黃岡職業(yè)技術(shù)學(xué)院《語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)黃岡職業(yè)技術(shù)學(xué)院《語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題2分，共40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、考慮開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)翻譯文本的程序，需要處理多種語(yǔ)言和復(fù)雜的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)。以下哪種機(jī)器翻譯模型在多語(yǔ)言翻譯任務(wù)中性能較好，并且能夠適應(yīng)不同領(lǐng)域的文本？（）A.基于規(guī)則的機(jī)器翻譯模型B.統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯模型C.神經(jīng)機(jī)器翻譯模型D.以上模型結(jié)合使用2、在設(shè)計(jì)一個(gè)用于天氣預(yù)報(bào)的系統(tǒng)時(shí)，需要收集和分析來(lái)自多個(gè)氣象站的數(shù)據(jù)，運(yùn)用數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，并以直觀的方式展示給用戶(hù)。以下哪種技術(shù)和工具的選擇是最恰當(dāng)?shù)?？（）A.使用C++編寫(xiě)數(shù)據(jù)收集和處理程序，結(jié)合Python的NumPy和SciPy庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，利用專(zhuān)業(yè)的氣象模型軟件進(jìn)行預(yù)測(cè)，通過(guò)HTML5和CSS3構(gòu)建前端展示界面B.采用Java的Netty框架接收數(shù)據(jù)，運(yùn)用Spark進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，使用第三方氣象預(yù)測(cè)服務(wù)獲取預(yù)報(bào)結(jié)果，借助Vue.js實(shí)現(xiàn)前端可視化C.運(yùn)用Python的AsyncIO庫(kù)進(jìn)行異步數(shù)據(jù)采集，結(jié)合TensorFlow進(jìn)行模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)，使用Echarts庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，利用Django框架搭建后端服務(wù)D.選擇JavaScript的FetchAPI獲取數(shù)據(jù)，利用Node.js的流處理模塊處理數(shù)據(jù)，借助matplotlib生成圖表，使用Express框架構(gòu)建后端3、假設(shè)使用Java開(kāi)發(fā)一個(gè)分布式緩存系統(tǒng)，需要支持?jǐn)?shù)據(jù)的存儲(chǔ)、讀取、過(guò)期處理和分布式節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)同步。以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的組合是比較適合的？（）A.使用哈希表存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，通過(guò)定時(shí)掃描來(lái)處理過(guò)期數(shù)據(jù)B.運(yùn)用鏈表存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，采用分布式鎖進(jìn)行數(shù)據(jù)同步C.借助紅黑樹(shù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，利用一致性哈希算法進(jìn)行節(jié)點(diǎn)分配和數(shù)據(jù)同步D.構(gòu)建一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)組來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，通過(guò)廣播方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)同步4、在Java中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)類(lèi)來(lái)表示一個(gè)矩形，并能夠計(jì)算其面積和周長(zhǎng)。假設(shè)矩形的長(zhǎng)和寬通過(guò)構(gòu)造函數(shù)進(jìn)行初始化。以下關(guān)于這個(gè)類(lèi)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.定義私有成員變量來(lái)存儲(chǔ)矩形的長(zhǎng)和寬B.提供公共的方法來(lái)獲取矩形的長(zhǎng)和寬C.實(shí)現(xiàn)計(jì)算面積和周長(zhǎng)的方法，分別使用相應(yīng)的數(shù)學(xué)公式D.為了節(jié)省內(nèi)存，可以將長(zhǎng)和寬的變量定義為靜態(tài)變量，使得所有矩形對(duì)象共享這兩個(gè)變量5、在開(kāi)發(fā)一個(gè)金融交易系統(tǒng)時(shí)，需要確保交易數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、安全性和實(shí)時(shí)性，能夠快速處理大量的交易請(qǐng)求，同時(shí)具備風(fēng)險(xiǎn)控制和報(bào)表生成功能。以下哪種技術(shù)架構(gòu)和工具的選擇是最為合適的？（）A.基于C++的高性能交易引擎，結(jié)合關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)如DB2存儲(chǔ)交易數(shù)據(jù)，利用專(zhuān)業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)控制軟件進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，使用Excel插件生成報(bào)表B.采用Java的微服務(wù)架構(gòu)，每個(gè)服務(wù)負(fù)責(zé)特定功能，如交易處理、風(fēng)險(xiǎn)控制等，使用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)如Cassandra存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，通過(guò)開(kāi)源報(bào)表工具生成報(bào)表C.運(yùn)用Python的量化交易框架，搭配N(xiāo)oSQL數(shù)據(jù)庫(kù)如Redis進(jìn)行高速緩存，借助第三方風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估服務(wù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制，利用matplotlib庫(kù)生成報(bào)表D.選擇JavaScript的Node.js框架，使用MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)自研的風(fēng)險(xiǎn)控制算法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理，使用PDF生成庫(kù)創(chuàng)建報(bào)表6、在C++中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)模板類(lèi)，能夠處理不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)，例如整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)和字符串等。以下關(guān)于模板類(lèi)的設(shè)計(jì)和使用，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.使用模板參數(shù)來(lái)定義類(lèi)的通用類(lèi)型，使得類(lèi)可以適用于多種數(shù)據(jù)類(lèi)型B.在模板類(lèi)的實(shí)現(xiàn)中，根據(jù)模板參數(shù)的類(lèi)型進(jìn)行相應(yīng)的操作和處理C.模板類(lèi)的實(shí)例化時(shí)，根據(jù)具體的類(lèi)型自動(dòng)生成相應(yīng)的代碼D.模板類(lèi)會(huì)增加代碼的復(fù)雜性和編譯時(shí)間，因此應(yīng)盡量避免使用，而采用多個(gè)具體類(lèi)型的類(lèi)來(lái)實(shí)現(xiàn)相同的功能7、考慮使用Java開(kāi)發(fā)一個(gè)大數(shù)據(jù)處理框架，需要能夠處理海量的數(shù)據(jù)、支持分布式計(jì)算和任務(wù)調(diào)度。以下哪種技術(shù)和框架的選擇是比較恰當(dāng)?shù)?？（）A.基于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)，使用MapReduce進(jìn)行數(shù)據(jù)處理B.運(yùn)用Spark框架，利用其內(nèi)存計(jì)算和流處理能力C.構(gòu)建自己的分布式計(jì)算框架，從底層開(kāi)始實(shí)現(xiàn)D.直接使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，不考慮分布式架構(gòu)8、假設(shè)使用C語(yǔ)言編寫(xiě)一個(gè)嵌入式系統(tǒng)的驅(qū)動(dòng)程序，需要控制硬件設(shè)備的輸入輸出、處理中斷和進(jìn)行內(nèi)存管理。在處理中斷時(shí)，為了確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和實(shí)時(shí)性，以下哪種方法是恰當(dāng)?shù)?？（）A.在中斷處理函數(shù)中完成所有復(fù)雜的操作，以盡快響應(yīng)中斷B.將中斷處理分為上半部和下半部，上半部進(jìn)行關(guān)鍵處理，下半部進(jìn)行耗時(shí)操作C.禁用所有中斷，在處理完當(dāng)前任務(wù)后再重新啟用D.忽略一些不重要的中斷，只處理關(guān)鍵中斷9、以下哪種編程語(yǔ)言具有自動(dòng)內(nèi)存管理功能？（）A.C語(yǔ)言需要程序員手動(dòng)管理內(nèi)存，通過(guò)malloc、free等函數(shù)進(jìn)行內(nèi)存的分配和釋放B.C++語(yǔ)言雖然提供了一些內(nèi)存管理的機(jī)制，但也需要程序員在一定程度上手動(dòng)管理內(nèi)存C.Java語(yǔ)言具有自動(dòng)內(nèi)存管理功能，通過(guò)垃圾回收器（GarbageCollector）自動(dòng)回收不再使用的內(nèi)存空間，大大減輕了程序員的內(nèi)存管理負(fù)擔(dān)D.Assembly語(yǔ)言是低級(jí)語(yǔ)言，沒(méi)有自動(dòng)內(nèi)存管理功能，程序員需要完全手動(dòng)管理內(nèi)存10、在開(kāi)發(fā)一個(gè)在線音樂(lè)平臺(tái)時(shí)，需要處理海量的音樂(lè)文件存儲(chǔ)、用戶(hù)播放記錄、個(gè)性化推薦等功能。對(duì)于音樂(lè)文件的存儲(chǔ)和播放技術(shù)，以及推薦算法的選擇，以下哪種組合是最優(yōu)的？（）A.將音樂(lè)文件存儲(chǔ)在本地服務(wù)器，使用HTTP協(xié)議播放，基于內(nèi)容的推薦算法B.利用云存儲(chǔ)服務(wù)存儲(chǔ)音樂(lè)，通過(guò)RTSP協(xié)議播放，協(xié)同過(guò)濾推薦算法C.運(yùn)用分布式文件系統(tǒng)存儲(chǔ)，借助流媒體技術(shù)播放，混合推薦算法結(jié)合內(nèi)容和協(xié)同過(guò)濾D.把音樂(lè)文件壓縮存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)，使用FTP下載播放，隨機(jī)推薦算法11、在Python中，以下哪個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是無(wú)序且不允許重復(fù)元素的？（）A.列表B.元組C.集合D.字典12、在C語(yǔ)言中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)函數(shù)來(lái)查找一個(gè)整數(shù)數(shù)組中的最大值和最小值。以下關(guān)于函數(shù)的參數(shù)傳遞和返回值，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)指針參數(shù)來(lái)修改函數(shù)外部的變量，從而返回最大值和最小值B.將數(shù)組作為參數(shù)傳遞給函數(shù)時(shí)，可以直接傳遞數(shù)組名，函數(shù)內(nèi)部可以通過(guò)下標(biāo)訪問(wèn)數(shù)組元素C.函數(shù)可以返回一個(gè)結(jié)構(gòu)體，其中包含最大值和最小值的信息D.為了提高效率，函數(shù)應(yīng)該直接修改數(shù)組中的元素來(lái)返回最大值和最小值，而不是通過(guò)返回值或者指針參數(shù)13、在使用Go語(yǔ)言開(kāi)發(fā)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)程序時(shí)，需要從多個(gè)網(wǎng)站抓取數(shù)據(jù)、解析頁(yè)面內(nèi)容、提取關(guān)鍵信息并存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中。同時(shí)，要處理反爬蟲(chóng)機(jī)制、異常情況和并發(fā)請(qǐng)求。以下哪種策略和技術(shù)的運(yùn)用是比較恰當(dāng)?shù)?？（）A.使用同步的方式依次抓取每個(gè)網(wǎng)站，逐個(gè)處理頁(yè)面B.運(yùn)用并發(fā)協(xié)程（Goroutine）同時(shí)抓取多個(gè)網(wǎng)站，通過(guò)通道（Channel）協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)處理C.借助第三方爬蟲(chóng)框架，按照其默認(rèn)配置進(jìn)行抓取D.只抓取少量網(wǎng)站，避免遇到復(fù)雜的反爬蟲(chóng)機(jī)制和異常情況14、在Python中，以下哪個(gè)語(yǔ)句可以輸出"Hello,World!"？（）A.print("Hello,World!")B.output("Hello,World!")C.show("Hello,World!")D.display("Hello,World!")15、在面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)中，以下哪個(gè)概念描述了一個(gè)類(lèi)對(duì)另一個(gè)類(lèi)的依賴(lài)關(guān)系？（）A.繼承（Inheritance）是一種類(lèi)與類(lèi)之間的關(guān)系，其中一個(gè)類(lèi)（子類(lèi)）繼承了另一個(gè)類(lèi)（父類(lèi)）的屬性和方法。繼承關(guān)系體現(xiàn)了代碼的復(fù)用和擴(kuò)展B.封裝（Encapsulation）是將數(shù)據(jù)和操作數(shù)據(jù)的方法封裝在一個(gè)類(lèi)中，通過(guò)訪問(wèn)修飾符來(lái)控制對(duì)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)。封裝可以提高代碼的安全性和可維護(hù)性C.多態(tài)（Polymorphism）是指同一個(gè)行為具有多個(gè)不同表現(xiàn)形式或形態(tài)。在面向?qū)ο缶幊讨校鄳B(tài)可以通過(guò)方法重寫(xiě)和方法重載來(lái)實(shí)現(xiàn)D.依賴(lài)（Dependency）描述了一個(gè)類(lèi)對(duì)另一個(gè)類(lèi)的依賴(lài)關(guān)系。例如，一個(gè)類(lèi)可能需要另一個(gè)類(lèi)的對(duì)象來(lái)完成某些操作，這種情況下就存在依賴(lài)關(guān)系16、當(dāng)設(shè)計(jì)一個(gè)Python程序來(lái)處理一個(gè)包含學(xué)生成績(jī)的列表，并找出其中的最高分和最低分。以下關(guān)于這個(gè)程序的設(shè)計(jì)思路和實(shí)現(xiàn)方法，哪一個(gè)說(shuō)法是不正確的？（）A.首先讀取成績(jī)列表，可以使用列表推導(dǎo)式或者循環(huán)來(lái)實(shí)現(xiàn)B.然后通過(guò)內(nèi)置函數(shù)或者自定義的比較算法來(lái)找出最高分和最低分C.在處理過(guò)程中，需要考慮成績(jī)數(shù)據(jù)的有效性和異常情況，比如成績(jī)?yōu)樨?fù)數(shù)或者非數(shù)字的情況D.為了簡(jiǎn)化程序，可以假設(shè)成績(jī)列表中的數(shù)據(jù)都是已經(jīng)排序好的，不需要再進(jìn)行排序和比較操作17、假設(shè)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)，需要分析市場(chǎng)數(shù)據(jù)、信用記錄和宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法和模型在金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中被廣泛采用，并且能夠提供可靠的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果？（）A.風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）模型B.信用評(píng)分模型C.壓力測(cè)試D.以上方法和模型都常用于金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估18、在開(kāi)發(fā)一個(gè)股票交易分析系統(tǒng)時(shí)，需要收集和處理大量的歷史交易數(shù)據(jù)、公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和市場(chǎng)新聞等信息，以提供股票走勢(shì)預(yù)測(cè)和投資建議。在數(shù)據(jù)處理和分析算法的選擇上，以下哪種策略是最合適的？（）A.運(yùn)用簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析方法，如均值和方差，基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)B.利用機(jī)器學(xué)習(xí)中的決策樹(shù)算法，結(jié)合少量財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行分析C.借助深度學(xué)習(xí)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，整合多源數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)D.采用專(zhuān)家系統(tǒng)，依據(jù)金融專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)和規(guī)則進(jìn)行投資建議19、在設(shè)計(jì)一個(gè)游戲引擎時(shí)，需要處理圖形渲染、物理模擬和用戶(hù)輸入等多個(gè)方面。以下哪種編程語(yǔ)言和圖形庫(kù)的組合在游戲開(kāi)發(fā)中較為常見(jiàn)和高效？（）A.C++結(jié)合OpenGLB.C#結(jié)合DirectXC.JavaScript結(jié)合WebGLD.Python結(jié)合Pygame20、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)大大減少二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）論述C語(yǔ)言中如何實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的圖書(shū)借閱系統(tǒng)。2、（本題5分）論述C語(yǔ)言中選擇排序算法的時(shí)間復(fù)雜度分析，以及如何改進(jìn)其性能。3、（本題5分）探討C語(yǔ)言中如何使用結(jié)構(gòu)體和指針實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法，如最長(zhǎng)公共子序列問(wèn)題。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）寫(xiě)一個(gè)程序，用戶(hù)輸入一個(gè)列表，對(duì)列表進(jìn)行冒泡排序并輸出排序后的結(jié)果。2、（本題5分）編寫(xiě)一