已知一个长度为16的顺序表L，其元素按关键字有序排列。若采用二分查找法查找一个L中不存在的元素，则关键字的比较次数最多是：

用二分查找从100个有序整数中查找某数，最坏情况下需要比较的次数是：

在散列表中，所谓同义词就是：

在下列查找的方法中，平均查找长度与结点个数无关的查找方法是：

对包含$N$个元素的散列表进行查找，平均查找长度为：

将$M$个元素存入用长度为$S$的数组表示的散列表，则该表的装填因子为：

散列冲突可以被描述为：

将10个元素散列到100000个单元的哈希表中，是否一定产生冲突？

设散列表的地址区间为[0,16]，散列函数为$H(Key)=Key\%17$。采用线性探测法处理冲突，并将关键字序列{ 26，25，72，38，8，18，59 }依次存储到散列表中。元素59存放在散列表中的地址是：

假定有$K$个关键字互为同义词，若用线性探测法把这$K$个关键字存入散列表中，至少要进行多少次探测？

采用线性探测法解决冲突时所产生的一系列后继散列地址：

将元素序列{18，23，11，20，2，7，27，33，42，15}按顺序插入一个初始为空的、大小为11的散列表中。散列函数为：$H(Key) = Key\%11$，采用线性探测法处理冲突。问：当第一次发现有冲突时，散列表的装填因子大约是多少？

给定散列表大小为11，散列函数为$H(Key) = Key\%11$。采用平方探测法处理冲突：$h_i(k) = (H(k) \pm i^2)\%11$将关键字序列{ 6，25，39，61 }依次插入到散列表中。那么元素61存放在散列表中的位置是：

给定散列表大小为11，散列函数为$H(Key) = Key\%11$。按照线性探测冲突解决策略连续插入散列值相同的4个元素。问：此时该散列表的平均不成功查找次数是多少？

从一个具有$N$个结点的单链表中查找其值等于$X$的结点时，在查找成功的情况下，需平均比较多少个结点？

若用平方探测法解决冲突，则插入新元素时，以下陈述正确的是：

设数字 {4371, 1323, 6173, 4199, 4344, 9679, 1989} 在大小为10的散列表中根据散列函数 $h(X) = X \%10$得到的下标对应为 {1, 3, 4, 9, 5, 0, 2}。那么继续用散列函数 “$h(X) = X \%$表长”实施再散列并用线性探测法解决冲突后，它们的下标变为：

将元素序列{18, 23, 4, 26, 31, 33, 17, 39}按顺序插入一个初始为空的、大小为13的散列表中。散列函数为：$H(Key) = Key\%13$，采用线性探测法处理冲突。问：当第一次发现有冲突时，散列表的装填因子大约是多少？

给定散列表大小为11，散列函数为$H(Key) = Key\%11$。按照线性探测冲突解决策略连续插入散列值相同的5个元素。问：此时该散列表的平均不成功查找次数是多少？

在有$n$（$n>1000$）个元素的升序数组A中查找关键字$x$。查找算法的伪代码如下所示：

k = 0;
while ( k<n 且 A[k]<x )  k = k+3;
if ( k<n 且 A[k]==x )  查找成功;
else if ( k-1<n 且 A[k-1]==x ) 查找成功;
     else if ( k-2<n 且 A[k-2]==x ) 查找成功;
          else 查找失败;

本算法与二分查找（折半查找）算法相比，有可能具有更少比较次数的情形是：

度量结果集相关性时，如果准确率很高而召回率很低，则说明：

在评价一个搜索引擎时，下列哪项不是我们关注的要点？

下列几组概念中，那一组不完全跟搜索引擎有关？

下列几组概念中，那一组不完全跟搜索引擎有关？

下列几组概念中，那一组不完全跟搜索引擎有关？

下列二叉树中，可能成为折半查找判定树（不含外部结点）的是：

现有长度为 7、初始为空的散列表HT，散列函数$H(k)=k\% 7$，用线性探测再散列法解决冲突。将关键字 22, 43, 15 依次插入到HT后，查找成功的平均查找长度是：

有两个垃圾邮件检测系统，分别用带有 10000 封正常邮件和 2000 封垃圾邮件的数据集进行测试。系统 A 检测出了 300 封正常邮件和 1600 封垃圾邮件，系统 B 检测出了 315 封正常邮件和 1800 封垃圾邮件。如果我们重点关注的是保证重要邮件的安全，下列哪句陈述是正确的？

设有一组关键字 { 29，01， 13，15，56，20，87，27，69，9，10，74 }，散列函数为 $H(key)=key\% 17$，采用线性探测方法解决冲突。试在 0 到 18 的散列地址空间中对该关键字序列构造散列表，则成功查找的平均查找长度为 __