本资源是一份2019年的全国硕士研究生招生考试计算机科学与技术学科计算机学科专业基础综合试题及答案，主要涵盖了多项选择题，共计40题，每题2分，总分80分。题目内容涉及算法复杂度分析、数据结构（如二叉树遍历和哈夫曼树）、平衡二叉树操作、项目管理中的活动网络(AOE)、表达式解析与有向无环图(DAG)、排序算法的设计考虑因素以及散列表冲突处理等计算机专业基础知识。
1. 时间复杂度分析部分：
- 题目询问了一个循环程序的时间复杂度，其中提到当输入规模`n`为负整数时，程序的时间复杂度与`logn`有关。但根据描述，这里的逻辑条件`n>=(x+1)*(x+1)`并不适用于负整数，因此可能需要更正或确认题目的有效性。
2. 二叉树遍历：
- 转换一棵树为二叉树后，后序遍历与原树的后根遍历序列相同。这意味着从后序遍历的角度理解问题可能有助于解题。
3. 哈夫曼树和结点数：
- 题目中提到115个结点的哈夫曼树用于对n个互不相同的符号进行编码，通过二进制编码规则，可以通过计算找到n的值。哈夫曼树的构建遵循特定的贪心策略，与结点数量关系复杂，需要一定的数学技巧来确定n。
4. 平衡二叉树操作：
- 删除一个节点后重建平衡二叉树的问题中，如果删除的u是叶节点，T_i与T_z可能不同，因为平衡性质可能被破坏；但如果u不是叶节点，它们通常会保持相同，因为可以通过旋转操作来维护平衡。
5. AOE网分析：
- 题目涉及活动网络中的活动d，要求确定其最早开始时间和最迟开始时间。活动d的具体时间依赖于网络图的具体连接，需要根据网络结构来判断。
6. 表达式解析与DAG：
- 描述的表达式通过有向无环图表示，需要最少的顶点来构建该图。表达式`(x+y)*((x+y)/x)`的最小顶点数取决于括号和运算的组合，至少需要6个顶点来表示。
7. 排序算法选择：
- 除了考虑排序算法的时空效率，还应考虑数据的规整性（数据分布情况）、算法的稳定性（是否保持原有的相对顺序）以及数据的存储方式和初始状态，这些因素可能影响实际应用中的性能和结果。
8. 散列表冲突处理：
- 使用线性探测和再散列方法处理散列表冲突，对于给定的关键字序列，需要计算散列冲突的数量，并分析插入过程中的行为，包括可能的探测次数。
这些题目涵盖了计算机科学中重要的理论和实践知识，对于准备考研的学生来说，理解和解答这些问题对于巩固基础和提升解题能力非常关键。
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