大數(shù)據(jù)算法學(xué)習(xí)通章節(jié)答案期末考試題庫2023年_第1頁
大數(shù)據(jù)算法學(xué)習(xí)通章節(jié)答案期末考試題庫2023年_第2頁
大數(shù)據(jù)算法學(xué)習(xí)通章節(jié)答案期末考試題庫2023年_第3頁
大數(shù)據(jù)算法學(xué)習(xí)通章節(jié)答案期末考試題庫2023年_第4頁
大數(shù)據(jù)算法學(xué)習(xí)通章節(jié)答案期末考試題庫2023年_第5頁
已閱讀5頁,還剩12頁未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

付費(fèi)下載

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

大數(shù)據(jù)算法學(xué)習(xí)通超星課后章節(jié)答案期末考試題庫2023年任務(wù)分配的拉方法是指系統(tǒng)采取完全的控制將制定的任務(wù)分配給工人。()

答案:

用機(jī)器完成眾包的優(yōu)勢有()。

答案:

省錢###省時

在repartitionjoin的改進(jìn)中,說法錯誤的是()。

答案:

Map函數(shù)的輸出鍵作為連接鍵

在數(shù)據(jù)流模型中,內(nèi)存遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于數(shù)據(jù)的規(guī)模。()

答案:

數(shù)據(jù)流模型中,數(shù)據(jù)流是指來自某個域中的元素序列。()

答案:

在數(shù)據(jù)流模型中,從數(shù)據(jù)流中可以計(jì)算簡單的函數(shù),如最大值、最小值、求和等,且處理這些函數(shù)時通常使用單個寄存器s。()

答案:

目前眾包技術(shù)完全由計(jì)算機(jī)來完成。()

答案:

利用平面圖的直徑近似算法得到的解,在最壞情況下,也不會小于最優(yōu)解的()。

答案:

二分之一

采用平面圖的直徑近似算法的動機(jī)是無法在要求的時間內(nèi)得到()。

答案:

精確解

頻繁元素計(jì)算算法又稱為()算法。

答案:

MG

頻繁元素計(jì)算算法有效的原因是源于()。

答案:

Zipf原則

在頻繁元素計(jì)算算法中,計(jì)數(shù)器x減少的次數(shù)依賴于有幾個減少計(jì)數(shù)器的步驟。()

答案:

時間亞線性算法的思想是:利用特定子圖聯(lián)通分量的數(shù)量估計(jì)最小生成樹的()。

答案:

權(quán)重

求最小生成樹是一個貪心法,可以用()算法來解決。

答案:

Prime

近似算法能給出一個優(yōu)化問題的優(yōu)化解。

答案:

在平面圖的直徑近似算法中,要求點(diǎn)之間的距離滿足三角不等式是指在i、j、k三個點(diǎn)中,i到j(luò)的距離加上j到k的距離小于i到k的距離。

答案:

RatioBound越大,則近似解越壞。()

答案:

如果一次測試以大于等于p的概率獲得一個證據(jù),那么s=2/p輪測試得到證據(jù)的概率大于等于3/4。

答案:

關(guān)于證明如果輸入?遠(yuǎn)離有序,則存在大于?n個“壞索引”的問題,可以采用證明其逆否命題的方法。

答案:

基于簇的HIT生成問題的優(yōu)化目標(biāo)是生成最小數(shù)目基于簇的HIT。()

答案:

在判定問題的近似中,對于近似解需要區(qū)分的是()。

答案:

是###差得很遠(yuǎn)

判定問題的近似解是指:輸入滿足某種性質(zhì)或近似滿足某種性質(zhì)。

答案:

下列選項(xiàng)中敘述正確的是()。

答案:

大多數(shù)程序在RAM模型上運(yùn)行

對于大數(shù)據(jù)而言,標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算理論模型失效的原因之一是內(nèi)存是有限的,無法存儲所有的內(nèi)存。()

答案:

現(xiàn)代計(jì)算機(jī)有復(fù)雜的存儲層次,存儲單元的訪問是以塊為單位的數(shù)據(jù)移動。()

答案:

用MR進(jìn)行多重集相似連接算法的常見計(jì)算包括()。

答案:

單元函數(shù)###合取函數(shù)###析取函數(shù)

外存歸并排序,以()為單位進(jìn)行調(diào)度。

答案:

等值連接不必在結(jié)果中去掉重復(fù)的屬性。()

答案:

在迭代MapReduce中,reduce的輸出必須和map的輸入兼容。()

答案:

大數(shù)據(jù)算法涉及到外存的時候,通常要分析()。

答案:

IO復(fù)雜性

下列選項(xiàng)中,屬于智能仿生算法的是()。

答案:

遺傳算法###模擬退火算法

在線算法/數(shù)據(jù)流算法是面向大數(shù)據(jù)速度快的特點(diǎn)提出的。()

答案:

隨機(jī)算法是利用隨機(jī)化的方法來進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理,是大數(shù)據(jù)算法設(shè)計(jì)技術(shù)之一。()

答案:

找到一個稠密圖的最小生成樹的算法易于并行化的原因是每個子圖的()可以被并行計(jì)算。

答案:

最小生成樹

基于路徑的算法的例子不包括()。

答案:

分布式不動點(diǎn)運(yùn)算

Dijkstra算法需要并行化。()

答案:

緩存迭代的方法是()。

答案:

在Mapper前加入輸入緩存###在Reducer前加入輸入緩存###在Reducer后加入輸出緩存

以下關(guān)于大數(shù)據(jù)的特點(diǎn),敘述錯誤的是()。

答案:

速度慢

在內(nèi)存中的二分搜索樹中,通常使用()來維護(hù)樹的平衡。()

答案:

旋轉(zhuǎn)

為更快地保存外部搜索樹,可采取按BFS的順序?qū)⑵浞指睢?)

答案:

以下選項(xiàng)中,大數(shù)據(jù)涉及的領(lǐng)域中包括()。

答案:

社交網(wǎng)絡(luò)###醫(yī)療數(shù)據(jù)###計(jì)算機(jī)藝術(shù)###醫(yī)療數(shù)據(jù)

在(a,b)-樹中,a和b表示的是每個節(jié)點(diǎn)當(dāng)中鍵值的上限和下限。()

答案:

B-樹中右邊的指針指向的是鍵值小于最右鍵值的子數(shù)。()

答案:

關(guān)于(a,b)—樹的刪除操作,刪除操作出現(xiàn)問題的情形是:從葉子v刪除元素后,v的兒子小于a-1個。()

答案:

關(guān)于(a,b)-樹的插入,插入涉及到的結(jié)點(diǎn)最多到樹高+1。()

答案:

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用包括()。

答案:

預(yù)測###推薦###商業(yè)情報(bào)分析###科學(xué)研究

目前,關(guān)于大數(shù)據(jù)已有公認(rèn)的確定定義。

答案:

KD樹在()層使用水平線。

答案:

偶數(shù)層

KdB-樹的插入可以使用()的方法。

答案:

對數(shù)

基于位置的查找實(shí)際上是一種三維空間的查找。()

答案:

KD樹可以看成是兩個二叉樹的交疊。()

答案:

大數(shù)據(jù)種類繁多,在編碼方式、數(shù)據(jù)格式、應(yīng)用特征等方面都存在差異。()

答案:

為數(shù)T的每個結(jié)點(diǎn)標(biāo)上子樹大小的I/O復(fù)雜度為()。

答案:

O(sort(N))

對給定頂點(diǎn)鄰接鏈表T,其一個歐拉回路可以以()IO復(fù)雜性求得。

答案:

O(scan(N))IO

外存算法最壞情況的I/O數(shù)位Ω(N)。()

答案:

圖中的獨(dú)立集是指圖當(dāng)中點(diǎn)的集合,其任意兩點(diǎn)之間不存在邊。()

答案:

MapReduce是一種非遞歸描述性語言的通用運(yùn)行平臺。()

答案:

關(guān)于并行節(jié)點(diǎn)計(jì)算,下列選項(xiàng)中關(guān)于節(jié)點(diǎn)敘述不準(zhǔn)確的是()。

答案:

沒有額外工作要做時繼續(xù)迭代

查找規(guī)模為N的表L中,每個獨(dú)立集(MIS)的大小至少為()。

答案:

n/3

時間前向的處理方法是按照()來訪問邊。

答案:

拓?fù)湫?/p>

并行結(jié)點(diǎn)計(jì)算的終止條件是()。

答案:

所有頂點(diǎn)同時變?yōu)榉腔钴S狀態(tài)###沒有信息傳遞

大數(shù)據(jù)求解計(jì)算問題過程的第一步是確定該問題是否可計(jì)算。

答案:

計(jì)算在一個給定社交網(wǎng)絡(luò)中平均每人的朋友個數(shù),在不訪問所有頂點(diǎn)的情況下,進(jìn)行精確計(jì)算最少需要訪問()個頂點(diǎn)。

答案:

n-1

半外存算法是假設(shè)()。

答案:

頂點(diǎn)放在內(nèi)存中,邊在外面

圖的連通性算法可擴(kuò)增為求圖G最小生成樹(MST)的算法。()

答案:

在求最小生成樹時,壓縮后圖中某條邊的權(quán)值等于該邊代表的所有邊的權(quán)值最大值。()

答案:

亞線性是指()等的消耗是輸入規(guī)模o。()

答案:

時間###空間###IO###通訊

大數(shù)據(jù)算法是在給定的時間約束下,以大數(shù)據(jù)為輸入,在給定資源約束內(nèi)可以生成滿足給定約束結(jié)果的算法。

答案:

MapReduce是一種比較好實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)算法的編程架構(gòu),在生產(chǎn)中得到廣泛應(yīng)用。

答案:

MapReduce是由()開發(fā)的分布式編程模型。

答案:

Google

在實(shí)現(xiàn)MapReduce程序時,需要注意的事項(xiàng)不包括()。

答案:

避免通信

MapReduce的執(zhí)行框架處理的內(nèi)容包括()。

答案:

調(diào)度###數(shù)據(jù)分布###將中間數(shù)據(jù)進(jìn)行聚集、排序或洗牌###進(jìn)行錯誤處理

理想的可擴(kuò)展性有()。

答案:

數(shù)據(jù)加倍,運(yùn)行時間加倍###資源加倍,運(yùn)行時間減半

用Pregel計(jì)算子圖同構(gòu)問題,其三個步驟是()。

答案:

查詢分解###搜索###Join

Pregel的編程形式,在執(zhí)行計(jì)算的機(jī)器上每一階段都利用整個圖的全部狀態(tài)。()

答案:

眾包算法是用來解決()。

答案:

計(jì)算機(jī)計(jì)算能力不足或知識不足,需要人來幫忙

大部分時候reducer不能用作combiner。()

答案:

為解決單個計(jì)算機(jī)難以保存全部數(shù)據(jù)的問題,通常會采用并行處理的技術(shù),此技術(shù)會涉及到時間亞線性算法。

答案:

眾包通過一系列的機(jī)制和方法來指導(dǎo)和協(xié)調(diào)()的行為,從而達(dá)到目的。

答案:

群體

外包與眾包的區(qū)別在于眾包的參與者數(shù)量大且不固定的。()

答案:

關(guān)于單詞共現(xiàn)矩陣的計(jì)算,說法正確的是()。

答案:

計(jì)算文本集合中詞的共現(xiàn)矩陣###是一種測量語義距離的方法###語義距離可用于許多語言處理任務(wù)

用單詞共現(xiàn)矩陣解決大規(guī)模計(jì)數(shù)問題的基本方法是()。

答案:

Mapper生成部分計(jì)數(shù)###Reducer聚合部分計(jì)數(shù)

在“詞對法”中,每個mapper處理一個句子。()

答案:

f(B|A)詞對法必須確定所有a被傳遞到同一個combiner。()

答案:

“詞對法”的缺點(diǎn)是不易實(shí)現(xiàn),排序和洗牌代價高。()

答案:

Wikipedia是眾包案例的一種最成功的應(yīng)用之一。()

答案:

人臉識別是利用眾包改進(jìn)圖像()的例子。

答案:

搜索

下列屬于眾包應(yīng)用的例子有()。

答案:

驗(yàn)證碼###機(jī)器翻譯###圖像搜索###數(shù)據(jù)庫查詢

眾包技術(shù)應(yīng)用于廣告中的情形之一是區(qū)分關(guān)鍵詞與廣告的相關(guān)程度。()

答案:

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論