#G2503C6A. [GESP202503 六级] 客观题

[GESP202503 六级] 客观题

一、单选题(每题 2 分,共 30 分)

1、在面向对象编程中,类是一种重要的概念。下列关于类的描述中,不正确的是( ).

{{ select(1) }}

  • 类是一个抽象的概念,用于描述具有相同属性和行为的对象集合。
  • 类可以包含属性和方法,属性用于描述对象的状态,方法用于描述对象的行为。
  • 类可以被实例化,生成具体的对象。
  • 类一旦定义后,其属性和方法不能被修改或扩展。

2、哈夫曼编码是一种数据压缩算法。以下关于哈夫曼编码的描述中,不正确的是( ).

{{ select(2) }}

  • 哈夫曼编码是一种变长编码,频率高的字符使用较短的编码,频率低的字符使用较长的编码。
  • 在构造哈夫曼树时,频率越低的字符离根节点越近,频率越高的字符离根节点越远。
  • 哈夫曼编码的生成过程基于贪心算法,每次选择频率最低的两个节点进行合并。
  • 哈夫曼编码是一种前缀编码,任何一个字符的编码都不会是另一个字符编码的前缀,因此可以实现唯一解码。

3、以下代码实现了树的哪种遍历方式?( ).

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{{ select(3) }}

  • 前序遍历
  • 中序遍历
  • 后序遍历
  • 层次遍历

4、以下关于完全二叉树的代码描述,正确的是( ).

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{{ select(4) }}

  • 该代码用于判断一棵树是否为满二叉树
  • 该代码用于判断一棵树是否为完全二叉树
  • 该代码用于判断一棵树是否为二叉搜索树
  • 该代码用于计算树的高度

5、以下代码实现了二叉排序树的哪种操作?( ).

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{{ select(5) }}

  • 查找
  • 插入
  • 删除
  • 遍历

6、给定字符集 {A, B, C, D} 的出现频率分别为 {5, 1, 6, 2},则正确的哈夫曼编码是( ).

{{ select(6) }}

  • A: 0, B: 100, C: 11, D: 101
  • A: 11, B: 100, C: 0, D: 101
  • A: 0, B: 101, C: 11, D: 100
  • A: 10, B: 101, C: 0, D: 100

7、关于动态规划的描述,正确的是( ).

{{ select(7) }}

  • 动态规划算法的时间复杂度总是低于贪心算法。
  • 动态规划要求问题必须具有最优子结构和重叠子问题两个性质。
  • 动态规划通过递归实现时不需要存储中间结果。
  • 动态规划的核心思想是将问题分解为互不重叠的子问题。

8、以下代码中,类的构造函数被调用了( )次.

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{{ select(8) }}

  • 1
  • 2
  • 3
  • 0

9、以下代码实现了循环队列的哪种操作?( ).

image

{{ select(9) }}

  • 入队
  • 出队
  • 查看队首元素
  • 判断队列是否为空

10、以下代码实现了二叉树的深度优先搜索(DFS),并统计叶子结点的数量,则横线上应填写( ).

image

{{ select(10) }}

  • if (node->left) s.push(node->left);
  • if (node->left) s.pop(node->left);
  • if (node->left) s.front(node->left);
  • if (node->left) s.push(node->right);

11、以下代码实现了二叉树的广度优先搜索(BFS),并查找特定值的节点,则横线上应填写( ).

image

{{ select(11) }}

  • image
  • image
  • image
  • image

12、以下代码用于生成位格雷编码。横线上应填写( ).

image

{{ select(12) }}

  • result.push_back("1" + prev[i]);
  • result.push_back("0" + prev[i]);
  • result.push_back(prev[i] + "1");
  • result.push_back(prev[i] + "0");

13、以下代码实现了 0/1 背包问题的动态规划解法。假设物品重量为 weights[],价值为 values[],背包容量为 W,横线上应填写( ).

image

{{ select(13) }}

  • dp[i-1][j], values[i-1]
  • dp[i-1][j], dp[i-1][j - weights[i-1]] + values[i-1]
  • dp[i][j-1], values[i-1]
  • dp[i-1][j - weights[i-1]] + values[i-1], dp[i][j-1]

14、以下代码⽤于检查字符串中的括号是否匹配,横线上应填写( ).

image

{{ select(14) }}

  • true
  • false
  • st.empty()
  • !st.empty()

15、关于下面代码,说法错误的是( ).

image

{{ select(15) }}

  • 语句 Shape* shapePtr = &circle; 和 shapePtr = &rectangle; 出现编译错误
  • Shape 为基类,Circle 和 Rectangle 是派生类
  • 通过继承,Circle 和 Rectangle 复用了 Shape 的属性和方法,并扩展了新的功能
  • Circle 和 Rectangle 通过重写基类的虚函数 area 和基类指针,实现了运行时多态

二、判断题(每题 2 分,共 20 分)

1、哈夫曼树在构造过程中,每次合并权值最小的两个节点,最终生成的树带权路径长度最小。

{{ select(16) }}

2、格雷编码的相邻两个编码之间必须有多位不同,以避免数据传输错误。

{{ select(17) }}

3、在树的深度优先搜索(DFS)中,使用队列作为辅助数据结构以实现“先进后出”的访问顺序。

{{ select(18) }}

4、以下代码实现的是二叉树的中序遍历。

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{{ select(19) }}

5、C++ 支持构造函数重载,但默认无参数的构造函数只能有一个。

{{ select(20) }}

6、二叉排序树(BST)中,若某节点的左子树为空,则该节点一定是树中的最小值节点。

{{ select(21) }}

7、在动态规划解决一维硬币找零问题时,若硬币面额为 [1, 3, 4],目标金额为 6,则最少需要 2 枚硬币(3+3)。

{{ select(22) }}

8、面向对象编程中,封装是指将数据和行为绑定在一起,并对外隐藏实现细节。

{{ select(23) }}

9、以下代码创建的树是一棵完全二叉树。

image

{{ select(24) }}

10、栈和队列均可以用双向链表实现,插入和删除操作的时间复杂度为 O(1)。

{{ select(25) }}