2025年南京競(jìng)賽題庫(kù)設(shè)計(jì)本文借鑒了近年相關(guān)經(jīng)典試題創(chuàng)作而成，力求幫助考生深入理解測(cè)試題型，掌握答題技巧，提升應(yīng)試能力。一、選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪個(gè)選項(xiàng)不是數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中的范式？A.第一范式（1NF）B.第二范式（2NF）C.第三范式（3NF）D.第四范式（4NF）2.在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，以下哪個(gè)操作用于從多個(gè)表中提取數(shù)據(jù)？A.連接（JOIN）B.插入（INSERT）C.更新（UPDATE）D.刪除（DELETE）3.以下哪個(gè)算法不是圖算法？A.最短路徑算法B.最小生成樹算法C.快速排序算法D.拓?fù)渑判蛩惴?.在面向?qū)ο缶幊讨?，以下哪個(gè)概念描述了類的實(shí)例之間的關(guān)系？A.繼承B.封裝C.多態(tài)D.抽象5.以下哪個(gè)選項(xiàng)不是常見的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議？A.TCPB.UDPC.HTTPD.FTP6.在操作系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，以下哪個(gè)概念描述了多個(gè)進(jìn)程共享資源的方式？A.進(jìn)程調(diào)度B.內(nèi)存管理C.死鎖D.同步7.以下哪個(gè)選項(xiàng)不是常見的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)？A.數(shù)組B.鏈表C.棧D.圖8.在軟件測(cè)試中，以下哪個(gè)方法用于測(cè)試軟件的某個(gè)特定功能？A.黑盒測(cè)試B.白盒測(cè)試C.單元測(cè)試D.集成測(cè)試9.以下哪個(gè)選項(xiàng)不是常見的操作系統(tǒng)？A.WindowsB.macOSC.LinuxD.Java10.在計(jì)算機(jī)圖形學(xué)中，以下哪個(gè)算法用于渲染三維場(chǎng)景？A.光柵化算法B.分支界定算法C.動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法D.貪心算法二、填空題（每空1分，共10分）1.數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中的第一范式（1NF）要求每個(gè)關(guān)系中的屬性都是________。2.在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，主鍵用于唯一標(biāo)識(shí)關(guān)系中的每一行，其屬性值必須________。3.圖算法中最短路徑算法的Dijkstra算法適用于________。4.在面向?qū)ο缶幊讨校庋b是指將數(shù)據(jù)和行為________。5.網(wǎng)絡(luò)協(xié)議TCP是一種________連接協(xié)議。6.在操作系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，內(nèi)存管理是指對(duì)計(jì)算機(jī)內(nèi)存的________。7.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的棧是一種________數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。8.軟件測(cè)試中的單元測(cè)試是指對(duì)軟件的________進(jìn)行測(cè)試。9.操作系統(tǒng)中的進(jìn)程調(diào)度是指對(duì)多個(gè)進(jìn)程的________。10.計(jì)算機(jī)圖形學(xué)中的光柵化算法用于將三維場(chǎng)景中的物體轉(zhuǎn)換為________。三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共25分）1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中的第二范式（2NF）的要求。2.簡(jiǎn)述關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的連接（JOIN）操作。3.簡(jiǎn)述圖算法中最小生成樹算法的基本思想。4.簡(jiǎn)述面向?qū)ο缶幊讨械亩鄳B(tài)概念。5.簡(jiǎn)述操作系統(tǒng)中的死鎖概念及其解決方法。四、論述題（每題10分，共20分）1.論述數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中的第三范式（3NF）的要求及其優(yōu)點(diǎn)。2.論述計(jì)算機(jī)圖形學(xué)中的光柵化算法的工作原理及其應(yīng)用。五、編程題（每題15分，共30分）1.編寫一個(gè)C語(yǔ)言程序，實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，包括創(chuàng)建表、插入數(shù)據(jù)、查詢數(shù)據(jù)的功能。2.編寫一個(gè)Python程序，實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的圖形算法，例如Dijkstra算法，用于求解單源最短路徑問(wèn)題。---答案和解析一、選擇題1.D.第四范式（4NF）-數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中的范式通常只有到第三范式（3NF）。2.A.連接（JOIN）-連接操作用于從多個(gè)表中提取數(shù)據(jù)。3.C.快速排序算法-快速排序算法是排序算法，不是圖算法。4.A.繼承-繼承描述了類的實(shí)例之間的關(guān)系。5.D.FTP-TCP、UDP、HTTP都是常見的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，F(xiàn)TP也是常見的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，但題目要求選出不是常見的，因此此題可能存在歧義。6.D.同步-同步描述了多個(gè)進(jìn)程共享資源的方式。7.D.圖-數(shù)組、鏈表、棧都是常見的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，圖是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，但題目要求選出不是常見的，因此此題可能存在歧義。8.C.單元測(cè)試-單元測(cè)試用于測(cè)試軟件的某個(gè)特定功能。9.D.Java-Windows、macOS、Linux都是常見的操作系統(tǒng)，Java是一種編程語(yǔ)言，不是操作系統(tǒng)。10.A.光柵化算法-光柵化算法用于渲染三維場(chǎng)景。二、填空題1.原子值-數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中的第一范式（1NF）要求每個(gè)關(guān)系中的屬性都是原子值。2.非空且唯一-主鍵用于唯一標(biāo)識(shí)關(guān)系中的每一行，其屬性值必須非空且唯一。3.權(quán)重非負(fù)的圖-圖算法中最短路徑算法的Dijkstra算法適用于權(quán)重非負(fù)的圖。4.封裝起來(lái)-在面向?qū)ο缶幊讨校庋b是指將數(shù)據(jù)和行為封裝起來(lái)。5.面向連接-網(wǎng)絡(luò)協(xié)議TCP是一種面向連接的協(xié)議。6.分配和管理-在操作系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，內(nèi)存管理是指對(duì)計(jì)算機(jī)內(nèi)存的分配和管理。7.線性-數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的棧是一種線性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。8.單元-軟件測(cè)試中的單元測(cè)試是指對(duì)軟件的單元進(jìn)行測(cè)試。9.調(diào)度和管理-操作系統(tǒng)中的進(jìn)程調(diào)度是指對(duì)多個(gè)進(jìn)程的調(diào)度和管理。10.二維圖像-計(jì)算機(jī)圖形學(xué)中的光柵化算法用于將三維場(chǎng)景中的物體轉(zhuǎn)換為二維圖像。三、簡(jiǎn)答題1.數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中的第二范式（2NF）要求關(guān)系中的每個(gè)非主屬性都完全函數(shù)依賴于主鍵。即每個(gè)非主屬性都依賴于整個(gè)主鍵，而不是主鍵的一部分。2.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的連接（JOIN）操作用于從多個(gè)表中提取數(shù)據(jù)，根據(jù)指定的條件將兩個(gè)或多個(gè)表的行組合在一起。常見的連接類型包括內(nèi)連接、外連接和左連接等。3.圖算法中最小生成樹算法的基本思想是在一個(gè)無(wú)向連通圖中找到一個(gè)邊的子集，使得這個(gè)子集構(gòu)成一棵樹，且樹的邊權(quán)之和最小。常見的最小生成樹算法包括Prim算法和Kruskal算法。4.面向?qū)ο缶幊讨械亩鄳B(tài)概念是指同一個(gè)方法在不同的類中有不同的實(shí)現(xiàn)。多態(tài)可以提高代碼的靈活性和可擴(kuò)展性。5.操作系統(tǒng)中的死鎖概念是指多個(gè)進(jìn)程在執(zhí)行過(guò)程中因爭(zhēng)奪資源而造成的一種相互等待的現(xiàn)象，若無(wú)外力作用，這些進(jìn)程都將無(wú)法向前推進(jìn)。死鎖的解決方法包括死鎖預(yù)防、死鎖避免、死鎖檢測(cè)和死鎖解除等。四、論述題1.數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中的第三范式（3NF）要求關(guān)系中的每個(gè)非主屬性都不傳遞依賴于主鍵。即非主屬性之間不能有函數(shù)依賴關(guān)系。第三范式的優(yōu)點(diǎn)是可以減少數(shù)據(jù)冗余，提高數(shù)據(jù)的一致性，簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)更新操作。2.計(jì)算機(jī)圖形學(xué)中的光柵化算法的工作原理是將三維場(chǎng)景中的物體轉(zhuǎn)換為二維圖像。光柵化算法首先將三維物體分解為三角形，然后計(jì)算每個(gè)三角形的像素位置，并將像素顏色填充到屏幕上。光柵化算法廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)圖形學(xué)中，例如在游戲引擎和三維建模軟件中。五、編程題1.C語(yǔ)言程序?qū)崿F(xiàn)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)：```cinclude<stdio.h>include<stdlib.h>include<string.h>defineMAX_TABLES10defineMAX_ROWS100defineMAX_COLS10typedefstruct{charname[50];charcols[MAX_COLS][50];chardata[MAX_ROWS][MAX_COLS][50];}Table;Tabletables[MAX_TABLES];inttable_count=0;voidcreate_table(constcharname,intnum_cols,constcharcols[]){if(table_count>=MAX_TABLES){printf("Tablelimitreached.\n");return;}strcpy(tables[table_count].name,name);for(inti=0;i<num_cols;i++){strcpy(tables[table_count].cols[i],cols[i]);}table_count++;}voidinsert_data(constchartable_name,constchardata[]){for(inti=0;i<table_count;i++){if(strcmp(tables[i].name,table_name)==0){for(intj=0;j<MAX_ROWS;j++){for(intk=0;k<MAX_COLS;k++){strcpy(tables[i].data[j][k],data[k]);}}return;}}printf("Tablenotfound.\n");}voidquery_data(constchartable_name){for(inti=0;i<table_count;i++){if(strcmp(tables[i].name,table_name)==0){for(intj=0;j<MAX_ROWS;j++){for(intk=0;k<MAX_COLS;k++){printf("%s",tables[i].data[j][k]);}printf("\n");}return;}}printf("Tablenotfound.\n");}intmain(){create_table("students",3,(constchar[]){"id","name","age"});insert_data("students",(constchar[]){"1","Alice","20"});insert_data("students",(constchar[]){"2","Bob","22"});query_data("students");return0;}```2.Python程序?qū)崿F(xiàn)Dijkstra算法求解單源最短路徑問(wèn)題：```pythonimportsysdefdijkstra(graph,start_vertex):distances={vertex:float('infinity')forvertexingraph}previous_vertices={vertex:Noneforvertexingraph}distances[start_vertex]=0vertices=set(graph)whilevertices:current_vertex=min(vertices,key=lambdavertex:distances[vertex])vertices.remove(current_vertex)forneighbor,costingraph[current_vertex].items():alternative_route=distances[current_vertex]+costifalternative_route<distances[neighbor]:distances[neighbor]=alternative_routeprevious_vertices[neighbor]=current_vertexreturndistances,previous_verticesdefprint_shortest_path(previous_vertices,start_vertex,target_vertex):path=[]current_vertex=target_vertexwhilecurrent_vertexisnotNone:path.append(current_vertex)current_vertex=previous_vertices[current_vertex]path.reverse()return'->'.join(path)graph={'A':{'