第 1 题 构造函数是一种特殊的类成员函数，构造函数的名称和类名相同。但通过函数重载，可以创建多个同名的构造函数，条件是每个构造函数的参数列表不同。

{{ select(1) }}

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第 2 题 类的静态成员函数既能访问类的静态数据成员，也能访问非静态数据成员。

{{ select(2) }}

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第 3 题 栈中元素的插入和删除操作都在栈的顶端进行，所以方便用单向链表实现。

{{ select(3) }}

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第 4 题 下面代码构建的树一定是完全二叉树：

struct TreeNode {
	int value;
	TreeNode* left;
	TreeNode* right;
};

TreeNode* buildCompleteBinaryTree() {
	TreeNode* root = new TreeNode {1};
	root->left = new TreeNode {2};
	root->right = new TreeNode {3};
	root->left->left = new TreeNode {4};
	root->left->right = new TreeNode {5};
	root->right->left = new TreeNode {6};
	return root;
}

{{ select(4) }}

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第 5 题 在二叉排序树中，左子树所有节点的值都大于根节点的值，右子树所有节点的值都小于根节点的值。

{{ select(5) }}

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第 6 题 在生成一个派生类的对象时，只调用派生类的构造函数。

{{ select(6) }}

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第 7 题 下面的代码实现了二叉树的前序遍历，它通过递归方法访问每个节点并打印节点值。

void preorder(TreeNode* root) {
	if (root == NULL) return;
	cout << root->val << " ";
	preorder(root->left);
	preorder(root->right);
}

{{ select(7) }}

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第 8 题 宽度优先搜索算法（BFS）保证了每个节点在最短路径的情况下被访问。

{{ select(8) }}

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第 9 题 在解决简单背包问题时，动态规划的状态转移方程如下

dp[i][w] = max(dp[i-1][w], dp[i-1][w - weights[i-1]] + values[i-1]);

该方程表示：在考虑第 i 个物品时，当前背包容量为 w ，如果不放物品 i ，则最大价值是 dp[i-1][w] ；如果放入物品 i ，则最大价值是 dp[i-1][w - weights[i-1]] + values[i-1] ，其中数组 weights 和 values 分别表示所有物品的重量和价值，数组下标从 0 开始。

{{ select(9) }}

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第 10 题 栈中元素的插入和删除操作都在栈的顶端进行，所以方便用双向链表比单向链表更合适表实现。

{{ select(10) }}

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