學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁松原職業技術學院《建筑結構CAD》

2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在操作系統的文件系統中，NTFS和FAT32是常見的文件系統格式。以下關于NTFS的優點，哪一項是不正確的？（）A.支持更大的文件和分區B.提供更好的安全性C.兼容性更好D.以上都不對2、關于計算思維中的回溯法（Backtracking），以下說法不準確的是：（）A.回溯法通過嘗試不同的選擇，如果當前選擇導致無解則回溯并嘗試其他選擇B.它常用于解決組合優化、搜索等問題，如八皇后問題、背包問題等C.回溯法需要設計合理的剪枝策略來減少不必要的搜索，提高效率D.回溯法總是能夠找到問題的所有解，不會遺漏任何可能的情況3、在開發一個在線購物網站時，需要考慮用戶的并發訪問和數據的實時更新。為了確保系統的穩定性和響應性能，以下哪種技術架構和策略是需要重點關注的？（）A.采用單體架構，將所有功能集成在一個應用中B.構建分布式系統，使用緩存和負載均衡C.使用傳統的文件存儲方式來保存數據D.不考慮并發和性能問題，先實現功能4、關于計算思維中的容錯與糾錯機制，在確保系統可靠性和穩定性方面，以下哪一項說明是最詳盡的？（）A.容錯與糾錯機制是為了應對計算過程中可能出現的錯誤和故障而設計的。通過冗余設計、錯誤檢測、錯誤恢復和糾錯編碼等技術，系統能夠在部分組件出現故障或數據錯誤的情況下，仍然保持正常運行或能夠迅速恢復到正確狀態，從而提高系統的可靠性和穩定性，保障服務的連續性B.容錯與糾錯機制會增加系統的開銷和復雜性，因此在對可靠性要求不高的系統中可以忽略C.容錯與糾錯機制只要在系統設計階段考慮就可以了，在運行過程中不需要進行動態調整和優化D.容錯與糾錯機制是一種被動的應對措施，不能從根本上解決系統的可靠性問題，因此其作用有限5、在計算中的搜索算法中，以下對于深度優先搜索和廣度優先搜索的搜索策略、適用場景和時間復雜度的描述，哪一種說法是正確的？（）A.深度優先搜索沿著一條路徑盡可能深地探索，直到無法繼續，然后回溯；廣度優先搜索則逐層地訪問節點。深度優先搜索適用于求解路徑問題，如迷宮問題；廣度優先搜索適用于求最短路徑問題。深度優先搜索的時間復雜度與圖的結構有關，廣度優先搜索的時間復雜度為O(|V|+|E|)，其中|V|表示頂點數，|E|表示邊數B.深度優先搜索和廣度優先搜索在搜索策略和適用場景上沒有明顯區別，可以隨意選擇使用C.深度優先搜索的時間復雜度總是低于廣度優先搜索，因此在大多數情況下應選擇深度優先搜索D.深度優先搜索和廣度優先搜索都只適用于小型圖，對于大型圖無法使用6、在進行算法復雜度分析時，計算思維要求我們準確評估算法的時間和空間需求。對于一個具有嵌套循環的算法，以下哪種分析方法更能準確估計其復雜度？（）A.只考慮最外層循環的迭代次數B.分別計算每個循環的迭代次數，然后簡單相加C.通過數學推導，計算總的操作次數與輸入規模之間的關系D.不進行分析，直接運行算法并觀察實際運行時間7、在計算思維的邏輯門與電路設計方面，對于實現復雜的計算功能，以下哪一種描述是最準確的？（）A.邏輯門是數字電路的基本構建模塊，通過組合不同類型的邏輯門（如與門、或門、非門等），可以構建出各種復雜的電路，實現加法、乘法、存儲等計算功能。電路設計需要考慮邏輯的正確性、性能優化、功耗和成本等因素B.邏輯門和電路設計只適用于硬件層面的計算，對于軟件編程和算法設計沒有任何關聯C.邏輯門與電路設計是一個非常古老和過時的技術，在現代計算機中已經不再重要D.邏輯門的組合方式非常有限，很難實現復雜的計算功能，因此在實際應用中很少使用8、關于計算中的數據庫查詢優化，以下對于索引的作用、查詢計劃的生成和優化策略的描述，哪一項是恰當的？（）A.索引可以加快數據的檢索速度，但會增加數據插入和更新的開銷。查詢優化器根據數據庫的結構和查詢語句生成查詢計劃，并通過選擇合適的索引、連接方式和執行順序等策略來優化查詢性能。優化策略包括基于成本的優化、啟發式優化和參數調整等B.數據庫查詢優化是數據庫管理員的工作，與普通用戶無關C.數據庫查詢優化只對大型數據庫有意義，對于小型數據庫沒有必要D.數據庫查詢優化非常復雜，難以實現，不應該進行優化9、對于一個需要進行大規模數據存儲和管理的系統，例如云存儲服務。以下哪種存儲技術和架構能夠提供高可用性和可擴展性？（）A.傳統的磁盤陣列，RAID技術B.分布式文件系統，如HadoopHDFSC.關系型數據庫的存儲引擎D.本地文件系統，直接存儲在服務器上10、在面向對象編程中，類和對象是核心概念。以下關于類和對象的關系，哪一項是準確的？（）A.類是對象的模板，對象是類的實例B.對象是類的模板，類是對象的實例C.類和對象沒有直接關系D.以上都不對11、假設正在設計一個智能家居系統，能夠自動控制燈光、溫度和家電等設備。在實現設備之間的通信和協同工作方面，以下哪種通信協議可能是最合適的？（）A.HTTP，常用于網頁瀏覽B.Bluetooth，短距離無線通信C.Zigbee，專為低功耗、短距離的物聯網設備設計，能夠有效地支持智能家居中眾多設備之間的通信和協同工作，實現智能化的控制和管理，提升家居生活的便利性和舒適度D.自定義一種通信協議，不遵循任何標準12、在計算思維的內存管理方面，以下關于動態內存分配和釋放的描述，哪一個是恰當的？（）A.動態內存分配允許程序在運行時根據需要申請和釋放內存空間。通過使用諸如malloc和free（在C語言中）或new和delete（在C++中）等函數，可以靈活地管理內存。然而，不正確的內存分配和釋放操作可能導致內存泄漏（未釋放不再使用的內存）和懸空指針（指向已釋放內存的指針）等問題，影響程序的正確性和穩定性B.動態內存分配和釋放是自動完成的，程序員不需要關心，編程語言會自動處理好一切C.動態內存分配總是比靜態內存分配好，應該盡可能多地使用動態內存分配來提高程序的靈活性D.動態內存分配和釋放的錯誤很難發現和調試，所以應該盡量避免使用動態內存13、在計算思維中，問題求解是一個重要的環節。以下關于問題求解的描述中，錯誤的是？（）A.問題求解包括問題分析、算法設計、編程實現、測試和調試等步驟B.問題分析是問題求解的第一步，需要明確問題的目標、約束條件和輸入輸出C.算法設計是問題求解的核心步驟，需要根據問題的特點選擇合適的算法和數據結構D.問題求解只需要找到一種解決方案即可，不需要考慮其他可能的方案14、計算思維在日常生活中有很多應用。以下關于計算思維在日常生活中的應用的描述中，錯誤的是？（）A.計算思維可以幫助我們更好地管理時間和任務，提高工作效率B.計算思維可以幫助我們更好地理解和分析數據，做出更明智的決策C.計算思維可以幫助我們更好地解決人際關系問題，提高溝通和協調能力D.計算思維只在計算機科學領域有應用，在日常生活中沒有實際價值15、在一個大規模數據處理的項目中，比如對社交媒體數據的分析，需要對數據進行清洗和預處理，以去除噪聲和無效數據。以下哪種方法可能是最為高效和準確的？（）A.手動逐個檢查和處理數據，耗時且容易出錯B.編寫自動化的數據清洗腳本，利用正則表達式和數據驗證規則，能夠快速、準確地處理大量數據，去除噪聲和無效部分，為后續的數據分析提供高質量、可靠的數據基礎C.不進行數據清洗，直接使用原始數據進行分析D.隨機刪除一部分數據，不考慮其有效性二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）論述計算思維中的貪心算法，說明貪心算法的基本思想和適用范圍，舉例分析其可能產生的錯誤結果及原因。2、（本題5分）解釋計算思維中的“計算思維與教育創新生態系統的構建”，探討如何圍繞計算思維營造有利于教育創新的生態環境和社會氛圍。3、（本題5分）詳細闡述計算思維中的計算人類學中的文化數據挖掘和人類行為模擬，論述在人類學研究中的應用。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）詳細論述計算思維中的并行與并發處理。探討在多核處理器和分布式系統環境下，如何設計并行和并發算法來提高計算效率。分析并行和并發編程中的同步、互斥和通信等關鍵問題，并結合實際應用（如大數據處理、云計算等）進行說明。2、（本題5分）詳細分析計算思維中的計算思維在推薦系統中的協同過濾、基于內容的推薦、混合推薦等算法，探討如何運用計算思維提高推薦的準確性和個性化程度，并通過實際的推薦系統應用進行說明。3、（本題5分）計算思維在生物信息學中的應用為基因研究和蛋白質分析提供了新的途徑。請詳細闡述生物信息學中的計算方法和技術，如序列比對、基因預測和蛋白質結構預測等。分析如何利用計算思維處理和分析海量的生物數據，揭示生命現象的內在規律，舉例說明在疾病診斷、藥物研發等方面的應用和突破。4、（本題5分）詳細探討計算思維中的計算思維在邊緣計算中的應用和挑戰，包括數據處理、實時響應、隱私保護等方面，分析如何在邊緣設備上實現高效的計算和數據管理，并結合實際的邊緣計算案例進行說明。5、（本題5分）全面論述計算思維中的計算復雜性分析。探討問題的時間復雜度和空間復雜度的計算方法，分析不同復雜度級別（如多項式時間、指數時間）對算法可行性的影響，以及如何降低問題的計算復雜性。四、分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）在一個電商平臺的推薦系統中，需要根據用戶的瀏覽歷史、購買記錄和搜索關鍵