江南大學(xué)《游戲程序設(shè)計(jì)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
江南大學(xué)《游戲程序設(shè)計(jì)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁(yè)
江南大學(xué)《游戲程序設(shè)計(jì)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁(yè)
江南大學(xué)《游戲程序設(shè)計(jì)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第4頁(yè)
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站名:站名:年級(jí)專業(yè):姓名:學(xué)號(hào):凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者,成績(jī)按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁(yè),共1頁(yè)江南大學(xué)《游戲程序設(shè)計(jì)》

2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共25個(gè)小題,每小題1分,共25分.在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中,只有一項(xiàng)是符合題目要求的.)1、考慮使用Python語(yǔ)言解決一個(gè)問(wèn)題:有一個(gè)包含學(xué)生姓名和成績(jī)的字典,需要找出成績(jī)最高的學(xué)生的姓名。假設(shè)字典名為

student_scores

,其中鍵是學(xué)生姓名,值是成績(jī)。以下哪種方法能夠準(zhǔn)確地找到成績(jī)最高的學(xué)生姓名()A.遍歷字典,比較每個(gè)成績(jī),記錄最大值和對(duì)應(yīng)的學(xué)生姓名B.對(duì)字典的值進(jìn)行排序,然后獲取最大值對(duì)應(yīng)的鍵C.隨機(jī)選擇一個(gè)學(xué)生姓名,假設(shè)其成績(jī)最高,然后與其他學(xué)生比較D.以上方法都不正確2、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng),能夠?qū)⒂脩舻恼Z(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文字,并進(jìn)行語(yǔ)義理解和回答。在語(yǔ)音信號(hào)處理、模型訓(xùn)練和自然語(yǔ)言處理方面,以下哪種技術(shù)和方法的組合是最有前景的?()A.使用傳統(tǒng)的語(yǔ)音特征提取方法,基于規(guī)則的語(yǔ)義理解,訓(xùn)練小規(guī)模的模型B.借助深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)義理解,使用大量標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練C.運(yùn)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)處理語(yǔ)音信號(hào),結(jié)合知識(shí)圖譜進(jìn)行語(yǔ)義理解D.采用混合模型,結(jié)合傳統(tǒng)方法和深度學(xué)習(xí)技術(shù),使用有限的訓(xùn)練數(shù)據(jù)3、在程序設(shè)計(jì)中,以下哪個(gè)概念用于描述算法的正確性和可靠性?()A.算法的效率通常用時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度來(lái)衡量,與算法的正確性和可靠性無(wú)關(guān)B.算法的可讀性是指算法易于理解和閱讀的程度,也與算法的正確性和可靠性沒有直接關(guān)系C.算法的正確性是指算法能夠正確地解決問(wèn)題,滿足問(wèn)題的規(guī)格說(shuō)明??煽啃允侵杆惴ㄔ诟鞣N輸入情況下都能穩(wěn)定地運(yùn)行,不出現(xiàn)錯(cuò)誤或異常情況D.算法的可維護(hù)性是指算法易于修改和擴(kuò)展的程度,與算法的正確性和可靠性關(guān)系不大4、假設(shè)使用Java語(yǔ)言編寫一個(gè)多線程程序,有多個(gè)線程同時(shí)訪問(wèn)一個(gè)共享的整數(shù)變量

count

。為了確保線程安全地對(duì)

count

進(jìn)行遞增操作,以下哪種方法是合適的()A.不使用任何同步機(jī)制,直接進(jìn)行遞增操作B.使用

synchronized

關(guān)鍵字對(duì)操作進(jìn)行同步C.使用

volatile

關(guān)鍵字修飾變量

count

D.以上方法都不行5、在設(shè)計(jì)一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站的搜索引擎時(shí),需要快速準(zhǔn)確地返回相關(guān)的商品信息。以下哪種搜索算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在處理大量商品數(shù)據(jù)時(shí)能夠提供高效的搜索性能?()A.倒排索引結(jié)合二分查找B.哈希表結(jié)合線性搜索C.平衡二叉樹結(jié)合深度優(yōu)先搜索D.以上數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法都不太適用6、在程序設(shè)計(jì)中,以下哪個(gè)概念用于描述代碼的可讀性?()A.代碼的效率是指代碼的執(zhí)行速度和占用的資源,與可讀性無(wú)關(guān)B.代碼的可維護(hù)性是指代碼易于修改和擴(kuò)展的程度,與可讀性有一定的關(guān)系,但不是直接描述可讀性的概念C.代碼的可讀性是指代碼易于理解和閱讀的程度。良好的代碼可讀性可以提高代碼的可維護(hù)性和可擴(kuò)展性,同時(shí)也有助于團(tuán)隊(duì)合作和代碼審查D.代碼的可重用性是指代碼可以在不同的項(xiàng)目或場(chǎng)景中重復(fù)使用的程度,與可讀性不同7、在程序設(shè)計(jì)中,以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)適合用于實(shí)現(xiàn)先進(jìn)先出(FIFO)的操作?()A.棧(Stack)是一種后進(jìn)先出(LIFO)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),不適合實(shí)現(xiàn)先進(jìn)先出操作B.隊(duì)列(Queue)是一種先進(jìn)先出的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),非常適合用于實(shí)現(xiàn)先進(jìn)先出(FIFO)的操作。在隊(duì)列中,元素從一端進(jìn)入,從另一端出隊(duì),保證了先進(jìn)入的元素先被處理C.鏈表(LinkedList)雖然可以實(shí)現(xiàn)類似的操作,但在實(shí)現(xiàn)先進(jìn)先出方面不如隊(duì)列直接和高效D.二叉樹(BinaryTree)主要用于存儲(chǔ)和檢索數(shù)據(jù),不適合實(shí)現(xiàn)先進(jìn)先出操作8、在程序設(shè)計(jì)中,以下哪個(gè)概念用于描述算法的時(shí)間效率?()A.算法的空間復(fù)雜度是衡量算法所需存儲(chǔ)空間的指標(biāo),與時(shí)間效率無(wú)關(guān)B.算法的可讀性是指算法易于理解和閱讀的程度,與時(shí)間效率沒有直接關(guān)系C.算法的時(shí)間效率是指算法執(zhí)行所需的時(shí)間。通常用時(shí)間復(fù)雜度來(lái)衡量,時(shí)間復(fù)雜度越低,算法的時(shí)間效率越高D.算法的可維護(hù)性是指算法易于修改和擴(kuò)展的程度,與時(shí)間效率關(guān)系不大9、在Python中,要使用元類(metaclass)來(lái)定制類的創(chuàng)建過(guò)程。以下關(guān)于元類的使用和作用,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.元類可以控制類的屬性、方法的創(chuàng)建和行為B.通過(guò)定義元類,可以實(shí)現(xiàn)一些高級(jí)的編程技巧,如單例模式C.元類的使用相對(duì)復(fù)雜,通常只在非常特殊的情況下才需要使用D.元類可以替代普通的類繼承,實(shí)現(xiàn)所有的類定制需求10、以下關(guān)于程序設(shè)計(jì)中的算法復(fù)雜度說(shuō)法錯(cuò)誤的是?()A.時(shí)間復(fù)雜度是衡量算法執(zhí)行時(shí)間的指標(biāo),通常用大O符號(hào)表示。例如,O(n)表示隨著輸入規(guī)模n的增長(zhǎng),算法的執(zhí)行時(shí)間線性增長(zhǎng)B.空間復(fù)雜度是衡量算法所需存儲(chǔ)空間的指標(biāo)。算法在執(zhí)行過(guò)程中可能需要存儲(chǔ)一些中間結(jié)果或數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),空間復(fù)雜度反映了算法對(duì)存儲(chǔ)空間的需求C.一個(gè)好的算法應(yīng)該具有較低的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度。但是在實(shí)際應(yīng)用中,有時(shí)為了提高算法的可讀性和可維護(hù)性,可能會(huì)犧牲一些效率D.算法的復(fù)雜度只與算法本身的設(shè)計(jì)有關(guān),與輸入數(shù)據(jù)的大小和特性無(wú)關(guān)。實(shí)際上,算法的復(fù)雜度通常會(huì)受到輸入數(shù)據(jù)的大小和特性的影響。例如,對(duì)于某些排序算法,當(dāng)輸入數(shù)據(jù)已經(jīng)部分有序時(shí),算法的執(zhí)行時(shí)間會(huì)大大減少11、在使用Python開發(fā)一個(gè)數(shù)據(jù)可視化工具時(shí),需要能夠?qū)⒏鞣N類型的數(shù)據(jù)(如數(shù)值型、文本型、日期型等)以直觀的圖表形式展示出來(lái),并且支持用戶的交互操作,如縮放、篩選、導(dǎo)出等。以下哪種庫(kù)和技術(shù)的選擇是比較合適的?()A.使用matplotlib庫(kù)繪制基本圖表,通過(guò)JavaScript實(shí)現(xiàn)交互功能B.借助seaborn庫(kù)生成復(fù)雜圖表,利用Python的內(nèi)置函數(shù)處理交互C.運(yùn)用plotly庫(kù)創(chuàng)建交互式圖表,直接在Python環(huán)境中完成所有功能D.自己編寫繪圖代碼,完全定制圖表的外觀和交互行為12、在JavaScript中,以下哪個(gè)對(duì)象用于操作瀏覽器歷史記錄?()A.historyB.locationC.navigatorD.document13、在面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)中,以下哪個(gè)概念用于描述類之間的“是一種”關(guān)系?()A.依賴關(guān)系描述了一個(gè)類對(duì)另一個(gè)類的依賴,但不是“是一種”關(guān)系B.關(guān)聯(lián)關(guān)系表示類之間的某種聯(lián)系,但也不是“是一種”關(guān)系C.繼承關(guān)系(Inheritance)用于描述類之間的“是一種”關(guān)系。例如,貓是一種動(dòng)物,狗是一種動(dòng)物,可以通過(guò)繼承關(guān)系來(lái)表示這種“是一種”的關(guān)系D.聚合關(guān)系表示整體與部分的關(guān)系,不是“是一種”關(guān)系14、在程序設(shè)計(jì)中,以下哪個(gè)概念用于描述算法的空間效率?()A.算法的時(shí)間復(fù)雜度是衡量算法執(zhí)行時(shí)間的指標(biāo),與空間效率無(wú)關(guān)B.算法的可讀性是指算法易于理解和閱讀的程度,與空間效率沒有直接關(guān)系C.算法的空間效率是指算法執(zhí)行所需的存儲(chǔ)空間。通常用空間復(fù)雜度來(lái)衡量,空間復(fù)雜度越低,算法的空間效率越高D.算法的可維護(hù)性是指算法易于修改和擴(kuò)展的程度,與空間效率關(guān)系不大15、考慮開發(fā)一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)預(yù)測(cè)股票價(jià)格走勢(shì)的程序。股票價(jià)格受到多種復(fù)雜因素的影響,以下哪種技術(shù)或模型在處理這種不確定性和動(dòng)態(tài)變化方面可能表現(xiàn)較好?()A.線性回歸模型B.決策樹模型C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型D.支持向量機(jī)模型16、Java中,以下哪個(gè)關(guān)鍵字用于修飾方法,使其不能被子類重寫?()A.finalB.staticC.abstractD.public17、在C語(yǔ)言中,要實(shí)現(xiàn)一個(gè)函數(shù),能夠?qū)⒁粋€(gè)字符串逆序輸出。假設(shè)字符串以'\0'結(jié)尾,以下哪種方法是可行的()A.使用兩個(gè)指針,從字符串的兩端向中間移動(dòng),交換字符B.先將字符串復(fù)制到一個(gè)新的字符串,然后逆序輸出新字符串C.逐個(gè)將字符串中的字符取出,然后從后往前輸出D.以上方法都不可行18、在開發(fā)一個(gè)在線游戲平臺(tái)時(shí),需要處理大量的實(shí)時(shí)玩家交互數(shù)據(jù),如玩家的動(dòng)作、位置、得分等,同時(shí)要保證游戲的低延遲和穩(wěn)定性。對(duì)于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和傳輸,以下哪種技術(shù)和架構(gòu)是最優(yōu)的選擇?()A.使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)游戲數(shù)據(jù),通過(guò)HTTP協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸B.借助NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù),如Cassandra,利用WebSocket協(xié)議實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸C.運(yùn)用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù),如Memcached,采用TCP協(xié)議進(jìn)行通信D.把游戲數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在文件中,使用FTP協(xié)議進(jìn)行文件傳輸19、在設(shè)計(jì)一個(gè)高并發(fā)的Web服務(wù)器時(shí),需要處理大量的并發(fā)連接和請(qǐng)求。以下哪種技術(shù)或架構(gòu)能夠有效地提高服務(wù)器的并發(fā)處理能力和響應(yīng)速度?()A.使用線程池來(lái)處理請(qǐng)求B.采用異步非阻塞的編程模型C.利用負(fù)載均衡器分發(fā)請(qǐng)求到多個(gè)服務(wù)器實(shí)例D.以上技術(shù)和架構(gòu)的結(jié)合20、在C語(yǔ)言中,要實(shí)現(xiàn)一個(gè)鏈表的逆序操作。以下關(guān)于鏈表逆序的實(shí)現(xiàn)方法,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以使用迭代的方式,通過(guò)逐個(gè)節(jié)點(diǎn)的指針調(diào)整來(lái)實(shí)現(xiàn)鏈表逆序B.也可以使用遞歸的方式,通過(guò)遞歸調(diào)用函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)鏈表逆序C.在逆序過(guò)程中,需要注意保存鏈表的頭節(jié)點(diǎn)和尾節(jié)點(diǎn),以保證鏈表的完整性D.鏈表逆序操作的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度都是固定的,與鏈表的長(zhǎng)度無(wú)關(guān)21、在Python中,要使用線程池來(lái)執(zhí)行多個(gè)并發(fā)任務(wù)。以下關(guān)于線程池的使用和優(yōu)勢(shì),哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.可以通過(guò)concurrent.futures模塊中的ThreadPoolExecutor來(lái)創(chuàng)建線程池B.線程池可以自動(dòng)管理線程的創(chuàng)建和銷毀,避免頻繁創(chuàng)建和銷毀線程的開銷C.線程池中的線程數(shù)量應(yīng)該根據(jù)系統(tǒng)資源和任務(wù)特點(diǎn)進(jìn)行合理設(shè)置D.線程池適用于所有類型的任務(wù),包括計(jì)算密集型和I/O密集型任務(wù),效果都一樣好22、在開發(fā)一個(gè)金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)時(shí),需要綜合考慮市場(chǎng)數(shù)據(jù)、信用記錄、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等因素,以評(píng)估投資組合的風(fēng)險(xiǎn)水平。在數(shù)據(jù)融合、風(fēng)險(xiǎn)模型構(gòu)建和結(jié)果展示方面,以下哪種方法是最科學(xué)的?()A.手動(dòng)整合各類數(shù)據(jù),使用簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型計(jì)算風(fēng)險(xiǎn),以表格形式展示結(jié)果B.利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)融合數(shù)據(jù),基于統(tǒng)計(jì)模型評(píng)估風(fēng)險(xiǎn),通過(guò)圖表直觀展示C.借助大數(shù)據(jù)平臺(tái)處理數(shù)據(jù),運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)模型,生成詳細(xì)的風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告D.采用分散的數(shù)據(jù)存儲(chǔ),基于經(jīng)驗(yàn)判斷風(fēng)險(xiǎn),以口頭形式傳達(dá)評(píng)估結(jié)果23、假設(shè)要為一個(gè)社交媒體平臺(tái)開發(fā)后端服務(wù),支持用戶注冊(cè)登錄、發(fā)布動(dòng)態(tài)、關(guān)注好友、消息推送以及數(shù)據(jù)分析等功能。系統(tǒng)需要處理海量的用戶數(shù)據(jù)和高并發(fā)的請(qǐng)求。以下哪種技術(shù)選型和架構(gòu)能夠最好地應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)?()A.基于Go語(yǔ)言的Gin框架,使用Redis緩存熱點(diǎn)數(shù)據(jù),借助Kafka消息隊(duì)列處理異步任務(wù),運(yùn)用HBase存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù),利用云原生技術(shù)進(jìn)行部署B(yǎng).采用Java的SpringCloudAlibaba框架,搭配MySQL分庫(kù)分表存儲(chǔ)數(shù)據(jù),使用RocketMQ進(jìn)行消息傳遞,通過(guò)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,采用容器化部署C.運(yùn)用Python的Flask框架,結(jié)合MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù),利用RabbitMQ實(shí)現(xiàn)消息推送,使用ClickHouse進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,借助虛擬機(jī)進(jìn)行部署D.選擇Node.js的Koa框架,使用PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù),通過(guò)WebSockets實(shí)時(shí)推送消息,運(yùn)用Elasticsearch進(jìn)行搜索,使用物理服務(wù)器部署24、在使用Python開發(fā)一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練程序時(shí),需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、特征工程、模型選擇和超參數(shù)調(diào)優(yōu)。以下哪種數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練的方法是比較有效的?()A.使用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理,Sklearn進(jìn)行模型訓(xùn)練B.借助TensorFlow框架,實(shí)現(xiàn)端到端的模型訓(xùn)練和優(yōu)化C.自行編寫所有的數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練代碼,完全掌控細(xì)節(jié)D.只使用默認(rèn)的參數(shù)和模型,不進(jìn)行任何調(diào)優(yōu)和改進(jìn)25、在使用Python語(yǔ)言編寫一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘程序時(shí),需要從大量的文本數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息,并進(jìn)行分類和預(yù)測(cè)。假設(shè)數(shù)據(jù)量非常龐大,而且數(shù)據(jù)的格式和質(zhì)量參差不齊。為了有效地處理這些數(shù)據(jù),以下哪種方法和工具的組合是比較合適的?()A.使用正則表達(dá)式進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗,然后用樸素貝葉斯算法進(jìn)行分類B.借助第三方庫(kù)如BeautifulSoup進(jìn)行數(shù)據(jù)解析,采用決策樹算法進(jìn)行預(yù)測(cè)C.運(yùn)用自然語(yǔ)言處理庫(kù)NLTK進(jìn)行文本預(yù)處理,使用支持向量機(jī)算法進(jìn)行分類D.先通過(guò)人工篩選數(shù)據(jù),再用線性回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)二、簡(jiǎn)答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)論述C語(yǔ)言中文件操作的基本步驟和方法,包括文件的打開、讀寫和關(guān)閉,舉例說(shuō)明如何處理文本文件和二進(jìn)制

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