איך לתרגל שאלות PageRank במבוא למדעי המחשב?

באתר prepd תמצאו שאלות PageRank במבוא למדעי המחשב ממבחנים אמיתיים של האוניברסיטה הפתוחה, אוניברסיטת תל אביב, אוניברסיטת בר-אילן, הטכניון. השאלות ממוינות לפי רמת קושי.

כמה שאלות PageRank יש במבוא למדעי המחשב?

באתר prepd יש עשרות שאלות PageRank במבוא למדעי המחשב ממבחנים, עם פתרונות לבדיקה עצמית. ניתן לסנן לפי רמת קושי, לאתר שאלות חוזרות ולתרגל ממוקד על נושא זה.

מה חשוב לדעת על PageRank לקראת מבחן במבוא למדעי המחשב?

PageRank הוא אחד הנושאים המרכזיים במבוא למדעי המחשב. תרגול שאלות ממבחנים בנושא PageRank הוא הדרך הכי יעילה להבין את הסגנון והדרישות של המרצים - ניתן למצוא שאלות כאלה ב-prepd, ממוינות לפי רמת קושי ואוניברסיטה.

מבוא למדעי המחשב - PageRank

תכנות, רקורסיה, מערכים, מחרוזות, עצים בינאריים ורשימות מקושרות

סטטיסטיקות מבחנים

רמת קושי:

בשאלה זו 4 סעיפים שאינם קשורים זה לזה.

סעיף א' (5 נק'):
נתון הקוד הבא:

א. עבור הקלט

l s t = [1, 3, 5, 5, 5, 5, 6, 7]

k ey = 5

, מה תחזיר הפונקציה?

ב. נסמן ב-

n

את אורך רשימת הקלט

l s t

. ציינו את סיבוכיות זמן הריצה במקרה הגרוע כתלות ב-

n

.

סעיף ב' (5 נק'):
נתון האל"ב

{a, b, c, d}

וכן נתונים חמישה קידודים. לכל קידוד סמנו האם הוא prefix free, uniquely decodable but not prefix free, או not uniquely decodable. סמנו ב-X את המשבצת המתאימה.

1.

a = 0, b = 00, c = 000, d = 0000

a = 00, b = 01, c = 10, d = 11

a = 00, b = 01, c = 101, d = 110

a = 10, b = 101, c = 1011, d = 11

a = 0, b = 01, c = 011, d = 0111

סעיף ג' (10 נק'):
נזכר בהגדרה של hash_mod מתוך המחלקה hashtable שראינו בכיתה:
self.hash_mod = lambda key: hash_func(key) % m

נסמן ב-

n

את כמות האיברים שמכניסים ל-hashtable, וב-

m

את גודל הטבלה. נתון כי

n = 1024 \cdot m

, ומכניסים את כל המספרים מ-1 עד

n

ל-hashtable.

עבור המימושים הבאים ל-hash_func, ציינו עבור כל מימוש האם הוא:
1. מאפשר הכנסה וחיפוש תקינים בסיבוכיות זמן ממוצעת

O (1)

(כתלות ב-

n

).
2. מאפשר הכנסה וחיפוש תקינים, אבל סיבוכיות הזמן הממוצעת גדולה מ-

O (1)

(כתלות ב-

n

).
3. לא מאפשר הכנסה או חיפוש תקינים.

סמנו X במשבצת הנכונה. הניחו כי פעולות אריתמטיות ופונקציות מהספרייה math ו-random רצות בזמן

O (1)

. לזכירכם, הפונקציה math.log(x,b) מחזירה float המייצג (בקירוב) את הערך של

lo g_{b} (x)

lambda x: x%10
lambda x: random.randint(x)
lambda x: 1
lambda x: -1*x
lambda x: int(math.log(x,2))

סעיף ד' (5 נק'):
נתונה הפונקציה הבאה המבוססת על הפונקציה page rank אשר ראינו בכיתה, אך אינה זהה לה:

עבור כל אחת מהטענות הבאות, קבעו האם היא נכונה או לא נכונה בסוף ריצת הפונקציה:

1. עבור

G = [[1], [2], [0]]

t = 30

— הרשימה counters תכיל את אותו מספר בכל האינדקסים.
2. עבור

G = [[1], [2], [0]]

t = 35

— הרשימה counters תכיל את אותו מספר בכל האינדקסים.
3. עבור

G = [[1, 3], [2], [0], [1]]

t = 30

— הרשימה counters תכיל את אותו מספר באינדקסים

0, 1, 2

.
4. עבור

G = [[1, 2], [3], [3], [0]]

t = 30

— הרשימה counters תכיל את אותו מספר באינדקסים

0, 3

העתק שאלה

שתף שאלה

סמן כחשוב

סמן כבוצע

אוניברסיטת תל אביבמועד א · 2026 · סמסטר א

★★★★★

חיפוש בינאריסיבוכיות זמןמעקב אחר קודקידודטבלאות גיבובPageRankגרפיםהסתברות

נתונה הפונקציה הבאה המבוססת על הפונקציה page rank אשר ראינו בכיתה, איך אינה זהה לה:

עבור כל אחת מהטענות הבאות, קבעו האם היא נכונה או לא נכונה בסוף ריצת הפונקציה:

1. עבור

G = [[1], [2], [0]]

t = 30

— הרשימה counters תכיל את אותו מספר בכל האינדקסים.
2. עבור

G = [[1], [2], [0]]

t = 35

— הרשימה counters תכיל את אותו מספר בכל האינדקסים.
3. עבור

G = [[1, 3], [2], [0], [1]]

t = 30

— הרשימה counters תכיל את אותו מספר באינדקסים

0, 1, 2

.
4. עבור

G = [[1, 2], [3], [3], [0]]

t = 30

— הרשימה counters תכיל את אותו מספר באינדקסים

0, 3

העתק שאלה

שתף שאלה

סמן כחשוב

סמן כבוצע

אוניברסיטת תל אביבמועד א · 2025 · סמסטר א

★★★★★

מעקב אחר קודגרפיםPageRankהסתברות

לפניכם הפונקציה PageRank שראיתם בתרגול, עם מספר שינויים (שתי שורות חדשות מודגשות, ושורה אחת מחוקה). הניחו כי הספריה random יובאה (אחת ממחוקה).

נתונה ההרצה הבאה:

עבור כל אחת משורות הקוד הבאות, סמנו האם ערך הביטוי הוא בוודאות True, בוודאות False, או לא ניתן לקבוע בוודאות (ייתכן שהוא True וייתכן שהוא False):

1. res[1] + res[2] == 1
2. res[1] + res[2] > 0.2
3. res[4] <= res[3]
4. (res[0] == res[4]) or (res[4] == res[3])

העתק שאלה

שתף שאלה

סמן כחשוב

סמן כבוצע

אוניברסיטת תל אביבמועד א · 2023 · סמסטר ב

★★★★★

מעקב אחר קודגרפיםPageRankהסתברות

לפניכם הפונקציה PageRank שראיתם בתרגול, עם שינוי קטן בשורת ה-return של הפונקציה (השורה המקורית מחוקה, ושורה חדשה מודגשת). הניחו כי הספריה random יובאה (אחת ממחוקה). הניחו כי הפונקציה random.random() מחזירה מספר אקראי בקטע

[0, 1)

(לא כולל 1).

תזכורת:

r an d o m . r an d o m ()

מחזירה מספר אקראי בקטע

[0, 1)

.

בהינתן הרשמה

G = [[1, 2, 4], [3], [1, 2], [], []]

p = 1

t = 3

.

עבור כל אחת משורות הקוד הבאות, סמנו האם ערך הביטוי הוא בוודאות

T r u e

, בוודאות

F a l se

, או לא ניתן לקבוע (ייתכן

T r u e

וייתכן

F a l se

):

1. res == [1,1,1,0,0] → אפשרי / לא אפשרי
2. res == [1,0,0,0,2] → אפשרי / לא אפשרי
3. res == [0,1,0,2,0] → אפשרי / לא אפשרי

העתק שאלה

שתף שאלה

סמן כחשוב

סמן כבוצע

אוניברסיטת תל אביבמועד א · 2023 · סמסטר א

★★★★★

מעקב אחר קודגרפיםPageRankהסתברות

שאלה 14: PageRank מפושט

מימש אלגוריתם PageRank מפושט לגרף קטן של דפי אינטרנט.

א. כתוב מחלקה PageRankCalculator עם השיטות:

ב. הפורמולה: PR(A) = (1-d)/N + d * Σ(PR(T)/C(T))
כאשר:

d = damping factor (0.85)
N = מספר הדפים
T = דף שמקשר לA
C(T) = מספר הקישורים היוצאים מT

ג. בדוק על הגרף הבא:

A → B, C
B → C
C → A
D → A, B, C

ד. מה PageRank של כל דף אחרי 50 איטרציות?

ה. הסבר מדוע דף D צריך לקבל ציון נמוך למרות שהוא מקשר לכולם.

ו. איך האלגוריתם מטפל בדפים ללא קישורים יוצאים?

העתק שאלה

שתף שאלה

סמן כחשוב

סמן כבוצע

שאלה שנוצרה על-ידי AI בסגנון אוניברסיטת תל אביב

★★★★★

PageRankגרפיםהסתברותמחלקותיעילות

שאלות PageRank במבוא למדעי המחשב עם פתרונות

שאלות תרגול במבוא למדעי המחשב בנושא PageRank ממבחנים של האוניברסיטה הפתוחה, אוניברסיטת תל אביב, אוניברסיטת בר-אילן, הטכניון. השאלות ממוינות לפי רמת קושי, עם פתרונות לבדיקה עצמית - כך שניתן ללמוד מטעויות ולהבין את דרך הפתרון לפני הבחינה. ניתן לאתר שאלות חוזרות ולהריץ מבחני סימולציה ממוקדים בנושא PageRank.