转几道C#题及答案

转几道C#题及答案

 

1.string str=null和string str=""有什么不同？

2.remoting和webservices有什么不同？

3.遍历所有的<filename>，使用递归方法，画出流程图。

 

答案：

1. 第一个是空引用(托管堆里无对象),第二个托管堆里有个空字符串

2. 都能开发分布式多层应用程序设计,如果需要在不同系统之间进行互操作，应该选择使用开放标准 (SOAP、XML、HTTP) 的 Web 服务方法，；如果各种系统中的所有组件都是 CLR 托管的，则 .NET Remoting“可能”是正确的选择

其他:

WebService是工业标准,基于Http协议传递.

Remoting是.Net一个RPC调用机制,可以基于TCP协议,性能相对好

 

NET Remoting主要用于分布式程序开发，小项目一般用不到，且更适合企业内部网（局域网使用），而且支持二进制传输与比WebServices速度要快。WebService实际是个比较花消的东西，中看不中用，在数据量大的时候，速度奇慢无比。所以一般也很少用。

 

http://www.microsoft.com/china/MSDN/library/archives/library/dndotnet/html/dotnetremotearch.asp#dotnetremotearch_topic4

3.

using System;

using System.IO;

 

class ListAllFilesDemo

{

public static void Main()

{

Console.Write("请输入要查询的目录: ");

string dir = Console.ReadLine();

try

{

ListFiles(new DirectoryInfo(dir));

}

catch(IOException e)

{

Console.WriteLine(e.Message);

}

}

 

public static void ListFiles(FileSystemInfo info)

{

if(!info.Exists) return;

 

DirectoryInfo dir = info as DirectoryInfo;

//不是目录

if(dir == null) return;

 

FileSystemInfo [] files = dir.GetFileSystemInfos();

for(int i = 0; i < files.Length; i++)

{

FileInfo file = files[i] as FileInfo;

//是文件

if(file != null)

Console.WriteLine(file.FullName + "/t" + file.Length);

//对于子目录，进行递归调用

else

ListFiles(files[i]);

 

}

}

}

 

以下是我自己的一点体会：

1．  string str=null，只是在栈中存在一个str 引用。

2．  递归算法：

一般在递归函数末尾设置两个选择(if …..else ).

1)      调用自身,向下一级延伸。(并不是真正的出口)

2)      递归的终止(真正的出口)

 

附:

 递归算法及其应用

递归算法及其应用
http://www.mydrs.org  2002-7-4  大榕树

[递归的描述]
　　由上面的例子可以看出，一般来说，递归需要有边界条件、递归前进段和递归返回段。当边界条件不满足时，递归前进；当边界条件满足时，递归返回。因此，在考虑使用递归算法编写程序时，应满足两点：1）该问题能够被递归形式描述；2）存在递归结束的边界条件。
　　递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合。用递归思想写出的程序往往十分简洁易懂。

[例2] 给出一棵二叉树的中序与后序排列。求出它的先序排列。
[分析] 通过对比二叉树的中序与后序排列，我们可以找出根节点及左右子树。同样的，有可以通过对比左子树的中序与后序排列，找出左子树的根节点……可见，该问题能够被递归描述。当找到最后一个根节点时，递归无法再进行下去，这就是递归结束的边界条件。由此可见，递归算法中常常隐含了分治思想。程序如下：
program chu01_3;
　var z,h: string;
　procedure find(a,b:string);
　　var
　　　s,l : integer;
　　begin
　　　l:=length(b);
　　　if l=1 then Write(b) {边界条件及递归返回段}
　　　else
　　　　begin {递归前进段}
　　　　　Write(b[l]);
　　　　　s:=pos(b[l],a);
　　　　　if s-1>0 then find(copy(a,1,s-1),copy(b,1,s-1)); {递归左子树}
　　　　　if l-s>0 then find(copy(a,s+1,l-s),copy(b,s,l-s)); {递归右子树}
　　　　end;
　end;
begin
　Readln(z);
　Readln(h);
　Find(z,h);
　Readln;
end.
[递归的应用]

1.经典递归
　　例如hanoi塔问题：经典的递归，原问题包含子问题。有些问题或者数据结构本来就是递归描述的，用递归做很自然。

2.递归与递推
　　利用递归的思想建立递推关系，如由兔子生崽而来的fibonacci数列。但递推由于没有返回段，因此更为简单，有时可以直接用循环实现。

3.分治
　　不少分治方法是源于递归思想，或是递归分解+合并处理。

4.回溯
　　规模较小的问题用回溯解决比较自然。注意递归前后要保证现场的保存和恢复，即正确的转化问题。

5.动态规划
　　动态规划的子问题重叠性质与递归有某种相似之处。递归+动态修改查表是一种不错的建立动态规划模型的方法。

6.其他
　　其他么，就是不好归类。例如表达式处理，排列组合等。附带说一下，用递归来处理打印方案的问题还是很方便的。

[例3] 求把一个整数n无序划分成k份互不相同的正整数之和的方法总数。
[分析] 这是一道动态规划题，动态方程如下：
　　　　　　　f[i-1,j]+f[i,j-i]+1 （(j mod i=0) and (j div i=1)）
　　f[i,j]:= f[i-1,j] (i>=j)
　　　　　　　f[i-1,j]+f[i,j-i] （else）
　　s:=f(k,n-k)
本题可以用循环来实现递推,也可以考虑用递归求解。主过程如下：

方案一：
Procedure work(I,j:longint; var s:longint);
　Var t:longint;
　Begin
If (i=1) or (j=1) then s:=1
　Else if (i=0) or (j=0) then s:=0
　　　Else begin
　　　　　　　if (j mod i=0) and (j div i=1) then
　　　　　　　　　　　　begin
　　　　　　　　　　　　　work(i-1,j,s);
　　　　　　　　　　　　　t:=s;
　　　　　　　　　　　　　work(i,j-1,s);
　　　　　　　　　　　　　s:=s+t+1;
　　　　　　　　　　　　end
　　　　　　　　　　　　else if (i>=j) then
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　work(i-1,j)
　　　　　　　　　　　　　　else begin
　　　　　　　　　　　　　　　　　　work(i-1,j,s);
　　　　　　　　　　　　　　　　　　t:=s;
　　　　　　　　　　　　　　　　　　work(I,j-1,s);
　　　　　　　　　　　　　　　　　　s:=s+t;
　　　　　　　　　　　　　　　　　end;
　End;

方案二：procedure search(v,w,last:byte);
var i:byte;
begin
　if w=0 then inc(count)
　else
　　if w=1 then
　　　if v>=last then search(0,0,0) else
　　else for i:=last to v-1 do search(v-i,w-1,i);
end;

　　可以看出，方案一的程序较为冗长，消耗栈空间较大；而方案二较为简洁明了，所用的栈空间也较小，效率较高。因此，使用递归算法也有一个优化问题。算法的简洁与否直接制约了程序的可行性和效率。

[总结]
　　递归使一些复杂的问题处理起来简单明了，尤其在学习算法设计、数据结构时更能体会到这一点。但是，递归在每一次执行时都要为局部变量、返回地址分配栈空间，这就降低了运行效率，也限制了递归的深度。因此，在必要的时候可以只使用递归的思想来求解，而程序则转用非递归的方式书写。