2026年數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)考試數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)+數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析題一、單選題（共5題，每題2分，共10分）說(shuō)明：下列每題只有一個(gè)最符合題意的選項(xiàng)。1.在哈希表中解決沖突的鏈地址法中，新插入的元素總是插入到鏈表的頭部，這種插入方式的主要缺點(diǎn)是（）。A.增加了哈希表的存儲(chǔ)空間消耗B.降低哈希表的查找效率C.增加鏈表維護(hù)的復(fù)雜度D.可能導(dǎo)致哈希表均勻性變差2.在快速排序算法中，若初始數(shù)據(jù)序列的元素基本有序，則算法的時(shí)間復(fù)雜度最接近于（）。A.O(n)B.O(nlogn)C.O(n2)D.O(logn)3.決策樹(shù)算法中，常用的剪枝策略不包括（）。A.準(zhǔn)則剪枝B.回溯剪枝C.待定剪枝D.子樹(shù)替換剪枝4.在貝葉斯分類(lèi)器中，若特征之間存在強(qiáng)相關(guān)性，則可能導(dǎo)致的問(wèn)題是（）。A.分類(lèi)精度顯著提高B.過(guò)擬合現(xiàn)象加劇C.計(jì)算復(fù)雜度降低D.特征權(quán)重分配不均5.對(duì)于稀疏矩陣的存儲(chǔ)，壓縮稀疏行（CSR）格式的優(yōu)點(diǎn)不包括（）。A.非零元素存儲(chǔ)效率高B.矩陣乘法運(yùn)算速度快C.節(jié)省存儲(chǔ)空間D.支持隨機(jī)訪問(wèn)二、多選題（共5題，每題3分，共15分）說(shuō)明：下列每題有多個(gè)符合題意的選項(xiàng)，請(qǐng)全部選出。6.下列數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，適用于動(dòng)態(tài)數(shù)組存儲(chǔ)的是（）。A.哈希表B.鏈表C.棧D.堆E.二叉搜索樹(shù)7.在數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)包括（）。A.支持度（Support）B.置信度（Confidence）C.提升度（Lift）D.信息增益（Gain）E.基尼系數(shù)（GiniIndex）8.堆排序算法的主要特點(diǎn)是（）。A.時(shí)間復(fù)雜度穩(wěn)定B.空間復(fù)雜度低C.適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)D.需要遞歸實(shí)現(xiàn)E.不支持并行化9.在K近鄰（KNN）分類(lèi)算法中，選擇合適的K值需要考慮的因素包括（）。A.數(shù)據(jù)集規(guī)模B.特征維度C.類(lèi)別不平衡性D.計(jì)算資源限制E.鄰居距離計(jì)算方法10.下列算法中，可用于聚類(lèi)分析的有（）。A.K-meansB.DBSCANC.決策樹(shù)D.AprioriE.譜聚類(lèi)三、簡(jiǎn)答題（共4題，每題5分，共20分）說(shuō)明：請(qǐng)簡(jiǎn)要回答下列問(wèn)題。11.簡(jiǎn)述哈希表沖突的兩種主要解決方法及其優(yōu)缺點(diǎn)。12.描述快速排序算法的基本思想，并說(shuō)明其平均時(shí)間復(fù)雜度和最壞情況時(shí)間復(fù)雜度。13.解釋決策樹(shù)算法中的過(guò)擬合現(xiàn)象，并列舉至少兩種防止過(guò)擬合的方法。14.在數(shù)據(jù)挖掘中，什么是特征選擇？簡(jiǎn)述其重要性及常見(jiàn)方法。四、計(jì)算題（共2題，每題10分，共20分）說(shuō)明：請(qǐng)根據(jù)題目要求進(jìn)行計(jì)算或分析。15.已知一個(gè)無(wú)向圖G的鄰接矩陣如下（0表示無(wú)邊，1表示有邊），請(qǐng)：（1）畫(huà)出該圖的鄰接表表示；（2）若使用深度優(yōu)先搜索（DFS）遍歷該圖，假設(shè)起始頂點(diǎn)為A，請(qǐng)寫(xiě)出遍歷的頂點(diǎn)順序。鄰接矩陣：ABCDEA01010B10100C01011D10101E0011016.給定一個(gè)數(shù)據(jù)集，其特征矩陣X（稀疏格式，使用CSR表示）和目標(biāo)變量y如下：X=[(1,0.5),(0,0.3),(1,-0.2),(0,0.1)]#(行索引,值)y=[1,0,1,0]假設(shè)要使用KNN算法進(jìn)行分類(lèi)，K=3，請(qǐng)：（1）計(jì)算樣本(1,0.4)與已知樣本的距離（假設(shè)使用歐氏距離）；（2）根據(jù)距離排序，選擇最近的3個(gè)樣本，并預(yù)測(cè)該樣本的類(lèi)別。五、綜合應(yīng)用題（共2題，每題15分，共30分）說(shuō)明：請(qǐng)結(jié)合實(shí)際場(chǎng)景進(jìn)行分析和設(shè)計(jì)。17.某電商平臺(tái)需要對(duì)用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，以推薦商品組合。假設(shè)收集到以下數(shù)據(jù)：用戶(hù)ID|商品A|商品B|商品C1|購(gòu)買(mǎi)|未購(gòu)買(mǎi)|購(gòu)買(mǎi)2|未購(gòu)買(mǎi)|購(gòu)買(mǎi)|未購(gòu)買(mǎi)3|購(gòu)買(mǎi)|購(gòu)買(mǎi)|購(gòu)買(mǎi)4|未購(gòu)買(mǎi)|未購(gòu)買(mǎi)|購(gòu)買(mǎi)請(qǐng)：（1）計(jì)算“商品A”和“商品B”同時(shí)被購(gòu)買(mǎi)的支持度；（2）若最小支持度閾值為20%，請(qǐng)寫(xiě)出所有符合條件的關(guān)聯(lián)規(guī)則；（3）解釋如何通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則提升電商平臺(tái)的銷(xiāo)售額。18.某城市交通管理部門(mén)需要利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析交通擁堵問(wèn)題。假設(shè)已收集到以下數(shù)據(jù)：時(shí)間戳|地點(diǎn)|溫度|降雨量|車(chē)流量08:00|A路口|25°C|0mm|120009:00|A路口|26°C|0mm|150010:00|A路口|27°C|0.5mm|180011:00|A路口|28°C|0.5mm|200012:00|A路口|29°C|0mm|1600請(qǐng)：（1）設(shè)計(jì)一個(gè)基于K-means的聚類(lèi)方案，識(shí)別交通擁堵時(shí)段；（2）說(shuō)明如何選擇合適的K值，并解釋聚類(lèi)結(jié)果的業(yè)務(wù)意義；（3）若要進(jìn)一步優(yōu)化模型，可以引入哪些特征或算法？答案與解析一、單選題1.D解析：鏈地址法插入到頭部會(huì)導(dǎo)致鏈表頭部頻繁更新，影響哈希表的均勻性，長(zhǎng)期可能降低查找效率。2.C解析：快速排序在初始數(shù)據(jù)有序時(shí)，會(huì)退化為O(n2)時(shí)間復(fù)雜度，但平均情況仍為O(nlogn)。3.C解析：待定剪枝不是決策樹(shù)的標(biāo)準(zhǔn)剪枝策略，常見(jiàn)的有預(yù)剪枝（準(zhǔn)則剪枝）和后剪枝（回溯剪枝、子樹(shù)替換剪枝）。4.B解析：強(qiáng)相關(guān)性會(huì)導(dǎo)致特征冗余，貝葉斯分類(lèi)器可能過(guò)分依賴(lài)某個(gè)特征，導(dǎo)致過(guò)擬合。5.B解析：CSR格式不適用于隨機(jī)訪問(wèn)，因?yàn)榉橇阍卮鎯?chǔ)不連續(xù)，需要通過(guò)索引計(jì)算才能訪問(wèn)。二、多選題6.A,B,D解析：動(dòng)態(tài)數(shù)組適用于哈希表和棧，但鏈表和二叉搜索樹(shù)不支持動(dòng)態(tài)擴(kuò)容。7.A,B,C解析：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的核心指標(biāo)是支持度、置信度和提升度，信息增益和基尼系數(shù)用于分類(lèi)。8.A,B,E解析：堆排序時(shí)間復(fù)雜度穩(wěn)定（O(nlogn)），空間復(fù)雜度低（O(1)），但不支持并行化。9.A,B,C,D解析：K值選擇需考慮數(shù)據(jù)規(guī)模、維度、類(lèi)別不平衡和計(jì)算資源，與鄰居距離方法無(wú)關(guān)。10.A,B,E解析：K-means、DBSCAN和譜聚類(lèi)可用于聚類(lèi)，決策樹(shù)和Apriori用于分類(lèi)或關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。三、簡(jiǎn)答題11.哈希表沖突解決方法-鏈地址法：將沖突的元素存儲(chǔ)在同一個(gè)鏈表中，優(yōu)點(diǎn)是空間效率高，缺點(diǎn)是查找效率隨沖突增加而降低。-開(kāi)放地址法：當(dāng)沖突發(fā)生時(shí)，按一定規(guī)則探測(cè)下一個(gè)空槽，優(yōu)點(diǎn)是空間利用率高，缺點(diǎn)是易導(dǎo)致聚集現(xiàn)象。12.快速排序思想-基于分治思想，選擇一個(gè)基準(zhǔn)元素，將數(shù)據(jù)分為小于和大于基準(zhǔn)的兩部分，再遞歸排序。-平均時(shí)間復(fù)雜度O(nlogn)，最壞情況O(n2)（如數(shù)據(jù)已有序）。13.過(guò)擬合與防止方法-過(guò)擬合：模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合過(guò)度，泛化能力差。-防止方法：①剪枝；②增加數(shù)據(jù)量；③正則化（如L1/L2）。14.特征選擇-目的：從原始特征中篩選出最相關(guān)的特征，降低維度，提高模型性能。-重要性：減少冗余，避免過(guò)擬合，加速訓(xùn)練。-方法：過(guò)濾法（如相關(guān)系數(shù)）、包裹法（如遞歸特征消除）、嵌入法（如Lasso）。四、計(jì)算題15.無(wú)向圖鄰接表與DFS遍歷（1）鄰接表：A:B,DB:A,CC:B,D,ED:A,B,C,EE:C,D（2）DFS遍歷順序：A,B,C,D,E（假設(shè)先訪問(wèn)B再訪問(wèn)C）。16.KNN分類(lèi)計(jì)算（1）距離計(jì)算：樣本(1,0.4)與已知樣本的距離：-|1-1|2+|0.4-0.5|2=0.01→距離0.1-|1-0|2+|0.4-0.3|2=0.01→距離0.1-|1-1|2+|0.4+0.2|2=0.36→距離0.6排序：1:(1,0.5)→0.52:(0,0.3)→0.13:(0,0.1)→0.1（2）預(yù)測(cè)類(lèi)別：前兩個(gè)樣本均為1，預(yù)測(cè)為1。五、綜合應(yīng)用題17.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（1）支持度：支持度(A∪B)=購(gòu)買(mǎi)A且購(gòu)買(mǎi)B的記錄數(shù)/總記錄數(shù)=2/4=50%>20%（2）關(guān)聯(lián)規(guī)則：{A}→{B}（置信度=100%），{B}→{A}（置信度=66.7%）。（3）業(yè)務(wù)價(jià)值：可推薦“購(gòu)買(mǎi)A的用