華東政法大學(xué)《面向?qū)ο筌浖O(shè)計》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁華東政法大學(xué)《面向?qū)ο筌浖O(shè)計》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共30個小題，每小題1分，共30分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)適合用于快速查找元素是否存在？（）A.數(shù)組（Array）可以通過遍歷查找元素是否存在，但對于大規(guī)模數(shù)據(jù)，查找效率較低B.鏈表（LinkedList）同樣需要遍歷查找元素，效率也不高C.哈希表（HashTable）通過將元素的關(guān)鍵值映射到一個特定的位置，可以快速查找元素是否存在。哈希表的查找時間復(fù)雜度通常為O(1)，非常高效D.棧（Stack）是一種后進(jìn)先出的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，不適合用于快速查找元素是否存在2、設(shè)想開發(fā)一個物流配送管理系統(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)需要考慮實時交通狀況、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)能夠最有效地實現(xiàn)配送優(yōu)化和實時跟蹤功能？（）A.使用貪心算法規(guī)劃配送路線，通過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，利用移動網(wǎng)絡(luò)實時上傳貨物位置C.運用蟻群算法尋找最優(yōu)路線，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實現(xiàn)貨物和車輛的實時監(jiān)控D.采用隨機(jī)算法生成配送路線，依靠人工電話報告貨物位置3、在開發(fā)一個在線教育平臺時，需要支持課程的創(chuàng)建、發(fā)布、學(xué)生選課、在線學(xué)習(xí)和考試等功能。對于課程內(nèi)容的存儲和展示，要考慮多媒體資源的管理、文本內(nèi)容的排版和互動元素的實現(xiàn)。以下哪種技術(shù)和工具的選擇能夠提供良好的用戶體驗和功能支持？（）A.使用傳統(tǒng)的HTML和CSS進(jìn)行頁面布局，將課程資源存儲在文件系統(tǒng)中B.借助內(nèi)容管理系統(tǒng)（CMS），如WordPress，結(jié)合第三方插件實現(xiàn)課程功能C.利用專門的在線教育平臺框架，如Moodle，進(jìn)行定制開發(fā)D.自主開發(fā)前后端框架，實現(xiàn)所有功能，不依賴現(xiàn)有工具和框架4、設(shè)想開發(fā)一個人臉識別門禁系統(tǒng)，能夠準(zhǔn)確識別人員身份、記錄進(jìn)出時間，并與其他安全系統(tǒng)集成。在人臉識別算法的選擇、系統(tǒng)的安全性和集成性方面，以下哪種方案是最合適的？（）A.采用傳統(tǒng)的特征提取方法進(jìn)行人臉識別，使用簡單的密碼保護(hù)數(shù)據(jù)，獨立運行不與其他系統(tǒng)集成B.借助深度學(xué)習(xí)的人臉識別模型，采用加密技術(shù)保護(hù)數(shù)據(jù)，通過API與其他安全系統(tǒng)交互C.運用開源的人臉識別庫，不進(jìn)行數(shù)據(jù)加密，直接連接其他安全設(shè)備D.自主研發(fā)人臉識別算法，忽略數(shù)據(jù)安全，以單機(jī)模式運行5、在Python中，以下哪個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是無序且不允許重復(fù)元素的？（）A.列表B.元組C.集合D.字典6、假設(shè)要設(shè)計一個程序來優(yōu)化物流配送路線，考慮車輛容量、客戶需求和交通狀況等因素。以下哪種算法或技術(shù)在解決這類組合優(yōu)化問題時經(jīng)常被使用？（）A.模擬退火算法B.蟻群算法C.遺傳算法D.以上算法都可能適用7、考慮編寫一個程序來進(jìn)行圖像壓縮，在保證一定圖像質(zhì)量的前提下減小文件大小。以下哪種圖像壓縮算法在實際應(yīng)用中效果較好，并且具有較高的壓縮比？（）A.JPEG壓縮算法B.PNG壓縮算法C.GIF壓縮算法D.WebP壓縮算法8、在設(shè)計一個分布式計算框架時，需要考慮任務(wù)的分配、調(diào)度和容錯處理。以下哪種技術(shù)或框架在實現(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.Flink9、在開發(fā)一個在線游戲平臺時，需要處理大量的實時玩家交互數(shù)據(jù)，如玩家的動作、位置、得分等，同時要保證游戲的低延遲和穩(wěn)定性。對于數(shù)據(jù)的存儲和傳輸，以下哪種技術(shù)和架構(gòu)是最優(yōu)的選擇？（）A.使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲游戲數(shù)據(jù)，通過HTTP協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸B.借助NoSQL數(shù)據(jù)庫，如Cassandra，利用WebSocket協(xié)議實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)傳輸C.運用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，如Memcached，采用TCP協(xié)議進(jìn)行通信D.把游戲數(shù)據(jù)存儲在文件中，使用FTP協(xié)議進(jìn)行文件傳輸10、考慮開發(fā)一個用于圖像識別的程序，需要對圖像中的物體進(jìn)行分類和定位。以下哪種深度學(xué)習(xí)框架在圖像識別任務(wù)中具有較高的準(zhǔn)確性和易用性？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.MXNet11、在使用Python開發(fā)一個機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練程序時，需要對數(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)12、在Python中，要編寫一個遞歸函數(shù)來計算斐波那契數(shù)列的第n項。以下關(guān)于遞歸函數(shù)的實現(xiàn)和性能考慮，哪一項是錯誤的？（）A.定義遞歸函數(shù)，通過遞歸調(diào)用自身來計算斐波那契數(shù)列的項B.在遞歸過程中，使用緩存或者備忘錄來避免重復(fù)計算，提高性能C.對于較大的n值，遞歸方式計算斐波那契數(shù)列可能會導(dǎo)致棧溢出錯誤D.遞歸是計算斐波那契數(shù)列的最優(yōu)方法，不需要考慮使用其他非遞歸的算法13、在設(shè)計一個用于智能交通管理的系統(tǒng)時，需要實時處理來自多個傳感器和攝像頭的數(shù)據(jù)，進(jìn)行車輛識別、流量分析和路徑規(guī)劃。同時，系統(tǒng)要與城市的交通信號燈系統(tǒng)進(jìn)行聯(lián)動控制。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)行車輛識別，通過MQTT協(xié)議與信號燈系統(tǒng)通信，運用圖數(shù)據(jù)庫存儲交通網(wǎng)絡(luò)信息B.采用Java的圖像處理庫JMF處理數(shù)據(jù)，運用Spark進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，使用HTTP協(xié)議與信號燈系統(tǒng)交互，借助關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理交通網(wǎng)絡(luò)C.運用Python的圖像處理模塊PIL，結(jié)合Flink進(jìn)行實時流處理，通過藍(lán)牙與信號燈系統(tǒng)連接，使用NoSQL數(shù)據(jù)庫存儲相關(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與信號燈系統(tǒng)通信，使用MySQL數(shù)據(jù)庫14、在使用Go語言編寫一個分布式文件系統(tǒng)的客戶端程序時，需要實現(xiàn)文件的上傳、下載、刪除和權(quán)限管理等功能。同時，要考慮網(wǎng)絡(luò)延遲、錯誤處理和并發(fā)操作等因素。以下哪種設(shè)計模式和技術(shù)的運用是比較恰當(dāng)?shù)?？（）A.采用同步阻塞的網(wǎng)絡(luò)通信方式，逐個處理操作請求B.運用異步非阻塞的網(wǎng)絡(luò)編程模型，結(jié)合通道（Channel）進(jìn)行并發(fā)控制C.使用面向?qū)ο蟮脑O(shè)計方法，將每個功能封裝成獨立的類D.借助第三方庫實現(xiàn)所有功能，避免自己處理底層細(xì)節(jié)15、考慮使用Python語言解決一個問題：有一個包含學(xué)生姓名和成績的字典，需要找出成績最高的學(xué)生的姓名。假設(shè)字典名為

student_scores

，其中鍵是學(xué)生姓名，值是成績。以下哪種方法能夠準(zhǔn)確地找到成績最高的學(xué)生姓名（）A.遍歷字典，比較每個成績，記錄最大值和對應(yīng)的學(xué)生姓名B.對字典的值進(jìn)行排序，然后獲取最大值對應(yīng)的鍵C.隨機(jī)選擇一個學(xué)生姓名，假設(shè)其成績最高，然后與其他學(xué)生比較D.以上方法都不正確16、在C++中，要實現(xiàn)一個模板類，能夠處理不同類型的數(shù)據(jù)，例如整數(shù)、浮點數(shù)和字符串等。以下關(guān)于模板類的設(shè)計和使用，哪一項是不準(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.模板類的實例化時，根據(jù)具體的類型自動生成相應(yīng)的代碼D.模板類會增加代碼的復(fù)雜性和編譯時間，因此應(yīng)盡量避免使用，而采用多個具體類型的類來實現(xiàn)相同的功能17、在進(jìn)行程序設(shè)計時，需要考慮算法的效率和空間復(fù)雜度。假設(shè)要對一個包含大量整數(shù)的數(shù)組進(jìn)行排序，以下哪種排序算法在平均情況下能夠提供較好的性能，并且空間復(fù)雜度相對較低？（）A.冒泡排序B.快速排序C.插入排序D.選擇排序18、在使用Go語言開發(fā)一個網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序時，需要從多個網(wǎng)站抓取數(shù)據(jù)、解析頁面內(nèi)容、提取關(guān)鍵信息并存儲到數(shù)據(jù)庫中。同時，要處理反爬蟲機(jī)制、異常情況和并發(fā)請求。以下哪種策略和技術(shù)的運用是比較恰當(dāng)?shù)?？（）A.使用同步的方式依次抓取每個網(wǎng)站，逐個處理頁面B.運用并發(fā)協(xié)程（Goroutine）同時抓取多個網(wǎng)站，通過通道（Channel）協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)處理C.借助第三方爬蟲框架，按照其默認(rèn)配置進(jìn)行抓取D.只抓取少量網(wǎng)站，避免遇到復(fù)雜的反爬蟲機(jī)制和異常情況19、假設(shè)正在開發(fā)一個金融風(fēng)險評估系統(tǒng)，需要分析市場數(shù)據(jù)、信用記錄和宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法和模型在金融風(fēng)險評估中被廣泛采用，并且能夠提供可靠的風(fēng)險評估結(jié)果？（）A.風(fēng)險價值（VaR）模型B.信用評分模型C.壓力測試D.以上方法和模型都常用于金融風(fēng)險評估20、在Java中，要實現(xiàn)一個多線程程序，讓多個線程同時執(zhí)行不同的任務(wù)。假設(shè)其中一個線程用于計算一個復(fù)雜的數(shù)學(xué)問題，另一個線程用于更新用戶界面。以下關(guān)于多線程實現(xiàn)和協(xié)調(diào)的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.使用Thread類或者Runnable接口來創(chuàng)建線程對象，并指定線程要執(zhí)行的任務(wù)B.通過線程同步機(jī)制，如鎖或者信號量，來協(xié)調(diào)線程之間對共享資源的訪問，防止數(shù)據(jù)競爭和不一致C.可以使用線程池來管理線程的創(chuàng)建和銷毀，提高資源利用效率和程序性能D.由于多線程并發(fā)執(zhí)行，不需要考慮線程執(zhí)行的順序和結(jié)果的一致性，讓它們自由競爭即可21、在開發(fā)一個股票交易分析系統(tǒng)時，需要收集和處理大量的歷史交易數(shù)據(jù)、公司財務(wù)數(shù)據(jù)和市場新聞等信息，以提供股票走勢預(yù)測和投資建議。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.運用簡單的統(tǒng)計分析方法，如均值和方差，基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測B.利用機(jī)器學(xué)習(xí)中的決策樹算法，結(jié)合少量財務(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D.采用專家系統(tǒng)，依據(jù)金融專家的經(jīng)驗和規(guī)則進(jìn)行投資建議22、假設(shè)正在設(shè)計一個在線考試系統(tǒng)的自動判卷模塊，需要對多種類型的題目（如選擇題、填空題、簡答題）進(jìn)行準(zhǔn)確評分。以下哪種技術(shù)或方法能夠有效地實現(xiàn)這個功能，同時具有較好的可擴(kuò)展性？（）A.使用正則表達(dá)式匹配答案B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的文本分類模型C.編寫特定的邏輯判斷代碼D.以上方法結(jié)合使用23、在程序設(shè)計中，以下哪個概念用于描述代碼的可讀性？（）A.代碼的效率是指代碼的執(zhí)行速度和占用的資源，與可讀性無關(guān)B.代碼的可維護(hù)性是指代碼易于修改和擴(kuò)展的程度，與可讀性有一定的關(guān)系，但不是直接描述可讀性的概念C.代碼的可讀性是指代碼易于理解和閱讀的程度。良好的代碼可讀性可以提高代碼的可維護(hù)性和可擴(kuò)展性，同時也有助于團(tuán)隊合作和代碼審查D.代碼的可重用性是指代碼可以在不同的項目或場景中重復(fù)使用的程度，與可讀性不同24、在一個使用C語言編寫的程序中，需要實現(xiàn)一個功能：計算給定整數(shù)數(shù)組中所有元素的平均值。假設(shè)數(shù)組名為

arr

，長度為

n

。以下哪種方法是最常見和有效的計算平均值的方式（）A.先對數(shù)組元素求和，然后除以元素個數(shù)B.逐個計算每個元素與其他元素的平均值，最后取所有平均值的平均值C.隨機(jī)選擇數(shù)組中的一部分元素計算平均值D.以上方法都不可行25、使用Python語言進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，要繪制一個折線圖來展示一組數(shù)據(jù)的變化趨勢。以下哪種庫是常用的選擇（）A.

matplotlib

B.

numpy

C.

pandas

D.

scikit-learn

26、在面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計中，以下哪個概念用于描述類的多態(tài)性？（）A.封裝是將數(shù)據(jù)和操作數(shù)據(jù)的方法封裝在一個類中，與多態(tài)性不同B.繼承是實現(xiàn)多態(tài)性的一種方式，但不是多態(tài)性的全部C.多態(tài)性（Polymorphism）是指同一個行為具有多個不同表現(xiàn)形式或形態(tài)。在面向?qū)ο缶幊讨?，多態(tài)性可以通過方法重寫和方法重載來實現(xiàn)。多態(tài)性可以提高代碼的靈活性和可擴(kuò)展性D.依賴是指一個類對另一個類的依賴關(guān)系，與多態(tài)性無關(guān)27、假設(shè)要開發(fā)一個智能客服系統(tǒng)，能夠理解用戶的問題、提供準(zhǔn)確的回答，并根據(jù)用戶的情緒進(jìn)行相應(yīng)的回應(yīng)。在自然語言處理技術(shù)、知識庫構(gòu)建和情感分析方面，以下哪種方案是最先進(jìn)的？（）A.運用詞袋模型處理文本，構(gòu)建簡單的知識庫，不考慮用戶情緒B.借助深度學(xué)習(xí)的語言模型，建立豐富的知識庫，使用基本的情感分類方法C.利用預(yù)訓(xùn)練的語言模型，如GPT-3，優(yōu)化知識庫結(jié)構(gòu)，進(jìn)行精細(xì)的情感分析D.采用傳統(tǒng)的語法分析，手動構(gòu)建知識庫，粗略估計用戶情緒28、設(shè)想正在開發(fā)一個物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備管理平臺，需要支持設(shè)備的接入、數(shù)據(jù)采集、遠(yuǎn)程控制以及數(shù)據(jù)分析等功能。平臺要能夠處理大量不同類型的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。以下哪種技術(shù)架構(gòu)和工具是最合適的？（）A.基于Python的Django框架，使用MQTT協(xié)議與設(shè)備通信，結(jié)合InfluxDB存儲數(shù)據(jù)，利用matplotlib進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，通過云服務(wù)部署B(yǎng).采用Java的SpringBoot框架，借助CoAP協(xié)議連接設(shè)備，選用MongoDB數(shù)據(jù)庫，運用Spark進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，采用容器化部署C.運用Node.js的Express框架，利用HTTP協(xié)議接收設(shè)備數(shù)據(jù)，搭配MySQL數(shù)據(jù)庫，使用Echarts展示分析結(jié)果，借助邊緣計算節(jié)點D.選擇C#的.NETCore框架，通過Zigbee協(xié)議與設(shè)備交互，使用SQLServer數(shù)據(jù)庫，借助PowerBI進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，利用私有云部署29、以下關(guān)于程序設(shè)計中的遞歸算法說法錯誤的是？（）A.遞歸算法是一種通過調(diào)用自身來解決問題的算法。遞歸算法通常具有簡潔的代碼結(jié)構(gòu)，但在某些情況下可能會導(dǎo)致棧溢出等問題B.在使用遞歸算法時，需要確保遞歸有終止條件，否則會陷入無限遞歸C.遞歸算法適用于一些可以分解為相同子問題的問題，如階乘計算、斐波那契數(shù)列等D.遞歸算法總是比非遞歸算法效率高。實際上，在很多情況下，非遞歸算法可能比遞歸算法更高效，因為遞歸算法可能會占用較多的?？臻g，并且在某些情況下可能會導(dǎo)致重復(fù)計算30、在C++中，要實現(xiàn)一個模板類，用