#1651. GESP五级真题(202412)
GESP五级真题(202412)
C++ 五级 2024 年 12 月
1 单选题(每题 2 分,共 30 分)
第 1 题 下面关于链表和数组的描述,错误的是( )。
{{ select(1) }}
- 当数据数量不确定时,为了应对各种可能的情况,需要申请一个较大的数组,可能浪费空间;此时用链表比较合适,大小可动态调整。
- 在链表中访问节点的效率较低,时间复杂度为 。
- 链表插入和删除元素效率较低,时间复杂度为 。
- 链表的节点在内存中是分散存储的,通过指针连在一起。
第 2 题 在循环单链表中,节点的 next
指针指向下一个节点,最后一个节点的 next
指针指向( )。
{{ select(2) }}
- 当前节点
- nullptr
- 第一个节点
- 上一个节点
第 3 题 为了方便链表的增删操作,一些算法生成一个虚拟头节点,方便统一删除头节点和其他节点。下面代码实现了删除链表中值为 val
的节点,横线上应填的最佳代码是( )。
struct LinkedNode
{
int val;
LinkedNode *next;
LinkedNode(int val) : val(val), next(nullptr) {}
};
void removeElements(LinkedNode *head, int val)
{
if (head == nullptr)
{
return;
}
LinkedNode *cur;
LinkedNode *dummyHead = new LinkedNode(0); // 虚拟头节点
________________________________ // 在此处填入代码
while (cur->next != nullptr)
{
if (cur->next->val == val)
{
LinkedNode *tmp = cur->next;
cur->next = cur->next->next;
delete tmp;
tmp = nullptr;
}
else
{
cur = cur->next;
}
}
head = dummyHead->next;
delete dummyHead;
dummyHead = nullptr;
}
{{ select(3) }}
dummyHead->next = head; cur = dummyHead;
dummyHead->next = head->next; cur = dummyHead;
dummyHead->next = head; cur = dummyHead->next;
dummyHead->next = head->next; cur = dummyHead->next;
第 4 题 对下面两个函数,说法错误的是( )。
int fibA(int n)
{
if (n <= 1)
return n;
int f1 = 0, f2 = 1;
for (int i = 2; i <= n; ++i)
{
int temp = f2;
f2 = f1 + f2;
f1 = temp;
}
return f2;
}
int fibB(int n)
{
if (n <= 1)
return n;
return fibB(n - 1) + fibB(n - 2);
}
{{ select(4) }}
- 两个函数的实现的功能相同。
- fibA采用递推方式。
- fibB采用的是递归方式。
- fibA时间复杂度为 ,fibB的时间复杂度为 。
第 5 题 两块长方形土地的长宽分别为 24 和 36 米,要将它们分成正方形的小块,使得正方形的尺寸尽可能大。小杨采用如下的辗转相除函数 gcd(24, 36)
来求正方形分块的边长,则函数 gcd
调用顺序为( )。
int gcd(int a, int b)
{
int big = a > b ? a : b;
int small = a < b ? a : b;
if (big % small == 0)
{
return small;
}
return gcd(small, big % small);
}
{{ select(5) }}
gcd(24, 36)、gcd(24, 12)、gcd(12, 0)
gcd(24, 36)、gcd(12, 24)、gcd(0, 12)
gcd(24, 36)、gcd(24, 12)
gcd(24, 36)、gcd(12, 24)
第 6 题 唯一分解定理表明,每个大于1的自然数可以唯一地写成若干个质数的乘积。下面函数将自然数 n 的所有质因素找出来,横线上能填写的最佳代码是( )。
#include <vector>
vector<int> get_prime_factors(int n)
{
vector<int> factors;
if (n <= 1)
{
cout << "输入的数必须是大于1的正整数" << endl;
return;
}
while (n % 2 == 0)
{
factors.push_back(2);
n /= 2;
}
________________________________
{ // 在此处填入代码
while (n % i == 0)
{
factors.push_back(i);
n /= i;
}
}
if (n > 2)
{
factors.push_back(n);
}
return factors;
}
{{ select(6) }}
for (int i = 3; i <= n; i ++)
for (int i = 3; i * i <= n; i ++)
for (int i = 3; i <= n; i += 2)
for (int i = 3; i * i <= n; i += 2)
第 7 题 下述代码实现素数表的埃拉托色尼(埃氏)筛法,筛选出所有小于等于 n 的素数。
vector<int> sieve_Eratosthenes(int n)
{
vector<bool> is_prime(n + 1, true);
vector<int> primes;
for (int i = 2; i * i <= n; i++)
{
if (is_prime[i])
{
primes.push_back(i);
for (int j = i * i; j <= n; j += i)
{
is_prime[j] = false;
}
}
}
for (int i = sqrt(n) + 1; i <= n; i++)
{
if (is_prime[i])
{
primes.push_back(i);
}
}
return primes;
}
下面说法,正确的是( )。
{{ select(7) }}
- 代码的时间复杂度是 。
- 在标记非素数时,代码从 开始,可以减少重复标记。
- 代码会输出所有小于等于 n 的奇数。
- 调用函数
sieve_Eratosthenes(10)
,函数返回值的数组中包含的元素有:2, 3, 5, 7, 9
。
第 8 题 下述代码实现素数表的线性筛法,筛选出所有小于等于 n 的素数。下面说法正确的是( )。
vector<int> sieve_linear(int n)
{
vector<bool> is_prime(n + 1, true);
vector<int> primes;
for (int i = 2; i <= n / 2; i++)
{
if (is_prime[i])
primes.push_back(i);
for (int j = 0; j < primes.size() && i * primes[j] <= n; j++)
{
is_prime[i * primes[j]] = 0;
if (i % primes[j] == 0)
break;
}
}
for (int i = n / 2 + 1; i <= n; i++)
{
if (is_prime[i])
primes.push_back(i);
}
return primes;
}
{{ select(8) }}
- 线性筛的时间复杂度是 。
- 每个合数会被其所有的质因子标记一次。
- 线性筛和埃拉托色尼筛的实现思路完全相同。
- 以上都不对
第 9 题 考虑以下C++代码实现的快速排序算法:
int partition(vector<int> &arr, int left, int right)
{
int pivot = arr[right]; // 基准值
int i = left - 1;
for (int j = left; j < right; j++)
{
if (arr[j] < pivot)
{
i++;
swap(arr[i], arr[j]);
}
}
swap(arr[i + 1], arr[right]);
return i + 1;
}
// 快速排序
void quickSort(vector<int> &arr, int left, int right)
{
if (left < right)
{
int pi = partition(arr, left, right);
quickSort(arr, left, pi - 1);
quickSort(arr, pi + 1, right);
}
}
以下关于快速排序的说法,正确的是( )。
{{ select(9) }}
- 快速排序通过递归对子问题进行求解。
- 快速排序的最坏时间复杂度是 。
- 快速排序是一个稳定的排序算法。
- 在最优情况下,快速排序的时间复杂度是 。
第 10 题 下面关于归并排序,描述正确的是( )。
{{ select(10) }}
- 归并排序是一个不稳定的排序算法。
- 归并排序的时间复杂度在最优、最差和平均情况下都是 。
- 归并排序需要额外的 空间。
- 对于输入数组 {12, 11, 13, 5, 6, 7},代码输出结果为:7 6 5 13 12 11。
第 11 题 给定一个长度为 的有序数组 nums
,其中所有元素都是唯一的。下面的函数返回数组中元素 target
的索引。
int binarySearch(vector<int> &nums, int target, int left, int right)
{
if (left > right)
{
return -1;
}
int middle = left + ((right - left) / 2);
if (nums[middle] == target)
{
return middle;
}
else if (nums[middle] < target)
{
return binarySearch(nums, target, middle + 1, right);
}
else
return binarySearch(nums, target, left, middle - 1);
}
int Find(vector<int> &nums, int target)
{
int n = nums.size();
return binarySearch(nums, target, 0, n - 1);
}
关于上述函数,描述不正确的是( )。
{{ select(11) }}
- 函数采用二分查找,每次计算搜索当前搜索区间的中点,然后根据中点的元素值排除一半搜索区间。
- 函数采用递归求解,每次问题的规模减小一半。
- 递归的终止条件是中间元素的值等于
target
,若数组中不包含该元素,递归不会终止。 - 算法的复杂度为 .
第 12 题 给定一个长度为 的有序数组 nums
,其中可能包含重复元素。下面的函数返回数组中某个元素 target
的左边界,若数组中不包含该元素,则返回 −1
。例如在数组 nums = [5,7,7,8,8,10]
中查找 target=8
,函数返回 8
在数组中的左边界的索引为 3
。则横线上应填写的代码为( )。
int getLeftBoundary(vector<int> &nums, int target)
{
int left = 0;
int right = nums.size() - 1;
while (left < right)
{
int middle = left + ((right - left) / 2);
if (target <= nums[middle])
________________________________ // 在此处填入代码
else left = middle + 1;
}
return nums[left] == target ? left : -1;
}
{{ select(12) }}
right = middle - 1;
right = middle;
right = middle + 1;
- 以上都不对
第 13 题 假设有多个孩子,数组 g 保存所有孩子的胃口值。有多块饼干,数组 s 保存所有饼干的尺寸。小杨给孩子们发饼干,每个孩子最多只能给一块饼干。饼干的尺寸大于等于孩子的胃口时,孩子才能得到满足。小杨的目标是尽可能满足越多数量的孩子,因此打算采用贪心算法来找出能满足的孩子的数目,则横线上应填写的代码为( )。
int cooki4children(vector<int> &g, vector<int> &s)
{
sort(g.begin(), g.end());
sort(s.begin(), s.end());
int index = s.size() - 1; // 饼干数组下标
int result = 0;
for (int i = g.size() - 1; i >= 0; i--)
{
if (index >= 0 && s[index] >= g[i])
{
________________________________ // 在此处填入代码
}
}
return result;
}
{{ select(13) }}
result++; index--;
result--; index--;
result--; index++;
result++; index++;
第 14 题 关于分治算法,以下说法中不正确的是( )。
{{ select(14) }}
- 分治算法将问题分成子问题,然后分别解决子问题,最后合并结果。
- 归并排序采用了分治思想。
- 快速排序采用了分治思想。
- 冒泡排序采用了分治思想。
第 15 题 小杨编写了一个如下的高精度减法函数:
vector<int> highPrecisionSubtract(vector<int> a, vector<int> b)
{
vector<int> result;
int borrow = 0;
for (int i = 0; i < a.size(); ++i)
{
int digitA = a[i];
int digitB = i < b.size() ? b[i] : 0;
int diff = digitA - digitB - borrow;
if (diff < 0)
{
diff += 10;
borrow = 1;
}
else
{
borrow = 0;
}
result.push_back(diff);
}
while (result.size() > 1 && result.back() == 0)
{
result.pop_back();
}
return result;
}
下面说法,正确的是( )。
{{ select(15) }}
- 如果数组 a 表示的整数小于 b 表示的整数,代码会正确返回二者的差为负数。
- 代码假设输入数字是以倒序存储的,例如 500 存储为
{0, 0, 5}
。 - 代码的时间复杂度为
- 当减法结果为 0 时,结果数组仍然会存储很多个元素 0。
2 判断题(每题 2 分,共 20 分)
第 1 题 单链表只支持在表头进行插入和删除操作。
{{ select(16) }}
- 对
- 错
第 2 题 线性筛相对于埃拉托斯特尼筛法,每个合数只会被它的最小质因数筛去一次,因此效率更高。
{{ select(17) }}
- 对
- 错
第 3 题 任何一个大于1的自然数都可以分解成若干个不同的质数的乘积,且分解方式是唯一的。
{{ select(18) }}
- 对
- 错
第 4 题 贪心算法通过每一步选择当前最优解,从而一定能获得全局最优解。
{{ select(19) }}
- 对
- 错
第 5 题 递归算法必须有一个明确的结束条件,否则会导致无限递归并可能引发栈溢出。
{{ select(20) }}
- 对
- 错
第 6 题 快速排序和归并排序的平均时间复杂度均为 ,且都是稳定排序。
{{ select(21) }}
- 对
- 错
第 7 题 快速排序的时间复杂度总比插入排序的时间复杂度低。
{{ select(22) }}
- 对
- 错
第 8 题 二分查找仅适用于数组而不适合链表,因为二分查找需要跳跃式访问元素,链表中执行跳跃式访问的效率低。
{{ select(23) }}
- 对
- 错
第 9 题 对有序数组 {5,13,19,21,37,56,64,75,88,92,100}
进行二分查找,成功查找元素 19
的比较次数是2
。
{{ select(24) }}
- 对
- 错
第 10 题 递归函数每次调用自身时,系统都会为新开启的函数分配内存,以存储局部变量、调用地址和其他信息等,导致递归通常比迭代更加耗费内存空间。
{{ select(25) }}
- 对
- 错