2026年数据科学与大数据专业考试数据结构数据挖掘技术分析题

2026年数据科学与大数据专业考试数据结构+数据挖掘技术分析题一、单选题（共5题，每题2分，共10分）说明：下列每题只有一个最符合题意的选项。1.在哈希表中解决冲突的链地址法中，新插入的元素总是插入到链表的头部，这种插入方式的主要缺点是（）。A.增加了哈希表的存储空间消耗B.降低哈希表的查找效率C.增加链表维护的复杂度D.可能导致哈希表均匀性变差2.在快速排序算法中，若初始数据序列的元素基本有序，则算法的时间复杂度最接近于（）。A.O(n)B.O(nlogn)C.O(n²)D.O(logn)3.决策树算法中，常用的剪枝策略不包括（）。A.准则剪枝B.回溯剪枝C.待定剪枝D.子树替换剪枝4.在贝叶斯分类器中，若特征之间存在强相关性，则可能导致的问题是（）。A.分类精度显著提高B.过拟合现象加剧C.计算复杂度降低D.特征权重分配不均5.对于稀疏矩阵的存储，压缩稀疏行（CSR）格式的优点不包括（）。A.非零元素存储效率高B.矩阵乘法运算速度快C.节省存储空间D.支持随机访问二、多选题（共5题，每题3分，共15分）说明：下列每题有多个符合题意的选项，请全部选出。6.下列数据结构中，适用于动态数组存储的是（）。A.哈希表B.链表C.栈D.堆E.二叉搜索树7.在数据挖掘中，关联规则挖掘常用的评价指标包括（）。A.支持度（Support）B.置信度（Confidence）C.提升度（Lift）D.信息增益（Gain）E.基尼系数（GiniIndex）8.堆排序算法的主要特点是（）。A.时间复杂度稳定B.空间复杂度低C.适用于大规模数据D.需要递归实现E.不支持并行化9.在K近邻（KNN）分类算法中，选择合适的K值需要考虑的因素包括（）。A.数据集规模B.特征维度C.类别不平衡性D.计算资源限制E.邻居距离计算方法10.下列算法中，可用于聚类分析的有（）。A.K-meansB.DBSCANC.决策树D.AprioriE.谱聚类三、简答题（共4题，每题5分，共20分）说明：请简要回答下列问题。11.简述哈希表冲突的两种主要解决方法及其优缺点。12.描述快速排序算法的基本思想，并说明其平均时间复杂度和最坏情况时间复杂度。13.解释决策树算法中的过拟合现象，并列举至少两种防止过拟合的方法。14.在数据挖掘中，什么是特征选择？简述其重要性及常见方法。四、计算题（共2题，每题10分，共20分）说明：请根据题目要求进行计算或分析。15.已知一个无向图G的邻接矩阵如下（0表示无边，1表示有边），请：（1）画出该图的邻接表表示；（2）若使用深度优先搜索（DFS）遍历该图，假设起始顶点为A，请写出遍历的顶点顺序。邻接矩阵：ABCDEA01010B10100C01011D10101E0011016.给定一个数据集，其特征矩阵X（稀疏格式，使用CSR表示）和目标变量y如下：X=[(1,0.5),(0,0.3),(1,-0.2),(0,0.1)]#(行索引,值)y=[1,0,1,0]假设要使用KNN算法进行分类，K=3，请：（1）计算样本(1,0.4)与已知样本的距离（假设使用欧氏距离）；（2）根据距离排序，选择最近的3个样本，并预测该样本的类别。五、综合应用题（共2题，每题15分，共30分）说明：请结合实际场景进行分析和设计。17.某电商平台需要对用户购买行为数据进行关联规则挖掘，以推荐商品组合。假设收集到以下数据：用户ID|商品A|商品B|商品C1|购买|未购买|购买2|未购买|购买|未购买3|购买|购买|购买4|未购买|未购买|购买请：（1）计算“商品A”和“商品B”同时被购买的支持度；（2）若最小支持度阈值为20%，请写出所有符合条件的关联规则；（3）解释如何通过关联规则提升电商平台的销售额。18.某城市交通管理部门需要利用数据挖掘技术分析交通拥堵问题。假设已收集到以下数据：时间戳|地点|温度|降雨量|车流量08:00|A路口|25°C|0mm|120009:00|A路口|26°C|0mm|150010:00|A路口|27°C|0.5mm|180011:00|A路口|28°C|0.5mm|200012:00|A路口|29°C|0mm|1600请：（1）设计一个基于K-means的聚类方案，识别交通拥堵时段；（2）说明如何选择合适的K值，并解释聚类结果的业务意义；（3）若要进一步优化模型，可以引入哪些特征或算法？答案与解析一、单选题1.D解析：链地址法插入到头部会导致链表头部频繁更新，影响哈希表的均匀性，长期可能降低查找效率。2.C解析：快速排序在初始数据有序时，会退化为O(n²)时间复杂度，但平均情况仍为O(nlogn)。3.C解析：待定剪枝不是决策树的标准剪枝策略，常见的有预剪枝（准则剪枝）和后剪枝（回溯剪枝、子树替换剪枝）。4.B解析：强相关性会导致特征冗余，贝叶斯分类器可能过分依赖某个特征，导致过拟合。5.B解析：CSR格式不适用于随机访问，因为非零元素存储不连续，需要通过索引计算才能访问。二、多选题6.A,B,D解析：动态数组适用于哈希表和栈，但链表和二叉搜索树不支持动态扩容。7.A,B,C解析：关联规则挖掘的核心指标是支持度、置信度和提升度，信息增益和基尼系数用于分类。8.A,B,E解析：堆排序时间复杂度稳定（O(nlogn)），空间复杂度低（O(1)），但不支持并行化。9.A,B,C,D解析：K值选择需考虑数据规模、维度、类别不平衡和计算资源，与邻居距离方法无关。10.A,B,E解析：K-means、DBSCAN和谱聚类可用于聚类，决策树和Apriori用于分类或关联规则挖掘。三、简答题11.哈希表冲突解决方法-链地址法：将冲突的元素存储在同一个链表中，优点是空间效率高，缺点是查找效率随冲突增加而降低。-开放地址法：当冲突发生时，按一定规则探测下一个空槽，优点是空间利用率高，缺点是易导致聚集现象。12.快速排序思想-基于分治思想，选择一个基准元素，将数据分为小于和大于基准的两部分，再递归排序。-平均时间复杂度O(nlogn)，最坏情况O(n²)（如数据已有序）。13.过拟合与防止方法-过拟合：模型对训练数据拟合过度，泛化能力差。-防止方法：①剪枝；②增加数据量；③正则化（如L1/L2）。14.特征选择-目的：从原始特征中筛选出最相关的特征，降低维度，提高模型性能。-重要性：减少冗余，避免过拟合，加速训练。-方法：过滤法（如相关系数）、包裹法（如递归特征消除）、嵌入法（如Lasso）。四、计算题15.无向图邻接表与DFS遍历（1）邻接表：A:B,DB:A,CC:B,D,ED:A,B,C,EE:C,D（2）DFS遍历顺序：A,B,C,D,E（假设先访问B再访问C）。16.KNN分类计算（1）距离计算：样本(1,0.4)与已知样本的距离：-|1-1|²+|0.4-0.5|²=0.01→距离0.1-|1-0|²+|0.4-0.3|²=0.01→距离0.1-|1-1|²+|0.4+0.2|²=0.36→距离0.6排序：1:(1,0.5)→0.52:(0,0.3)→0.13:(0,0.1)→0.1（2）预测类别：前两个样本均为1，预测为1。五、综合应用题17.关联规则挖掘（1）支持度：支持度(A∪B)=购买A且购买B的记录数/总记录数=2/4=50%>20%（2）关联规则：{A}→{B}（置信度=100%），{B}→{A}（置信度=66.7%）。（3）业务价值：可推荐“购买A的用