura si usa tipicamente per implementare una coda con priorità?

  1. AUno stack
  2. BUna stringa
  3. CUna lista concatenata semplice non ordinata
  4. DUn heap
4.Media

Quanto tempo serve per verificare se l'arco (u, v) esiste usando una matrice di adiacenza?

  1. AO(E)
  2. BO(V)
  3. CO(1)
  4. DO(log V)
5.Media

In una tabella hash con indirizzamento aperto, qual è il massimo fattore di carico possibile?

  1. ANon c'è un massimo
  2. B0,5
  3. C2
  4. D1
6.Media

Un trie (albero dei prefissi) è particolarmente efficiente per:

  1. AOrdinare numeri
  2. BTrovare cammini minimi
  3. CMemorizzare matrici
  4. DRicerche per prefisso, come il completamento automatico
7.Difficile

Un segment tree (albero dei segmenti) è tipicamente usato per:

  1. AOrdinare stringhe alfabeticamente memorizzando ogni prefisso in un nodo separato dell'albero
  2. BImplementare uno stack
  3. CRispondere a interrogazioni su intervalli (come somme su intervalli) e aggiornamenti in O(log n)
  4. DMemorizzare gli archi di un grafo
8.Difficile

Perché in un filtro di Bloom standard non si possono semplicemente eliminare gli elementi azzerandone i bit?

  1. AL'eliminazione porterebbe il tasso di falsi positivi al 100%
  2. BI bit di un filtro di Bloom non si possono modificare dopo la creazione
  3. CI filtri di Bloom memorizzano gli elementi completi, che una volta sottoposti a hash non si possono più ritrovare
  4. DQuei bit possono appartenere anche ad altri elementi, il che causerebbe falsi negativi

Soluzioni

  1. 1. A · In un unico blocco contiguo, uno dopo l'altro
  2. 2. D · Il numero di archi dalla radice a quel nodo
  3. 3. D · Un heap
  4. 4. C · O(1)
  5. 5. D · 1
  6. 6. D · Ricerche per prefisso, come il completamento automatico
  7. 7. C · Rispondere a interrogazioni su intervalli (come somme su intervalli) e aggiornamenti in O(log n)
  8. 8. D · Quei bit possono appartenere anche ad altri elementi, il che causerebbe falsi negativi

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