题目内容
（请给出正确答案）
在一个有头结点的链队列中，假设f和r分别为队首和队尾指针，则插入s所指的结点的运算是()。
A.f->next=s;f=s;
B.r->next=s;r=s;
C.s->next=r;r=s;
D.s->next=f;f=s;
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A.==（r+1）%n
B.（r - 1）%n==f
C.== r
D.（f + 1）%n == f
A.R-F
B.F-R
C.(R-F+M)％M
D.(F-R+M)％M
A.r-f
B.r-f-1
C.(r-f)%N+1
D.(r-f+N)%N
A.qu.rear++
B.qu.rear=(qu.rear+1)%N
C.qu.front++;
D.qu.front=(qu.front+1)%N
A、HS—>next=s;
B、s—>next=HS—>next;HS—>next=s;
C、s—>next=HS;HS=s;
D、s—>next=HS;HS=HS—>next;
互联网是一张有向图，每一个网页是图的一个顶点，网页间的每一个超链接是图的一个边，邻接矩阵B=(b)w如果从网页i到网页j有超链接，则by=1，否则为0。
记矩阵B的列和及行和分别是
它们分别给出了页面j的链人链接数目和页面i的链出链接数目。假如在上网时浏览页面并选择下一个页面的过程，与过去浏览过哪些页面无关，而仅依赖于当前所在的页面。那么这一-选择过程可以认为是一一个有限状态、离散时间的随机过程，其状态转移规律用Markov链描述。定义矩阵A=(ay)wxn为
式中:d是模型参数，通常取d=0.85;A是Markov链的转移概率矩阵;ay表示从页面i转移到页而j的概率。根据Markov链的基本性质，对于正则Markov链存在平稳分布x=
式中:x为在极限状态(转移次数趋于无限)下各网页被访问的概率分布，Google将它定义为各网页的PageRank值。假设x已经得到，则它按分量满足方程
网页i的PageRank值是划，它链出的页面有τ个，于是页面i将它的PageRank值分成r份，分别“投票"给它链出的网页。x为网页k的PageRank值，即网络上所有页面“投票给网页k的最终值。根据Markov链的基本性质还可以得到，平稳分布(即PageRank值)是转移概率矩阵A的转置矩阵AT的最大特征值(=1)所对应的归一化特征向量。
已知一个N=6的网络如图4.8所示，求它的PageRank取值。
