2026年计算机编程竞赛题算法与数据结构篇含PythonJava等语言

2026年计算机编程竞赛题：算法与数据结构篇含Python、Java等语言一、单选题（共10题，每题2分，总计20分）考察方向：基础算法与数据结构概念1.在下列数据结构中，哪个最适合实现先进先出（FIFO）的操作？A.队列（Queue）B.栈（Stack）C.堆（Heap）D.链表（LinkedList）2.快速排序的平均时间复杂度为？A.O(n)B.O(nlogn)C.O(n²)D.O(logn)3.下面哪个不是二叉搜索树（BST）的性质？A.左子树的所有节点值小于根节点B.右子树的所有节点值大于根节点C.左右子树都是二叉搜索树D.根节点可以有任意数量的子节点4.在哈希表中，解决冲突的链地址法是指？A.使用多个哈希函数B.将冲突的键存储在同一个链表中C.将哈希表的大小扩展为原来的两倍D.使用动态哈希表5.下面哪个算法的时间复杂度与输入数据的初始顺序无关？A.冒泡排序（BubbleSort）B.选择排序（SelectionSort）C.快速排序（QuickSort）D.插入排序（InsertionSort）6.在下列数据结构中，哪个最适合实现后进先出（LIFO）的操作？A.队列（Queue）B.栈（Stack）C.堆（Heap）D.树（Tree）7.二分查找（BinarySearch）适用于什么类型的数据结构？A.链表（LinkedList）B.哈希表（HashTable）C.有序数组（SortedArray）D.无序树（UnsortedTree）8.下面哪个数据结构支持高效的前驱节点查找？A.队列（Queue）B.栈（Stack）C.双向链表（DoublyLinkedList）D.堆（Heap）9.在下列算法中，哪个属于分治算法？A.冒泡排序（BubbleSort）B.快速排序（QuickSort）C.选择排序（SelectionSort）D.插入排序（InsertionSort）10.下面哪个数据结构最适合实现拓扑排序？A.队列（Queue）B.栈（Stack）C.有向无环图（DAG）D.堆（Heap）二、多选题（共5题，每题3分，总计15分）考察方向：综合算法与数据结构应用1.下面哪些操作可以在链表中高效完成？A.随机访问任意节点B.在任意位置插入或删除节点C.快速查找特定元素D.删除第一个节点2.下面哪些算法可以用来处理大规模数据？A.堆排序（HeapSort）B.快速排序（QuickSort）C.冒泡排序（BubbleSort）D.并行排序算法（如MapReduce）3.在哈希表中，影响哈希函数设计的关键因素有哪些？A.哈希表的容量B.冲突解决策略C.均匀分布性D.时间复杂度4.下面哪些数据结构可以用来实现图（Graph）？A.邻接矩阵（AdjacencyMatrix）B.邻接表（AdjacencyList）C.二叉树（BinaryTree）D.堆（Heap）5.在下列场景中，哪些适合使用动态数组（如Python的list或Java的ArrayList）？A.预先知道数据规模B.频繁插入和删除操作C.需要随机访问元素D.数据规模不确定但增长缓慢三、编程题（共4题，语言不限，Python或Java代码，每题15分，总计60分）考察方向：算法实现与数据结构应用题目1（Python/Java）：实现一个LRU（LeastRecentlyUsed）缓存，支持以下操作：-`LRUCache(intcapacity)`：初始化缓存容量。-`get(intkey)`：返回键对应的值，如果不存在返回-1。访问该键后，将其标记为最近使用。-`put(intkey,intvalue)`：将键值对插入缓存。如果键已存在，更新其值并标记为最近使用。如果缓存已满，删除最久未使用的键。要求使用哈希表和双向链表（或类似结构）实现，时间复杂度为O(1)。题目2（Python/Java）：给定一个包含重复数字的数组，找出所有不重复的三元组，使得三元组的和等于给定的目标值。例如，输入`[1,-2,-5,0,3,4]`，目标值为`0`，输出`[(-5,4,1),(-2,0,2),(0,0,0)]`。要求不使用重复的三元组，时间复杂度尽可能低。题目3（Python/Java）：实现一个函数，检查一个无向图是否是二分图（BipartiteGraph）。二分图是指可以将顶点分成两个集合，使得每条边的两个顶点属于不同的集合。可以使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）实现。题目4（Python/Java）：给定一个字符串`s`，找到其中最长的无重复字符的子串长度。例如，输入`s="abcabcbb"`，输出`3`（对应子串`"abc"`）。可以使用滑动窗口（SlidingWindow）算法实现。答案与解析一、单选题答案1.A2.B3.D4.B5.C6.B7.C8.C9.B10.C解析：1.队列（Queue）是先进先出（FIFO）的数据结构。2.快速排序的平均时间复杂度为O(nlogn)，最坏为O(n²)。3.二叉搜索树的性质要求左右子树严格满足大小关系，根节点不能有多个子节点。4.链地址法将冲突的键存储在同一个链表中。5.快速排序的时间复杂度与初始顺序无关（平均情况）。6.栈（Stack）是后进先出（LIFO）的数据结构。7.二分查找需要有序数组支持。8.双向链表支持高效的前驱节点查找。9.快速排序是典型的分治算法。10.拓扑排序适用于有向无环图（DAG）。二、多选题答案1.B,D2.A,B,D3.A,C,D4.A,B5.C,D解析：1.链表支持高效插入删除（B）和删除第一个节点（D），但随机访问（A）效率低。2.堆排序（A）、快速排序（B）和并行排序（D）适合大规模数据，冒泡排序（C）效率低。3.哈希函数设计需考虑容量（A）、均匀分布（C）和时间复杂度（D），冲突解决（B）是策略而非设计因素。4.图可以用邻接矩阵（A）或邻接表（B）表示，二叉树（C）和堆（D）不适用于一般图。5.动态数组适合随机访问（C）和数据规模不确定（D），但插入删除效率不如链表。三、编程题答案（Python示例）题目1（LRU缓存）：pythonclassNode:def__init__(self,key,value):self.key=keyself.value=valueself.prev=Noneself.next=NoneclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capacity=capacityself.cache={}self.head=Node(0,0)self.tail=Node(0,0)self.head.next=self.tailself.tail.prev=self.headdef_add_node(self,node):node.prev=self.headnode.next=self.head.nextself.head.next.prev=nodeself.head.next=nodedef_remove_node(self,node):prev_node=node.prevnext_node=node.nextprev_node.next=next_nodenext_node.prev=prev_nodedef_move_to_head(self,node):self._remove_node(node)self._add_node(node)def_pop_tail(self):res=self.tail.prevself._remove_node(res)returnresdefget(self,key:int)->int:node=self.cache.get(key,None)ifnotnode:return-1self._move_to_head(node)returnnode.valuedefput(self,key:int,value:int)->None:node=self.cache.get(key)ifnotnode:newNode=Node(key,value)self.cache[key]=newNodeself._add_node(newNode)iflen(self.cache)>self.capacity:tail=self._pop_tail()delself.cache[tail.key]else:node.value=valueself._move_to_head(node)题目2（三数之和）：pythondefthreeSum(nums,target):nums.sort()n=len(nums)res=[]foriinrange(n):ifi>0andnums[i]==nums[i-1]:continueleft,right=i+1,n-1whileleft<right:total=nums[i]+nums[left]+nums[right]iftotal==target:res.append([nums[i],nums[left],nums[right]])whileleft<rightandnums[left]==nums[left+1]:left+=1whileleft<rightandnums[right]==nums[right-1]:right-=1left+=1right-=1eliftotal<target:left+=1else:right-=1returnres题目3（二分图检查）：pythondefisBipartite(graph):color={}defdfs(node,c):ifnodeincolor:returncolor[node]==ccolor[node]=creturnall(dfs(nei,notc)forneiingraph.get(node,[]))fornodeingraph:ifnodenotincolor:ifnotdfs(node,True):returnFalsereturnTrue题目4（最长无重复子串）：pythondeflengthOfLongestSubstring(s:str)->int:char_map={}