#G1219. 客观题
客观题
一、单选题(每题 2 分,共 30 分)
- 下列哪一项不是面向对象编程的基本特征?( )
{{ select(1) }}
- 继承
- 封装
- 多态
- 链接
-
为了让
Dog
类的构造函数能正确地调用其父类Animal
的构造方法,横线线处应填入( )。class Animal { public: std::string name; Animal(std::string str) : name(str) { std::cout << "Animal created\n"; } virtual void speak() { cout << "Animal speaks" << endl; } }; class Dog : public Animal { std::string breed; public: Dog(std::string name, std::string b) : _________________, breed(b) { std::cout << "Dog created\n"; } void speak() override { cout << "Dog barks" << endl; } }; int main() { Animal* p = new Dog("Rex", "Labrador"); p->speak(); delete p; return 0; }
{{ select(2) }}
Animal(name)
super(name)
Animal::Animal(name)
Animal()
- 代码同上一题,代码执行结果是( )。
{{ select(3) }}
- 输出
Animal speaks
- 输出
Dog barks
- 编译错误
- 程序崩溃
-
以下关于栈和队列的代码,执行后输出是( )。
stack<int> s; queue<int> q; for (int i = 1; i <= 3; ++i) { s.push(i); q.push(i); } cout << s.top() << " " << q.front() << endl;
{{ select(4) }}
1 3
3 1
3 3
1 1
- 在一个循环队列中,
front
是指向队头的指针,rear
指向队尾的指针,队列最大容量为maxSize
。判断队列已满的条件是( )。
{{ select(5) }}
rear == front
(rear + 1) % maxSize == front
(rear - 1 + maxSize) % maxSize == front
(rear - 1) == front
- ( )只有最底层的节点未被填满,且最底层节点尽量靠左填充。
{{ select(6) }}
- 完美二叉树
- 完全二叉树
- 完满二叉树
- 平衡二叉树
- 在使用数组表示完全二叉树时,如果一个节点的索引为 (从 开始计数),那么其左子节点的索引通常是( )。
{{ select(7) }}
- 已知一棵二叉树的前序遍历序列为
GDAFEMHZ
,中序遍历序列为ADFGEHMZ
,则其后序遍历序列为( )。
{{ select(8) }}
ADFGEHMZ
ADFGHMEZ
AFDGEMZH
AFDHZMEG
- 设有字符集 ,其出现频率分别为 ,得到的哈夫曼编码为( )。
{{ select(9) }}
-
a: 010 b: 011 c: 00 d: 10 e: 11
-
a: 00 b: 10 c: 011 d: 100 e: 111
-
a: 10 b: 01 c: 011 d: 100 e: 111
-
a: 100 b: 01 c: 011 d: 100 e: 00
- 位格雷编码中,编码 之后的下一个编码不可能是( )。
{{ select(10) }}
-
请将下列 C++ 实现的深度优先搜索()代码补充完整,横线处应填入( )。
struct TreeNode { int val; TreeNode* left; TreeNode* right; TreeNode(int x): val(x), left(nullptr), right(nullptr) {} }; void dfs(TreeNode* root, vector<int>& result) { if (root == nullptr) return; __________________________ }
{{ select(11) }}
-
result.push_back(root->val); dfs(root->left); dfs(root->right);
-
result.push_back(root->left->val); dfs(root->right); dfs(root->left);
-
result.push_back(root->left->val); dfs(root->left); dfs(root->right);
-
result.push_back(root->right->val); dfs(root->right); dfs(root->left);
-
给定一个二叉树,返回每一层中最大的节点值,结果以数组形式返回,横线处应填入( )。
#include <vector> #include <queue> #include <algorithm> struct TreeNode { int val; TreeNode* left; TreeNode* right; TreeNode(int x): val(x), left(nullptr), right(nullptr) {} }; vector<int> largestValues(TreeNode* root) { vector<int> result; if (!root) return result; queue<TreeNode*> q; q.push(root); while (!q.empty()) { int sz = q.size(); int maxVal = INT_MIN; for (int i = 0; i < sz; ++i) { TreeNode* node; _______________________________ maxVal = max(maxVal, node->val); if (node->left) q.push(node->left); if (node->right) q.push(node->right); } result.push_back(maxVal); } return result; }
{{ select(12) }}
-
node = q.end();
-
node = q.front();
-
q.pop(); node = q.front();
-
node = q.front(); q.pop();
-
下面代码实现一个二叉排序树的插入函数(没有相同的数值),横线处应填入( )。
struct TreeNode { int val; TreeNode* left; TreeNode* right; TreeNode(int x): val(x), left(nullptr), right(nullptr) {} }; void insert(TreeNode*& root, int key) { if (!root) { root = new TreeNode(key); return; } _______________________________ }
{{ select(13) }}
-
if (key < root->val) insert(root->left, key); else if (key > root->val) insert(root->right, key);
-
if (key < root->val) insert(root->right, key); else if (key > root->val) insert(root->left, key);
-
insert(root->left, key); insert(root->right, key);
-
insert(root->right, key); insert(root->left, key);
- 以下关于动态规划算法特性的描述,正确的是( )。
{{ select(14) }}
- 子问题相互独立,不重叠
- 问题包含重叠子问题和最优子结构
- 只能从底至顶迭代求解
- 必须使用递归实现,不能使用迭代
-
给定 个物品和一个最大承重为 的背包,每个物品有一个重量 和价值 ,每个物品只能选择放或不放。目标是选择若干个物品放入背包,使得总价值最大,且总重量不超过 。关于下面代码,说法正确的是( )。
int knapsack1D(int W, vector<int>& wt, vector<int>& val, int n) { vector<int> dp(W+1, 0); for (int i = 0; i < n; ++i) { for (int w = W; w >= wt[i]; --w) { dp[w] = max(dp[w], dp[w - wt[i]] + val[i]); } } return dp[W]; }
{{ select(15) }}
- 该算法不能处理背包容量为 的情况
- 外层循环 遍历背包容量,内层遍历物品
- 从大到小遍历 是为了避免重复使用同一物品
- 这段代码计算的是最小重量而非最大价值
二、判断题(每题 2 分,共 20 分)
- 构造函数可以被声明为
virtual
。( )
{{ select(16) }}
- 正确
- 错误
- 给定一组字符及其出现的频率,构造出的哈夫曼树是唯一的。( )
{{ select(17) }}
- 正确
- 错误
- 为了实现一个队列,使其出队操作(
pop
)的时间复杂度为 并且避免数组删除首元素的 问题,一种常见且有效的方法是使用环形数组,通过调整队首和队尾指针来实现。( )
{{ select(18) }}
- 正确
- 错误
- 对一棵二叉排序树进行中序遍历,可以得到一个递增的有序序列。( )
{{ select(19) }}
- 正确
- 错误
- 如果二叉搜索树在连续的插入和删除操作后,所有节点都偏向一侧,导致其退化为类似于链表的结构,这时其查找、插入、删除操作的时间复杂度会从理想情况下的 退化到 。( )
{{ select(20) }}
- 正确
- 错误
-
执行下列代码,
my_dog.name
的最终值是Charlie
。( )class Dog { public: std::string name; Dog(std::string str) : name(str) {} }; int main() { Dog my_dog("Buddy"); my_dog.name = "Charlie"; return 0; }
{{ select(21) }}
- 正确
- 错误
-
下列 C++ 代码可以成功编译,并且子类
Child
的实例能通过其成员函数访问父类Parent
的属性value
。( )class Parent { private: int value = 100; }; class Child : public Parent { public: int get_private_val() { return value; // 尝试访问父类的私有成员 } };
{{ select(22) }}
- 正确
- 错误
-
下列代码中的
tree
向量,表示的是一棵完全二叉树( 代表空节点)按照层序遍历的结果。( )#include <vector> std::vector<int> tree = {1, 2, 3, 4, -1, 6, 7};
{{ select(23) }}
- 正确
- 错误
- 在树的深度优先搜索()中,使用栈作为辅助数据结构以实现先进后出的访问顺序。( )
{{ select(24) }}
- 正确
- 错误
-
下面代码采用动态规划求解零钱兑换问题:给定 种硬币,第 种硬币的面值为 ,目标金额为 ,每种硬币可以重复选取,求能够凑出目标金额的最少硬币数量;如果不能凑出目标金额,返回 。( )
int coinChangeDPComp(vector<int> &coins, int amt) { int n = coins.size(); int MAX = amt + 1; vector<int> dp(amt + 1, MAX); dp[0] = 0; for (int i = 1; i <= n; i++) { for (int a = 1; a <= amt; a++) { if (coins[i - 1] > a) dp[a] = dp[a]; else dp[a] = min(dp[a], dp[a - coins[i - 1]] + 1); } } return dp[amt] != MAX ? dp[amt] : -1; }
{{ select(25) }}
- 正确
- 错误