新疆工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院《軟件分析與設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)新疆工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院《軟件分析與設(shè)計(jì)》

2023-2024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20個(gè)小題，每小題1分，共20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、在開(kāi)發(fā)一個(gè)金融交易系統(tǒng)時(shí)，需要確保交易數(shù)據(jù)的安全性和完整性。每筆交易都包含交易金額、交易時(shí)間、交易雙方信息等敏感數(shù)據(jù)。為了防止數(shù)據(jù)被篡改和竊取，需要采取一系列的安全措施。以下哪種方案能夠提供最全面的安全保障？（）A.對(duì)交易數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單加密存儲(chǔ)，使用基本的防火墻進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)防護(hù)B.采用高級(jí)加密標(biāo)準(zhǔn)（AES）對(duì)數(shù)據(jù)加密，實(shí)施嚴(yán)格的訪問(wèn)控制和網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控C.運(yùn)用哈希函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，不進(jìn)行加密，依靠物理隔離保障安全D.僅在傳輸過(guò)程中對(duì)數(shù)據(jù)加密，存儲(chǔ)時(shí)以明文形式，加強(qiáng)用戶認(rèn)證2、考慮開(kāi)發(fā)一個(gè)虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）游戲，需要實(shí)現(xiàn)逼真的場(chǎng)景渲染、物理模擬和用戶交互。在圖形引擎的選擇、物理引擎的集成和交互設(shè)備的支持方面，以下哪種技術(shù)組合是最為合適的？（）A.使用開(kāi)源的圖形引擎，如OGRE，簡(jiǎn)單的物理模擬庫(kù)，支持常見(jiàn)的VR設(shè)備B.借助商業(yè)圖形引擎，如UnrealEngine，先進(jìn)的物理引擎，定制化支持特定VR設(shè)備C.自主開(kāi)發(fā)圖形和物理引擎，適配多種通用的VR交互設(shè)備D.選擇輕量級(jí)的圖形框架，忽略物理模擬，僅支持基本的VR手柄操作3、設(shè)想正在開(kāi)發(fā)一款移動(dòng)應(yīng)用的后端服務(wù)，需要處理用戶注冊(cè)登錄、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、消息推送以及地理位置服務(wù)等功能。要求系統(tǒng)能夠快速響應(yīng)請(qǐng)求，具備良好的擴(kuò)展性，并能適應(yīng)不同移動(dòng)平臺(tái)的需求。以下哪種技術(shù)方案是最優(yōu)的？（）A.基于Python的FastAPI框架，使用MongoDB作為數(shù)據(jù)庫(kù)，借助FirebaseCloudMessaging實(shí)現(xiàn)消息推送，利用第三方地理位置服務(wù)API提供定位功能B.采用Java的SpringBoot框架，搭配MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，運(yùn)用極光推送服務(wù)發(fā)送消息，通過(guò)百度地圖API獲取地理位置信息C.運(yùn)用Node.js的NestJS框架，結(jié)合PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，使用OneSignal進(jìn)行消息推送，借助高德地圖API實(shí)現(xiàn)地理位置服務(wù)D.選擇PHP的Lumen框架，選用SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)，利用個(gè)推進(jìn)行消息推送，使用騰訊地圖API提供地理位置相關(guān)功能4、在Python中，要使用元類(lèi)（metaclass）來(lái)定制類(lèi)的創(chuàng)建過(guò)程。以下關(guān)于元類(lèi)的使用和作用，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.元類(lèi)可以控制類(lèi)的屬性、方法的創(chuàng)建和行為B.通過(guò)定義元類(lèi)，可以實(shí)現(xiàn)一些高級(jí)的編程技巧，如單例模式C.元類(lèi)的使用相對(duì)復(fù)雜，通常只在非常特殊的情況下才需要使用D.元類(lèi)可以替代普通的類(lèi)繼承，實(shí)現(xiàn)所有的類(lèi)定制需求5、考慮使用Python語(yǔ)言解決一個(gè)問(wèn)題：有一個(gè)包含學(xué)生姓名和成績(jī)的字典，需要找出成績(jī)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(jī)。以下哪種方法能夠準(zhǔn)確地找到成績(jī)最高的學(xué)生姓名（）A.遍歷字典，比較每個(gè)成績(jī)，記錄最大值和對(duì)應(yīng)的學(xué)生姓名B.對(duì)字典的值進(jìn)行排序，然后獲取最大值對(duì)應(yīng)的鍵C.隨機(jī)選擇一個(gè)學(xué)生姓名，假設(shè)其成績(jī)最高，然后與其他學(xué)生比較D.以上方法都不正確6、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(lèi)

Animal

和兩個(gè)子類(lèi)

Cat

和

Dog

，都重寫(xiě)了父類(lèi)的

makeSound()

方法。當(dāng)創(chuàng)建一個(gè)

Animal

類(lèi)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(lèi)的

makeSound()

方法（）A.直接通過(guò)數(shù)組元素調(diào)用B.進(jìn)行類(lèi)型判斷后調(diào)用C.無(wú)法調(diào)用，只能調(diào)用父類(lèi)的方法D.以上方法都不對(duì)7、在編寫(xiě)一個(gè)程序來(lái)分析大規(guī)模的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，挖掘用戶關(guān)系和社區(qū)結(jié)構(gòu)。以下哪種算法和工具在社交網(wǎng)絡(luò)分析中具有較高的效率和準(zhǔn)確性？（）A.社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法（如Louvain算法）B.中心性分析算法（如度中心性、介數(shù)中心性）C.圖數(shù)據(jù)庫(kù)（如Neo4j）D.以上算法和工具都能發(fā)揮作用8、考慮開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)生成代碼注釋的程序，需要分析代碼的結(jié)構(gòu)和功能。以下哪種技術(shù)或方法在提取代碼語(yǔ)義和生成準(zhǔn)確注釋方面具有潛力？（）A.自然語(yǔ)言處理技術(shù)結(jié)合代碼分析B.基于模板的注釋生成C.利用代碼的元數(shù)據(jù)和文檔字符串D.以上方法的綜合運(yùn)用9、在Java中，以下哪個(gè)關(guān)鍵字用于修飾類(lèi)的成員變量，使其在不同對(duì)象之間共享？（）A.staticB.finalC.abstractD.private10、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)用于管理圖書(shū)館書(shū)籍借閱信息的系統(tǒng)，需要實(shí)現(xiàn)書(shū)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11、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(guò)遍歷查找元素是否存在，但對(duì)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(guò)將元素的關(guān)鍵值映射到一個(gè)特定的位置，可以快速查找元素是否存在。哈希表的查找時(shí)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12、在Java中，以下哪個(gè)關(guān)鍵字用于修飾類(lèi)成員只能被同一包中的類(lèi)訪問(wèn)？（）A.publicB.privateC.protectedD.default13、在設(shè)計(jì)一個(gè)用于天氣預(yù)報(bào)的系統(tǒng)時(shí)，需要收集和分析來(lái)自多個(gè)氣象站的數(shù)據(jù)，運(yùn)用數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，并以直觀的方式展示給用戶。以下哪種技術(shù)和工具的選擇是最恰當(dāng)?shù)?？（）A.使用C++編寫(xiě)數(shù)據(jù)收集和處理程序，結(jié)合Python的NumPy和SciPy庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，利用專業(yè)的氣象模型軟件進(jìn)行預(yù)測(cè)，通過(guò)HTML5和CSS3構(gòu)建前端展示界面B.采用Java的Netty框架接收數(shù)據(jù)，運(yùn)用Spark進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，使用第三方氣象預(yù)測(cè)服務(wù)獲取預(yù)報(bào)結(jié)果，借助Vue.js實(shí)現(xiàn)前端可視化C.運(yùn)用Python的AsyncIO庫(kù)進(jìn)行異步數(shù)據(jù)采集，結(jié)合TensorFlow進(jìn)行模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)，使用Echarts庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，利用Django框架搭建后端服務(wù)D.選擇JavaScript的FetchAPI獲取數(shù)據(jù)，利用Node.js的流處理模塊處理數(shù)據(jù)，借助matplotlib生成圖表，使用Express框架構(gòu)建后端14、以下關(guān)于程序設(shè)計(jì)中的算法復(fù)雜度說(shuō)法錯(cuò)誤的是？（）A.時(shí)間復(fù)雜度是衡量算法執(zhí)行時(shí)間的指標(biāo)，通常用大O符號(hào)表示。例如，O(n)表示隨著輸入規(guī)模n的增長(zhǎng)，算法的執(zhí)行時(shí)間線性增長(zhǎng)B.空間復(fù)雜度是衡量算法所需存儲(chǔ)空間的指標(biāo)。算法在執(zhí)行過(guò)程中可能需要存儲(chǔ)一些中間結(jié)果或數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，空間復(fù)雜度反映了算法對(duì)存儲(chǔ)空間的需求C.一個(gè)好的算法應(yīng)該具有較低的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度。但是在實(shí)際應(yīng)用中，有時(shí)為了提高算法的可讀性和可維護(hù)性，可能會(huì)犧牲一些效率D.算法的復(fù)雜度只與算法本身的設(shè)計(jì)有關(guān)，與輸入數(shù)據(jù)的大小和特性無(wú)關(guān)。實(shí)際上，算法的復(fù)雜度通常會(huì)受到輸入數(shù)據(jù)的大小和特性的影響。例如，對(duì)于某些排序算法，當(dāng)輸入數(shù)據(jù)已經(jīng)部分有序時(shí)，算法的執(zhí)行時(shí)間會(huì)大大減少15、在設(shè)計(jì)一個(gè)用于實(shí)時(shí)監(jiān)控工業(yè)生產(chǎn)線上設(shè)備狀態(tài)的系統(tǒng)時(shí)，需要快速采集和處理大量的傳感器數(shù)據(jù)，及時(shí)發(fā)出警報(bào)并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析以預(yù)測(cè)設(shè)備故障。以下哪種技術(shù)和工具的組合能夠最好地滿足這些需求？（）A.使用C語(yǔ)言編寫(xiě)底層數(shù)據(jù)采集程序，結(jié)合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)如InfluxDB存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法在Python中進(jìn)行故障預(yù)測(cè)，通過(guò)WebSockets實(shí)時(shí)推送警報(bào)信息B.采用Java的NIO框架進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)采集，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在Redis緩存中，運(yùn)用Spark進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和故障預(yù)測(cè)，使用短信服務(wù)發(fā)送警報(bào)C.運(yùn)用Go語(yǔ)言的并發(fā)特性采集數(shù)據(jù)，使用PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)，借助MATLAB進(jìn)行故障分析和預(yù)測(cè)，通過(guò)電子郵件發(fā)送警報(bào)D.選擇JavaScript的Node.js框架進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和處理，結(jié)合MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，利用TensorFlow進(jìn)行故障預(yù)測(cè)，使用即時(shí)通訊工具推送警報(bào)16、在Python中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)類(lèi)，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(lèi)中定義方法，使用勾股定理計(jì)算距離B.在類(lèi)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17、在使用JavaScript開(kāi)發(fā)一個(gè)前端應(yīng)用時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)實(shí)時(shí)更新的股票行情展示頁(yè)面。頁(yè)面要能夠每秒獲取最新的股票價(jià)格數(shù)據(jù)，并動(dòng)態(tài)更新圖表和相關(guān)信息。同時(shí)，要保證頁(yè)面的響應(yīng)性能和用戶體驗(yàn)。以下哪種技術(shù)和架構(gòu)的選擇是最合適的？（）A.使用傳統(tǒng)的定時(shí)輪詢方式獲取數(shù)據(jù)，直接更新頁(yè)面元素B.借助WebSocket實(shí)現(xiàn)服務(wù)器推送數(shù)據(jù)，使用前端框架如Vue.js進(jìn)行數(shù)據(jù)綁定和更新C.利用Ajax長(zhǎng)輪詢獲取數(shù)據(jù)，通過(guò)JavaScript手動(dòng)操作DOM進(jìn)行頁(yè)面更新D.構(gòu)建一個(gè)獨(dú)立的后端服務(wù)，通過(guò)HTTP協(xié)議每秒發(fā)送數(shù)據(jù)給前端進(jìn)行更新18、設(shè)想開(kāi)發(fā)一個(gè)圖像識(shí)別軟件，能夠識(shí)別不同類(lèi)型的物體，如動(dòng)物、植物、交通工具等。在算法設(shè)計(jì)上，需要考慮圖像的特征提取、模型訓(xùn)練和分類(lèi)預(yù)測(cè)。如果要提高圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率，同時(shí)減少計(jì)算時(shí)間，以下哪種方法是最合適的？（）A.采用簡(jiǎn)單的圖像特征，如顏色、形狀，使用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行訓(xùn)練B.運(yùn)用深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），但使用較小的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練C.利用復(fù)雜的手工設(shè)計(jì)特征，結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練D.借助大規(guī)模的標(biāo)注數(shù)據(jù)集，使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，并進(jìn)行模型優(yōu)化19、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，能夠?qū)⒂脩舻恼Z(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文字，并進(jìn)行語(yǔ)義理解和回答。在語(yǔ)音信號(hào)處理、模型訓(xùn)練和自然語(yǔ)言處理方面，以下哪種技術(shù)和方法的組合是最有前景的？（）A.使用傳統(tǒng)的語(yǔ)音特征提取方法，基于規(guī)則的語(yǔ)義理解，訓(xùn)練小規(guī)模的模型B.借助深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)義理解，使用大量標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練C.運(yùn)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）處理語(yǔ)音信號(hào)，結(jié)合知識(shí)圖譜進(jìn)行語(yǔ)義理解D.采用混合模型，結(jié)合傳統(tǒng)方法和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，使用有限的訓(xùn)練數(shù)據(jù)20、在進(jìn)行程序設(shè)計(jì)時(shí)，需要考慮算法的效率和空間復(fù)雜度。假設(shè)要對(duì)一個(gè)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(duì)較低？（）A.冒泡排序B.快速排序C.插入排序D.選擇排序二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）論述在C語(yǔ)言中，如何使用結(jié)構(gòu)體和鏈表實(shí)現(xiàn)一個(gè)任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)，支持任務(wù)的添加、刪除和優(yōu)先級(jí)排序。2、（本題5分）論述C語(yǔ)言中如何使用位運(yùn)算進(jìn)行高效的內(nèi)存操作和數(shù)據(jù)處理，通過(guò)具體案例說(shuō)明位運(yùn)算的優(yōu)勢(shì)。3、（本題5分）全面論述C語(yǔ)言中如何使用指針和數(shù)組實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的音頻處理庫(kù)，包括音頻的錄制、播放、濾波、混音等功能，分析庫(kù)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)要點(diǎn)。4、（本題5分）深入論述C語(yǔ)言中如何使用指針實(shí)現(xiàn)鏈表的節(jié)點(diǎn)插入排序操作。5、（本題5分）假設(shè)要實(shí)現(xiàn)一個(gè)C語(yǔ)言函數(shù)，判斷一個(gè)鏈表是否為回文鏈表。論述回文鏈表的判斷方法和函數(shù)設(shè)計(jì)。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）用戶輸入一個(gè)字符串，程序?qū)⑵渲械臄?shù)字提取出來(lái)并組成一個(gè)新的字符串輸出。2、（本題5分）設(shè)計(jì)一個(gè)程序，用戶輸入一個(gè)字符串，統(tǒng)計(jì)其中每個(gè)單詞出現(xiàn)的次數(shù)，并以字典