群体智能优化算法的仿生计算一般由____、_____、____三个过程完成。

一般而言，算法设计完成后，需要进行算法的模拟与分析。关于算法的模拟与分析回答问题： 算法的时间复杂性T(n)，可以通过评估算法基本语句的执行次数来获得。分析下列算法的时间复杂性。 Start of the algorithm(算法开始) (1) 输入结点的数目n； (2) 当前最短路径Path设为空，当前最短距离Dtemp设为最大值； 注：一个路径是n个结点的一个组合，任何一个结点在路经中不能重复出现 (3) 组合一条新路径NewPath并计算该路径的距离D； (4) 如果D <dtemp 则path="NewPath，且Dtemp" d； (5) 如果所有路径组合完毕，则结束；否则转第(3)步继续执行； (6) 输出path及dtemp； end of the algorithm(算法结束)> A、

B、

C、

D、

B、80年代中期反向传播算法获得广泛关注，人工智能进入第二黄金时

C、2016年以来，由于云计算、大数据、物联网等技术的群体性突破，人工智能正在经历第三次高潮

D、70年代初期，计算能力突破没能使得机器完成大规模数据训练和复杂任务，人工智能进入了第一个低潮

E、90年代初期，由于美国DAPPA失败，政府投入缩减，人工智能进入第二个低谷期

A、计算智能，即快速计算，记忆和存储能力，是所有人工智能的基础。

B、感知智能，即视觉、听觉、触觉等感知能力，是人和动物都具备的能力，能够通过各种智能感知能力与自然界进行交互，通俗的讲就是“能听会说”。

C、认知智能，包括分析、思考、理解、判断能力，通俗讲是“能理解会思考”。人类有语言，才有概念，才有推理，概念、意识、观念等是人类认知智能的表现。

D、建立在快速计算基础上的人工智能，机器在感知世界方面，比人类更有优势。

A、感知智能，即视觉、听觉、触觉等感知能力，是人和动物都具备的能力，能够通过各种智能感知能力与自然界进行交互，通俗的讲就是“能听会说”。

B、认知智能，包括分析、思考、理解、判断能力，通俗讲是“能理解会思考”。人类有语言，才有概念，才有推理，概念、意识、观念等是人类认知智能的表现。

C、建立在快速计算基础上的人工智能，机器在感知世界方面，比人类更有优势。

D、计算智能，即快速计算，记忆和存储能力，是所有人工智能的基础。

下列三个算法是关于“大规模数据集合中查找有无某些元素”问题的算法：针对一个“学生”数据表，如下示意，找出“成绩”为某一分数的所有学生。【算法A1】 Start of algorithm A1 Step 1. 从数据表的第1条记录开始，直到其最后一条记录为止，读取每一条记录，做Step 2。 Step 2. 对每一条记录，判断成绩是否等于给定的分数：如果是，则输出；如果不是，则不输出。 End of algorithm A1 【算法A2】 Start of algorithm A2 Step 1. 从数据表的第1条记录开始，直到其最后一条记录为止，读取每一条记录，做Step 2和Step 3。 Step 2. 对每一条记录，判断成绩是否等于给定的分数：如果等于，则输出；如果不等于，则不输出。 Step 3. 判断该条记录的成绩是否小于给定的分数：如果不是，则继续；否则，退出循环，算法结束。 End of algorithm A2 【算法A3】 Start of algorithm A3 Step 1. 假设数据表的最大记录数是n，待查询区间的起始记录位置Start为1，终止记录位置Finish为n； Step 2. 计算中间记录位置I = (Start+Finish)/2，读取第I条记录。 Step 3. 判断第I条记录的成绩与给定查找分数： (3.1)如果是小于关系，则调整Finish = I-1；如果Start >Finish则结束，否则继续做Step 2； (3.2)如果是大于关系，则调整Start = I+1；如果Start>Finish则结束，否则继续做Step 2； (3.3)如果是等于关系，则输出，继续读取I周围所有的成绩与给定查找条件相等的记录并输出，直到所有相等记录查询输出完毕则算法结束。 End of algorithm A3 关于算法A3和算法A1，下列说法正确的是_____。

A、如果数据表中记录数越多，则算法A3相比算法A1的优势越明显，即查找时间越短

B、如果数据表中记录数越多，则算法A1相比算法A3的优势越明显；即查找时间越短

C、算法A3和算法A1的执行时间差异不会随数据表中记录数多少而变化

D、上述都不正确

下列三个算法是关于“大规模数据集合中查找有无某些元素”问题的算法：针对一个“学生”数据表，如下示意，找出“成绩”为某一分数的所有学生。【算法A1】 Start of algorithm A1 Step 1. 从数据表的第1条记录开始，直到其最后一条记录为止，读取每一条记录，做Step 2。 Step 2. 对每一条记录，判断成绩是否等于给定的分数：如果是，则输出；如果不是，则不输出。 End of algorithm A1 【算法A2】 Start of algorithm A2 Step 1. 从数据表的第1条记录开始，直到其最后一条记录为止，读取每一条记录，做Step 2和Step 3。 Step 2. 对每一条记录，判断成绩是否等于给定的分数：如果等于，则输出；如果不等于，则不输出。 Step 3. 判断该条记录的成绩是否小于给定的分数：如果不是，则继续；否则，退出循环，算法结束。 End of algorithm A2 【算法A3】 Start of algorithm A3 Step 1. 假设数据表的最大记录数是n，待查询区间的起始记录位置Start为1，终止记录位置Finish为n； Step 2. 计算中间记录位置I = (Start+Finish)/2，读取第I条记录。 Step 3. 判断第I条记录的成绩与给定查找分数： (3.1)如果是小于关系，则调整Finish = I-1；如果Start >Finish则结束，否则继续做Step 2； (3.2)如果是大于关系，则调整Start = I+1；如果Start>Finish则结束，否则继续做Step 2； (3.3)如果是等于关系，则输出，继续读取I周围所有的成绩与给定查找条件相等的记录并输出，直到所有相等记录查询输出完毕则算法结束。 End of algorithm A3 关于算法A1, A2, A3的快慢问题，下列说法正确的是_____。

A、算法A1快于算法A2， 算法A2快于算法A3

B、算法A2快于算法A1， 算法A2快于算法A3

C、算法A3快于算法A2， 算法A2快于算法A1

D、算法A1快于算法A3， 算法A3快于算法A2

下列三个算法是关于“大规模数据集合中查找有无某些元素”问题的算法：针对一个“学生”数据表，如下示意，找出“成绩”为某一分数的所有学生。【算法A1】 Start of algorithm A1 Step 1. 从数据表的第1条记录开始，直到其最后一条记录为止，读取每一条记录，做Step 2。 Step 2. 对每一条记录，判断成绩是否等于给定的分数：如果是，则输出；如果不是，则不输出。End of algorithm A1 【算法A2】 Start of algorithm A2 Step 1. 从数据表的第1条记录开始，直到其最后一条记录为止，读取每一条记录，做Step 2和Step 3。 Step 2. 对每一条记录，判断成绩是否等于给定的分数：如果等于，则输出；如果不等于，则不输出。 Step 3. 判断该条记录的成绩是否小于给定的分数：如果不是，则继续；否则，退出循环，算法结束。 End of algorithm A2 【算法A3】 Start of algorithm A3 Step 1. 假设数据表的最大记录数是n，待查询区间的起始记录位置Start为1，终止记录位置Finish为n； Step 2. 计算中间记录位置I = (Start+Finish)/2，读取第I条记录。 Step 3. 判断第I条记录的成绩与给定查找分数： (3.1)如果是小于关系，则调整Finish = I-1；如果Start >Finish则结束，否则继续做Step 2； (3.2)如果是大于关系，则调整Start = I+1；如果Start>Finish则结束，否则继续做Step 2； (3.3)如果是等于关系，则输出，继续读取I周围所有的成绩与给定查找条件相等的记录并输出，直到所有相等记录查询输出完毕则算法结束。 End of algorithm A3针对上述三个算法，回答问题：关于三个算法的复杂性，下列说法正确的是_____。

A、算法A1和A2的时间复杂性为O(n)，算法A3的时间复杂性为

B、算法A1、A2和A3的时间复杂性都为O(n)

C、算法A1和A2的时间复杂性为O(1)，算法A3的时间复杂性为O(n)

D、算法A1的时间复杂性为O(n)，算法A2的时间复杂性为O(n/2)，算法A3的时间复杂性为O(n/4)