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软件设计师案例分析每日一练试题内容（2022/8/6）

阅读下列说明和C代码，回答问题1至问题3，将解答写在答题纸的对应栏内。
【说明】
堆数据结构定义如下：
对于n个元素的关键字序列{a1，a2，...,an}，当且仅当满足下列关系时称其为堆。

在一个堆中，若堆顶元素为最大元素，则称为大顶堆；若顶堆元素为最小元素，则称为小顶堆。堆常用完全二叉树表示，图4-1是一个大顶堆的例子。

堆数据结构常用于优先队列中，以维护由一组元素构成的集合。对应于两类堆结构，优先队列也有最大优先队列和最小优先队列，其中最大优先队列采用大顶堆，最小优先队列采用小顶堆。以下考虑最大优先队列。
假设现已建好大顶堆A，且已经实现了调整堆的函数heapify（A,N,INDEX）。
下面将C代码中需要完善的三个函数说明如下：
（1）heapMaximum(A)：返回大顶堆A中的最大元素。
（2）heapExtractMax(A)：去掉并返回大顶堆A的最大元素，将最后一个元素“提前”到堆顶位置，并将剩余元素调整成大顶堆。
（3）maxHeapInsert(A,key)：把元素key插入到大顶堆A的最后位置，再将A调整成大顶堆。
优先队列采用顺序存储方式，其存储结构定义如下：
#define PARENT(i)   i/2
typedef struct array{
int*int_array;  //优先队列的存储空间首地址
int array_size;  //优先队列的长度
int capacity;  //优先队列存储空间的容量
}ARRAY;
【C代码】
（1）函数heapMaximum
int heapMaximum(ARRAY*A){  return  (1)  ;  }
（2）函数heapExtractMax
int heapExtractMax(ARRAY*A){
int max;
max=A->int_array[0];
（2）;
A->array_size --;
heapify(A,A->array_size,0);  //将剩余元素调整成大顶堆
return max;
}
（3）函数maxHeapInsert
int maxHeapInsert(ARRAY *A,int key){
int  i,*p;
if  (A->array_size == A->capacity)    {  //存储空间的容量不够时扩充空间
p=(int*)realloc(A->int_array,A->capacity *2 * sizeof(int));
if (!p) return -1;
A->int_array = p;
A->capacity = 2 * A->capacity;
}
A->array_size ++;
i = （3） ;
while (i > 0 && （4）){
A->int_array[i] = A->int_array[PARENT(i)];
i = PARENT(i);
}
（5）;
return 0;
}
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