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1．对于二叉排序树，下面的说法（）是正确的。
A．二叉排序树是动态树表，查找不成功时插入新结点时，会引起树的重新分裂和组合B．对二叉排序树进行层序遍历可得到有序序列C．用逐点插入法构造二叉排序树时，若先后插入的关键字有序，二叉排序树的深度最大D．在二叉排序树中进行查找，关键字的比较次数不超过结点数的1/22．在有n个结点且为完全二叉树的二叉排序树中查找一个键值，其平均比较次数的数量级为（）。
A．O(n)B．O(log2n)C．O(n*log2n)D．O(n2)3．静态查找与动态查找的根本区别在于（）。
A.它们的逻辑结构不一样B.施加在其上的操作不同C.所包含的数据元素类型不一样D.存储实现不一样4．已知一个有序表为{12，18，24，35，47，50，62，83，90，115，134}，当折半查找值为90的元素时，经过（）次比较后查找成功。
A．2B．3C．4D．55．已知数据序列为（34，76，45，18，26，54，92，65），按照依次插入结点的方法生成一棵二叉排序树，则该树的深度为（）。
A.4B.5C.6D.76．设散列表表长m=14，散列函数H（k）=kmod11。
表中已有15，38，61，84四个元素，如果用线性探测法处理冲突，则元素49的存储地址是（）。
A.8B.3C.5D.97.平衡二叉树的查找效率呈（）数量级。
A.常数阶B.线性阶C.对数阶D.平方阶8.设输入序列为{20,11,12,…},构造一棵平衡二叉树，当插入值为12的结点时发生了不平衡，则应该进行的平衡旋转是（）。
A.LLB.LRC.RLD.RR二、填空题（每空3分，共24分）。
1．在有序表A[1..18]中，采用二分查找算法查找元素值等于A[7]的元素，所比较过的元素的下标依次为。
2．利用逐点插入法建立序列(61，75，44，99，77，30，36，45)对应的二叉排序树以后，查找元素36要进行次元素间的比较，查找序列为。
3.用顺序查找法在长度为n的线性表中进行查找，在等概率情况下，查找成功的平均比较次数是。
4.二分查找算法描述如下：intSearch_Bin(SSTST,KTkey){low=1;high=ST.length;while(low＜=high){mid=(low+high)/2;if(key==ST.elem[mid].key)returnmid;elseif(key＜ST.elem[mid].key);else;}return0;}5．链式二叉树的定义如下：typedefstructBtn{TElemTypedata;;}BTN,*BT;6．在有n个叶子结点的哈夫曼树中，总结点数是。
三、综合题（共52分）。
1.（共12分）假定关键字输入序列为19，21，47，32，8，23，41，45，40，画出建立二叉平衡树的过程。
2.（共15分）有关键字{13，28，31，15，49，36，22，50，35，18，48，20}，Hash函数为H=keymod13，冲突解决策略为链地址法，请构造Hash表（12分），并计算平均查找长度（3分）。
ASL=3.（共10分）设关键字码序列{20，35，40，15，30，25}，给出平衡二叉树的构造过程。
4.（共15分）设哈希表长为m=13，散列函数为H(k)=kmod11，关键字序列为5，7，16，12，11，21，31，51，17

保持意义的持续学习（MPCL）这是的后续。
核心思想保持不变。
定位意义MPCL认为，潜在表示通过对外界采取行动而获得了意义。
为了使连续学习在复杂的环境中易于管理并避免，含义必须随着时间的流逝而保持稳定。
这是MPCL背后的核心思想。
请注意，稳定性并不意味着闲置：只要可以在表示的计算范围之外继续满足其目的，就可以完善表示模型。
MPCL借鉴了内含的。
我希望MPCL可以帮助建立更多位置的人工代理，尽管它并不完全符合当前的体现/情境认知理论。
在我的情境认知版本中，意义是核心。
“含义”是与需要稳定的外界的联系。
传统上，程序员是要确定算法输入和输出的含义的，因为含义不会神奇地从其算法的语法复杂性中浮现出来。
智能行为也不是来自孤立的算法，因为只有当智能算法在观察者眼中做出有意义的事情时，智能算法才能被认为是智能的，即，行为模式只能在可理解的范围内被认为是智能的。
在本自述

完成一个猜数字的GUI游戏。
开始游戏后，产生一个没有重复数字的4位随机数，用户每猜一个数字，显示出“完全猜中的数字个数”和“猜中数字但位置错误的数字个数”，比如nAmB，数字n表示猜中的位置正确的数字个数，数字m表示数字正确而位置不对的数字个数。
例如，正确答案为5234，如果用户猜5346，则显示：1A2B，数字1表示数字5及其位置猜对了，数字3和4这两个数字猜对了，但是位置没对，记为2B。
然后，用户根据游戏提示的信息继续猜，直到猜中为止。
同时设计规则，根据猜中的次数计算积分，并可以显示不同用户的排行榜。
注意:因为BGM因为太大被我去掉了

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电流环PI参数自己可调，转速环PI参数自己选择，模型中没有使用I参数。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。