宜春學(xué)院《算法課程設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題2分，共30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、使用Python語言進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，要繪制一個(gè)折線圖來展示一組數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)。以下哪種庫是常用的選擇（）A.

matplotlib

B.

numpy

C.

pandas

D.

scikit-learn

2、在開發(fā)一個(gè)在線音樂平臺(tái)時(shí)，需要處理海量的音樂文件存儲(chǔ)、用戶播放記錄、個(gè)性化推薦等功能。對(duì)于音樂文件的存儲(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，通過RTSP協(xié)議播放，協(xié)同過濾推薦算法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)同過濾D.把音樂文件壓縮存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫，使用FTP下載播放，隨機(jī)推薦算法3、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)用于管理學(xué)校圖書館圖書借閱信息的系統(tǒng)。系統(tǒng)需要記錄每本圖書的詳細(xì)信息，包括書名、作者、ISBN碼、出版年份、館藏位置等，同時(shí)還要記錄讀者的借閱記錄，包括讀者ID、借閱日期、應(yīng)還日期等。在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的完整性、一致性和查詢效率。如果要查詢某位讀者在過去一年中借閱的所有圖書信息，以下哪種數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)和查詢方式最為合適？（）A.將圖書信息和借閱記錄分別存儲(chǔ)在兩個(gè)表中，通過讀者ID和借閱日期進(jìn)行關(guān)聯(lián)查詢B.將所有信息存儲(chǔ)在一個(gè)大表中，通過復(fù)雜的條件篩選獲取所需數(shù)據(jù)C.為借閱記錄創(chuàng)建單獨(dú)的數(shù)據(jù)庫，通過定期同步與圖書信息表關(guān)聯(lián)D.只存儲(chǔ)最近的借閱記錄，歷史數(shù)據(jù)歸檔處理，減少查詢的數(shù)據(jù)量4、設(shè)想開發(fā)一個(gè)圖像識(shí)別軟件，能夠識(shí)別不同類型的物體，如動(dòng)物、植物、交通工具等。在算法設(shè)計(jì)上，需要考慮圖像的特征提取、模型訓(xùn)練和分類預(yù)測(cè)。如果要提高圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率，同時(shí)減少計(jì)算時(shí)間，以下哪種方法是最合適的？（）A.采用簡(jiǎn)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(jì)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5、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)倉庫技術(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6、在Python中，要編寫一個(gè)遞歸函數(shù)來計(jì)算斐波那契數(shù)列的第n項(xiàng)。以下關(guān)于遞歸函數(shù)的實(shí)現(xiàn)和性能考慮，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.定義遞歸函數(shù)，通過遞歸調(diào)用自身來計(jì)算斐波那契數(shù)列的項(xiàng)B.在遞歸過程中，使用緩存或者備忘錄來避免重復(fù)計(jì)算，提高性能C.對(duì)于較大的n值，遞歸方式計(jì)算斐波那契數(shù)列可能會(huì)導(dǎo)致棧溢出錯(cuò)誤D.遞歸是計(jì)算斐波那契數(shù)列的最優(yōu)方法，不需要考慮使用其他非遞歸的算法7、在Java中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)接口

Shape

，包含一個(gè)方法

calculateArea()

，然后有

Circle

和

Rectangle

兩個(gè)類實(shí)現(xiàn)這個(gè)接口。當(dāng)創(chuàng)建一個(gè)

Shape

類型的引用，并指向一個(gè)具體的實(shí)現(xiàn)類對(duì)象時(shí)，以下哪種方式能夠正確調(diào)用

calculateArea()

方法（）A.通過引用直接調(diào)用B.進(jìn)行類型轉(zhuǎn)換后調(diào)用C.無法調(diào)用，接口中沒有具體實(shí)現(xiàn)D.以上方法都不對(duì)8、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9、在面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)中，以下哪個(gè)概念用于描述類的多態(tài)性？（）A.封裝是將數(shù)據(jù)和操作數(shù)據(jù)的方法封裝在一個(gè)類中，與多態(tài)性不同B.繼承是實(shí)現(xiàn)多態(tài)性的一種方式，但不是多態(tài)性的全部C.多態(tài)性（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)性可以通過方法重寫和方法重載來實(shí)現(xiàn)。多態(tài)性可以提高代碼的靈活性和可擴(kuò)展性D.依賴是指一個(gè)類對(duì)另一個(gè)類的依賴關(guān)系，與多態(tài)性無關(guān)10、假設(shè)要編寫一個(gè)程序來實(shí)現(xiàn)分布式文件系統(tǒng)，需要處理文件的存儲(chǔ)、訪問控制和數(shù)據(jù)一致性。以下哪種分布式系統(tǒng)架構(gòu)和協(xié)議在實(shí)現(xiàn)此類功能時(shí)具有較好的性能和可靠性？（）A.HDFS架構(gòu)和其相關(guān)協(xié)議B.GFS架構(gòu)和其相關(guān)協(xié)議C.Ceph架構(gòu)和其相關(guān)協(xié)議D.以上架構(gòu)和協(xié)議都可以根據(jù)需求選擇11、考慮編寫一個(gè)程序來進(jìn)行圖像壓縮，在保證一定圖像質(zhì)量的前提下減小文件大小。以下哪種圖像壓縮算法在實(shí)際應(yīng)用中效果較好，并且具有較高的壓縮比？（）A.JPEG壓縮算法B.PNG壓縮算法C.GIF壓縮算法D.WebP壓縮算法12、在C語言中，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，通過逐個(gè)節(jié)點(diǎn)的指針調(diào)整來實(shí)現(xiàn)鏈表逆序B.也可以使用遞歸的方式，通過遞歸調(diào)用函數(shù)來實(shí)現(xiàn)鏈表逆序C.在逆序過程中，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)度無關(guān)13、假設(shè)使用Swift語言開發(fā)一個(gè)iOS應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)通信模塊，需要實(shí)現(xiàn)與服務(wù)器的數(shù)據(jù)交互、數(shù)據(jù)解析和錯(cuò)誤處理。在處理網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求的異步回調(diào)時(shí)，為了避免回調(diào)地獄（CallbackHell）和提高代碼的可讀性，以下哪種方式是比較好的選擇？（）A.使用嵌套的閉包來處理異步回調(diào)B.運(yùn)用Promise或Future模式進(jìn)行異步操作的管理C.直接在回調(diào)函數(shù)中處理所有邏輯，不進(jìn)行任何封裝D.放棄異步請(qǐng)求，改為同步阻塞的方式獲取數(shù)據(jù)14、假設(shè)正在開發(fā)一個(gè)語音識(shí)別程序，需要將輸入的語音轉(zhuǎn)換為文字。以下哪種技術(shù)或模型在語音識(shí)別任務(wù)中表現(xiàn)出色，并且能夠適應(yīng)不同的口音和噪聲環(huán)境？（）A.隱馬爾可夫模型B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型15、以下關(guān)于程序設(shè)計(jì)中的算法復(fù)雜度說法錯(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）詳細(xì)闡述C語言中如何使用結(jié)構(gòu)體和鏈表實(shí)現(xiàn)一個(gè)客戶關(guān)系管理系統(tǒng)，包括客戶信息的存儲(chǔ)、分類和查詢功能。2、（本題5分）詳細(xì)論述C語言中如何使用結(jié)構(gòu)體和指針實(shí)現(xiàn)圖的存儲(chǔ)和遍歷。3、（本題5分）論述C語言中如何實(shí)現(xiàn)字符串的編碼轉(zhuǎn)換，例如從ASCII到Unicode或從一種編碼格式到另一種編碼格式。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述C++中模板的概念和用途。2、（本題5分）闡述Python中生成器函數(shù)的工作原理和優(yōu)勢(shì)。3、（本題5分）在Java中，解釋Java中的注解處理器如何與編譯器交互。4、（本題5分）分析Python中并發(fā)編程中的信號(hào)量（Semaphore）的使用。5、（本題5分）分析Python中列表和元組的區(qū)別，并舉例說明在何種情況下應(yīng)該選擇使用列表，何種情況下選擇元組