湖南科技學(xué)院《編程語(yǔ)言與測(cè)量程序設(shè)計(jì)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)湖南科技學(xué)院

《編程語(yǔ)言與測(cè)量程序設(shè)計(jì)》2022-2023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、假設(shè)正在開發(fā)一個(gè)智能推薦系統(tǒng)，需要根據(jù)用戶的歷史行為和偏好為其推薦相關(guān)的產(chǎn)品或內(nèi)容。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法在構(gòu)建推薦模型時(shí)經(jīng)常被采用？（）A.協(xié)同過濾算法B.決策樹算法C.聚類算法D.支持向量回歸算法2、考慮開發(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3、在Python中，要編寫一個(gè)程序來處理文本文件，讀取其中的每一行，并統(tǒng)計(jì)出現(xiàn)頻率最高的單詞。以下關(guān)于這個(gè)程序的實(shí)現(xiàn)步驟，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.首先打開文件，逐行讀取內(nèi)容，并將每行的單詞進(jìn)行分割和處理B.使用字典來存儲(chǔ)每個(gè)單詞及其出現(xiàn)的次數(shù)C.在處理過程中，需要考慮單詞的大小寫轉(zhuǎn)換和去除標(biāo)點(diǎn)符號(hào)等操作，以確保統(tǒng)計(jì)的準(zhǔn)確性D.由于文件可能很大，為了節(jié)省內(nèi)存，可以每次只讀取文件的一部分進(jìn)行處理，而不是一次性讀取整個(gè)文件4、在Java中，要處理異常情況，例如文件讀取失敗或者網(wǎng)絡(luò)連接中斷。以下關(guān)于異常處理的策略，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.使用try-catch語(yǔ)句塊來捕獲可能拋出的異常B.在catch塊中，可以根據(jù)不同的異常類型進(jìn)行不同的處理操作C.可以拋出自定義的異常類，以更準(zhǔn)確地描述程序中的錯(cuò)誤情況D.為了不影響程序的正常執(zhí)行，應(yīng)該盡量捕獲所有可能的異常，而不管是否能夠進(jìn)行有效的處理5、考慮編寫一個(gè)程序來模擬天氣預(yù)報(bào)，結(jié)合氣象數(shù)據(jù)和物理模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。以下哪種數(shù)值天氣預(yù)報(bào)方法在準(zhǔn)確性和計(jì)算效率方面具有較好的平衡？（）A.全球氣候模型B.中尺度氣象模型C.統(tǒng)計(jì)天氣預(yù)報(bào)方法D.以上方法結(jié)合使用6、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。以下哪種技術(shù)和工具的選擇是最恰當(dāng)?shù)模浚ǎ〢.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(kù)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(cè)，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(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7、在使用C++開發(fā)一個(gè)圖形渲染引擎時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)頂點(diǎn)處理、片元處理、光照計(jì)算和紋理映射等功能。同時(shí)，要考慮性能優(yōu)化和跨平臺(tái)支持。以下哪種圖形API和技術(shù)的選擇是比較合適的？（）A.使用DirectX，針對(duì)Windows平臺(tái)進(jìn)行優(yōu)化B.運(yùn)用OpenGL，以實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)的支持C.借助Vulkan，獲得更高的性能和靈活性D.自行開發(fā)一套全新的圖形API，滿足特定需求8、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9、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)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(jì)程序時(shí)，考慮到可能有大量的并發(fā)操作和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求。以下哪種編程語(yǔ)言和數(shù)據(jù)庫(kù)組合最適合這個(gè)項(xiàng)目？（）A.使用Python編程語(yǔ)言結(jié)合MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，利用其豐富的庫(kù)和成熟的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理能力B.采用Java編程語(yǔ)言搭配MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)，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(yǔ)言并結(jié)合SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)，以獲得高效的性能和輕量級(jí)的數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)D.選擇JavaScript編程語(yǔ)言配合PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，借助JavaScript在前端和后端的通用性以及PostgreSQL的強(qiáng)大功能10、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11、在進(jìn)行程序設(shè)計(jì)時(shí)，需要考慮算法的效率和空間復(fù)雜度。假設(shè)要對(duì)一個(gè)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(duì)較低？（）A.冒泡排序B.快速排序C.插入排序D.選擇排序12、在設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)備份和恢復(fù)策略時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的重要性、恢復(fù)時(shí)間目標(biāo)（RTO）和恢復(fù)點(diǎn)目標(biāo)（RPO）。以下哪種備份方式和恢復(fù)方法能夠滿足嚴(yán)格的RTO和RPO要求？（）A.全量備份結(jié)合增量備份，使用恢復(fù)管理工具進(jìn)行恢復(fù)B.持續(xù)數(shù)據(jù)保護(hù)（CDP）技術(shù)，實(shí)現(xiàn)快速恢復(fù)C.異地容災(zāi)備份，通過數(shù)據(jù)同步實(shí)現(xiàn)恢復(fù)D.以上備份和恢復(fù)方式都可以根據(jù)具體需求選擇13、考慮開發(fā)一個(gè)在線旅游預(yù)訂平臺(tái)，支持酒店、機(jī)票、景點(diǎn)門票的預(yù)訂，以及用戶評(píng)價(jià)和行程規(guī)劃功能。在系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、合作伙伴接口集成和用戶體驗(yàn)優(yōu)化方面，以下哪種策略是最可行的？（）A.采用單體架構(gòu)，與各合作伙伴通過文件交換數(shù)據(jù)，注重功能實(shí)現(xiàn)忽略用戶體驗(yàn)B.構(gòu)建微服務(wù)架構(gòu)，利用API與合作伙伴集成，投入大量資源優(yōu)化用戶界面C.設(shè)計(jì)分層架構(gòu)，通過數(shù)據(jù)庫(kù)共享與合作伙伴交互，簡(jiǎn)單優(yōu)化部分用戶流程D.運(yùn)用SOA架構(gòu)，使用消息隊(duì)列與合作伙伴通信，僅滿足基本的用戶需求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、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)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)言中如何進(jìn)行代碼的調(diào)試，包括使用調(diào)試工具（如GDB）和打印輸出等方法，分析調(diào)試過程中常見的問題和解決策略。2、（本題5分）論述在C語(yǔ)言中，如何使用結(jié)構(gòu)體和指針實(shí)現(xiàn)圖（如鄰接矩陣、鄰接表）這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，分析圖的遍歷算法（廣度優(yōu)先搜索、深度優(yōu)先搜索）和常見的圖算法（最短路徑、最小生成樹）的實(shí)現(xiàn)。3、（本題5分）論述C語(yǔ)言中如何進(jìn)行代碼的加密保護(hù)，防止被反編譯。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）分析Java中分布式緩存（如Redis、Memcached）的應(yīng)用和優(yōu)化。2、（本題5分）在Java中，解釋Java中的線程局部存儲(chǔ)（ThreadLocalStorage）的概念和用途。3、（本題5分）分析Python中線程和進(jìn)程的區(qū)別和使用場(chǎng)景。4、（本題5分）簡(jiǎn)述C++中委托構(gòu)造函數(shù)（DelegatingConstructor）的用法。5、（本題5分）闡述Python中函數(shù)的默認(rèn)參數(shù)和關(guān)鍵字參數(shù)。四、編程題（本大題共3個(gè)小題，共3