中國(guó)刑事警察學(xué)院《游戲策劃與開(kāi)發(fā)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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?！堋狻€…………第1頁(yè)，共1頁(yè)中國(guó)刑事警察學(xué)院《游戲策劃與開(kāi)發(fā)》

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15個(gè)小題，每小題1分，共15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C語(yǔ)言編寫一個(gè)程序，需要?jiǎng)討B(tài)分配一個(gè)二維數(shù)組來(lái)存儲(chǔ)整數(shù)。以下哪種方式是正確的內(nèi)存分配和釋放方式（）A.使用

malloc

分配，使用

free

釋放B.使用

calloc

分配，使用

delete

釋放C.直接聲明一個(gè)二維數(shù)組D.以上方法都不對(duì)2、在使用Python開(kāi)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3、在Python中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)函數(shù)，能夠接受任意數(shù)量的整數(shù)參數(shù)，并返回這些整數(shù)的和。以下哪種函數(shù)定義是正確的（）A.

defsum_numbers(*args):returnsum(args)

B.

defsum_numbers(num1,num2,*args):returnsum(num1,num2,args)

C.

defsum_numbers(num_list):returnsum(num_list)

D.以上都不對(duì)4、設(shè)想開(kāi)發(fā)一個(gè)人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)，能夠準(zhǔn)確識(shí)別人員身份、記錄進(jìn)出時(shí)間，并與其他安全系統(tǒng)集成。在人臉識(shí)別算法的選擇、系統(tǒng)的安全性和集成性方面，以下哪種方案是最合適的？（）A.采用傳統(tǒng)的特征提取方法進(jìn)行人臉識(shí)別，使用簡(jiǎn)單的密碼保護(hù)數(shù)據(jù)，獨(dú)立運(yùn)行不與其他系統(tǒng)集成B.借助深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別模型，采用加密技術(shù)保護(hù)數(shù)據(jù)，通過(guò)API與其他安全系統(tǒng)交互C.運(yùn)用開(kāi)源的人臉識(shí)別庫(kù)，不進(jìn)行數(shù)據(jù)加密，直接連接其他安全設(shè)備D.自主研發(fā)人臉識(shí)別算法，忽略數(shù)據(jù)安全，以單機(jī)模式運(yùn)行5、設(shè)想正在開(kāi)發(fā)一款移動(dòng)應(yīng)用的后端服務(wù)，需要處理用戶注冊(cè)登錄、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、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(qǐng)求，具備良好的擴(kuò)展性，并能適應(yīng)不同移動(dòng)平臺(tái)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(kù)，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(kù)，運(yùn)用極光推送服務(wù)發(fā)送消息，通過(guò)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(kù)，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(kù)，利用個(gè)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6、考慮編寫一個(gè)程序來(lái)進(jìn)行密碼強(qiáng)度檢測(cè)，需要評(píng)估密碼的復(fù)雜性、長(zhǎng)度和包含的字符類型等因素。以下哪種方法或規(guī)則在密碼強(qiáng)度評(píng)估中被廣泛采用？（）A.檢查密碼是否包含大寫字母、小寫字母、數(shù)字和特殊字符B.計(jì)算密碼的熵值來(lái)衡量其不確定性C.對(duì)比密碼與常見(jiàn)弱密碼列表D.以上方法綜合使用7、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?，多態(tài)性可以通過(guò)方法重寫和方法重載來(lái)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(wú)關(guān)8、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)智能交通管理系統(tǒng)，能夠?qū)崟r(shí)收集道路上車輛的速度、位置等信息，并根據(jù)這些信息進(jìn)行交通流量預(yù)測(cè)和信號(hào)燈控制。在數(shù)據(jù)處理和算法設(shè)計(jì)方面，需要考慮數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性和系統(tǒng)的響應(yīng)速度。以下哪種技術(shù)和算法組合能夠最有效地實(shí)現(xiàn)這個(gè)系統(tǒng)的功能？（）A.使用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)，通過(guò)定時(shí)輪詢獲取車輛信息B.借助實(shí)時(shí)流處理框架，如ApacheFlink，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行流量預(yù)測(cè)和控制決策C.利用批量數(shù)據(jù)處理框架，如Hadoop，對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，基于規(guī)則進(jìn)行信號(hào)燈控制D.采用簡(jiǎn)單的線性回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，通過(guò)直接連接車輛的傳感器獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)9、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)用于電商網(wǎng)站的推薦系統(tǒng)，能夠根據(jù)用戶的瀏覽歷史、購(gòu)買行為和商品屬性為用戶提供個(gè)性化的推薦。以下哪種技術(shù)和算法的組合是最有效的？（）A.使用Python的協(xié)同過(guò)濾算法，結(jié)合商品的分類和標(biāo)簽信息，利用深度學(xué)習(xí)模型提取用戶特征，通過(guò)實(shí)時(shí)計(jì)算生成推薦列表B.采用Java的基于內(nèi)容的推薦算法，分析用戶的興趣偏好和商品描述，運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)潛在關(guān)聯(lián)，借助緩存技術(shù)提高推薦響應(yīng)速度C.運(yùn)用C++的混合推薦算法，融合協(xié)同過(guò)濾和基于內(nèi)容的方法，使用圖數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)用戶和商品關(guān)系，通過(guò)批量處理生成推薦結(jié)果D.選擇JavaScript的基于用戶行為的推薦算法，結(jié)合商品的銷量和評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，借助聚類分析對(duì)用戶進(jìn)行分組，利用異步請(qǐng)求獲取推薦10、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.public11、考慮開(kāi)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(shù)模型C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型D.支持向量機(jī)模型12、Java中，以下哪個(gè)修飾符可以使類成員只能在同一包中被訪問(wèn)？（）A.publicB.privateC.protectedD.default13、考慮開(kāi)發(fā)一個(gè)用于圖像識(shí)別的程序，需要對(duì)圖像中的物體進(jìn)行分類和定位。以下哪種深度學(xué)習(xí)框架在圖像識(shí)別任務(wù)中具有較高的準(zhǔn)確性和易用性？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.MXNet14、使用Python語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，有一個(gè)包含大量整數(shù)的列表，需要去除其中的重復(fù)值并保持元素的原始順序。以下哪種方法是最合適的（）A.將列表轉(zhuǎn)換為集合，然后再轉(zhuǎn)換回列表B.遍歷列表，使用一個(gè)新列表存儲(chǔ)不重復(fù)的元素C.對(duì)列表進(jìn)行排序，然后去除相鄰的重復(fù)元素D.以上方法都不理想15、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4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）論述C語(yǔ)言中如何實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的圖書館座位預(yù)訂系統(tǒng)。2、（本題5分）請(qǐng)論述C語(yǔ)言中如何使用宏定義來(lái)實(shí)現(xiàn)代碼的復(fù)用和優(yōu)化，包括帶參數(shù)的宏和不帶參數(shù)的宏，舉例說(shuō)明宏定義可能帶來(lái)的問(wèn)題及解決方法。3、（本題5分）論述C語(yǔ)言中如何使用位運(yùn)算來(lái)進(jìn)行高效的操作，例如設(shè)置、清除和檢測(cè)位，以及位運(yùn)算在節(jié)省內(nèi)存和提高性能方面的應(yīng)用，舉例說(shuō)明。4、（本題5分）闡述C語(yǔ)言中如何利用指針實(shí)現(xiàn)對(duì)雙向鏈表的旋轉(zhuǎn)操作。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）分析C++中模板元編程中的元函數(shù)和元編程技巧。2、（本題5分）分析Python中進(jìn)程池和線程池的資源管理和任務(wù)分配策略。3、（本題5分）說(shuō)明Java中Java中的并發(fā)工具類（如CountDownLatch、CyclicBarrier等）的使用。4、（本題5分）分析C語(yǔ)言中寬字符和多字節(jié)字符的處理。5、（本題5分）簡(jiǎn)述C++中移動(dòng)語(yǔ)義（MoveSemantics）的優(yōu)勢(shì)。四、編程題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（