內(nèi)蒙古藝術(shù)學(xué)院《面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)及C++》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)內(nèi)蒙古藝術(shù)學(xué)院

《面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)及C++》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、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、設(shè)想正在開(kāi)發(fā)一個(gè)在線游戲的服務(wù)器端程序，需要處理玩家的連接、游戲邏輯、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以及防止作弊等功能。游戲要求低延遲、高并發(fā)和穩(wěn)定的運(yùn)行。以下哪種技術(shù)和架構(gòu)的組合是最合適的？（）A.使用C++編寫核心游戲邏輯，結(jié)合MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)玩家數(shù)據(jù)，利用TCP協(xié)議進(jìn)行通信，通過(guò)反作弊引擎檢測(cè)作弊行為B.采用Java的Netty框架處理網(wǎng)絡(luò)連接，搭配MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)，運(yùn)用UDP協(xié)議傳輸實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，借助人工智能算法識(shí)別作弊C.運(yùn)用Python的Twisted框架實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，結(jié)合Redis緩存數(shù)據(jù)，使用WebSockets進(jìn)行通信，利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型防止作弊D.選擇Node.js的Socket.IO庫(kù)處理連接，使用PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)HTTP/2協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，運(yùn)用行為分析技術(shù)防范作弊2、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，能夠?qū)⒂脩舻恼Z(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文字，并進(jìn)行語(yǔ)義理解和回答。在語(yǔ)音信號(hào)處理、模型訓(xùn)練和自然語(yǔ)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(yǔ)音特征提取方法，基于規(guī)則的語(yǔ)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(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)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(yǔ)音信號(hào)，結(jié)合知識(shí)圖譜進(jìn)行語(yǔ)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)3、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)智能客服系統(tǒng)，能夠理解用戶的問(wèn)題、提供準(zhǔn)確的回答，并根據(jù)用戶的情緒進(jìn)行相應(yīng)的回應(yīng)。在自然語(yǔ)言處理技術(shù)、知識(shí)庫(kù)構(gòu)建和情感分析方面，以下哪種方案是最先進(jìn)的？（）A.運(yùn)用詞袋模型處理文本，構(gòu)建簡(jiǎn)單的知識(shí)庫(kù)，不考慮用戶情緒B.借助深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)言模型，建立豐富的知識(shí)庫(kù)，使用基本的情感分類方法C.利用預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)言模型，如GPT-3，優(yōu)化知識(shí)庫(kù)結(jié)構(gòu)，進(jìn)行精細(xì)的情感分析D.采用傳統(tǒng)的語(yǔ)法分析，手動(dòng)構(gòu)建知識(shí)庫(kù)，粗略估計(jì)用戶情緒4、在開(kāi)發(fā)一個(gè)智能客服系統(tǒng)時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言處理、知識(shí)庫(kù)管理、對(duì)話管理以及與業(yè)務(wù)系統(tǒng)的集成等功能。系統(tǒng)要能夠準(zhǔn)確理解用戶的問(wèn)題并提供有效的回答。以下哪種技術(shù)方案是最可行的？（）A.基于Python的自然語(yǔ)言處理庫(kù)，如NLTK和SpaCy，構(gòu)建語(yǔ)言模型，使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理知識(shí)庫(kù)，通過(guò)規(guī)則引擎進(jìn)行對(duì)話管理，利用API與業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成B.采用Java的自然語(yǔ)言處理框架，如StanfordNLP，搭配NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)知識(shí)，運(yùn)用有限狀態(tài)機(jī)進(jìn)行對(duì)話控制，借助消息中間件與業(yè)務(wù)系統(tǒng)交互C.運(yùn)用C#的語(yǔ)言處理類庫(kù)，結(jié)合XML文件存儲(chǔ)知識(shí)庫(kù)，使用決策樹(shù)算法管理對(duì)話，通過(guò)Web服務(wù)實(shí)現(xiàn)與業(yè)務(wù)系統(tǒng)的對(duì)接D.選擇JavaScript的自然語(yǔ)言處理庫(kù)，如natural，利用JSON文件作為知識(shí)庫(kù)，借助狀態(tài)圖實(shí)現(xiàn)對(duì)話流程，使用GraphQL與業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成5、考慮使用Java開(kāi)發(fā)一個(gè)大數(shù)據(jù)處理框架，需要能夠處理海量的數(shù)據(jù)、支持分布式計(jì)算和任務(wù)調(diào)度。以下哪種技術(shù)和框架的選擇是比較恰當(dāng)?shù)?？（）A.基于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)，使用MapReduce進(jìn)行數(shù)據(jù)處理B.運(yùn)用Spark框架，利用其內(nèi)存計(jì)算和流處理能力C.構(gòu)建自己的分布式計(jì)算框架，從底層開(kāi)始實(shí)現(xiàn)D.直接使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，不考慮分布式架構(gòu)6、假設(shè)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)在線購(gòu)物網(wǎng)站的訂單處理系統(tǒng)，需要對(duì)訂單進(jìn)行各種操作，如添加、刪除、查詢和修改。為了確保系統(tǒng)在處理大量訂單時(shí)的性能和數(shù)據(jù)一致性，以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)操作方式是較為理想的選擇？（）A.直接對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行頻繁的讀寫操作，不使用緩存機(jī)制B.先將操作記錄在內(nèi)存緩存中，定期批量同步到數(shù)據(jù)庫(kù)C.借助分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，將訂單數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)D.使用數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)過(guò)程來(lái)處理所有訂單相關(guān)的操作7、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)8、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9、在Python中，要使用線程池來(lái)執(zhí)行多個(gè)并發(fā)任務(wù)。以下關(guān)于線程池的使用和優(yōu)勢(shì)，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以通過(guò)concurrent.futures模塊中的ThreadPoolExecutor來(lái)創(chuàng)建線程池B.線程池可以自動(dòng)管理線程的創(chuàng)建和銷毀，避免頻繁創(chuàng)建和銷毀線程的開(kāi)銷C.線程池中的線程數(shù)量應(yīng)該根據(jù)系統(tǒng)資源和任務(wù)特點(diǎn)進(jìn)行合理設(shè)置D.線程池適用于所有類型的任務(wù)，包括計(jì)算密集型和I/O密集型任務(wù)，效果都一樣好10、在編寫一個(gè)程序來(lái)模擬生物進(jìn)化過(guò)程，包括基因變異、自然選擇和物種繁衍。以下哪種算法或方法在模擬生物進(jìn)化的動(dòng)態(tài)和復(fù)雜機(jī)制方面較為有效？（）A.遺傳算法B.進(jìn)化策略C.粒子群優(yōu)化算法D.模擬退火算法11、假設(shè)要編寫一個(gè)程序來(lái)實(shí)現(xiàn)分布式文件系統(tǒng)，需要處理文件的存儲(chǔ)、訪問(wèn)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12、在JavaScript中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)對(duì)象的深拷貝，避免淺拷貝導(dǎo)致的引用問(wèn)題。以下關(guān)于深拷貝的實(shí)現(xiàn)方法，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.使用JSON.parse和JSON.stringify方法將對(duì)象轉(zhuǎn)換為字符串再轉(zhuǎn)換回對(duì)象來(lái)實(shí)現(xiàn)深拷貝B.遞歸遍歷對(duì)象的屬性，創(chuàng)建新的對(duì)象和屬性來(lái)實(shí)現(xiàn)深拷貝C.利用一些第三方庫(kù)，如Lodash的cloneDeep方法來(lái)實(shí)現(xiàn)深拷貝D.淺拷貝和深拷貝在大多數(shù)情況下效果相同，因此可以優(yōu)先使用淺拷貝來(lái)提高性能13、考慮使用Python語(yǔ)言解決一個(gè)問(wèn)題：有一個(gè)包含學(xué)生姓名和成績(jī)的字典，需要找出成績(jī)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(jī)。以下哪種方法能夠準(zhǔn)確地找到成績(jī)最高的學(xué)生姓名（）A.遍歷字典，比較每個(gè)成績(jī)，記錄最大值和對(duì)應(yīng)的學(xué)生姓名B.對(duì)字典的值進(jìn)行排序，然后獲取最大值對(duì)應(yīng)的鍵C.隨機(jī)選擇一個(gè)學(xué)生姓名，假設(shè)其成績(jī)最高，然后與其他學(xué)生比較D.以上方法都不正確14、考慮使用Java語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)一個(gè)多態(tài)的例子，有一個(gè)父類

Animal

和兩個(gè)子類

Cat

和

Dog

，都重寫了父類的

makeSound()

方法。當(dāng)創(chuàng)建一個(gè)

Animal

類型的數(shù)組，并存儲(chǔ)

Cat

和

Dog

對(duì)象時(shí)，以下哪種方式能夠正確調(diào)用子類的

makeSound()

方法（）A.直接通過(guò)數(shù)組元素調(diào)用B.進(jìn)行類型判斷后調(diào)用C.無(wú)法調(diào)用，只能調(diào)用父類的方法D.以上方法都不對(duì)15、假設(shè)要為一個(gè)社交媒體平臺(tái)開(kāi)發(fā)后端服務(wù)，支持用戶注冊(cè)登錄、發(fā)布動(dòng)態(tài)、關(guān)注好友、消息推送以及數(shù)據(jù)分析等功能。系統(tǒng)需要處理海量的用戶數(shù)據(jù)和高并發(fā)的請(qǐng)求。以下哪種技術(shù)選型和架構(gòu)能夠最好地應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)？（）A.基于Go語(yǔ)言的Gin框架，使用Redis緩存熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，借助Kafka消息隊(duì)列處理異步任務(wù)，運(yùn)用HBase存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)，利用云原生技術(shù)進(jìn)行部署B(yǎng).采用Java的SpringCloudAlibaba框架，搭配MySQL分庫(kù)分表存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，使用RocketMQ進(jìn)行消息傳遞，通過(guò)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，采用容器化部署C.運(yùn)用Python的Flask框架，結(jié)合MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)，利用RabbitMQ實(shí)現(xiàn)消息推送，使用ClickHouse進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，借助虛擬機(jī)進(jìn)行部署D.選擇Node.js的Koa框架，使用PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)WebSockets實(shí)時(shí)推送消息，運(yùn)用Elasticsearch進(jìn)行搜索，使用物理服務(wù)器部署16、在開(kāi)發(fā)一個(gè)智能客服機(jī)器人程序時(shí)，需要理解用戶的問(wèn)題并提供準(zhǔn)確的回答。以下哪種技術(shù)和方法在自然語(yǔ)言理解和問(wèn)答系統(tǒng)中被廣泛應(yīng)用？（）A.詞向量表示（如Word2Vec）B.文本分類算法C.知識(shí)圖譜D.以上技術(shù)和方法都能用于智能客服17、在C語(yǔ)言中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)鏈表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于存儲(chǔ)一系列整數(shù)。以下關(guān)于鏈表的實(shí)現(xiàn)和操作，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.定義鏈表節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)體，包含數(shù)據(jù)域和指向下一個(gè)節(jié)點(diǎn)的指針域B.實(shí)現(xiàn)鏈表的創(chuàng)建、插入、刪除和遍歷等基本操作C.在插入和刪除節(jié)點(diǎn)時(shí)，需要正確更新鏈表的指針，以保持鏈表的完整性D.為了提高鏈表的訪問(wèn)效率，可以對(duì)鏈表進(jìn)行排序，使得查找操作可以使用二分查找算法18、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)用于管理學(xué)校圖書(shū)館圖書(shū)借閱信息的系統(tǒng)。系統(tǒng)需要記錄每本圖書(shū)的詳細(xì)信息，包括書(shū)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(kù)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(guò)去一年中借閱的所有圖書(shū)信息，以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)和查詢方式最為合適？（）A.將圖書(shū)信息和借閱記錄分別存儲(chǔ)在兩個(gè)表中，通過(guò)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(guò)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(kù)，通過(guò)定期同步與圖書(shū)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19、在使用C++開(kāi)發(fā)一個(gè)圖像處理程序時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)圖像的讀取、編輯（如裁剪、旋轉(zhuǎn)、調(diào)色等）和保存功能。同時(shí)，要保證圖像處理的效率和質(zhì)量。以下哪種圖像處理庫(kù)和算法的選擇是比較合適的？（）A.使用OpenCV庫(kù)，結(jié)合其提供的現(xiàn)成函數(shù)進(jìn)行圖像處理B.自行編寫圖像處理算法，以獲得更高的定制性和效率C.借助第三方的商業(yè)圖像處理庫(kù)，獲取專業(yè)的支持和優(yōu)化D.利用操作系統(tǒng)提供的基本圖形接口進(jìn)行圖像處理20、考慮開(kāi)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(guò)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(guò)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)言中如何實(shí)現(xiàn)希爾排序算法，解釋其特點(diǎn)和適用場(chǎng)景。2、（本題5分）詳細(xì)闡述C語(yǔ)言中如何通過(guò)文件操作實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的備份和恢復(fù)功能。3、（本題5分）論述C語(yǔ)言中如何通過(guò)文件操作實(shí)現(xiàn)文件的加密和解密功能，采用非對(duì)稱加密算法。4、（本題5分）詳細(xì)論述C語(yǔ)言中如何使用枚舉類型來(lái)增強(qiáng)代碼的可讀性。5、（本題5分）探討C語(yǔ)言中如何使用結(jié)構(gòu)體和指針實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的最短路徑算法（如Dijkstra算法或Floyd算法）。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，模擬一個(gè)簡(jiǎn)單的餐廳點(diǎn)餐系統(tǒng)。用戶可以選擇菜品、查看菜單、計(jì)算賬單等操作。2、（本題5分）編寫一個(gè)程序，用戶輸入一個(gè)包含數(shù)字的字符串，將這些數(shù)字轉(zhuǎn)換為整數(shù)并求和輸出。3、（本題5分）編寫一個(gè)程序，用戶輸