GATE 2017 CS 组 1

2025年3月17日 | 阅读 7 分钟

1) 语句 (¬ p) → (¬ q) 在逻辑上等价于以下哪个语句?

I. p → q
II. q → p
III. (¬ q) ∨ p
IV. (¬ p) ∨ q

  1. 仅 I
  2. 仅 I 和 IV
  3. 仅 II
  4. 仅 II 和 III

答案: D

说明

已知,

(¬ p) → (¬ q)

现在,

=> ¬ (¬ p) ∨ (¬ q) { 我们知道,x → y = ¬ (x) ∨ y }
=> (¬ ¬ p) ∨ (¬ q)
=> (p) ∨ (¬ q) { 因为双重否定律 }
=> (¬ q) ∨ (p) (这等价于语句 (iii))
=> (q) → (p) { 因为 x → y = ¬ (x) ∨ y } (这等价于语句 (ii))

因此,选项 (D) 是正确答案。


2) 考虑以下一阶逻辑语句

F: ∀ x (∃ y R(x,y)).

假设逻辑域非空,以下哪个语句可以由 F 推导出来?

∃y (∃x R(x,y))
∃y (∀x R(x,y))
∀y (∃x R(x,y))
∼∃x (∀y R(x,y))

  1. 仅 IV
  2. 仅 I 和 IV
  3. 仅 II
  4. 仅 II 和 III

答案: B

说明

已知,

一阶逻辑语句 --> F: ∀x (∃y R(x, y))

现在,逐一检查这些语句是否可以由 F 推导出来

(i) ∃y (∃x R(x, y))
           这是正确的。因为我们有 ∀x (∃y R(x, y)) → ∃x (∃y R(x, y)) → ∃y (∃x R(x, y))。

(ii) ∃y (∀x R(x, y))
           这是错误的。因为我们有 ∀x (∃y R(x, y)) ← ∃y (∀x R(x, y))。

(iii) ∀y (∃x R(x, y))
           这是错误的。因为 ∃y 不能推导出 ∀y。

(iv) ∼∃x (∀y ∼R(x, y))
           这是正确的。因为 ∼∃x (∀y ∼R(x, y)) = ∀x (∼ ∃y ∼ R(x, y)) = ∀x (∃y ∼∼(x, y)) = ∀x (∃y R(x, y))。

因此,选项(B)是正确答案。


3) 令 c1.......cn 为不全为零的标量。使得以下表达式成立: Gate 2017 CS set 1ci ai = 0

其中 ai 是 Rn 中的列向量。考虑线性方程组。
Ax = b. 其中 A = [a1.......an] 且 b =Gate 2017 CS set 1ai 那么,方程组具有

  1. 唯一解,其中 x = jn,j 表示 n 维向量,对所有 1 都成立。
  2. 无解
  3. 无穷多解
  4. 有限多解

答案:C

说明

ici ai = 0 且 ∃i : ci ≠ 0 表明 A [ a1, a2, ...., an] 的列向量是线性相关的。且矩阵 A 的行列式为零。

因此,对于系统 Ax = b,

系数矩阵 A 的秩 = 增广矩阵 (A / B) 的秩 = k (k< n)

所以,系统 Ax = b 有无穷多解。

因此,选项 (C) 是正确答案。


4) 考虑以下从正整数到实数的函数:10, √n, n, log2n, 100/n。以上函数按渐近复杂度递增顺序的正确排列是

  1. log2n, 100/n, 10, √n, n
  2. 100/n, 10, log2n, √n, n
  3. 10, 100/n ,√n, log2n, n
  4. 100/n, log2n, 10 ,√n, n

答案: B

说明

10 是常数,所以它的增长率为 0。而且,它不受 n 值的影响。

√n 的增长速度快于 log 但慢于线性。(考虑 √n2 / √n = √n,而 log(n2)logn = 2)

n:其增长率为线性。

log2n:增长率为对数。因为在渐近增长中,底数无关紧要。

100 / n:这里增长率随 n 减小。

因此,100/n < 10 < log2n < √n < n

因此,选项(B)是正确答案。


5) 考虑以下表格

算法设计范式
(P) Kruskal(i) 分而治之
(Q) Quicksort(ii) 贪心
(R) Floyd-Warshall(iii) 动态规划

将算法与其设计范式匹配

  1. P-(ii), Q-(iii), R-(i)
  2. P-(iii), Q-(i), R-(ii)
  3. P-(ii), Q-(i), R-(iii)
  4. P-(i), Q-(ii), R-(iii)

答案:C

说明

Kruskal 算法用于找到连接森林中任意两棵树的最轻 (最贪婪) 的边。因此,它是一种贪心技术。

QuickSort 是一种分而治之算法。在每次迭代中,它选择一个元素作为枢轴,并将给定数组围绕选定的枢轴值进行分区。在这个过程中,我们将问题分解为子问题,求解它们,然后合并。因此,它是分而治之。

Floyd-Warshall 使用动态规划方法。它用于使用动态规划解决所有对最短路径问题。

因此选项 (C) 是正确答案。


6) 令 T 为一个具有 15 个节点的二叉搜索树。T 的最小和最大可能高度分别是

  1. 4 和 15
  2. 3 和 14
  3. 4 和 14
  4. 3 和 15

答案: B

说明

给定节点数 (n) = 15

我们知道,当树完全倾斜时,二叉搜索树的高度将最大。

Gate 2017 CS set 1

所以,最大高度 = n - 1
                        = 15 - 1
                       = 14

而当树是完全完整的树时,二叉搜索树的高度将最小。

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所以,最小高度 = log2(n+1) - 1
                             = log2(15+1) - 1
                               = log2(16) - 1
                               = 4?1
                               = 3

因此,选项(B)是正确答案。


7) 一个无符号实数 X 的 n 位定点表示使用 f 位表示小数部分。令 i = n - f。此表示法中 X 的十进制值范围是

  1. 2-f 到 2i
  2. 2-f 到 ( 2i - 2-f)
  3. 0 到 2-i
  4. 0 到 2i - 2 -f)

答案: D

说明

                 Gate 2017 CS set 1

最小数值 = 0

                 Gate 2017 CS set 1

                 Gate 2017 CS set 1

i 位可能的最大数值 = 2i - 1
                                            = 24 - 1
                                            = 16-1
                                            = 15

f 位可能的最大数值 = 1 - 2-f
                                           = 1- 2-4
                                           = 1- 1/2-4
                                           = 1-1/16
                                           = 15/16

现在,范围 = 2i - 1 + 1 - 2-f
                  = 2i - 2-f

因此,最大范围 = 0 到 2i - 2-f

因此选项 (D) 是正确答案。


8) 考虑下面给出的 C 代码片段。

假设 m 和 n 指向有效的 NULL 终止的链表,join 的调用将

  1. 将列表 m 追加到列表 n 的末尾,适用于所有输入
  2. 可能导致空指针解引用,或将列表 m 追加到列表 n 的末尾
  3. 对所有输入导致空指针解引用。
  4. 将列表 n 追加到列表 m 的末尾,适用于所有输入。

答案: B

说明

根据问题,m 和 n 是有效的列表,但没有明确说明列表是空的还是非空的。所以我们有两种情况

情况 1:如果列表不是 NULL
例如

在 join 操作之前
     m =1->2->3->4->5->null
     n =6->7->8->9->null

在 join 操作之后
     1->2->3->4->5->null
     6->7->8->9->1->2->3->4->5->null

情况 2:如果列表是 NULL
   那么连接和引用 m 和 n 将会产生 NULL 指针问题。
因此,选项 (B) 是正确答案。


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