該演算法是確定性的，因此編寫沒有隨機數呼叫的函式的演算法很重要嗎？

錯了，我們舉個例子：隨機快速排序，每次以乙個隨機值作為排序分類標準，將當前區間拆分為兩部分，但最終還是會有序的，它是一種有確定結果的演算法，但得到結果的過程是隨機的。

希望對你有所幫助。

錯。 當構成演算法的每條指令時，確定性含義是清晰而明確的。 生成隨機數的指令清晰明確，但指令每次都會產生不同的結果。

1.數值概率演算法：用於求解數值問題。 得到的解幾乎總是近似解，並且近似解的精度很高。

隨著計算時間的增加，它不斷改進。

2.拉斯維加斯演算法：要麼給出問題的正確答案，要麼你得不到答案。 多次解決，是的。

使失敗的概率任意小。

3.蒙特卡羅演算法（Montecarlo）：總是得到問題的答案，偶爾會產生錯誤的答案。 重複，每次。

是隨機選擇的，使錯誤答案的概率任意小。

4. 舍伍德演算法：許多具有良好平均執行時間的確定性演算法在最壞的情況下都非常好。

壞。 通過引入隨機性進行調整可以消除或減少一般情況和最壞情況之間的差異。

選擇 ACD

說明：1無限：乙個演算法必須總是在無限個步驟之後結束，並且每個步驟都可以在無限的時間內完成;

2.確定性：演算法的每條指令都必須具有確切的含義。

當讀者理解它時，沒有歧義，在任何條件下，演算法只有一條執行路徑，並且只能實現相同的輸入相同的輸出;

3.可行性：一種演算法是可行的，即演算法中描述的操作可以通過執行有限數量的已經實現的基礎操作來實現;

4.輸入：演算法有零個或多個輸入，此輸入取決於一組特定的物件;

5.輸出：乙個演算法有乙個或多個輸出，這些輸出是與輸入有特定關係的量;

問題不完整，但我知道這個問題，我應該選擇B，（有零個或更多的輸出），這個選項是錯誤的，正確的結論是：有1個或更多的輸出。

演算法的特徵。

有限性 通常在有限步長內結束，不會形成無限迴圈。

確定性 演算法中的每一步都必須具有確定的意義，不能實現歧義。

輸入有多個或 0 個輸入。

輸出 至少有乙個或多個輸出。

可行性 原則上可以精確地進行，並且可以通過執行已實現的有限數量的基本操作來完成操作。

隨機演算法和確定性演算法的區別如下：

隨機演算法和確定性演算法是電腦科學中兩種常見的演算法型別，它們的主要區別在於在執行過程中產生結果的方式。

1.演算法原理

隨機演算法是通過生成一些隨機數，結合隨機化技術，對輸入資料進行處理並推導輸出結果來設計的。 其基本思想是引入一定程度的隨機性，以提高演算法的效率。 例如，蒙特卡洛方法、拉斯維加斯方法等，都是隨機演算法。

另一方面，確定性演算法是指在解決問題時可以明確且唯一地確定每個操作的計算過程。 確定性演算法通常是確定性的，即給定乙個確定的輸入，可以得到相應的輸出。 例如，遞迴演算法、貪婪演算法和狀態規劃演算法都是確定性演算法。

2.應用領域

隨機演算法具有廣泛的應用範圍，可以應用於影象處理、資訊加密、模擬優化、計算幾何等多個領域。 特別是在人工智慧領域，隨機演算法被廣泛應用於機器學習和資料探勘中，如遺傳演算法、蟻群演算法、隨機森林等。

確定性演算法主要應用於計算機圖形學、網路安全、作業系統、編譯器等。 例如，排序演算法、搜尋演算法和各種優化演算法都是確定性方法。

3.效率

隨機演算法通常比確定性演算法更有效。 因為隨機數可以在一定程度上減小問題的大小，簡化解決方案。 特別是在資料量大的情況下，隨機演算法可以有效地處理誤差和雜訊，因此在大規模資料處理中得到廣泛應用。

確定性演算法的時間複雜度受問題輸入大小的影響，而隨機演算法則不一定如此。 正是因為這種開翔特性，隨機演算法才有了更高的效率和更好的擴充套件性。

一般來說，隨機演算法和確定性演算法都有自己的應用領域。 在解決問題的實際過程中，要根據實際情況綜合考慮使用哪種演算法來處理問題，以達到更好的效果。

該演算法的特點包括窮舉性、確定性和可行性，例如轎車和輸入渣的差異。

a.沒錯。 b.錯誤。

正確答案：a

根據演算法的有限性，可以正確得到乙個;

根據演算法的可變性，可以得到B誤差;

根據演算法語句的確定性，可以正確得到c;

根據演算法函式的確定性，可以正確獲得 D，因此選擇 B

從演算法的概念可以看出，解決某一類問題的演算法不是唯一的，因此是不正確的; 演算法是有限步，結果很清楚，而且是正確的，演算法操作的每一步都必須清楚，不能有歧義或歧義才能正確; 因此，關於演算法的正確語句的正確數目為 3，因此選擇 c