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学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页,共3页松原职业技术学院《建筑结构CAD》

2023-2024学年第二学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、单选题(本大题共15个小题,每小题2分,共30分.在每小题给出的四个选项中,只有一项是符合题目要求的.)1、在操作系统的文件系统中,NTFS和FAT32是常见的文件系统格式。以下关于NTFS的优点,哪一项是不正确的?()A.支持更大的文件和分区B.提供更好的安全性C.兼容性更好D.以上都不对2、关于计算思维中的回溯法(Backtracking),以下说法不准确的是:()A.回溯法通过尝试不同的选择,如果当前选择导致无解则回溯并尝试其他选择B.它常用于解决组合优化、搜索等问题,如八皇后问题、背包问题等C.回溯法需要设计合理的剪枝策略来减少不必要的搜索,提高效率D.回溯法总是能够找到问题的所有解,不会遗漏任何可能的情况3、在开发一个在线购物网站时,需要考虑用户的并发访问和数据的实时更新。为了确保系统的稳定性和响应性能,以下哪种技术架构和策略是需要重点关注的?()A.采用单体架构,将所有功能集成在一个应用中B.构建分布式系统,使用缓存和负载均衡C.使用传统的文件存储方式来保存数据D.不考虑并发和性能问题,先实现功能4、关于计算思维中的容错与纠错机制,在确保系统可靠性和稳定性方面,以下哪一项说明是最详尽的?()A.容错与纠错机制是为了应对计算过程中可能出现的错误和故障而设计的。通过冗余设计、错误检测、错误恢复和纠错编码等技术,系统能够在部分组件出现故障或数据错误的情况下,仍然保持正常运行或能够迅速恢复到正确状态,从而提高系统的可靠性和稳定性,保障服务的连续性B.容错与纠错机制会增加系统的开销和复杂性,因此在对可靠性要求不高的系统中可以忽略C.容错与纠错机制只要在系统设计阶段考虑就可以了,在运行过程中不需要进行动态调整和优化D.容错与纠错机制是一种被动的应对措施,不能从根本上解决系统的可靠性问题,因此其作用有限5、在计算中的搜索算法中,以下对于深度优先搜索和广度优先搜索的搜索策略、适用场景和时间复杂度的描述,哪一种说法是正确的?()A.深度优先搜索沿着一条路径尽可能深地探索,直到无法继续,然后回溯;广度优先搜索则逐层地访问节点。深度优先搜索适用于求解路径问题,如迷宫问题;广度优先搜索适用于求最短路径问题。深度优先搜索的时间复杂度与图的结构有关,广度优先搜索的时间复杂度为O(|V|+|E|),其中|V|表示顶点数,|E|表示边数B.深度优先搜索和广度优先搜索在搜索策略和适用场景上没有明显区别,可以随意选择使用C.深度优先搜索的时间复杂度总是低于广度优先搜索,因此在大多数情况下应选择深度优先搜索D.深度优先搜索和广度优先搜索都只适用于小型图,对于大型图无法使用6、在进行算法复杂度分析时,计算思维要求我们准确评估算法的时间和空间需求。对于一个具有嵌套循环的算法,以下哪种分析方法更能准确估计其复杂度?()A.只考虑最外层循环的迭代次数B.分别计算每个循环的迭代次数,然后简单相加C.通过数学推导,计算总的操作次数与输入规模之间的关系D.不进行分析,直接运行算法并观察实际运行时间7、在计算思维的逻辑门与电路设计方面,对于实现复杂的计算功能,以下哪一种描述是最准确的?()A.逻辑门是数字电路的基本构建模块,通过组合不同类型的逻辑门(如与门、或门、非门等),可以构建出各种复杂的电路,实现加法、乘法、存储等计算功能。电路设计需要考虑逻辑的正确性、性能优化、功耗和成本等因素B.逻辑门和电路设计只适用于硬件层面的计算,对于软件编程和算法设计没有任何关联C.逻辑门与电路设计是一个非常古老和过时的技术,在现代计算机中已经不再重要D.逻辑门的组合方式非常有限,很难实现复杂的计算功能,因此在实际应用中很少使用8、关于计算中的数据库查询优化,以下对于索引的作用、查询计划的生成和优化策略的描述,哪一项是恰当的?()A.索引可以加快数据的检索速度,但会增加数据插入和更新的开销。查询优化器根据数据库的结构和查询语句生成查询计划,并通过选择合适的索引、连接方式和执行顺序等策略来优化查询性能。优化策略包括基于成本的优化、启发式优化和参数调整等B.数据库查询优化是数据库管理员的工作,与普通用户无关C.数据库查询优化只对大型数据库有意义,对于小型数据库没有必要D.数据库查询优化非常复杂,难以实现,不应该进行优化9、对于一个需要进行大规模数据存储和管理的系统,例如云存储服务。以下哪种存储技术和架构能够提供高可用性和可扩展性?()A.传统的磁盘阵列,RAID技术B.分布式文件系统,如HadoopHDFSC.关系型数据库的存储引擎D.本地文件系统,直接存储在服务器上10、在面向对象编程中,类和对象是核心概念。以下关于类和对象的关系,哪一项是准确的?()A.类是对象的模板,对象是类的实例B.对象是类的模板,类是对象的实例C.类和对象没有直接关系D.以上都不对11、假设正在设计一个智能家居系统,能够自动控制灯光、温度和家电等设备。在实现设备之间的通信和协同工作方面,以下哪种通信协议可能是最合适的?()A.HTTP,常用于网页浏览B.Bluetooth,短距离无线通信C.Zigbee,专为低功耗、短距离的物联网设备设计,能够有效地支持智能家居中众多设备之间的通信和协同工作,实现智能化的控制和管理,提升家居生活的便利性和舒适度D.自定义一种通信协议,不遵循任何标准12、在计算思维的内存管理方面,以下关于动态内存分配和释放的描述,哪一个是恰当的?()A.动态内存分配允许程序在运行时根据需要申请和释放内存空间。通过使用诸如malloc和free(在C语言中)或new和delete(在C++中)等函数,可以灵活地管理内存。然而,不正确的内存分配和释放操作可能导致内存泄漏(未释放不再使用的内存)和悬空指针(指向已释放内存的指针)等问题,影响程序的正确性和稳定性B.动态内存分配和释放是自动完成的,程序员不需要关心,编程语言会自动处理好一切C.动态内存分配总是比静态内存分配好,应该尽可能多地使用动态内存分配来提高程序的灵活性D.动态内存分配和释放的错误很难发现和调试,所以应该尽量避免使用动态内存13、在计算思维中,问题求解是一个重要的环节。以下关于问题求解的描述中,错误的是?()A.问题求解包括问题分析、算法设计、编程实现、测试和调试等步骤B.问题分析是问题求解的第一步,需要明确问题的目标、约束条件和输入输出C.算法设计是问题求解的核心步骤,需要根据问题的特点选择合适的算法和数据结构D.问题求解只需要找到一种解决方案即可,不需要考虑其他可能的方案14、计算思维在日常生活中有很多应用。以下关于计算思维在日常生活中的应用的描述中,错误的是?()A.计算思维可以帮助我们更好地管理时间和任务,提高工作效率B.计算思维可以帮助我们更好地理解和分析数据,做出更明智的决策C.计算思维可以帮助我们更好地解决人际关系问题,提高沟通和协调能力D.计算思维只在计算机科学领域有应用,在日常生活中没有实际价值15、在一个大规模数据处理的项目中,比如对社交媒体数据的分析,需要对数据进行清洗和预处理,以去除噪声和无效数据。以下哪种方法可能是最为高效和准确的?()A.手动逐个检查和处理数据,耗时且容易出错B.编写自动化的数据清洗脚本,利用正则表达式和数据验证规则,能够快速、准确地处理大量数据,去除噪声和无效部分,为后续的数据分析提供高质量、可靠的数据基础C.不进行数据清洗,直接使用原始数据进行分析D.随机删除一部分数据,不考虑其有效性二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)论述计算思维中的贪心算法,说明贪心算法的基本思想和适用范围,举例分析其可能产生的错误结果及原因。2、(本题5分)解释计算思维中的“计算思维与教育创新生态系统的构建”,探讨如何围绕计算思维营造有利于教育创新的生态环境和社会氛围。3、(本题5分)详细阐述计算思维中的计算人类学中的文化数据挖掘和人类行为模拟,论述在人类学研究中的应用。三、论述题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)详细论述计算思维中的并行与并发处理。探讨在多核处理器和分布式系统环境下,如何设计并行和并发算法来提高计算效率。分析并行和并发编程中的同步、互斥和通信等关键问题,并结合实际应用(如大数据处理、云计算等)进行说明。2、(本题5分)详细分析计算思维中的计算思维在推荐系统中的协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐等算法,探讨如何运用计算思维提高推荐的准确性和个性化程度,并通过实际的推荐系统应用进行说明。3、(本题5分)计算思维在生物信息学中的应用为基因研究和蛋白质分析提供了新的途径。请详细阐述生物信息学中的计算方法和技术,如序列比对、基因预测和蛋白质结构预测等。分析如何利用计算思维处理和分析海量的生物数据,揭示生命现象的内在规律,举例说明在疾病诊断、药物研发等方面的应用和突破。4、(本题5分)详细探讨计算思维中的计算思维在边缘计算中的应用和挑战,包括数据处理、实时响应、隐私保护等方面,分析如何在边缘设备上实现高效的计算和数据管理,并结合实际的边缘计算案例进行说明。5、(本题5分)全面论述计算思维中的计算复杂性分析。探讨问题的时间复杂度和空间复杂度的计算方法,分析不同复杂度级别(如多项式时间、指数时间)对算法可行性的影响,以及如何降低问题的计算复杂性。四、分析题(本大题共3个小题,共30分)1、(本题10分)在一个电商平台的推荐系统中,需要根据用户的浏览历史、购买记录和搜索关键

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