新疆工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院《軟件分析與設(shè)計》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁新疆工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院《軟件分析與設(shè)計》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題1分，共20分．在每小題給出的四個選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在開發(fā)一個金融交易系統(tǒng)時，需要確保交易數(shù)據(jù)的安全性和完整性。每筆交易都包含交易金額、交易時間、交易雙方信息等敏感數(shù)據(jù)。為了防止數(shù)據(jù)被篡改和竊取，需要采取一系列的安全措施。以下哪種方案能夠提供最全面的安全保障？（）A.對交易數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單加密存儲，使用基本的防火墻進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)防護(hù)B.采用高級加密標(biāo)準(zhǔn)（AES）對數(shù)據(jù)加密，實(shí)施嚴(yán)格的訪問控制和網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控C.運(yùn)用哈希函數(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，不進(jìn)行加密，依靠物理隔離保障安全D.僅在傳輸過程中對數(shù)據(jù)加密，存儲時以明文形式，加強(qiáng)用戶認(rèn)證2、考慮開發(fā)一個虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）游戲，需要實(shí)現(xiàn)逼真的場景渲染、物理模擬和用戶交互。在圖形引擎的選擇、物理引擎的集成和交互設(shè)備的支持方面，以下哪種技術(shù)組合是最為合適的？（）A.使用開源的圖形引擎，如OGRE，簡單的物理模擬庫，支持常見的VR設(shè)備B.借助商業(yè)圖形引擎，如UnrealEngine，先進(jìn)的物理引擎，定制化支持特定VR設(shè)備C.自主開發(fā)圖形和物理引擎，適配多種通用的VR交互設(shè)備D.選擇輕量級的圖形框架，忽略物理模擬，僅支持基本的VR手柄操作3、設(shè)想正在開發(fā)一款移動應(yīng)用的后端服務(wù)，需要處理用戶注冊登錄、數(shù)據(jù)存儲、消息推送以及地理位置服務(wù)等功能。要求系統(tǒng)能夠快速響應(yīng)請求，具備良好的擴(kuò)展性，并能適應(yīng)不同移動平臺的需求。以下哪種技術(shù)方案是最優(yōu)的？（）A.基于Python的FastAPI框架，使用MongoDB作為數(shù)據(jù)庫，借助FirebaseCloudMessaging實(shí)現(xiàn)消息推送，利用第三方地理位置服務(wù)API提供定位功能B.采用Java的SpringBoot框架，搭配MySQL數(shù)據(jù)庫，運(yùn)用極光推送服務(wù)發(fā)送消息，通過百度地圖API獲取地理位置信息C.運(yùn)用Node.js的NestJS框架，結(jié)合PostgreSQL數(shù)據(jù)庫，使用OneSignal進(jìn)行消息推送，借助高德地圖API實(shí)現(xiàn)地理位置服務(wù)D.選擇PHP的Lumen框架，選用SQLite數(shù)據(jù)庫，利用個推進(jìn)行消息推送，使用騰訊地圖API提供地理位置相關(guān)功能4、在Python中，要使用元類（metaclass）來定制類的創(chuàng)建過程。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.通過定義元類，可以實(shí)現(xiàn)一些高級的編程技巧，如單例模式C.元類的使用相對復(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5、考慮使用Python語言解決一個問題：有一個包含學(xué)生姓名和成績的字典，需要找出成績最高的學(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。以下哪種方法能夠準(zhǔn)確地找到成績最高的學(xué)生姓名（）A.遍歷字典，比較每個成績，記錄最大值和對應(yīng)的學(xué)生姓名B.對字典的值進(jìn)行排序，然后獲取最大值對應(yīng)的鍵C.隨機(jī)選擇一個學(xué)生姓名，假設(shè)其成績最高，然后與其他學(xué)生比較D.以上方法都不正確6、考慮使用Java語言實(shí)現(xiàn)一個多態(tài)的例子，有一個父類

Animal

和兩個子類

Cat

和

Dog

，都重寫了父類的

makeSound()

方法。當(dāng)創(chuàng)建一個

Animal

類型的數(shù)組，并存儲

Cat

和

Dog

對象時，以下哪種方式能夠正確調(diào)用子類的

makeSound()

方法（）A.直接通過數(shù)組元素調(diào)用B.進(jìn)行類型判斷后調(diào)用C.無法調(diào)用，只能調(diào)用父類的方法D.以上方法都不對7、在編寫一個程序來分析大規(guī)模的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，挖掘用戶關(guān)系和社區(qū)結(jié)構(gòu)。以下哪種算法和工具在社交網(wǎng)絡(luò)分析中具有較高的效率和準(zhǔn)確性？（）A.社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法（如Louvain算法）B.中心性分析算法（如度中心性、介數(shù)中心性）C.圖數(shù)據(jù)庫（如Neo4j）D.以上算法和工具都能發(fā)揮作用8、考慮開發(fā)一個能夠自動生成代碼注釋的程序，需要分析代碼的結(jié)構(gòu)和功能。以下哪種技術(shù)或方法在提取代碼語義和生成準(zhǔn)確注釋方面具有潛力？（）A.自然語言處理技術(shù)結(jié)合代碼分析B.基于模板的注釋生成C.利用代碼的元數(shù)據(jù)和文檔字符串D.以上方法的綜合運(yùn)用9、在Java中，以下哪個關(guān)鍵字用于修飾類的成員變量，使其在不同對象之間共享？（）A.staticB.finalC.abstractD.private10、假設(shè)要開發(fā)一個用于管理圖書館書籍借閱信息的系統(tǒng)，需要實(shí)現(xiàn)書籍的借閱、歸還、續(xù)借以及逾期提醒等功能。在設(shè)計程序時，考慮到可能有大量的并發(fā)操作和數(shù)據(jù)存儲需求。以下哪種編程語言和數(shù)據(jù)庫組合最適合這個項(xiàng)目？（）A.使用Python編程語言結(jié)合MySQL數(shù)據(jù)庫，利用其豐富的庫和成熟的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理能力B.采用Java編程語言搭配MongoDB數(shù)據(jù)庫，發(fā)揮Java的穩(wěn)定性和MongoDB的靈活性處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.運(yùn)用C++編程語言并結(jié)合SQLite數(shù)據(jù)庫，以獲得高效的性能和輕量級的數(shù)據(jù)庫存儲D.選擇JavaScript編程語言配合PostgreSQL數(shù)據(jù)庫，借助JavaScript在前端和后端的通用性以及PostgreSQL的強(qiáng)大功能11、以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)適合用于快速查找元素是否存在？（）A.數(shù)組（Array）可以通過遍歷查找元素是否存在，但對于大規(guī)模數(shù)據(jù)，查找效率較低B.鏈表（LinkedList）同樣需要遍歷查找元素，效率也不高C.哈希表（HashTable）通過將元素的關(guān)鍵值映射到一個特定的位置，可以快速查找元素是否存在。哈希表的查找時間復(fù)雜度通常為O(1)，非常高效D.棧（Stack）是一種后進(jìn)先出的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，不適合用于快速查找元素是否存在12、在Java中，以下哪個關(guān)鍵字用于修飾類成員只能被同一包中的類訪問？（）A.publicB.privateC.protectedD.default13、在設(shè)計一個用于天氣預(yù)報的系統(tǒng)時，需要收集和分析來自多個氣象站的數(shù)據(jù)，運(yùn)用數(shù)值天氣預(yù)報模型進(jìn)行預(yù)測，并以直觀的方式展示給用戶。以下哪種技術(shù)和工具的選擇是最恰當(dāng)?shù)?？（）A.使用C++編寫數(shù)據(jù)收集和處理程序，結(jié)合Python的NumPy和SciPy庫進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，利用專業(yè)的氣象模型軟件進(jìn)行預(yù)測，通過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)測服務(wù)獲取預(yù)報結(jié)果，借助Vue.js實(shí)現(xiàn)前端可視化C.運(yùn)用Python的AsyncIO庫進(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，使用Echarts庫進(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14、以下關(guān)于程序設(shè)計中的算法復(fù)雜度說法錯誤的是？（）A.時間復(fù)雜度是衡量算法執(zhí)行時間的指標(biāo)，通常用大O符號表示。例如，O(n)表示隨著輸入規(guī)模n的增長，算法的執(zhí)行時間線性增長B.空間復(fù)雜度是衡量算法所需存儲空間的指標(biāo)。算法在執(zhí)行過程中可能需要存儲一些中間結(jié)果或數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，空間復(fù)雜度反映了算法對存儲空間的需求C.一個好的算法應(yīng)該具有較低的時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度。但是在實(shí)際應(yīng)用中，有時為了提高算法的可讀性和可維護(hù)性，可能會犧牲一些效率D.算法的復(fù)雜度只與算法本身的設(shè)計有關(guān)，與輸入數(shù)據(jù)的大小和特性無關(guān)。實(shí)際上，算法的復(fù)雜度通常會受到輸入數(shù)據(jù)的大小和特性的影響。例如，對于某些排序算法，當(dāng)輸入數(shù)據(jù)已經(jīng)部分有序時，算法的執(zhí)行時間會大大減少15、在設(shè)計一個用于實(shí)時監(jiān)控工業(yè)生產(chǎn)線上設(shè)備狀態(tài)的系統(tǒng)時，需要快速采集和處理大量的傳感器數(shù)據(jù)，及時發(fā)出警報并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析以預(yù)測設(shè)備故障。以下哪種技術(shù)和工具的組合能夠最好地滿足這些需求？（）A.使用C語言編寫底層數(shù)據(jù)采集程序，結(jié)合實(shí)時數(shù)據(jù)庫如InfluxDB存儲數(shù)據(jù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法在Python中進(jìn)行故障預(yù)測，通過WebSockets實(shí)時推送警報信息B.采用Java的NIO框架進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)采集，將數(shù)據(jù)存儲在Redis緩存中，運(yùn)用Spark進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和故障預(yù)測，使用短信服務(wù)發(fā)送警報C.運(yùn)用Go語言的并發(fā)特性采集數(shù)據(jù)，使用PostgreSQL數(shù)據(jù)庫存儲歷史數(shù)據(jù)，借助MATLAB進(jìn)行故障分析和預(yù)測，通過電子郵件發(fā)送警報D.選擇JavaScript的Node.js框架進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和處理，結(jié)合MySQL數(shù)據(jù)庫，利用TensorFlow進(jìn)行故障預(yù)測，使用即時通訊工具推送警報16、在Python中，要實(shí)現(xiàn)一個類，用于表示二維平面上的點(diǎn)，并且能夠計算兩個點(diǎn)之間的距離。以下哪種方式是合理的（）A.在類中定義方法，使用勾股定理計算距離B.在類外定義一個函數(shù)來計算距離C.不計算距離，只存儲點(diǎn)的坐標(biāo)D.以上方法都不好17、在使用JavaScript開發(fā)一個前端應(yīng)用時，需要實(shí)現(xiàn)一個實(shí)時更新的股票行情展示頁面。頁面要能夠每秒獲取最新的股票價格數(shù)據(jù)，并動態(tài)更新圖表和相關(guān)信息。同時，要保證頁面的響應(yīng)性能和用戶體驗(yàn)。以下哪種技術(shù)和架構(gòu)的選擇是最合適的？（）A.使用傳統(tǒng)的定時輪詢方式獲取數(shù)據(jù)，直接更新頁面元素B.借助WebSocket實(shí)現(xiàn)服務(wù)器推送數(shù)據(jù)，使用前端框架如Vue.js進(jìn)行數(shù)據(jù)綁定和更新C.利用Ajax長輪詢獲取數(shù)據(jù)，通過JavaScript手動操作DOM進(jìn)行頁面更新D.構(gòu)建一個獨(dú)立的后端服務(wù)，通過HTTP協(xié)議每秒發(fā)送數(shù)據(jù)給前端進(jìn)行更新18、設(shè)想開發(fā)一個圖像識別軟件，能夠識別不同類型的物體，如動物、植物、交通工具等。在算法設(shè)計上，需要考慮圖像的特征提取、模型訓(xùn)練和分類預(yù)測。如果要提高圖像識別的準(zhǔn)確率，同時減少計算時間，以下哪種方法是最合適的？（）A.采用簡單的圖像特征，如顏色、形狀，使用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行訓(xùn)練B.運(yùn)用深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），但使用較小的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練C.利用復(fù)雜的手工設(shè)計特征，結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練D.借助大規(guī)模的標(biāo)注數(shù)據(jù)集，使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，并進(jìn)行模型優(yōu)化19、假設(shè)要開發(fā)一個語音識別系統(tǒng)，能夠?qū)⒂脩舻恼Z音轉(zhuǎn)換為文字，并進(jìn)行語義理解和回答。在語音信號處理、模型訓(xùn)練和自然語言處理方面，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)的語音特征提取方法，基于規(guī)則的語義理解，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)行語音識別和語義理解，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）處理語音信號，結(jié)合知識圖譜進(jìn)行語義理解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)20、在進(jìn)行程序設(shè)計時，需要考慮算法的效率和空間復(fù)雜度。假設(shè)要對一個包含大量整數(shù)的數(shù)組進(jìn)行排序，以下哪種排序算法在平均情況下能夠提供較好的性能，并且空間復(fù)雜度相對較低？（）A.冒泡排序B.快速排序C.插入排序D.選擇排序二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）論述在C語言中，如何使用結(jié)構(gòu)體和鏈表實(shí)現(xiàn)一個任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)，支持任務(wù)的添加、刪除和優(yōu)先級排序。2、（本題5分）論述C語言中如何使用位運(yùn)算進(jìn)行高效的內(nèi)存操作和數(shù)據(jù)處理，通過具體案例說明位運(yùn)算的優(yōu)勢。3、（本題5分）全面論述C語言中如何使用指針和數(shù)組實(shí)現(xiàn)一個簡單的音頻處理庫，包括音頻的錄制、播放、濾波、混音等功能，分析庫的設(shè)計和實(shí)現(xiàn)要點(diǎn)。4、（本題5分）深入論述C語言中如何使用指針實(shí)現(xiàn)鏈表的節(jié)點(diǎn)插入排序操作。5、（本題5分）假設(shè)要實(shí)現(xiàn)一個C語言函數(shù)，判斷一個鏈表是否為回文鏈表。論述回文鏈表的判斷方法和函數(shù)設(shè)計。三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）用戶輸入一個字符串，程序?qū)⑵渲械臄?shù)字提取出來并組成一個新的字符串輸出。2、（本題5分）設(shè)計一個程序，用戶輸入一個字符串，統(tǒng)計其中每個單詞出現(xiàn)的次數(shù)，并以字典