#GESP1033. [GESP202406五级] 客观题
[GESP202406五级] 客观题
一.单选题(每题2分,共30分)
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下面C++代码用于求斐波那契数列,该数列第、 项为 ,以后各项均是前两项之和。函数
fibo()
属于( )。int fibo(int n) { if (n <= 0) return 0; if (n == 1 || n == 2) return 1; int a = 1,b = 1, next; for (int i = 3; i <= n; i++) { next = a + b; a = b; b = next; } return next; }
{{ select(1) }}
- 枚举算法
- 贪心算法
- 迭代算法
- 递归算法
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下面C++代码用于将输入金额换成最少币种组合方案,其实现算法是 ( )。
#include <iostream> using namespace std; #define N_COINS 7 int coins[N_COINS] = {100, 50, 20, 10, 5, 2, 1}; //货币面值,单位相同 int coins_used[N_COINS]; void find_coins(int money) { for (int i = 0; i < N_COINS; i++) { coins_used[i] = money / coins[i]; money = money % coins[i]; } return; } int main() { int money; cin >> money; //输入要换算的金额 find_coins(money); for (int i = 0; i < N_COINS; i++) cout << coins_used[i] << endl; return 0; }
{{ select(2) }}
- 枚举算法
- 贪心算法
- 迭代算法
- 递归算法
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小杨采用如下双链表结构保存他喜欢的歌曲列表:( )。
struct dl_node { string song; dl_node* next; dl_node* prev; };
小杨想在头指针为 head
的双链表中查找他喜欢的某首歌曲,采用如下查询函数,该操作的时间复杂度为
dl_node* search(dl_node* head, string my_song) {
dl_node* temp = head;
while (temp != nullptr) {
if (temp->song == my_song)
return temp;
temp = temp->next;
}
return nullptr;
}
{{ select(3) }}
-
小杨想在如上题所述的双向链表中加入一首新歌曲。为了能快速找到该歌曲,他将其作为链表的第一首歌
曲,则下面横线上应填入的代码为
void insert(dl_node *head, string my_song) { p = new dl_node; p->song = my_song; p->prev = nullptr; p->next = head; if (head != nullptr) { ________________________________ // 在此处填入代码 } head = p; }
{{ select(4) }}
head->next->prev = p;
head->next = p;
head->prev = p;
触发异常,不能对空指针进行操作。
-
下面是根据欧几里得算法编写的函数,它计算的是a与b的( )。
int gcd(int a, int b) { while (b != 0) { int temp = b; b = a % b; a = temp; } return a; }
{{ select(5) }}
- 最小公倍数
- 最大公共质因子
- 最大公约数
- 最小公共质因子
- 欧几里得算法还可以写成如下形式( )。
int gcd(int a, int b) {
return b == 0 ? a : gcd(b, a % b);
}
下面有关说法,错误的是
{{ select(6) }}
- 本题的
gcd()
实现为递归方式。 - 本题的
gcd()
代码量少,更容易理解其辗转相除的思想。 - 当
a
较大时,本题的gcd()
实现会多次调用自身,需要较多额外的辅助空间。 - 当
a
较大时,相比上题中的gcd()
的实现,本题的gcd()
执行效率更高。
-
下述代码实现素数表的线性筛法,筛选出所有小于等于
n
的素数,则横线上应填的代码是( )。vector<int> linear_sieve(int n) { vector<bool> is_prime(n + 1, true); vector<int> primes; is_prime[0] = is_prime[1] = 0; //0和1两个数特殊处理 for (int i = 2; i <= n; ++i) { if (is_prime[i]) { primes.push_back(i); } ________________________________ { // 在此处填入代码 is_prime[i * primes[j]] = 0; if (i % primes[j] == 0) break; } } return primes; }
{{ select(7) }}
-
for (int j = 0; j < primes.size() && i * primes[j] <= n; j++)
-
for (int j = 0; j <= sqrt(n) && i * primes[j] <= n; j++)
-
for (int j = 0; j <= n; j++)
-
for (int j = 1; j <= sqrt(n); j++)
- 上题代码的时间复杂度是( )。
{{ select(8) }}
-
为了正确实现快速排序,下面横线上的代码应为
void qsort(vector<int>& arr, int left, int right) { int i, j, mid; int pivot; i = left; j = right; mid = (left + right) / 2; // 计算中间元素的索引 pivot = arr[mid]; // 选择中间元素作为基准值 do { while (arr[i] < pivot) i++; while (arr[j] > pivot) j--; if (i <= j) { swap(arr[i], arr[j]); // 交换两个元素 i++; j--; } } ________________________________; // 在此处填入代码 if (left < j) qsort(arr, left, j); // 对左子数组进行快速排序 if (i < right) qsort(arr, i, right); // 对右子数组进行快速排序 }
{{ select(9) }}
while (i <= mid)
while (i < mid)
while (i < j)
while (i <= j)
- 关于分治算法,以下哪个说法正确。
{{ select(10) }}
- 分治算法将问题分成子问题,然后分别解决子问题,最后合并结果
- 归并排序不是分治算法的应用
- 分治算法通常用于解决小规模问题
- 分治算法的时间复杂度总是优于O(nlog(n))
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根据下述二分查找法,在排好序的数组
1,3,6,9,17,31,39,52,61,79,81,90,96
中查找数值82
,和82
比较的数组元素分别是int binary_search(vector<int>& nums, int target) { int left = 0; int right = nums.size() - 1; while (left <= right) { int mid = (left + right) / 2; if (nums[mid] == target) { return mid; } else if (nums[mid] < target) { left = mid + 1; } else { right = mid - 1; } } return -1; // 如果找不到目标元素,返回-1 }
{{ select(11) }}
52, 61, 81, 90
52, 79, 90, 81
39, 79, 90, 81
39, 79, 90
-
要实现一个高精度减法函数,则下面代码中加划线应该填写的代码为
//假设a和b均为正数,且a表示的数比b大 vector<int> minus(vector<int> a, vector<int> b) { vector<int> c; int len1 = a.size(); int len2 = b.size(); int i, t; for (i = 0; i < len2; i++) { if (a[i] < b[i]) { //借位 _____________ // 在此处填入代码 a[i] += 10; } t = a[i] - b[i]; c.push_back(t); } for (; i < len1; i++) c.push_back(a[i]); len3 = c.size(); while (c[len3 - 1] == 0) {//去除前导0 c.pop_back(); len3--; } return c; }
{{ select(12) }}
a[i + 1]--;
a[i]--;
b[i + 1]--;
b[i]--;
- 设
A
和B
是两个长度为m
的有序数组,现将A
和B
合并成一个有序数组,归并排序算法在最坏情况下至少要做( )次比较
{{ select(13) }}
-
给定如下函数:
int fun(int n) { if (n == 1) return 1; if (n == 2) return 2; return fun(n - 2) - fun(n - 1); }
则当n=7时,函数返回值为
{{ select(14) }}
- 给定如下函数(函数功能同上题,增加输出打印):
```cpp
int fun(int n) {
cout << n << " ";
if (n == 1) return 1;
if (n == 2) return 2;
return fun(n - 2) - fun(n - 1);
}
```
则当 n=4 时,屏幕上输出序列为
{{ select(15) }}
4 3 2 1
1 2 3 4
4 2 3 1 2
4 2 3 2 1
二.判断题(每题2分,共20分)
- 如果将双向链表的最后一个结点的下一项指针指向第一个结点,第一个结点的前一项指针指向最后一个结
点,则该双向链表构成循环链表。
{{ select(16) }}
- 正确
- 错误
- 数组和链表都是线性表,链表的优点是插入删除不需要移动元素,并且能随机查找。
{{ select(17) }}
- 正确
- 错误
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链表的存储空间物理上可以连续,也可以不连续。
{{ select(18) }}
- 正确
- 错误
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找出自然数n以内的所有质数,常用算法有埃拉托斯特尼(埃氏)筛法和线性筛法,其中埃氏筛法效率更
高。
{{ select(19) }}
- 正确
- 错误
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唯一分解定理表明任何一个大于1的整数都可以唯一地表示为一系列质数的乘积,即质因数分解是唯一的。
{{ select(20) }}
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正确
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错误
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贪心算法通过每一步选择局部最优解来获得全局最优解,但并不一定能找到最优解。
{{ select(21) }}
- 正确
- 错误
- 归并排序和快速排序都采用递归实现,也都是不稳定排序。
{{ select(22) }}
- 正确
- 错误
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插入排序有时比快速排序时间复杂度更低。
{{ select(23) }}
- 正确
- 错误
- 在进行全国人口普查时,将其分解为对每个省市县乡来进行普查和统计。这是典型的分治策略。
{{ select(24) }}
- 正确
- 错误
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在下面C++代码中,由于删除了变量
ptr
,因此ptr
所对应的数据也随之删除,故执行下述代码时,将报错。
int* ptr = new int(10); cout << *ptr << endl; delete ptr; cout << ptr << endl;
{{ select(25) }}
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正确
-
错误