裝訂線(xiàn)裝訂線(xiàn)PAGE2第1頁(yè)，共3頁(yè)武漢輕工大學(xué)

《算法設(shè)計(jì)與分析》2023-2024學(xué)年第二學(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25個(gè)小題，每小題1分，共25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2、在使用Swift語(yǔ)言開(kāi)發(fā)一個(gè)移動(dòng)應(yīng)用時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)地圖導(dǎo)航功能，能夠?qū)崟r(shí)獲取用戶(hù)的位置信息，并提供路線(xiàn)規(guī)劃和實(shí)時(shí)路況提示。同時(shí)，要考慮電池消耗和內(nèi)存使用等優(yōu)化問(wèn)題。以下哪種方案是比較可行的？（）A.使用系統(tǒng)提供的地圖框架，通過(guò)頻繁獲取位置更新來(lái)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)導(dǎo)航B.結(jié)合第三方地圖服務(wù)和定位庫(kù)，合理控制位置獲取的頻率和數(shù)據(jù)量C.自行開(kāi)發(fā)地圖和定位功能，完全掌控?cái)?shù)據(jù)處理和優(yōu)化D.僅在用戶(hù)操作時(shí)獲取位置信息，不進(jìn)行實(shí)時(shí)路況的獲取和提示3、Java中的集合框架中，以下哪個(gè)用于實(shí)現(xiàn)無(wú)序且不允許重復(fù)元素的集合？（）A.HashSetB.ArrayListC.LinkedListD.HashMap4、在編寫(xiě)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)程序時(shí)，需要處理網(wǎng)頁(yè)的下載、解析和數(shù)據(jù)提取。以下哪種編程語(yǔ)言和相關(guān)庫(kù)在網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)中具有較好的性能和豐富的功能？（）A.Python結(jié)合BeautifulSoup和Scrapy庫(kù)B.Java結(jié)合HttpClient和Jsoup庫(kù)C.Ruby結(jié)合Nokogiri庫(kù)D.JavaScript結(jié)合Puppeteer庫(kù)5、在使用Python開(kāi)發(fā)一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練程序時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、特征工程、模型選擇和超參數(shù)調(diào)優(yōu)。以下哪種數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練的方法是比較有效的？（）A.使用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，Sklearn進(jìn)行模型訓(xùn)練B.借助TensorFlow框架，實(shí)現(xiàn)端到端的模型訓(xùn)練和優(yōu)化C.自行編寫(xiě)所有的數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練代碼，完全掌控細(xì)節(jié)D.只使用默認(rèn)的參數(shù)和模型，不進(jìn)行任何調(diào)優(yōu)和改進(jìn)6、假設(shè)要編寫(xiě)一個(gè)程序來(lái)優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型的超參數(shù)，以提高模型的性能。以下哪種方法在超參數(shù)優(yōu)化中被廣泛應(yīng)用，并且能夠有效地搜索最優(yōu)參數(shù)組合？（）A.隨機(jī)搜索B.網(wǎng)格搜索C.基于梯度的優(yōu)化算法D.貝葉斯優(yōu)化算法7、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)用于智能農(nóng)業(yè)的監(jiān)控系統(tǒng)，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)土壤濕度、溫度、酸堿度，以及農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀況，并自動(dòng)控制灌溉和施肥設(shè)備。在傳感器數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析和控制指令生成方面，以下哪種方案是最有效的？（）A.使用模擬傳感器采集數(shù)據(jù)，通過(guò)本地計(jì)算機(jī)進(jìn)行簡(jiǎn)單分析和控制B.借助數(shù)字傳感器，將數(shù)據(jù)上傳到云平臺(tái)進(jìn)行處理，生成控制指令下發(fā)到設(shè)備C.運(yùn)用無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)，在網(wǎng)關(guān)處進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和控制決策D.采用有線(xiàn)傳感器連接，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)，定期進(jìn)行人工分析和控制8、在C語(yǔ)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(guò)逐個(gè)節(jié)點(diǎn)的指針調(diào)整來(lái)實(shí)現(xiàn)鏈表逆序B.也可以使用遞歸的方式，通過(guò)遞歸調(diào)用函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)鏈表逆序C.在逆序過(guò)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(wú)關(guān)9、使用C++語(yǔ)言編寫(xiě)程序，需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)鏈表結(jié)構(gòu)來(lái)存儲(chǔ)整數(shù)。當(dāng)需要在鏈表中插入一個(gè)新的節(jié)點(diǎn)時(shí)，以下哪種操作是必要的（）A.先創(chuàng)建新節(jié)點(diǎn)，然后找到合適的位置插入B.直接將新節(jié)點(diǎn)添加到鏈表頭部C.隨機(jī)選擇一個(gè)位置插入新節(jié)點(diǎn)D.以上方法都可以10、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)11、以下關(guān)于程序設(shè)計(jì)中的調(diào)試方法說(shuō)法錯(cuò)誤的是？（）A.打印調(diào)試信息是一種常見(jiàn)的調(diào)試方法，通過(guò)在關(guān)鍵位置打印變量的值或程序的執(zhí)行狀態(tài)，可以幫助程序員了解程序的運(yùn)行情況，找出問(wèn)題所在B.使用調(diào)試器是一種更強(qiáng)大的調(diào)試方法，調(diào)試器可以暫停程序的執(zhí)行，查看變量的值、調(diào)用棧等信息，還可以逐行執(zhí)行代碼，幫助程序員快速定位問(wèn)題C.單元測(cè)試是一種有效的調(diào)試方法，通過(guò)編寫(xiě)測(cè)試用例來(lái)測(cè)試程序的各個(gè)模塊，可以及早發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，提高代碼的質(zhì)量D.調(diào)試方法只適用于小型項(xiàng)目，對(duì)于大型項(xiàng)目，調(diào)試方法效果不佳。實(shí)際上，無(wú)論項(xiàng)目大小，調(diào)試方法都是非常重要的，可以幫助程序員快速定位和解決問(wèn)題12、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13、在使用JavaScript開(kāi)發(fā)一個(gè)前端應(yīng)用時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)實(shí)時(shí)更新的股票行情展示頁(yè)面。頁(yè)面要能夠每秒獲取最新的股票價(jià)格數(shù)據(jù)，并動(dòng)態(tài)更新圖表和相關(guān)信息。同時(shí)，要保證頁(yè)面的響應(yīng)性能和用戶(hù)體驗(yàn)。以下哪種技術(shù)和架構(gòu)的選擇是最合適的？（）A.使用傳統(tǒng)的定時(shí)輪詢(xún)方式獲取數(shù)據(jù)，直接更新頁(yè)面元素B.借助WebSocket實(shí)現(xiàn)服務(wù)器推送數(shù)據(jù)，使用前端框架如Vue.js進(jìn)行數(shù)據(jù)綁定和更新C.利用Ajax長(zhǎng)輪詢(xún)獲取數(shù)據(jù)，通過(guò)JavaScript手動(dòng)操作DOM進(jìn)行頁(yè)面更新D.構(gòu)建一個(gè)獨(dú)立的后端服務(wù)，通過(guò)HTTP協(xié)議每秒發(fā)送數(shù)據(jù)給前端進(jìn)行更新14、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15、在編寫(xiě)一個(gè)圖像處理程序時(shí)，需要對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)。以下哪種算法在檢測(cè)圖像邊緣時(shí)準(zhǔn)確性較高，同時(shí)計(jì)算復(fù)雜度相對(duì)合理？（）A.Sobel算子B.Roberts算子C.Prewitt算子D.Canny算子16、在開(kāi)發(fā)一個(gè)人工智能輔助的醫(yī)療診斷系統(tǒng)時(shí)，需要對(duì)大量的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取特征，并與已知的疾病模式進(jìn)行匹配。在模型訓(xùn)練和診斷決策的過(guò)程中，以下哪種方法能夠提高診斷的準(zhǔn)確性和可靠性？（）A.運(yùn)用傳統(tǒng)的圖像處理技術(shù)和簡(jiǎn)單的分類(lèi)算法，基于小規(guī)模數(shù)據(jù)集訓(xùn)練B.借助深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使用經(jīng)過(guò)標(biāo)注的大規(guī)模醫(yī)療影像數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練C.利用遷移學(xué)習(xí)，將在其他領(lǐng)域訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于醫(yī)療影像分析，不進(jìn)行重新訓(xùn)練D.采用隨機(jī)森林算法，結(jié)合手工提取的影像特征，進(jìn)行疾病診斷17、在Python中，要使用線(xiàn)程池來(lái)執(zhí)行多個(gè)并發(fā)任務(wù)。以下關(guān)于線(xiàn)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(xiàn)程池B.線(xiàn)程池可以自動(dòng)管理線(xiàn)程的創(chuàng)建和銷(xiāo)毀，避免頻繁創(chuàng)建和銷(xiāo)毀線(xiàn)程的開(kāi)銷(xiāo)C.線(xiàn)程池中的線(xiàn)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(xiàn)程池適用于所有類(lèi)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18、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(lèi)之間的“是一種”關(guān)系？（）A.依賴(lài)關(guān)系描述了一個(gè)類(lèi)對(duì)另一個(gè)類(lèi)的依賴(lài)，但不是“是一種”關(guān)系B.關(guān)聯(lián)關(guān)系表示類(lèi)之間的某種聯(lián)系，但也不是“是一種”關(guān)系C.繼承關(guān)系（Inheritance）用于描述類(lèi)之間的“是一種”關(guān)系。例如，貓是一種動(dòng)物，狗是一種動(dòng)物，可以通過(guò)繼承關(guān)系來(lái)表示這種“是一種”的關(guān)系D.聚合關(guān)系表示整體與部分的關(guān)系，不是“是一種”關(guān)系19、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?xún)?yōu)先使用淺拷貝來(lái)提高性能20、考慮編寫(xiě)一個(gè)程序來(lái)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21、考慮開(kāi)發(fā)一個(gè)社交媒體平臺(tái)，用戶(hù)可以發(fā)布文字、圖片和視頻等內(nèi)容，并可以關(guān)注其他用戶(hù)、點(diǎn)贊和評(píng)論。為了高效地存儲(chǔ)和檢索用戶(hù)發(fā)布的內(nèi)容以及社交關(guān)系數(shù)據(jù)，同時(shí)能夠快速響應(yīng)用戶(hù)的操作請(qǐng)求，以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)和技術(shù)選型是較為理想的？（）A.選擇關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，如MySQL，通過(guò)復(fù)雜的表關(guān)聯(lián)處理社交關(guān)系B.采用NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，如MongoDB，利用其靈活的數(shù)據(jù)模型存儲(chǔ)各類(lèi)內(nèi)容C.構(gòu)建分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，將數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)，使用自定義的查詢(xún)邏輯D.運(yùn)用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，如Redis，存儲(chǔ)熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，其他數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)22、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23、在開(kāi)發(fā)一個(gè)加密貨幣交易平臺(tái)的后端系統(tǒng)時(shí)，需要處理高并發(fā)的交易請(qǐng)求和確保交易數(shù)據(jù)的安全性。以下哪種技術(shù)和架構(gòu)在滿(mǎn)足這些需求方面具有優(yōu)勢(shì)？（）A.采用分布式賬本技術(shù)（如區(qū)塊鏈）來(lái)存儲(chǔ)交易數(shù)據(jù)B.使用高性能的消息隊(duì)列來(lái)處理交易請(qǐng)求C.構(gòu)建微服務(wù)架構(gòu)，將不同功能模塊獨(dú)立部署D.以上技術(shù)和架構(gòu)的綜合應(yīng)用24、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)用于管理圖書(shū)館書(shū)籍借閱信息的系統(tǒng)，需要實(shí)現(xiàn)書(shū)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25、設(shè)想開(kāi)發(fā)一個(gè)物流配送管理系統(tǒng)，能夠優(yōu)化配送路線(xiàn)、跟蹤貨物位置和管理司機(jī)信息。系統(tǒng)需要考慮實(shí)時(shí)交通狀況、貨物的重量和體積、客戶(hù)的需求等因素。以下哪種算法和技術(shù)能夠最有效地實(shí)現(xiàn)配送優(yōu)化和實(shí)時(shí)跟蹤功能？（）A.使用貪心算法規(guī)劃配送路線(xiàn)，通過(guò)GPS定位和短信進(jìn)行貨物跟蹤B.借助模擬退火算法優(yōu)化路線(xiàn)，利用移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)上傳貨物位置C.運(yùn)用蟻群算法尋找最優(yōu)路線(xiàn)，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實(shí)現(xiàn)貨物和車(chē)輛的實(shí)時(shí)監(jiān)控D.采用隨機(jī)算法生成配送路線(xiàn)，依靠人工電話(huà)報(bào)告貨物位置二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)