该算法是确定性的，因此编写没有随机数调用的函数的算法很重要吗？

错了，我们举个例子：随机快速排序，每次以一个随机值作为排序分类标准，将当前区间拆分为两部分，但最终还是会有序的，它是一种有确定结果的算法，但得到结果的过程是随机的。

希望对你有所帮助。

错。 当构成算法的每条指令时，确定性含义是清晰而明确的。 生成随机数的指令清晰明确，但指令每次都会产生不同的结果。

1.数值概率算法：用于求解数值问题。 得到的解几乎总是近似解，并且近似解的精度很高。

随着计算时间的增加，它不断改进。

2.拉斯维加斯算法：要么给出问题的正确答案，要么你得不到答案。 多次解决，是的。

使失败的概率任意小。

3.蒙特卡罗算法（Montecarlo）：总是得到问题的答案，偶尔会产生错误的答案。 重复，每次。

是随机选择的，使错误答案的概率任意小。

4. 舍伍德算法：许多具有良好平均运行时间的确定性算法在最坏的情况下都非常好。

坏。 通过引入随机性进行调整可以消除或减少一般情况和最坏情况之间的差异。

选择 ACD

说明：1无限：一个算法必须总是在无限个步骤之后结束，并且每个步骤都可以在无限的时间内完成;

2.确定性：算法的每条指令都必须具有确切的含义。

当读者理解它时，没有歧义，在任何条件下，算法只有一条执行路径，并且只能实现相同的输入相同的输出;

3.可行性：一种算法是可行的，即算法中描述的操作可以通过执行有限数量的已经实现的基础操作来实现;

4.输入：算法有零个或多个输入，此输入取决于一组特定的对象;

5.输出：一个算法有一个或多个输出，这些输出是与输入有特定关系的量;

问题不完整，但我知道这个问题，我应该选择B，（有零个或更多的输出），这个选项是错误的，正确的结论是：有1个或更多的输出。

算法的特征。

有限性 通常在有限步长内结束，不会形成无限循环。

确定性 算法中的每一步都必须具有确定的意义，不能实现歧义。

输入有多个或 0 个输入。

输出 至少有一个或多个输出。

可行性 原则上可以精确地进行，并且可以通过执行已实现的有限数量的基本操作来完成操作。

随机算法和确定性算法的区别如下：

随机算法和确定性算法是计算机科学中两种常见的算法类型，它们的主要区别在于在执行过程中产生结果的方式。

1.算法原理

随机算法是通过生成一些随机数，结合随机化技术，对输入数据进行处理并推导输出结果来设计的。 其基本思想是引入一定程度的随机性，以提高算法的效率。 例如，蒙特卡洛方法、拉斯维加斯方法等，都是随机算法。

另一方面，确定性算法是指在解决问题时可以明确且唯一地确定每个操作的计算过程。 确定性算法通常是确定性的，即给定一个确定的输入，可以得到相应的输出。 例如，递归算法、贪婪算法和状态规划算法都是确定性算法。

2.应用领域

随机算法具有广泛的应用范围，可以应用于图像处理、信息加密、仿真优化、计算几何等多个领域。 特别是在人工智能领域，随机算法被广泛应用于机器学习和数据挖掘中，如遗传算法、蚁群算法、随机森林等。

确定性算法主要应用于计算机图形学、网络安全、操作系统、编译器等。 例如，排序算法、搜索算法和各种优化算法都是确定性方法。

3.效率

随机算法通常比确定性算法更有效。 因为随机数可以在一定程度上减小问题的大小，简化解决方案。 特别是在数据量大的情况下，随机算法可以有效地处理误差和噪声，因此在大规模数据处理中得到广泛应用。

确定性算法的时间复杂度受问题输入大小的影响，而随机算法则不一定如此。 正是因为这种开翔特性，随机算法才有了更高的效率和更好的扩展性。

一般来说，随机算法和确定性算法都有自己的应用领域。 在解决问题的实际过程中，要根据实际情况综合考虑使用哪种算法来处理问题，以达到更好的效果。

该算法的特点包括穷举性、确定性和可行性，例如轿车和输入渣的差异。

a.没错。 b.错误。

正确答案：a

根据算法的有限性，可以正确得到一个;

根据算法的可变性，可以得到B误差;

根据算法语句的确定性，可以正确得到c;

根据算法函数的确定性，可以正确获得 D，因此选择 B

从算法的概念可以看出，解决某一类问题的算法不是唯一的，因此是不正确的; 算法是有限步，结果很清楚，而且是正确的，算法操作的每一步都必须清楚，不能有歧义或歧义才能正确; 因此，关于算法的正确语句的正确数目为 3，因此选择 c