呼和浩特民族学院《建筑结构CAD》2023-2024学年第二学期期末试卷

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页呼和浩特民族学院

《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一、单选题（本大题共30个小题，每小题1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、计算思维中的问题分解方法可以将复杂问题简化。对于一个开发在线购物网站的任务，以下哪种分解方式不太合理（）A.将网站分为用户界面、商品管理、订单处理等模块B.先完成网站的整体框架，再逐步添加具体功能C.按照开发人员的技术专长分配任务，不考虑功能模块D.每个模块再进一步细分为更小的子任务2、对于计算中的数据结构，以下关于其作用和应用场景的描述，不正确的是哪一项？（）A.数据结构用于组织和存储数据，以便于数据的访问、操作和管理，常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树和图等B.数组适合于随机访问元素，但插入和删除操作可能效率较低；链表则在插入和删除操作上表现较好，但随机访问相对困难C.栈遵循后进先出原则，常用于函数调用、表达式求值等；队列遵循先进先出原则，适用于任务调度、消息传递等场景D.无论处理何种数据和问题，选择一种数据结构就足够了，不需要根据具体情况进行灵活选择和组合使用不同的数据结构3、在探讨计算中的问题求解策略时，以下关于分治法、贪心算法和动态规划的描述，不正确的是哪一项？（）A.分治法将一个复杂问题分解为若干个规模较小、相互独立且与原问题相同类型的子问题，分别求解子问题后再合并结果B.贪心算法在每一步都做出当前看起来最优的选择，不考虑整体的最优解，但其最终结果往往也是全局最优解C.动态规划通过将问题分解为重叠的子问题，并保存已解决子问题的答案，避免重复计算，从而有效地解决复杂问题D.选择使用哪种问题求解策略取决于问题的性质、规模和约束条件，没有一种策略适用于所有情况4、对于一个需要实时处理音频信号的应用，比如语音识别或者音频特效处理。在算法效率和实时性方面，以下哪种技术可能是最为关键的？（）A.使用复杂但效率低下的算法，导致延迟B.采用数字信号处理（DSP）技术，对音频信号进行快速的滤波、变换和分析，能够在实时环境中高效地处理音频数据，满足语音识别和音频特效处理等应用对算法效率和实时性的严格要求C.不进行任何音频处理，直接传输原始音频D.随机选择音频处理技术，不考虑其性能5、在探讨计算思维中的加密与解密算法，以下关于其作用和类型的描述，哪一项是正确的？（）A.加密与解密算法用于保护信息的安全性和隐私性。加密将明文转换为密文，使未经授权的用户无法理解；解密则将密文恢复为明文。常见的加密算法包括对称加密（如AES）和非对称加密（如RSA）。对称加密算法加密和解密使用相同的密钥，效率高但密钥管理困难；非对称加密算法使用公钥和私钥，安全性高但计算开销大。根据不同的应用场景和安全需求选择合适的加密算法至关重要B.加密与解密算法过于复杂，普通用户和大多数应用程序不需要使用，只有在涉及高度机密的信息时才需要考虑C.加密与解密算法的安全性完全取决于密钥的长度，密钥越长，算法就越安全D.加密与解密算法一旦确定就不能更改，否则会导致数据的混乱和不可用6、对于一个需要实时监测和分析网络流量数据的系统，以便及时发现异常和潜在的安全威胁。在数据处理和分析方面，以下哪种方法可能是最有效的？（）A.手动检查每个数据包，效率低下且容易出错B.基于规则的过滤和匹配，设定固定的规则来判断异常C.运用数据挖掘和机器学习算法，如聚类分析和异常检测算法，能够自动从海量的网络流量数据中发现潜在的模式和异常，实现实时、准确的监测和分析，及时发现并预警潜在的安全威胁D.忽略流量数据，不进行任何监测和分析7、计算思维中的逻辑思维能力至关重要。给定一个命题“如果今天下雨，那么我就带伞”，已知今天下雨了，能得出以下哪个结论（）A.我一定带伞了B.我可能带伞了C.我不知道是否带伞D.我一定没带伞8、假设要开发一个能够根据用户输入自动生成音乐的程序。在音乐生成的算法和模型方面，以下哪种方法可能是最有创新性和潜力的？（）A.基于预定义的音乐模板和规则进行生成B.利用深度学习中的生成对抗网络（GAN），让生成器和判别器相互博弈，从而创作出新颖和富有创意的音乐作品，为音乐生成领域带来新的可能性和突破C.不使用任何算法和模型，随机组合音符D.仅仅复制现有的音乐片段，进行拼接9、在计算思维中，逻辑思维是一种重要的思维方式。以下关于逻辑思维的描述中，错误的是？（）A.逻辑思维是一种基于逻辑规则和推理的思维方式，可以帮助我们分析和解决问题B.逻辑思维包括命题逻辑、谓词逻辑、模态逻辑等多种类型，每种类型都有其特定的应用场景C.逻辑思维可以用编程语言中的逻辑运算符和控制结构来实现，也可以用自然语言来表达D.逻辑思维是一种绝对正确的思维方式，不会出现错误和偏差10、在计算思维的逻辑推理方面，关于形式逻辑和数理逻辑在解决计算问题中的作用，以下哪种说法是最合理的？（）A.形式逻辑和数理逻辑为计算问题的解决提供了严谨的推理框架和方法。形式逻辑帮助我们构建清晰的论证结构，判断命题的真假和推理的有效性；数理逻辑则通过符号化和数学化的方式，更精确地描述和处理逻辑关系，为算法设计和程序正确性证明提供基础B.形式逻辑在计算思维中已经过时，数理逻辑是解决所有计算问题的唯一有效工具C.形式逻辑和数理逻辑对于计算问题的解决作用有限，实际中更多依靠直觉和经验D.形式逻辑和数理逻辑在计算思维中的应用非常简单，无需深入学习和理解就能轻松运用11、在数据结构中，链表和数组是两种常见的数据存储方式。对于频繁进行插入和删除操作的数据，哪种数据结构更合适？（）A.链表B.数组C.两者都可以D.取决于数据量大小12、对于计算中的并行计算模型，以下关于共享内存模型和分布式内存模型的架构特点、通信方式和性能影响因素的描述，哪一项是正确的？（）A.共享内存模型中多个处理器共享同一块内存，通信通过内存访问实现，容易出现内存竞争和同步问题；分布式内存模型中每个处理器有自己的本地内存，通信通过消息传递实现，通信开销较大。处理器数量、数据分布和任务划分等因素都会影响并行性能B.共享内存模型和分布式内存模型在性能上没有差异，可以根据喜好选择使用C.分布式内存模型比共享内存模型更先进，应该优先使用分布式内存模型D.并行计算模型只适用于超级计算机，对于普通多核计算机不适用13、在解决一个路径规划问题，比如为机器人找到从起点到终点的最优路径，计算思维能够帮助我们选择合适的算法。以下哪种算法在这种情况下更适用？（）A.深度优先搜索算法，尽可能深入地探索路径B.广度优先搜索算法，逐层扩展搜索范围C.A*算法，结合启发式信息估计路径成本，更有可能找到最优路径D.随机游走算法，随机选择前进方向14、在程序设计语言的类型系统中，强类型语言和弱类型语言的主要区别在于？（）A.变量类型的检查严格程度B.性能C.开发效率D.以上都不对15、在构建一个智慧城市的框架中，需要整合交通管理、能源供应、环境监测、公共服务等多个领域的数据和系统。为了实现城市的高效运行和可持续发展，以下哪种计算思维的概念是必不可少的？（）A.系统集成与互操作性B.大数据分析与决策C.智能优化与调控D.以上都是16、当探讨计算思维中的算法设计（AlgorithmDesign）时，以下说法错误的是：（）A.算法是解决特定问题的一系列明确步骤B.好的算法应该具有正确性、可读性、高效性等特点C.设计算法时，需要考虑问题的规模、输入输出的形式以及可能的特殊情况D.算法一旦设计完成，就不能再进行优化和改进，即使发现效率不高17、在数据结构中，栈和队列是两种特殊的线性表。以下关于栈的特点，哪一项是正确的？（）A.先进先出B.先进后出C.可以在任意位置插入和删除元素D.以上都不对18、对于计算思维中的计算复杂性理论，在判断问题的可解性和求解难度方面，以下哪一个观点是最有价值的？（）A.计算复杂性理论研究问题的计算资源需求（如时间、空间）与问题规模之间的关系。通过分类问题为P类、NP类等，可以确定问题是否存在高效的算法，以及在何种条件下可以近似求解。这对于评估算法的优劣、选择合适的解题策略以及理解计算的本质具有重要意义B.计算复杂性理论过于抽象和理论化，对实际的计算问题解决没有实际的指导作用C.计算复杂性理论只关注最坏情况下的计算复杂度，忽略了平均情况和最好情况下的性能，因此不够全面D.计算复杂性理论可以准确预测任何问题的求解时间和所需资源，为计算问题提供精确的解决方案19、对于计算思维中的面向对象编程思想，以下关于其特点和优势的描述，哪一种是准确的？（）A.面向对象编程将数据和操作数据的方法封装在对象中，强调对象之间的交互和继承关系。它具有高内聚、低耦合、代码复用性好、可维护性强等优点。通过类的定义和对象的创建，可以更清晰地组织和表达程序的逻辑结构，使得程序更易于理解和扩展B.面向对象编程思想过于复杂，会增加程序的开发难度和时间成本，不如传统的过程式编程简单直接C.面向对象编程只适用于大型软件项目，对于小型程序或简单的任务，使用面向对象编程是一种过度设计D.面向对象编程的优势被夸大了，实际上在很多情况下，其性能不如过程式编程20、在计算思维中，算法设计是重要的环节。对于一个需要找出一组数中的最大值的问题，以下哪种算法设计思路是不合适的（）A.依次比较每个数，记录当前最大的数B.先对数组进行排序，然后取最后一个数C.随机选择一个数作为最大值，然后与其他数比较更新D.同时比较每两个数，较大的数再与其他数比较21、在计算中的并行计算领域，以下关于其概念和优势的描述，不正确的是哪一项？（）A.并行计算是指同时使用多个计算资源（如多核处理器、计算机集群等）来解决一个问题，以提高计算速度B.并行计算可以通过任务并行（将一个大任务分解为多个独立的子任务同时执行）或数据并行（对大量数据进行分区并同时处理）的方式实现C.并行计算能够显著缩短计算时间，但也面临着任务分配、数据同步、通信开销等挑战D.所有的计算问题都可以通过并行计算来获得显著的性能提升，无需考虑问题本身的性质和特点22、在计算思维的代码复用和模块化设计中，以下关于其好处和实现方法的描述，哪种说法是恰当的？（）A.代码复用和模块化设计没有什么好处，反而会增加代码的复杂性B.代码复用和模块化设计能够提高开发效率、增强代码的可维护性和可扩展性。好处包括减少重复开发、便于团队协作、降低错误率等。实现方法包括将功能相似的代码封装成函数或模块、定义清晰的接口、遵循良好的编程规范等。通过合理的代码复用和模块化，可以使程序结构更加清晰，易于理解和修改C.代码复用和模块化设计只适用于大型项目，对于小型程序没有必要D.代码复用和模块化设计需要高超的编程技巧，一般开发者难以实现23、在一个大型数据库系统中，需要频繁地执行复杂的查询操作。为了提高查询性能，以下哪种数据库优化技术可能是最为关键的？（）A.不建立任何索引，直接进行查询B.合理地创建索引，包括主键索引、唯一索引和普通索引等，根据查询的特点和数据的分布情况选择合适的索引类型和字段，能够显著提高查询的执行效率，减少数据检索的时间成本，优化数据库的性能C.随意创建大量的索引，不考虑其对数据插入和更新的影响D.不进行任何数据库优化，依靠硬件性能提升查询速度24、在计算思维的人工智能应用（ApplicationofArtificialIntelligenceinComputationalThinking）中，以下描述不准确的是：（）A.人工智能中的机器学习、深度学习等技术为计算思维提供了新的方法和思路B.可以利用计算思维来理解和优化人工智能算法的设计和实现C.计算思维在人工智能的数据预处理、模型训练和评估等环节发挥着重要作用D.计算思维与人工智能完全无关，是两个独立的领域25、在计算思维的应用中，对于一个优化交通信号灯控制的问题，以下哪种方法不太符合计算思维（）A.基于车流量数据进行智能调整B.固定信号灯时间，不做改变C.考虑不同时间段和道路状况进行动态优化D.运用算法预测交通流量变化26、在解决一个涉及多个变量和约束条件的优化问题时，例如在有限的资源下安排生产计划以实现最大利润，计算思维可以帮助我们找到最佳解决方案。以下哪种思路最能体现计算思维的应用？（）A.尝试所有可能的组合，计算每种组合的利润，然后选择最大值B.凭直觉和经验做出决策，不进行系统性的分析C.建立数学模型，运用优化算法，如线性规划或遗传算法，来找到最优解D.随机选择一些方案，选择其中看起来较好的方案27、在设计一个算法来解决迷宫问题，即找到从入口到出口的最短路径。如果迷宫的规模较大且结构复杂，以下哪种算法思路可能是最有效的？（）A.深度优先搜索算法，尽可能深入地探索路径B.广度优先搜索算法，逐层扩展搜索范围C.随机游走算法，依靠随机选择来寻找路径D.回溯算法，不断尝试和回退28、对于计算中的错误处理和调试技术，以下关于其重要性和方法的描述，不正确的是哪一项？（）A.在程序开发过程中，不可避免会出现错误，包括语法错误、逻辑错误和运行时错误，及时有效地处理和调试错误是保证程序正确性的关键B.错误处理机制可以通过异常处理、返回错误码等方式来实现，以便在错误发生时能够采取适当的措施，如恢复数据、提示用户等C.调试技术包括打印输出中间结果、使用调试工具、设置断点等，帮助开发者定位和理解错误发生的位置和原因D.一旦程序通过了初步测试，就不再需要关注错误处理和调试，因为程序已经被证明是可靠的29、在计算中的移动计算技术方面，以下关于移动应用开发和移动设备安全的描述，不正确的是哪一项？（）A.移动应用开发需要考虑不同移动操作系统的特性、屏幕尺寸和性能限制B.移动设备安全包括设备加密、应用权限管理、网络通信安全等方面C.随着移动计算技术的发展，移动应用的性能和功能已经完全可以与桌面应用媲美，不再存在任何差距D.移动设备的普及带来了新的安全挑战，如恶意软件、数据泄露和隐私侵犯等30、计算思维强调问题的形式化描述。对于一个求解方程x^2-5x+6=0的问题，以下哪种形式化描述是准确的（）A.寻找使得等式成立的x值B.计算x的平方减去5倍的x再加上6的结果C.分析方程的系数和常数项D.以上都不准确二、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）计算思维在人工智能领域的应用日益广泛。请探讨计算思维如何为人工智能中的算法设计、模型训练和优化提供指导，如神经网络、深度学习和强化学习等。分析在图像识别、自然语言处理等人工智能任务中，计算思维如何帮助我们理解和解决问题，以及面临的挑战和发展趋势。2、（本题5分）算法的优化是提高程序性能的重要途径。论述常见的算法优化策略（如时间复杂度优化、空间复杂度优化、代码可读性优化），分析在不同场景下如何选择合适的优化策略，通过一个具体的算法（如背包问题、最短路径问题）说明如何进行有效的算法优化。3、（本题5分）计算思维在移动应用开发中影响着应用的性能和用户体验。请论述移动应用开发中的关键技术，如跨平台开发框架、移动设备的性能优化和用户界面设计等。分析如何利用计算思维解决移动应用中