淄博師范高等專科學(xué)?！稊?shù)據(jù)庫應(yīng)用技術(shù)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁淄博師范高等?？茖W(xué)校

《數(shù)據(jù)庫應(yīng)用技術(shù)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15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、假設(shè)使用Java語言開發(fā)一個(gè)圖形用戶界面程序，需要在窗口中添加一個(gè)按鈕，并為按鈕添加點(diǎn)擊事件處理。以下哪種方式是常見的實(shí)現(xiàn)方式（）A.使用

ActionListener

接口來處理點(diǎn)擊事件B.在按鈕類中直接處理點(diǎn)擊事件C.使用線程來監(jiān)控按鈕的點(diǎn)擊D.以上方法都不可行2、在設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)庫索引結(jié)構(gòu)時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的分布、查詢模式和更新頻率等因素。對于一個(gè)經(jīng)常進(jìn)行范圍查詢的數(shù)據(jù)表，以下哪種索引類型可能最為合適？（）A.B樹索引B.哈希索引C.位圖索引D.全文索引3、以下關(guān)于程序設(shè)計(jì)中的算法復(fù)雜度說法錯(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，算法的執(zhí)行時(shí)間線性增長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4、在使用Python語言編寫一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘程序時(shí)，需要從大量的文本數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息，并進(jìn)行分類和預(yù)測。假設(shè)數(shù)據(jù)量非常龐大，而且數(shù)據(jù)的格式和質(zhì)量參差不齊。為了有效地處理這些數(shù)據(jù)，以下哪種方法和工具的組合是比較合適的？（）A.使用正則表達(dá)式進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，然后用樸素貝葉斯算法進(jìn)行分類B.借助第三方庫如BeautifulSoup進(jìn)行數(shù)據(jù)解析，采用決策樹算法進(jìn)行預(yù)測C.運(yùn)用自然語言處理庫NLTK進(jìn)行文本預(yù)處理，使用支持向量機(jī)算法進(jìn)行分類D.先通過人工篩選數(shù)據(jù)，再用線性回歸模型進(jìn)行預(yù)測5、使用Python語言進(jìn)行文件操作，需要讀取一個(gè)文本文件的每一行內(nèi)容，并進(jìn)行處理。以下哪種方式是合適的（）A.使用

open()

函數(shù)打開文件，然后逐行讀取B.將整個(gè)文件內(nèi)容一次性讀取到內(nèi)存，然后分割成行C.使用第三方庫來讀取文件D.以上方法都不好6、在Java中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)緩存機(jī)制，用于提高數(shù)據(jù)的訪問效率。以下關(guān)于緩存的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以使用HashMap或ConcurrentHashMap來存儲(chǔ)緩存的數(shù)據(jù)B.設(shè)置合適的緩存過期策略，及時(shí)刪除過期的數(shù)據(jù)C.當(dāng)緩存未命中時(shí)，直接從數(shù)據(jù)庫或其他數(shù)據(jù)源重新加載數(shù)據(jù)并放入緩存D.為了提高緩存的命中率，應(yīng)該將所有可能用到的數(shù)據(jù)都放入緩存，而不考慮內(nèi)存限制7、考慮開發(fā)一個(gè)虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）游戲，需要實(shí)現(xiàn)逼真的場景渲染、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.使用開源的圖形引擎，如OGRE，簡單的物理模擬庫，支持常見的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.選擇輕量級的圖形框架，忽略物理模擬，僅支持基本的VR手柄操作8、假設(shè)正在設(shè)計(jì)一個(gè)在線考試系統(tǒng)的自動(dòng)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(shí)現(xiàn)這個(gè)功能，同時(shí)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9、考慮開發(fā)一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)預(yù)測股票價(jià)格走勢的程序。股票價(jià)格受到多種復(fù)雜因素的影響，以下哪種技術(shù)或模型在處理這種不確定性和動(dòng)態(tài)變化方面可能表現(xiàn)較好？（）A.線性回歸模型B.決策樹模型C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型D.支持向量機(jī)模型10、C語言中，若有定義“inta=5;”，則執(zhí)行“a+=2;”后，a的值為？（）A.5B.6C.7D.811、假設(shè)要編寫一個(gè)程序來解決迷宮問題，即找到從迷宮入口到出口的最短路徑。以下哪種算法在解決此類問題時(shí)通常表現(xiàn)出色，并且能夠處理復(fù)雜的迷宮結(jié)構(gòu)？（）A.深度優(yōu)先搜索算法B.廣度優(yōu)先搜索算法C.回溯算法D.動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法12、在開發(fā)一個(gè)人工智能圍棋程序時(shí)，需要評估每一步棋的潛在價(jià)值和局面優(yōu)劣。以下哪種算法或技術(shù)常用于此類局面評估和決策制定？（）A.蒙特卡羅樹搜索B.遺傳算法C.模擬退火算法D.蟻群算法13、在C語言中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)函數(shù)，能夠?qū)⒁粋€(gè)字符串逆序輸出。假設(shè)字符串以'\0'結(jié)尾，以下哪種方法是可行的（）A.使用兩個(gè)指針，從字符串的兩端向中間移動(dòng)，交換字符B.先將字符串復(fù)制到一個(gè)新的字符串，然后逆序輸出新字符串C.逐個(gè)將字符串中的字符取出，然后從后往前輸出D.以上方法都不可行14、假設(shè)要為一個(gè)社交媒體平臺(tái)開發(fā)后端服務(wù)，支持用戶注冊登錄、發(fā)布動(dòng)態(tài)、關(guān)注好友、消息推送以及數(shù)據(jù)分析等功能。系統(tǒng)需要處理海量的用戶數(shù)據(jù)和高并發(fā)的請求。以下哪種技術(shù)選型和架構(gòu)能夠最好地應(yīng)對這些挑戰(zhàn)？（）A.基于Go語言的Gin框架，使用Redis緩存熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，借助Kafka消息隊(duì)列處理異步任務(wù)，運(yùn)用HBase存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)，利用云原生技術(shù)進(jìn)行部署B(yǎng).采用Java的SpringCloudAlibaba框架，搭配MySQL分庫分表存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，使用RocketMQ進(jìn)行消息傳遞，通過數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，采用容器化部署C.運(yùn)用Python的Flask框架，結(jié)合MongoDB數(shù)據(jù)庫，利用RabbitMQ實(shí)現(xiàn)消息推送，使用ClickHouse進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，借助虛擬機(jī)進(jìn)行部署D.選擇Node.js的Koa框架，使用PostgreSQL數(shù)據(jù)庫，通過WebSockets實(shí)時(shí)推送消息，運(yùn)用Elasticsearch進(jìn)行搜索，使用物理服務(wù)器部署15、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，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++編寫數(shù)據(jù)收集和處理程序，結(jié)合Python的NumPy和SciPy庫進(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，通過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，使用Echarts庫進(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)建后端二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）詳細(xì)論述C語言中如何處理文件的隨機(jī)讀寫，包括文件指針的定位和讀寫操作，舉例說明隨機(jī)讀寫在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理中的應(yīng)用。2、（本題5分）詳細(xì)論述C語言中如何使用指針實(shí)現(xiàn)鏈表的節(jié)點(diǎn)交換操作。3、（本題5分）深入論述C語言中如何利用結(jié)構(gòu)體和指針實(shí)現(xiàn)分治法。4、（本題5分）深入論述C語言中插入排序算法的基本原理和適用場景，通過實(shí)例分析其性能。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）闡述Python中異步編程的方式（如async/await）。2、（本題5分）分析C語言中浮點(diǎn)數(shù)的表示和精度問題。3、（本題5分）說明Java中Java中的并發(fā)安全的集合迭代器。4、（本題5分）解釋Python中類裝飾器（ClassDecorator）的實(shí)現(xiàn)方式。5、（本題5分）闡述Python中模塊的搜索路徑。四、編程題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10