常州工學(xué)院《游戲引擎》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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(yè)，共1頁(yè)常州工學(xué)院

《游戲引擎》2022-2023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25個(gè)小題，每小題1分，共25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Python中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)類，用于表示二維平面上的點(diǎn)，并且能夠計(jì)算兩個(gè)點(diǎn)之間的距離。以下哪種方式是合理的（）A.在類中定義方法，使用勾股定理計(jì)算距離B.在類外定義一個(gè)函數(shù)來(lái)計(jì)算距離C.不計(jì)算距離，只存儲(chǔ)點(diǎn)的坐標(biāo)D.以上方法都不好2、在開(kāi)發(fā)一個(gè)股票交易分析系統(tǒng)時(shí)，需要收集和處理大量的歷史交易數(shù)據(jù)、公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和市場(chǎng)新聞等信息，以提供股票走勢(shì)預(yù)測(cè)和投資建議。在數(shù)據(jù)處理和分析算法的選擇上，以下哪種策略是最合適的？（）A.運(yùn)用簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析方法，如均值和方差，基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)B.利用機(jī)器學(xué)習(xí)中的決策樹算法，結(jié)合少量財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行分析C.借助深度學(xué)習(xí)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，整合多源數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)D.采用專家系統(tǒng)，依據(jù)金融專家的經(jīng)驗(yàn)和規(guī)則進(jìn)行投資建議3、在開(kāi)發(fā)一個(gè)區(qū)塊鏈應(yīng)用時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)分布式賬本、智能合約、加密貨幣交易以及節(jié)點(diǎn)管理等功能。以下哪種編程語(yǔ)言和區(qū)塊鏈框架的組合是最適合的？（）A.使用Solidity語(yǔ)言在以太坊框架上開(kāi)發(fā)智能合約，結(jié)合BitcoinCore實(shí)現(xiàn)加密貨幣交易，利用Geth管理節(jié)點(diǎn)B.采用C++編寫區(qū)塊鏈核心代碼，運(yùn)用HyperledgerFabric框架構(gòu)建聯(lián)盟鏈，使用Corda實(shí)現(xiàn)智能合約，借助Explorer監(jiān)控節(jié)點(diǎn)C.運(yùn)用Python的Web3.py庫(kù)與區(qū)塊鏈交互，在EOS平臺(tái)上開(kāi)發(fā)應(yīng)用，利用Tron實(shí)現(xiàn)加密貨幣交易，通過(guò)Node.js管理節(jié)點(diǎn)D.選擇JavaScript的web3.js庫(kù)，基于Polkadot框架構(gòu)建區(qū)塊鏈，使用Litecoin進(jìn)行交易，借助Tendermint管理節(jié)點(diǎn)以下是150個(gè)大學(xué)計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)考試的單選題：4、在Python中，要編寫一個(gè)遞歸函數(shù)來(lái)計(jì)算斐波那契數(shù)列的第n項(xiàng)。以下關(guān)于遞歸函數(shù)的實(shí)現(xiàn)和性能考慮，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.定義遞歸函數(shù)，通過(guò)遞歸調(diào)用自身來(lái)計(jì)算斐波那契數(shù)列的項(xiàng)B.在遞歸過(guò)程中，使用緩存或者備忘錄來(lái)避免重復(fù)計(jì)算，提高性能C.對(duì)于較大的n值，遞歸方式計(jì)算斐波那契數(shù)列可能會(huì)導(dǎo)致棧溢出錯(cuò)誤D.遞歸是計(jì)算斐波那契數(shù)列的最優(yōu)方法，不需要考慮使用其他非遞歸的算法5、以下哪種編程語(yǔ)言通常被用于數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算？（）A.C語(yǔ)言主要用于系統(tǒng)級(jí)編程和嵌入式系統(tǒng)開(kāi)發(fā)，不太適合用于數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算B.Java語(yǔ)言雖然可以用于一些數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算的項(xiàng)目，但不是主要用于這個(gè)領(lǐng)域的語(yǔ)言C.Python語(yǔ)言具有豐富的數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算庫(kù)，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等，非常適合用于數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算D.C++語(yǔ)言在某些情況下也可以用于數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算，但不如Python語(yǔ)言方便和高效6、在開(kāi)發(fā)一個(gè)智能客服機(jī)器人程序時(shí)，需要理解用戶的問(wèn)題并提供準(zhǔn)確的回答。以下哪種技術(shù)和方法在自然語(yǔ)言理解和問(wèn)答系統(tǒng)中被廣泛應(yīng)用？（）A.詞向量表示（如Word2Vec）B.文本分類算法C.知識(shí)圖譜D.以上技術(shù)和方法都能用于智能客服7、考慮開(kāi)發(fā)一個(gè)社交媒體平臺(tái)，用戶可以發(fā)布文字、圖片和視頻等內(nèi)容，并可以關(guān)注其他用戶、點(diǎn)贊和評(píng)論。為了高效地存儲(chǔ)和檢索用戶發(fā)布的內(nèi)容以及社交關(guān)系數(shù)據(jù)，同時(shí)能夠快速響應(yīng)用戶的操作請(qǐng)求，以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)和技術(shù)選型是較為理想的？（）A.選擇關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，如MySQL，通過(guò)復(fù)雜的表關(guān)聯(lián)處理社交關(guān)系B.采用NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，如MongoDB，利用其靈活的數(shù)據(jù)模型存儲(chǔ)各類內(nèi)容C.構(gòu)建分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，將數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)，使用自定義的查詢邏輯D.運(yùn)用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，如Redis，存儲(chǔ)熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，其他數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)8、在Java中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)接口

Shape

，包含一個(gè)方法

calculateArea()

，然后有

Circle

和

Rectangle

兩個(gè)類實(shí)現(xiàn)這個(gè)接口。當(dāng)創(chuàng)建一個(gè)

Shape

類型的引用，并指向一個(gè)具體的實(shí)現(xiàn)類對(duì)象時(shí)，以下哪種方式能夠正確調(diào)用

calculateArea()

方法（）A.通過(guò)引用直接調(diào)用B.進(jìn)行類型轉(zhuǎn)換后調(diào)用C.無(wú)法調(diào)用，接口中沒(méi)有具體實(shí)現(xiàn)D.以上方法都不對(duì)9、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)用于管理圖書館書籍借閱信息的系統(tǒng)，需要實(shí)現(xiàn)書籍的借閱、歸還、續(xù)借以及逾期提醒等功能。在設(shè)計(jì)程序時(shí)，考慮到可能有大量的并發(fā)操作和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求。以下哪種編程語(yǔ)言和數(shù)據(jù)庫(kù)組合最適合這個(gè)項(xiàng)目？（）A.使用Python編程語(yǔ)言結(jié)合MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，利用其豐富的庫(kù)和成熟的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理能力B.采用Java編程語(yǔ)言搭配MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)，發(fā)揮Java的穩(wěn)定性和MongoDB的靈活性處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.運(yùn)用C++編程語(yǔ)言并結(jié)合SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)，以獲得高效的性能和輕量級(jí)的數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)D.選擇JavaScript編程語(yǔ)言配合PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，借助JavaScript在前端和后端的通用性以及PostgreSQL的強(qiáng)大功能10、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(lái)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(lái)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(kù)進(jìn)行圖像處理，采用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)如Oracle來(lái)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(kù)如Cassandra來(lái)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(kù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，通過(guò)云服務(wù)進(jìn)行模型訓(xùn)練11、設(shè)想開(kāi)發(fā)一個(gè)物流配送管理系統(tǒng)，能夠優(yōu)化配送路線、跟蹤貨物位置和管理司機(jī)信息。系統(tǒng)需要考慮實(shí)時(shí)交通狀況、貨物的重量和體積、客戶的需求等因素。以下哪種算法和技術(shù)能夠最有效地實(shí)現(xiàn)配送優(yōu)化和實(shí)時(shí)跟蹤功能？（）A.使用貪心算法規(guī)劃配送路線，通過(guò)GPS定位和短信進(jìn)行貨物跟蹤B.借助模擬退火算法優(yōu)化路線，利用移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)上傳貨物位置C.運(yùn)用蟻群算法尋找最優(yōu)路線，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實(shí)現(xiàn)貨物和車輛的實(shí)時(shí)監(jiān)控D.采用隨機(jī)算法生成配送路線，依靠人工電話報(bào)告貨物位置12、在Python中，要使用生成器函數(shù)來(lái)生成一個(gè)無(wú)限的斐波那契數(shù)列。以下關(guān)于生成器函數(shù)的實(shí)現(xiàn)和使用，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.定義一個(gè)生成器函數(shù)，通過(guò)yield語(yǔ)句逐步返回斐波那契數(shù)列的項(xiàng)B.使用for循環(huán)來(lái)迭代生成器函數(shù)，獲取數(shù)列的項(xiàng)C.生成器函數(shù)可以在需要的時(shí)候暫停和恢復(fù)執(zhí)行，節(jié)省內(nèi)存和計(jì)算資源D.生成器函數(shù)只能用于生成有限長(zhǎng)度的序列，不能用于無(wú)限序列的生成13、在開(kāi)發(fā)一個(gè)金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)時(shí)，需要綜合考慮市場(chǎng)數(shù)據(jù)、信用記錄、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等因素，以評(píng)估投資組合的風(fēng)險(xiǎn)水平。在數(shù)據(jù)融合、風(fēng)險(xiǎn)模型構(gòu)建和結(jié)果展示方面，以下哪種方法是最科學(xué)的？（）A.手動(dòng)整合各類數(shù)據(jù)，使用簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)，以表格形式展示結(jié)果B.利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)融合數(shù)據(jù)，基于統(tǒng)計(jì)模型評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)，通過(guò)圖表直觀展示C.借助大數(shù)據(jù)平臺(tái)處理數(shù)據(jù)，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)模型，生成詳細(xì)的風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告D.采用分散的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，基于經(jīng)驗(yàn)判斷風(fēng)險(xiǎn)，以口頭形式傳達(dá)評(píng)估結(jié)果14、在設(shè)計(jì)一個(gè)分布式計(jì)算框架時(shí)，需要考慮任務(wù)的分配、調(diào)度和容錯(cuò)處理。以下哪種技術(shù)或框架在實(shí)現(xiàn)這些功能方面具有成熟的解決方案和廣泛的應(yīng)用？（）A.HadoopB.SparkC.StormD.Flink15、在C++中，要使用智能指針來(lái)管理動(dòng)態(tài)分配的內(nèi)存，避免內(nèi)存泄漏和懸空指針的問(wèn)題。以下關(guān)于智能指針的使用，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.std::unique_ptr適用于獨(dú)占所有權(quán)的動(dòng)態(tài)對(duì)象，只能有一個(gè)所有者B.std::shared_ptr用于共享所有權(quán)的對(duì)象，可以有多個(gè)所有者，通過(guò)引用計(jì)數(shù)來(lái)管理內(nèi)存釋放C.智能指針可以自動(dòng)釋放所管理的內(nèi)存，不需要手動(dòng)調(diào)用delete操作D.為了提高靈活性，可以同時(shí)使用多個(gè)不同類型的智能指針來(lái)管理同一塊內(nèi)存16、在Java程序設(shè)計(jì)中，有一個(gè)類

Person

，包含姓名和年齡兩個(gè)屬性，以及相應(yīng)的構(gòu)造函數(shù)和方法?，F(xiàn)在需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)

Person

對(duì)象數(shù)組，并按照年齡從小到大的順序?qū)?shù)組進(jìn)行排序。以下哪種方法是合適的（）A.自定義比較器，使用

Arrays.sort()

方法B.手動(dòng)逐個(gè)交換對(duì)象的位置進(jìn)行排序C.使用冒泡排序算法直接對(duì)對(duì)象的年齡屬性進(jìn)行排序D.以上方法都不合適17、在使用Python開(kāi)發(fā)一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練程序時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、特征工程、模型選擇和超參數(shù)調(diào)優(yōu)。以下哪種數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練的方法是比較有效的？（）A.使用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，Sklearn進(jìn)行模型訓(xùn)練B.借助TensorFlow框架，實(shí)現(xiàn)端到端的模型訓(xùn)練和優(yōu)化C.自行編寫所有的數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練代碼，完全掌控細(xì)節(jié)D.只使用默認(rèn)的參數(shù)和模型，不進(jìn)行任何調(diào)優(yōu)和改進(jìn)18、當(dāng)設(shè)計(jì)一個(gè)Python程序來(lái)處理一個(gè)包含學(xué)生成績(jī)的列表，并找出其中的最高分和最低分。以下關(guān)于這個(gè)程序的設(shè)計(jì)思路和實(shí)現(xiàn)方法，哪一個(gè)說(shuō)法是不正確的？（）A.首先讀取成績(jī)列表，可以使用列表推導(dǎo)式或者循環(huán)來(lái)實(shí)現(xiàn)B.然后通過(guò)內(nèi)置函數(shù)或者自定義的比較算法來(lái)找出最高分和最低分C.在處理過(guò)程中，需要考慮成績(jī)數(shù)據(jù)的有效性和異常情況，比如成績(jī)?yōu)樨?fù)數(shù)或者非數(shù)字的情況D.為了簡(jiǎn)化程序，可以假設(shè)成績(jī)列表中的數(shù)據(jù)都是已經(jīng)排序好的，不需要再進(jìn)行排序和比較操作19、假設(shè)正在使用C#開(kāi)發(fā)一個(gè)企業(yè)資源規(guī)劃（ERP）系統(tǒng)，該系統(tǒng)涵蓋了財(cái)務(wù)管理、人力資源管理、生產(chǎn)管理等多個(gè)模塊。在財(cái)務(wù)管理模塊中，需要實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的財(cái)務(wù)報(bào)表生成功能，能夠根據(jù)不同的時(shí)間段、部門和項(xiàng)目生成詳細(xì)的財(cái)務(wù)報(bào)表。對(duì)于報(bào)表生成的實(shí)現(xiàn)，以下哪種方案是較為合理的？（）A.直接在數(shù)據(jù)庫(kù)中使用存儲(chǔ)過(guò)程生成報(bào)表，然后在應(yīng)用程序中讀取結(jié)果B.在應(yīng)用程序中通過(guò)復(fù)雜的循環(huán)和計(jì)算生成報(bào)表C.使用第三方報(bào)表生成工具，將數(shù)據(jù)傳遞給工具進(jìn)行報(bào)表生成D.基于XML格式定義報(bào)表模板，通過(guò)解析模板和數(shù)據(jù)來(lái)生成報(bào)表20、考慮使用Java語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)一個(gè)多態(tài)的例子，有一個(gè)父類

Animal

和兩個(gè)子類

Cat

和

Dog

，都重寫了父類的

makeSound()

方法。當(dāng)創(chuàng)建一個(gè)

Animal

類型的數(shù)組，并存儲(chǔ)

Cat

和

Dog

對(duì)象時(shí)，以下哪種方式能夠正確調(diào)用子類的

makeSound()

方法（）A.直接通過(guò)數(shù)組元素調(diào)用B.進(jìn)行類型判斷后調(diào)用C.無(wú)法調(diào)用，只能調(diào)用父類的方法D.以上方法都不對(duì)21、在Java中，以下哪個(gè)關(guān)鍵字用于修飾類的成員變量，使其在不同對(duì)象之間共享？（）A.staticB.finalC.abstractD.private22、在面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)中，以下哪個(gè)概念用于描述類之間的“有一個(gè)”關(guān)系？（）A.繼承關(guān)系是“是一種”關(guān)系，不是“有一個(gè)”關(guān)系B.關(guān)聯(lián)關(guān)系可以表示類之間的“有一個(gè)”關(guān)系。例如，一個(gè)人有一個(gè)身份證，可以通過(guò)關(guān)聯(lián)關(guān)系來(lái)表示這種“有一個(gè)”的關(guān)系C.依賴關(guān)系是一個(gè)類對(duì)另一個(gè)類的依賴，不是“有一個(gè)”關(guān)系D.聚合關(guān)系是整體與部分的關(guān)系，也不是“有一個(gè)”關(guān)系23、假設(shè)使用C語(yǔ)言編寫一個(gè)嵌入式系統(tǒng)的驅(qū)動(dòng)程序，需要控制硬件設(shè)備的輸入輸出、處理中斷和進(jìn)行內(nèi)存管理。在處理中斷時(shí)，為了確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和實(shí)時(shí)性，以下哪種方法是恰當(dāng)?shù)?？（）A.在中斷處理函數(shù)中完成所有復(fù)雜的操作，以盡快響應(yīng)中斷B.將中斷處理分為上半部和下半部，上半部進(jìn)行關(guān)鍵處理，下半部進(jìn)行耗時(shí)操作C.禁用所有中斷，在處理完當(dāng)前任務(wù)后再重新啟用D.忽略一些不重要的中斷，只處理關(guān)鍵中斷24、在開(kāi)發(fā)一個(gè)物流配送管理系統(tǒng)時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)訂單管理、車輛調(diào)度、路徑優(yōu)化以及貨物跟蹤等功能。系統(tǒng)要能夠根據(jù)實(shí)時(shí)交通信息和客戶需求動(dòng)態(tài)調(diào)整配送方案。以下哪種技術(shù)和算法的組合能夠最有效地滿足這些要求？（）A.使用C#結(jié)合A*算法進(jìn)行路徑優(yōu)化，利用實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)API獲取路況信息，通過(guò)遺傳算法進(jìn)行車輛調(diào)度，運(yùn)用RFID技術(shù)跟蹤貨物B.采用Java的蟻群算法實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃，借助第三方地圖服務(wù)獲取交通信息，使用模擬退火算法優(yōu)化車輛調(diào)度，利用GPS定位跟蹤貨物C.運(yùn)用Python的Dijkstra算法進(jìn)行最短路徑計(jì)算，結(jié)合百度地圖的實(shí)時(shí)路況接口，通過(guò)貪心算法安排車輛，使用藍(lán)牙設(shè)備監(jiān)測(cè)貨物狀態(tài)D.選擇JavaScript的Floyd-Warshall算法優(yōu)化路徑，利用高德地圖的交通數(shù)據(jù)，借助粒子群算法調(diào)度車輛，使用二維碼識(shí)別跟蹤貨物25、在程序設(shè)計(jì)中，以下哪個(gè)概念用于描述算法的時(shí)間效率？（）A.算法的空間復(fù)雜度是衡量算法所需存儲(chǔ)空間的指標(biāo)，與時(shí)間效率無(wú)關(guān)B.算法的可讀性是指算法易于理解和閱讀的程度，與時(shí)間效率沒(méi)有直接關(guān)系C.算法的時(shí)間效率是指算法執(zhí)行所需的時(shí)間。通常用時(shí)間復(fù)雜度來(lái)衡量，時(shí)間復(fù)雜度越低，算法的時(shí)間效率越高D.算法的可維護(hù)性是指算法易于修改和擴(kuò)展的程度，與時(shí)間效率關(guān)系不大二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）探討C語(yǔ)言中如何使用結(jié)構(gòu)體