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資料結構與資料庫及資料探勘
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114年 - 114 專技高考_資訊技師:資料結構與資料庫及資料探勘#133665
> 申論題
題組內容
五、某資料集有屬性 A(二元),以及目標屬性 Class(+ / −)。資料如下表。請計算以下數值。
(一)整體熵(Entropy of dataset)。
相關申論題
(一)在這種情況下,使用 Insertion Sort、Merge Sort、Quick Sort,請比較 其平均與實際效能,並說明那一種最適合。
#557366
(二)在 Quick Sort 中實作上可採用多種 pivot 選擇策略(如:第一個元素、最後一個元素與中位數三取法 median-of-three) ,請說明這些策略對於上述資料進行反向(Reversed Order)排序的效能影響,並指出最推薦的選擇方法及理由。
#557367
(一)為何 Dijkstra 不適合在權重頻繁變動的情境下重複執行?試設計一種 “增量式更新演算法”(incremental update approach) ,能在部分邊權更 新後有效地維護最短路徑樹(SPT)。
#557368
(二)若圖使用 Fibonacci heap 實作 priority queue,請比較時間複雜度與一般 binary heap 的差異。
#557369
(一)在四種不同隔離等級下,T1 是否可能讀到不同的 A 值,並說明理由?
#557370
(二)試分析異常現象(dirty read、non-repeatable read、phantom read)在何種隔離等級會發生?
#557371
(一)請繪出最終的 B+ Tree 結構(節點鍵值排列)。並執行範圍查詢 WHERE key BETWEEN 10 AND 30,請說明實際 I/O 步驟(指明訪問那些節點) 。
#557372
(二)若鍵值 25 被刪除,請說明重新平衡(redistribution 或 merge)的過程。
#557373
(二)以屬性 A 為分裂條件的資訊增益(Information Gain),並請修改其中一筆的 Class 值可以提高屬性 A 的資訊增益。
#557375
六、請將下列的 ERD(Entity Relationship Diagram)轉換成關聯資料表的關聯綱要(relation schema)。有三個實體分別為辦公室、教授和課程。其中屬性有底線者為該實體的主屬性(key attribute) 。每位教授均有一間辦公室,每間辦公室只屬於一位教授,每位教授可以講授很多課程,每個課程可由多位教授合授。最後完成的關聯綱要請務必標示出每個關聯綱要的名稱、主鍵(primary key)和外來鍵(foreign key),若需新的關聯綱要或屬性請自行命名並請詳細說明。(20 分)
#526363
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