站名：站名：年級(jí)專業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者，成績(jī)按零分記?！堋狻€…………第1頁，共2頁江蘇建筑職業(yè)技術(shù)學(xué)院《程序設(shè)計(jì)（上）》2024-2025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2分，共40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、在使用C#開發(fā)一個(gè)Windows桌面應(yīng)用程序時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)復(fù)雜的用戶界面，包括菜單、工具欄、狀態(tài)欄和多個(gè)窗口的交互。同時(shí)，要保證程序的響應(yīng)性能和用戶體驗(yàn)。以下哪種界面設(shè)計(jì)和技術(shù)的選擇是比較合適的？（）A.使用WindowsForms框架，手動(dòng)編寫界面布局和事件處理代碼B.運(yùn)用WPF框架，通過XAML描述界面和數(shù)據(jù)綁定C.借助第三方UI庫，如DevExpress，快速搭建界面D.直接使用WindowsAPI進(jìn)行底層的界面開發(fā)2、假設(shè)正在開發(fā)一個(gè)智能推薦系統(tǒng)，需要根據(jù)用戶的歷史行為和偏好為其推薦相關(guān)的產(chǎn)品或內(nèi)容。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法在構(gòu)建推薦模型時(shí)經(jīng)常被采用？（）A.協(xié)同過濾算法B.決策樹算法C.聚類算法D.支持向量回歸算法3、考慮使用Python開發(fā)一個(gè)人工智能聊天機(jī)器人，需要能夠理解用戶的輸入、生成合適的回答，并不斷學(xué)習(xí)和改進(jìn)回答質(zhì)量。以下哪種技術(shù)和模型的選擇是比較可行的？（）A.使用規(guī)則引擎和模板匹配來生成回答B(yǎng).基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如Transformer架構(gòu)C.利用決策樹算法進(jìn)行意圖識(shí)別和回答生成D.結(jié)合多種傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如樸素貝葉斯和支持向量機(jī)4、假設(shè)要編寫一個(gè)程序來監(jiān)控系統(tǒng)資源的使用情況，如CPU利用率、內(nèi)存占用和網(wǎng)絡(luò)帶寬。以下哪種編程語言和系統(tǒng)接口在系統(tǒng)監(jiān)控方面具有較好的支持和易用性？（）A.C語言結(jié)合系統(tǒng)調(diào)用B.Python結(jié)合psutil庫C.Java結(jié)合JMX接口D.Go語言結(jié)合內(nèi)置的系統(tǒng)監(jiān)控函數(shù)5、在編寫一個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和分析程序時(shí)，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生速度非?？欤枰皶r(shí)處理和存儲(chǔ)。以下哪種存儲(chǔ)方式能夠滿足高并發(fā)寫入和快速查詢的需求？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫B.非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如MongoDB）C.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫（如Redis）D.分布式文件系統(tǒng)6、設(shè)想正在編寫一個(gè)圖像識(shí)別程序，需要處理大量的圖像數(shù)據(jù)，并運(yùn)用復(fù)雜的算法進(jìn)行特征提取和模式識(shí)別。同時(shí)，要求程序具有較高的運(yùn)行效率和良好的可擴(kuò)展性，以適應(yīng)未來可能的算法改進(jìn)和數(shù)據(jù)量增加。以下哪種技術(shù)架構(gòu)和工具的選擇是最為恰當(dāng)?shù)模浚ǎ〢.基于Python的TensorFlow框架，利用其強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)能力和廣泛的社區(qū)支持，結(jié)合分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)如Hadoop來處理大規(guī)模數(shù)據(jù)B.使用C++編寫核心算法，結(jié)合OpenCV庫進(jìn)行圖像處理，采用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫如Oracle來存儲(chǔ)中間結(jié)果和最終數(shù)據(jù)C.運(yùn)用Java的DeepLearning4J框架，搭配NoSQL數(shù)據(jù)庫如Cassandra來存儲(chǔ)圖像數(shù)據(jù)和模型參數(shù)，以實(shí)現(xiàn)高并發(fā)和快速讀寫D.選擇JavaScript的TensorFlow.js框架，在前端進(jìn)行實(shí)時(shí)的圖像預(yù)處理，后端使用MySQL數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，通過云服務(wù)進(jìn)行模型訓(xùn)練7、在使用C++開發(fā)一個(gè)圖形渲染引擎時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)頂點(diǎn)處理、片元處理、光照計(jì)算和紋理映射等功能。同時(shí)，要考慮性能優(yōu)化和跨平臺(tái)支持。以下哪種圖形API和技術(shù)的選擇是比較合適的？（）A.使用DirectX，針對(duì)Windows平臺(tái)進(jìn)行優(yōu)化B.運(yùn)用OpenGL，以實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)的支持C.借助Vulkan，獲得更高的性能和靈活性D.自行開發(fā)一套全新的圖形API，滿足特定需求8、考慮開發(fā)一個(gè)用于模擬生態(tài)系統(tǒng)中生物種群變化的程序。生物之間存在復(fù)雜的相互作用和動(dòng)態(tài)的數(shù)量變化。為了有效地模擬這種復(fù)雜系統(tǒng)的長(zhǎng)期行為，以下哪種編程范式可能最為適用？（）A.面向過程編程B.面向?qū)ο缶幊藽.函數(shù)式編程D.邏輯編程9、在設(shè)計(jì)一個(gè)用于智能交通管理的系統(tǒng)時(shí)，需要實(shí)時(shí)處理來自多個(gè)傳感器和攝像頭的數(shù)據(jù)，進(jìn)行車輛識(shí)別、流量分析和路徑規(guī)劃。同時(shí)，系統(tǒng)要與城市的交通信號(hào)燈系統(tǒng)進(jìn)行聯(lián)動(dòng)控制。以下哪種技術(shù)和工具的組合是最有效的？（）A.使用C++結(jié)合OpenCV進(jìn)行圖像和視頻處理，利用深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow進(jìn)行車輛識(shí)別，通過MQTT協(xié)議與信號(hào)燈系統(tǒng)通信，運(yùn)用圖數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)交通網(wǎng)絡(luò)信息B.采用Java的圖像處理庫JMF處理數(shù)據(jù)，運(yùn)用Spark進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，使用HTTP協(xié)議與信號(hào)燈系統(tǒng)交互，借助關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理交通網(wǎng)絡(luò)C.運(yùn)用Python的圖像處理模塊PIL，結(jié)合Flink進(jìn)行實(shí)時(shí)流處理，通過藍(lán)牙與信號(hào)燈系統(tǒng)連接，使用NoSQL數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)相關(guān)數(shù)據(jù)D.選擇JavaScript的canvas進(jìn)行圖像繪制，利用Node.js的流處理模塊處理數(shù)據(jù)，借助WebSockets與信號(hào)燈系統(tǒng)通信，使用MySQL數(shù)據(jù)庫10、在Python中，要編寫一個(gè)程序來實(shí)現(xiàn)冒泡排序算法對(duì)一個(gè)整數(shù)列表進(jìn)行排序。以下關(guān)于冒泡排序算法的實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.外層循環(huán)控制排序的輪數(shù)，內(nèi)層循環(huán)比較相鄰的元素并進(jìn)行交換B.在每一輪排序中，最大的元素會(huì)“浮”到列表的末尾C.可以通過標(biāo)記是否發(fā)生交換來判斷列表是否已經(jīng)有序，提前結(jié)束排序過程，提高效率D.冒泡排序算法在任何情況下都是最優(yōu)的排序算法，不需要考慮使用其他更高效的排序算法11、考慮使用C語言開發(fā)一個(gè)操作系統(tǒng)內(nèi)核的部分模塊，需要實(shí)現(xiàn)進(jìn)程管理、內(nèi)存分配和文件系統(tǒng)接口。在進(jìn)行內(nèi)存分配時(shí)，為了提高內(nèi)存的利用率和分配效率，以下哪種算法和策略是比較合適的？（）A.采用首次適應(yīng)算法進(jìn)行內(nèi)存分配，簡(jiǎn)單直觀B.運(yùn)用最佳適應(yīng)算法，找到最合適的內(nèi)存塊進(jìn)行分配C.使用伙伴系統(tǒng)算法，減少內(nèi)存碎片的產(chǎn)生D.構(gòu)建一個(gè)固定大小的內(nèi)存池，每次從池中分配內(nèi)存12、考慮使用Java語言實(shí)現(xiàn)一個(gè)二叉搜索樹，當(dāng)插入一個(gè)新節(jié)點(diǎn)時(shí)，需要按照二叉搜索樹的規(guī)則進(jìn)行插入。以下哪種方法能夠正確地實(shí)現(xiàn)插入操作（）A.比較新節(jié)點(diǎn)的值與當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的值，決定向左或向右子樹插入B.隨機(jī)選擇一個(gè)位置插入新節(jié)點(diǎn)C.總是插入到根節(jié)點(diǎn)的左子樹D.以上方法都不正確13、在C++中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)模板類，能夠處理不同類型的數(shù)據(jù)，例如整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)和字符串等。以下關(guān)于模板類的設(shè)計(jì)和使用，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.使用模板參數(shù)來定義類的通用類型，使得類可以適用于多種數(shù)據(jù)類型B.在模板類的實(shí)現(xiàn)中，根據(jù)模板參數(shù)的類型進(jìn)行相應(yīng)的操作和處理C.模板類的實(shí)例化時(shí)，根據(jù)具體的類型自動(dòng)生成相應(yīng)的代碼D.模板類會(huì)增加代碼的復(fù)雜性和編譯時(shí)間，因此應(yīng)盡量避免使用，而采用多個(gè)具體類型的類來實(shí)現(xiàn)相同的功能14、設(shè)想開發(fā)一個(gè)圖像識(shí)別軟件，能夠識(shí)別不同類型的物體，如動(dòng)物、植物、交通工具等。在算法設(shè)計(jì)上，需要考慮圖像的特征提取、模型訓(xùn)練和分類預(yù)測(cè)。如果要提高圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率，同時(shí)減少計(jì)算時(shí)間，以下哪種方法是最合適的？（）A.采用簡(jiǎn)單的圖像特征，如顏色、形狀，使用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行訓(xùn)練B.運(yùn)用深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），但使用較小的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練C.利用復(fù)雜的手工設(shè)計(jì)特征，結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練D.借助大規(guī)模的標(biāo)注數(shù)據(jù)集，使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，并進(jìn)行模型優(yōu)化15、假設(shè)要編寫一個(gè)程序來實(shí)現(xiàn)分布式文件系統(tǒng)，需要處理文件的存儲(chǔ)、訪問控制和數(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16、考慮開發(fā)一個(gè)用于圖像識(shí)別的程序，需要對(duì)圖像中的物體進(jìn)行分類和定位。以下哪種深度學(xué)習(xí)框架在圖像識(shí)別任務(wù)中具有較高的準(zhǔn)確性和易用性？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.MXNet17、在開發(fā)一個(gè)金融交易系統(tǒng)時(shí)，需要確保交易數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、安全性和實(shí)時(shí)性，能夠快速處理大量的交易請(qǐng)求，同時(shí)具備風(fēng)險(xiǎn)控制和報(bào)表生成功能。以下哪種技術(shù)架構(gòu)和工具的選擇是最為合適的？（）A.基于C++的高性能交易引擎，結(jié)合關(guān)系型數(shù)據(jù)庫如DB2存儲(chǔ)交易數(shù)據(jù)，利用專業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)控制軟件進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，使用Excel插件生成報(bào)表B.采用Java的微服務(wù)架構(gòu)，每個(gè)服務(wù)負(fù)責(zé)特定功能，如交易處理、風(fēng)險(xiǎn)控制等，使用分布式數(shù)據(jù)庫如Cassandra存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，通過開源報(bào)表工具生成報(bào)表C.運(yùn)用Python的量化交易框架，搭配NoSQL數(shù)據(jù)庫如Redis進(jìn)行高速緩存，借助第三方風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估服務(wù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制，利用matplotlib庫生成報(bào)表D.選擇JavaScript的Node.js框架，使用MySQL數(shù)據(jù)庫，通過自研的風(fēng)險(xiǎn)控制算法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理，使用PDF生成庫創(chuàng)建報(bào)表18、在C++中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)動(dòng)態(tài)數(shù)組類，能夠自動(dòng)擴(kuò)展數(shù)組的大小以容納更多的元素。以下關(guān)于這個(gè)類的實(shí)現(xiàn)策略，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.使用指針來動(dòng)態(tài)分配內(nèi)存，并在需要時(shí)重新分配更大的內(nèi)存空間B.提供添加元素、刪除元素和獲取元素等基本操作的方法C.為了提高性能，在每次添加元素時(shí)，直接將數(shù)組的大小擴(kuò)展為原來的兩倍D.在刪除元素時(shí)，立即釋放相應(yīng)的內(nèi)存空間，以避免內(nèi)存泄漏19、考慮開發(fā)一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)預(yù)測(cè)股票價(jià)格走勢(shì)的程序。股票價(jià)格受到多種復(fù)雜因素的影響，以下哪種技術(shù)或模型在處理這種不確定性和動(dòng)態(tài)變化方面可能表現(xiàn)較好？（）A.線性回歸模型B.決策樹模型C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型D.支持向量機(jī)模型20、考慮使用Ruby語言開發(fā)一個(gè)社交媒體平臺(tái)，該平臺(tái)需要支持用戶發(fā)布動(dòng)態(tài)、點(diǎn)贊、評(píng)論、關(guān)注等功能。隨著用戶數(shù)量的不斷增加，系統(tǒng)的性能和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成為了關(guān)鍵問題。在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫架構(gòu)時(shí)，以下哪種策略能夠更好地應(yīng)對(duì)高并發(fā)和大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)？（）A.采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，通過優(yōu)化表結(jié)構(gòu)和索引來提高性能B.運(yùn)用NoSQL數(shù)據(jù)庫，如MongoDB，以文檔形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)C.結(jié)合使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和緩存系統(tǒng)，如Redis，來加速數(shù)據(jù)訪問D.構(gòu)建分布式數(shù)據(jù)庫，將數(shù)據(jù)分布在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）論述C語言中如何通過指針操作實(shí)現(xiàn)數(shù)組元素的隨機(jī)訪問和排序。2、（本題5分）論述C語言中如何實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的內(nèi)存池，分析內(nèi)存池的作用和在頻繁內(nèi)存分配與釋放場(chǎng)景中的優(yōu)勢(shì)。3、（本題5分）詳細(xì)闡述C語言中如何利用指針和結(jié)構(gòu)體實(shí)現(xiàn)圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，給出鄰接表或鄰接矩陣的實(shí)現(xiàn)方式。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)單的購物車系統(tǒng)。用戶可以添加商品、刪除商品、查看購物車內(nèi)容和計(jì)算總價(jià)。2、（本題5分）設(shè)計(jì)一個(gè)程序，用戶輸入一個(gè)字