衢州學(xué)院《程序設(shè)計(jì)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《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20個(gè)小題，每小題1分，共20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、在設(shè)計(jì)一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站的搜索引擎時(shí)，需要快速準(zhǔn)確地返回相關(guān)的商品信息。以下哪種搜索算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在處理大量商品數(shù)據(jù)時(shí)能夠提供高效的搜索性能？（）A.倒排索引結(jié)合二分查找B.哈希表結(jié)合線(xiàn)性搜索C.平衡二叉樹(shù)結(jié)合深度優(yōu)先搜索D.以上數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法都不太適用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(lèi)型的數(shù)據(jù)（如數(shù)值型、文本型、日期型等）以直觀(guān)的圖表形式展示出來(lái)，并且支持用戶(hù)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(xiě)繪圖代碼，完全定制圖表的外觀(guān)和交互行為3、在Python中，要使用裝飾器來(lái)增強(qiáng)一個(gè)函數(shù)的功能，例如添加日志記錄或性能測(cè)量。以下關(guān)于裝飾器的實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.定義一個(gè)裝飾器函數(shù)，它接受一個(gè)函數(shù)作為參數(shù)，并返回一個(gè)新的函數(shù)B.在被裝飾的函數(shù)前使用@符號(hào)加上裝飾器函數(shù)的名稱(chēng)來(lái)應(yīng)用裝飾器C.裝飾器可以嵌套使用，多個(gè)裝飾器可以依次對(duì)函數(shù)進(jìn)行增強(qiáng)D.裝飾器會(huì)改變被裝飾函數(shù)的名稱(chēng)和簽名，可能導(dǎo)致一些調(diào)用上的問(wèn)題4、設(shè)想開(kāi)發(fā)一個(gè)醫(yī)療信息管理系統(tǒng)，用于存儲(chǔ)患者的基本信息、病歷、診斷結(jié)果、治療方案等。同時(shí)，系統(tǒng)需要支持醫(yī)生的查詢(xún)、編輯和統(tǒng)計(jì)分析功能。為了保障患者數(shù)據(jù)的隱私和安全性，同時(shí)滿(mǎn)足醫(yī)療行業(yè)的法規(guī)要求，以下哪種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和訪(fǎng)問(wèn)控制策略是最合適的？（）A.將所有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在一個(gè)公共的數(shù)據(jù)庫(kù)中，通過(guò)用戶(hù)角色進(jìn)行粗粒度的訪(fǎng)問(wèn)控制B.采用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(chǔ)，實(shí)施基于屬性的訪(fǎng)問(wèn)控制（ABAC）C.運(yùn)用云數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)，依賴(lài)云提供商的安全機(jī)制，設(shè)置簡(jiǎn)單的訪(fǎng)問(wèn)權(quán)限D(zhuǎn).建立本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)數(shù)據(jù)不進(jìn)行加密，通過(guò)用戶(hù)名和密碼進(jìn)行訪(fǎng)問(wèn)控制5、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6、在一個(gè)使用C++語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的大型項(xiàng)目中，需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算模塊。該模塊需要處理大量的浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算，并且要求計(jì)算結(jié)果具有高精度和高效率。同時(shí)，為了方便代碼的維護(hù)和擴(kuò)展，需要采用良好的編程風(fēng)格和設(shè)計(jì)模式。假設(shè)現(xiàn)在要計(jì)算兩個(gè)大型矩陣的乘積，以下哪種算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的組合最有可能滿(mǎn)足上述要求？（）A.使用直接的兩層嵌套循環(huán)進(jìn)行計(jì)算，矩陣元素存儲(chǔ)在二維數(shù)組中B.采用分治法，將矩陣分割為小塊進(jìn)行計(jì)算，矩陣元素存儲(chǔ)在鏈表中C.運(yùn)用Strassen算法，矩陣元素存儲(chǔ)在動(dòng)態(tài)分配的二維數(shù)組中D.借助并行計(jì)算技術(shù)，同時(shí)對(duì)多個(gè)矩陣元素進(jìn)行計(jì)算，矩陣存儲(chǔ)在哈希表中7、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(guān)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8、在Python中，要編寫(xiě)一個(gè)程序來(lái)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(kāi)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(lái)存儲(chǔ)每個(gè)單詞及其出現(xiàn)的次數(shù)C.在處理過(guò)程中，需要考慮單詞的大小寫(xiě)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9、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10、假設(shè)使用Swift語(yǔ)言開(kāi)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(lái)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)11、在開(kāi)發(fā)一個(gè)物流配送管理系統(tǒng)時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)訂單管理、車(chē)輛調(diào)度、路徑優(yōu)化以及貨物跟蹤等功能。系統(tǒng)要能夠根據(jù)實(shí)時(shí)交通信息和客戶(hù)需求動(dòng)態(tài)調(diào)整配送方案。以下哪種技術(shù)和算法的組合能夠最有效地滿(mǎn)足這些要求？（）A.使用C#結(jié)合A*算法進(jìn)行路徑優(yōu)化，利用實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)API獲取路況信息，通過(guò)遺傳算法進(jìn)行車(chē)輛調(diào)度，運(yùn)用RFID技術(shù)跟蹤貨物B.采用Java的蟻群算法實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃，借助第三方地圖服務(wù)獲取交通信息，使用模擬退火算法優(yōu)化車(chē)輛調(diào)度，利用GPS定位跟蹤貨物C.運(yùn)用Python的Dijkstra算法進(jìn)行最短路徑計(jì)算，結(jié)合百度地圖的實(shí)時(shí)路況接口，通過(guò)貪心算法安排車(chē)輛，使用藍(lán)牙設(shè)備監(jiān)測(cè)貨物狀態(tài)D.選擇JavaScript的Floyd-Warshall算法優(yōu)化路徑，利用高德地圖的交通數(shù)據(jù)，借助粒子群算法調(diào)度車(chē)輛，使用二維碼識(shí)別跟蹤貨物12、在設(shè)計(jì)一個(gè)用于處理學(xué)生成績(jī)管理的程序時(shí)，需要存儲(chǔ)學(xué)生的個(gè)人信息（如姓名、學(xué)號(hào)）和多門(mén)課程的成績(jī)。若要實(shí)現(xiàn)高效的查詢(xún)和更新操作，以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)組合最為合適？（）A.使用數(shù)組存儲(chǔ)學(xué)生信息，再為每門(mén)課程創(chuàng)建一個(gè)鏈表存儲(chǔ)成績(jī)B.構(gòu)建一個(gè)結(jié)構(gòu)體來(lái)包含學(xué)生信息和成績(jī)，并使用數(shù)組存儲(chǔ)這些結(jié)構(gòu)體C.采用哈希表存儲(chǔ)學(xué)生信息，每個(gè)學(xué)生的成績(jī)使用一個(gè)二叉搜索樹(shù)存儲(chǔ)D.利用鏈表存儲(chǔ)學(xué)生信息，成績(jī)則存儲(chǔ)在對(duì)應(yīng)的順序表中13、在C語(yǔ)言中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)函數(shù)，能夠判斷一個(gè)字符串是否為回文（即正讀和反讀都相同）。以下哪種方法是可行的（）A.比較字符串的首尾字符，逐步向中間推進(jìn)B.將字符串反轉(zhuǎn)，然后與原字符串比較C.隨機(jī)選擇字符串中的部分字符進(jìn)行比較D.以上方法都不可行14、在程序設(shè)計(jì)中，以下哪個(gè)概念用于描述算法的正確性和可靠性？（）A.算法的效率通常用時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度來(lái)衡量，與算法的正確性和可靠性無(wú)關(guān)B.算法的可讀性是指算法易于理解和閱讀的程度，也與算法的正確性和可靠性沒(méi)有直接關(guān)系C.算法的正確性是指算法能夠正確地解決問(wèn)題，滿(mǎn)足問(wèn)題的規(guī)格說(shuō)明。可靠性是指算法在各種輸入情況下都能穩(wěn)定地運(yùn)行，不出現(xiàn)錯(cuò)誤或異常情況D.算法的可維護(hù)性是指算法易于修改和擴(kuò)展的程度，與算法的正確性和可靠性關(guān)系不大15、在Java中，以下哪個(gè)修飾符用于定義一個(gè)類(lèi)只能被同一個(gè)包中的類(lèi)訪(fǎng)問(wèn)？（）A.publicB.privateC.protectedD.default16、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)17、在開(kāi)發(fā)一個(gè)在線(xiàn)購(gòu)物網(wǎng)站的后臺(tái)管理系統(tǒng)時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)商品管理、訂單處理、用戶(hù)信息管理以及數(shù)據(jù)分析等功能。系統(tǒng)需要具備良好的用戶(hù)界面、高效的數(shù)據(jù)處理能力和可靠的安全性。以下哪種開(kāi)發(fā)方案是最合適的？（）A.采用PHP語(yǔ)言結(jié)合Laravel框架，使用MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，通過(guò)SSL協(xié)議保障通信安全，利用Vue.js構(gòu)建前端界面B.運(yùn)用RubyonRails框架搭配PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，使用HTML5和CSS3設(shè)計(jì)前端，借助第三方安全插件增強(qiáng)系統(tǒng)安全性C.使用Python的Django框架，結(jié)合MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)，采用前后端分離的方式，前端使用React框架，通過(guò)加密算法保護(hù)數(shù)據(jù)D.選擇Java的SpringBoot框架，選用SQLServer數(shù)據(jù)庫(kù)，使用Thymeleaf模板引擎生成前端頁(yè)面，利用防火墻和入侵檢測(cè)系統(tǒng)確保安全18、在JavaScript中，以下哪個(gè)方法用于獲取元素的樣式屬性？（）A.getStyle()B.getComputedStyle()C.style.getProperty()D.style.setAttribute()19、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(xiàn)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20、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(chē)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(xún)獲取車(chē)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(xiàn)性回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，通過(guò)直接連接車(chē)輛的傳感器獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）論述C語(yǔ)言中如何處理字符串的情感分析操作，解釋相關(guān)算法和實(shí)現(xiàn)思路。2、（本題5分）探討C語(yǔ)言中預(yù)處理指令（如#define、#include等）的作用和使用方法，結(jié)合實(shí)例說(shuō)明。3、（本題5分）論述C語(yǔ)言中如何處理字符串中的貨幣表示，分析其方法。4、（本題5分）論述在C語(yǔ)言中，如何使用指針實(shí)現(xiàn)字符串的反轉(zhuǎn)操作，并分析其時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度。5、（本題5分）論述C語(yǔ)言中如何實(shí)現(xiàn)斐波那契查找算法，解釋其原理和優(yōu)勢(shì)。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）設(shè)計(jì)一個(gè)程序，用戶(hù)輸入一個(gè)正整數(shù)n，打印出所有小于n的阿姆斯特朗數(shù)。阿姆斯特朗數(shù)是指一個(gè)n位正整數(shù)等于其各位數(shù)字的n次方之和。2、（本題5分）用戶(hù)輸入一個(gè)字符串，程序找出其中最長(zhǎng)的回文