2026年科技創(chuàng)新大賽程序設(shè)計(jì)試題一、選擇題（共5題，每題2分，合計(jì)10分）1.某地區(qū)農(nóng)業(yè)部門需要開(kāi)發(fā)一個(gè)智能灌溉系統(tǒng)，通過(guò)傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)土壤濕度并自動(dòng)調(diào)節(jié)灌溉量。以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)最適合存儲(chǔ)不同區(qū)域的土壤濕度歷史數(shù)據(jù)？A.隊(duì)列（Queue）B.棧（Stack）C.哈希表（HashTable）D.B樹(shù)（B-Tree）2.在開(kāi)發(fā)一個(gè)面向京津冀地區(qū)的交通流量預(yù)測(cè)系統(tǒng)時(shí)，若需處理大量實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)并快速查詢歷史擁堵記錄，以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)索引策略最合適？A.布隆過(guò)濾器（BloomFilter）B.范圍索引（RangeIndex）C.全文索引（Full-TextIndex）D.哈希索引（HashIndex）3.某電商平臺(tái)需要優(yōu)化商品推薦算法，以提升用戶購(gòu)買轉(zhuǎn)化率。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)模型最適合基于用戶歷史行為進(jìn)行個(gè)性化推薦？A.決策樹(shù)（DecisionTree）B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NeuralNetwork）C.K近鄰（K-NearestNeighbors）D.聚類分析（ClusterAnalysis）4.在開(kāi)發(fā)一個(gè)面向長(zhǎng)三角地區(qū)的智慧環(huán)保系統(tǒng)時(shí)，若需處理多源異構(gòu)環(huán)境數(shù)據(jù)（如空氣質(zhì)量、水質(zhì)監(jiān)測(cè)），以下哪種技術(shù)最適合實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合？A.ETL工具（Extract,Transform,Load）B.事件驅(qū)動(dòng)架構(gòu)（Event-DrivenArchitecture）C.微服務(wù)（Microservices）D.消息隊(duì)列（MessageQueue）5.某企業(yè)需要開(kāi)發(fā)一個(gè)抗量子加密算法，以保障金融數(shù)據(jù)安全。以下哪種加密算法被認(rèn)為是目前最安全的抗量子方案？A.RSAB.AESC.ECC（橢圓曲線加密）D.DES二、填空題（共5題，每題2分，合計(jì)10分）1.在開(kāi)發(fā)一個(gè)面向粵港澳大灣區(qū)的高效物流調(diào)度系統(tǒng)時(shí)，若需優(yōu)化車輛路徑規(guī)劃，常用的算法是__________算法。2.某科研機(jī)構(gòu)需要開(kāi)發(fā)一個(gè)基因序列比對(duì)工具，用于分析生物樣本中的DNA序列，常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是__________。3.在設(shè)計(jì)一個(gè)面向長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的水利監(jiān)測(cè)系統(tǒng)時(shí)，若需實(shí)時(shí)處理多傳感器數(shù)據(jù)并避免數(shù)據(jù)丟失，應(yīng)采用__________架構(gòu)。4.某制造企業(yè)需要開(kāi)發(fā)一個(gè)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）平臺(tái)，用于采集和分析設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，常用的通信協(xié)議是__________。5.在開(kāi)發(fā)一個(gè)面向黃河流域的智慧農(nóng)業(yè)系統(tǒng)時(shí)，若需預(yù)測(cè)作物產(chǎn)量，常用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型是__________。三、簡(jiǎn)答題（共3題，每題10分，合計(jì)30分）1.背景：某西北地區(qū)農(nóng)業(yè)部門需要開(kāi)發(fā)一個(gè)基于物聯(lián)網(wǎng)的智能溫室監(jiān)控系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)溫度、濕度、光照等環(huán)境參數(shù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與自動(dòng)調(diào)控。問(wèn)題：請(qǐng)簡(jiǎn)述系統(tǒng)設(shè)計(jì)中應(yīng)考慮的關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)，并說(shuō)明如何優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸效率。2.背景：某東部沿海城市需要開(kāi)發(fā)一個(gè)智能交通信號(hào)控制系統(tǒng)，以緩解高峰時(shí)段的交通擁堵。問(wèn)題：請(qǐng)簡(jiǎn)述系統(tǒng)設(shè)計(jì)中應(yīng)如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化信號(hào)燈配時(shí)，并說(shuō)明可能遇到的挑戰(zhàn)及解決方案。3.背景：某中西部地區(qū)需要開(kāi)發(fā)一個(gè)基于北斗導(dǎo)航的應(yīng)急救援定位系統(tǒng)，用于山區(qū)搜救任務(wù)。問(wèn)題：請(qǐng)簡(jiǎn)述系統(tǒng)設(shè)計(jì)中應(yīng)考慮的關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)，并說(shuō)明如何提高定位精度和可靠性。四、編程題（共2題，每題25分，合計(jì)50分）1.背景：某中部地區(qū)氣象部門需要開(kāi)發(fā)一個(gè)空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理工具，用于分析多個(gè)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的PM2.5、PM10、SO2等污染物數(shù)據(jù)。任務(wù)：編寫(xiě)一個(gè)Python程序，實(shí)現(xiàn)以下功能：-讀取CSV格式的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)（包含站點(diǎn)ID、時(shí)間戳、PM2.5、PM10、SO2等字段）；-計(jì)算每個(gè)站點(diǎn)的PM2.5平均濃度；-找出PM2.5濃度最高的站點(diǎn)及其濃度值；-將結(jié)果輸出到JSON文件中。要求：-使用Pandas庫(kù)處理數(shù)據(jù)；-代碼需包含異常處理機(jī)制；-輸出格式需規(guī)范。2.背景：某西南地區(qū)物流公司需要開(kāi)發(fā)一個(gè)路徑優(yōu)化工具，用于計(jì)算多個(gè)配送點(diǎn)之間的最短路徑。任務(wù)：編寫(xiě)一個(gè)C++程序，實(shí)現(xiàn)以下功能：-使用Dijkstra算法計(jì)算給定起點(diǎn)和終點(diǎn)的最短路徑；-輸出路徑長(zhǎng)度及經(jīng)過(guò)的節(jié)點(diǎn)序列；-支持動(dòng)態(tài)輸入配送點(diǎn)數(shù)量和距離矩陣。要求：-使用鄰接矩陣表示圖；-代碼需包含輸入驗(yàn)證；-輸出需清晰易懂。答案與解析一、選擇題答案1.D.B樹(shù)（B-Tree）-解析：B樹(shù)適合存儲(chǔ)大量有序數(shù)據(jù)，支持高效范圍查詢，適合用于存儲(chǔ)土壤濕度歷史數(shù)據(jù)。2.B.范圍索引（RangeIndex）-解析：交通流量數(shù)據(jù)通常具有時(shí)間序列特性，范圍索引適合快速查詢歷史擁堵記錄。3.C.K近鄰（K-NearestNeighbors）-解析：K近鄰算法適合基于用戶歷史行為進(jìn)行個(gè)性化推薦，通過(guò)相似用戶行為預(yù)測(cè)偏好。4.A.ETL工具（Extract,Transform,Load）-解析：ETL工具能有效融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，適合環(huán)境數(shù)據(jù)融合場(chǎng)景。5.C.ECC（橢圓曲線加密）-解析：ECC是目前公認(rèn)的抗量子加密方案，安全性更高。二、填空題答案1.拓?fù)渑判颍ɑ蜻z傳算法）-解析：車輛路徑規(guī)劃常用拓?fù)渑判蚧蜻z傳算法優(yōu)化效率。2.后綴數(shù)組（SuffixArray）-解析：后綴數(shù)組適合高效比對(duì)長(zhǎng)DNA序列。3.分布式（或微服務(wù)）-解析：分布式架構(gòu)能提高數(shù)據(jù)傳輸效率并避免單點(diǎn)故障。4.MQTT（或CoAP）-解析：MQTT輕量級(jí)協(xié)議適合工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備通信。5.支持向量機(jī)（SVM）-解析：SVM適合預(yù)測(cè)作物產(chǎn)量等回歸問(wèn)題。三、簡(jiǎn)答題答案1.關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)：-傳感器網(wǎng)絡(luò)：使用低功耗廣域網(wǎng)（LPWAN）傳輸數(shù)據(jù)；-邊緣計(jì)算：在設(shè)備端預(yù)處理數(shù)據(jù)，減少傳輸壓力；-云平臺(tái)：使用時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)（如InfluxDB）存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)；-自動(dòng)化控制：基于閾值觸發(fā)灌溉或通風(fēng)。優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸：-采用數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)（如GZIP）；-使用批量傳輸而非單條傳輸；-優(yōu)先傳輸異常數(shù)據(jù)。2.機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化信號(hào)燈配時(shí)：-方法：使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)或梯度提升樹(shù)（GBDT）分析交通流量數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整信號(hào)燈周期；-挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)噪聲、突發(fā)事件干擾；解決方案：-引入魯棒性算法；-結(jié)合實(shí)時(shí)路況調(diào)整策略。3.關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)：-北斗高精度定位：結(jié)合RTK技術(shù)提升山區(qū)定位精度；-多源數(shù)據(jù)融合：整合衛(wèi)星、地面基站數(shù)據(jù)；-抗干擾通信：使用擴(kuò)頻通信技術(shù)；提高可靠性：-設(shè)備定期自檢；-基于地理圍欄優(yōu)化搜救路徑。四、編程題答案1.Python程序示例（Pandas版）：pythonimportpandasaspddefprocess_air_quality_data(csv_file,json_file):try:data=pd.read_csv(csv_file)avg_pm25=data.groupby('站點(diǎn)ID')['PM2.5'].mean()max_pm25=data.loc[data['PM2.5'].idxmax()]result={'平均PM2.5':avg_pm25.to_dict(),'最高PM2.5':{'站點(diǎn)ID':max_pm25['站點(diǎn)ID'],'濃度':max_pm25['PM2.5']}}withopen(json_file,'w')asf:f.write(json.dumps(result,indent=4))print("處理完成，結(jié)果已保存到JSON文件。")exceptExceptionase:print(f"錯(cuò)誤：{e}")示例調(diào)用process_air_quality_data('air_quality.csv','result.json')2.C++程序示例（Dijkstra算法版）：cppinclude<iostream>include<vector>include<climits>include<queue>include<utility>usingnamespacestd;structEdge{intto,weight;};vector<vector<Edge>>adj;vector<int>dist,prev;voiddijkstra(intsrc,intn){dist.assign(n,INT_MAX);prev.assign(n,-1);dist[src]=0;priority_queue<pair<int,int>,vector<pair<int,int>>,greater<pair<int,int>>>pq;pq.push({0,src});while(!pq.empty()){intu=pq.top().second;pq.pop();for(auto&e:adj[u]){intv=e.to,w=e.weight;if(dist[u]+w<dist[v]){dist[v]=dist[u]+w;prev[v]=u;pq.push({dist[v],v});}}}}voidprint_path(intdest){if(prev[dest]==-1)return;print_path(prev[dest]);cout<<dest<<"";}intmain(){intn,m;cout<<"輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)和邊數(shù)：";cin>>n>>m;adj.resize(n);for(inti=0;i<m;i++){intu,v,w;cin>>u>>v>>w;adj[u].push_back({v,w});adj[v