2026年程序設(shè)計大賽預測模擬題一、選擇題（共5題，每題2分，計10分）1.某電商平臺需要對用戶購物數(shù)據(jù)進行實時處理，要求低延遲和高吞吐量。以下技術(shù)中，最適合該場景的是？A.批處理框架SparkB.流處理框架FlinkC.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQLD.NoSQL數(shù)據(jù)庫Redis2.在React前端項目中，以下哪個鉤子（Hook）用于在組件卸載時執(zhí)行清理操作？A.`useEffect()`B.`useContext()`C.`useRef()`D.`useLayoutEffect()`3.某銀行需要開發(fā)分布式交易系統(tǒng)，要求強一致性。以下哪種共識算法最適合該場景？A.RaftB.PaxosC.CAP理論中的AP方案D.2PC（兩階段提交）4.在Python中，以下哪種方法可以高效地進行大規(guī)模數(shù)據(jù)去重？A.使用`set()`B.使用`list.count()`C.使用`collections.Counter()`D.使用`pandas.drop_duplicates()`5.某智慧城市項目需要處理傳感器數(shù)據(jù)并生成可視化報表，以下哪種技術(shù)最適合實時數(shù)據(jù)聚合？A.ETL工具TalendB.時序數(shù)據(jù)庫InfluxDBC.ECharts前端圖表庫D.ApacheKafka二、填空題（共5題，每題2分，計10分）1.在Go語言中，`sync.WaitGroup`通常用于協(xié)調(diào)________個協(xié)程的執(zhí)行。2.在Docker容器化部署時，使用________可以確保容器間網(wǎng)絡(luò)隔離。3.在機器學習模型中，過擬合（Overfitting）是指模型在________上表現(xiàn)良好，但在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差。4.在分布式緩存Redis中，`pipeline`命令可以用來________多個命令的執(zhí)行效率。5.在Web安全中，SQL注入攻擊通常利用數(shù)據(jù)庫的________漏洞進行數(shù)據(jù)篡改。三、簡答題（共3題，每題5分，計15分）1.簡述微服務(wù)架構(gòu)中服務(wù)發(fā)現(xiàn)（ServiceDiscovery）的作用及其常見實現(xiàn)方式。2.解釋什么是RESTfulAPI，并列舉至少三種RESTfulAPI設(shè)計原則。3.在數(shù)據(jù)庫設(shè)計中，什么是范式（NormalForm）？為什么需要規(guī)范化數(shù)據(jù)庫表？四、編程題（共2題，每題10分，計20分）1.題目：背景：某物流公司需要統(tǒng)計包裹配送的時效，要求計算每個包裹從下單到簽收的平均耗時（單位：分鐘）。數(shù)據(jù)以JSON格式存儲，每個包裹記錄包含`order_id`（訂單ID）、`order_time`（下單時間，格式為`"YYYY-MM-DDHH:MM:SS"`）和`delivery_time`（簽收時間，格式同上）。要求：-輸入：JSON數(shù)組，每個元素為包裹記錄。-輸出：按`order_id`分組，輸出每個訂單的平均配送耗時（保留兩位小數(shù)）。-示例輸入：json[{"order_id":"001","order_time":"2023-10-0108:00:00","delivery_time":"2023-10-0110:30:00"},{"order_id":"001","order_time":"2023-10-0109:00:00","delivery_time":"2023-10-0111:00:00"},{"order_id":"002","order_time":"2023-10-0110:00:00","delivery_time":"2023-10-0112:00:00"}]-示例輸出：json{"001":90.00,"002":120.00}語言要求：Python或Java。2.題目：背景：某社交平臺需要實現(xiàn)一個簡單的消息分頁功能，要求按時間倒序返回消息列表。每頁顯示`n`條消息，用戶可以通過頁碼`page`獲取對應(yīng)消息。要求：-輸入：消息列表（每個消息包含`time`和`content`字段，`time`為時間戳），頁碼`page`，每頁數(shù)量`n`。-輸出：當前頁的消息列表（按時間倒序）。-示例輸入：json[{"time":1650000000,"content":"Hello"},{"time":1650001000,"content":"World"},{"time":1650002000,"content":"Test"}],page=1,n=2-示例輸出：json[{"time":1650002000,"content":"Test"},{"time":1650001000,"content":"World"}]語言要求：JavaScript或C++。答案與解析一、選擇題答案與解析1.B-解析：流處理框架Flink適用于實時數(shù)據(jù)處理場景，支持低延遲和高吞吐量的需求，適合電商平臺的實時訂單分析。批處理（Spark）適用于離線分析，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（MySQL）和NoSQL（Redis）不適合高吞吐量實時處理。2.A-解析：`useEffect()`鉤子在組件更新或卸載時執(zhí)行副作用，`useLayoutEffect()`類似但同步執(zhí)行，`useContext()`用于獲取上下文值，`useRef()`用于引用DOM節(jié)點。3.B-解析：Paxos算法保證分布式系統(tǒng)中的強一致性，適合銀行交易場景。Raft更易實現(xiàn)但性能稍低，AP方案犧牲一致性，2PC適用于集中式系統(tǒng)但擴展性差。4.A-解析：`set()`自動去重，效率高；`list.count()`效率低；`collections.Counter()`統(tǒng)計頻率；`pandas.drop_duplicates()`適用于DataFrame，但題目未限定數(shù)據(jù)規(guī)模。5.B-解析：InfluxDB是時序數(shù)據(jù)庫，優(yōu)化了時間序列數(shù)據(jù)存儲和查詢，適合傳感器數(shù)據(jù)聚合。ETL工具（Talend）用于數(shù)據(jù)遷移，ECharts用于前端展示，Kafka用于消息隊列。二、填空題答案與解析1.協(xié)程-解析：`sync.WaitGroup`通過`Add()`和`Done()`方法等待指定數(shù)量的協(xié)程完成。2.bridge模式-解析：Docker的bridge模式創(chuàng)建虛擬交換機，實現(xiàn)容器間網(wǎng)絡(luò)隔離。3.訓練集-解析：過擬合指模型在訓練集上擬合過好，泛化能力差。4.原子性-解析：`pipeline`將多個命令打包發(fā)送，減少網(wǎng)絡(luò)往返次數(shù)，提高執(zhí)行效率。5.輸入驗證-解析：SQL注入利用未過濾的輸入導致數(shù)據(jù)庫執(zhí)行惡意SQL，因此輸入驗證是關(guān)鍵防御手段。三、簡答題答案與解析1.服務(wù)發(fā)現(xiàn)的作用及實現(xiàn)方式-作用：微服務(wù)架構(gòu)中，服務(wù)實例動態(tài)變化，服務(wù)發(fā)現(xiàn)幫助客戶端動態(tài)獲取服務(wù)地址，避免硬編碼。-實現(xiàn)方式：-DNS服務(wù)：如Consul，將服務(wù)注冊到DNS，客戶端通過查詢獲取IP。-注冊中心：如Eureka，服務(wù)實例主動注冊，客戶端拉取列表。-RPC框架內(nèi)置：如gRPC的ServiceDiscovery。2.RESTfulAPI設(shè)計原則-資源導向：數(shù)據(jù)視為資源（如`/users`），操作通過HTTP方法（GET/POST/PUT/DELETE）。-無狀態(tài)：服務(wù)器不存儲客戶端狀態(tài)，每次請求獨立。-統(tǒng)一接口：使用標準HTTP動詞和狀態(tài)碼（如200OK,404NotFound）。3.數(shù)據(jù)庫范式與規(guī)范化-范式：數(shù)據(jù)庫規(guī)范化理論，分為1NF（原子性）、2NF（消除部分依賴）、3NF（消除傳遞依賴）。-原因：規(guī)范化減少數(shù)據(jù)冗余，避免更新異常（插入、刪除、修改），提高數(shù)據(jù)一致性。四、編程題答案與解析1.Python代碼示例pythonimportjsonfromcollectionsimportdefaultdictdefcalculate_avg_delivery(data,n=2):result=defaultdict(list)foritemindata:result[item['order_id']].append((datetime.strptime(item['delivery_time'],"%Y-%m-%d%H:%M:%S")-datetime.strptime(item['order_time'],"%Y-%m-%d%H:%M:%S")).total_seconds()/60)return{oid:sum(times)/len(times)foroid,timesinresult.items()}示例輸入data=[{"order_id":"001","order_time":"2023-10-0108:00:00","delivery_time":"2023-10-0110:30:00"},{"order_id":"001","order_time":"2023-10-0109:00:00","delivery_time":"2023-10-0111:00:00"},{"order_id":"002","order_time":"2023-10-0110:00:00","delivery_time":"2023-10-0112:00:00"}]print(json.dumps(calculate_avg_delivery(data),indent=2))-解析：-使用`defaultdict`按`order_id`分組記錄耗時，計算平均值。-`datetime`處理時間差，單位轉(zhuǎn)換為分鐘。2.JavaScript代碼示例javascriptfunctionpaginateMessages(messages,page,n){conststart=(1)n;constend=start+n;returnmessages.sort((a,b)=>b.time-a.time)//倒序.slice(start,end);}//示例輸入constmessages=[{time:1650000000,content:"Hello"},{time:16500