#G1109. 2024年12月 GESP C++ 六级

2024年12月 GESP C++ 六级

GESP 202412 C++ 六级

第 1 题

面向对象编程 (OOP) 是一种特殊的程序设计方法。下面({{ select(1) }})不是重要的 OOP 特性。

  • 抽象
  • 封装
  • 继承
  • 模块化

第 2 题

以下关于 C++ 中类的说法,哪一项是正确的?({{ select(2) }})

  • 类中定义的所有成员变量和成员函数默认是 public 访问权限。
  • 类的构造函数必须显式声明返回类型为 void
  • 在 C++ 中,类的数据一般设置为私有,其公有成员函数提供访问私有数据的唯一途径。
  • 同一个类的实例有各自的成员数据和成员函数。

第 3 题

以下 C++ 代码段中存在语法错误或逻辑错误,( )是正确的。

#include <iostream>
using namespace std;
class MyClass {
public:
    MyClass() {
        cout << "Constructor called!" << endl;
    }
    void display() {
        cout << "Display function called!" << endl;
    }
};
int main() {
    MyClass* obj = NULL;
    obj->display();
    return 0;
}

{{ select(3) }}

  • NULL 在 C++ 中无法用于指针初始化,应使用 nullptr
  • obj 的定义应该是 MyClass obj; 而不是指针类型。
  • obj->display() 语句存在空指针访问错误,obj 应该初始化为一个有效的对象。
  • obj->display() 语句会调用 display() 函数,但它没有输出任何内容。

第 4 题

阅读以下代码,下面哪一项是正确的?( )。

void processData() {
    stack<int> s;
    queue<int> q;
    for (int i = 1; i <= 5; ++i) {
        s.push(i);
        q.push(i);
    }
    while (!s.empty()) {
        cout << "Stack pop: " << s.top() << endl;
        s.pop();
    }
    while (!q.empty()) {
        cout << "Queue pop: " << q.front() << endl;
        q.pop();
    }
}

{{ select(4) }}

  • s 的输出顺序是 1 2 3 4 51\ 2\ 3\ 4\ 5,队列 q 的输出顺序是 5 4 3 2 15\ 4\ 3\ 2\ 1
  • s 的输出顺序是 5 4 3 2 15\ 4\ 3\ 2\ 1,队列 q 的输出顺序是 1 2 3 4 51\ 2\ 3\ 4\ 5
  • s 的输出顺序是 1 2 3 4 51\ 2\ 3\ 4\ 5,队列 q 的输出顺序是 1 2 3 4 51\ 2\ 3\ 4\ 5
  • s 的输出顺序是 1 2 3 4 51\ 2\ 3\ 4\ 5,队列 q 的输出顺序是 1 2 3 4 51\ 2\ 3\ 4\ 5,程序不会正常执行。

第 5 题

NN 个节点的双向循环链,在其中查找某个节点的平均时间复杂度是({{ select(5) }})。

  • O(1)O(1)
  • O(N)O(N)
  • O(logN)O(\log N)
  • O(N3)O(N^3)

第 6 题

以下关于树的说法,({{ select(6) }})是正确的。

  • 在一棵二叉树中,叶子结点的度一定是 22
  • 满二叉树中每一层的结点数等于 O(2(层数1))O(2^{(\text{层数}-1)})
  • 在一棵树中,所有结点的度之和等于所有叶子结点的度之和。
  • 一棵二叉树的先序遍历结果和中序遍历结果一定相同。

第 7 题

已知字符集 {A,B,C,D}\{A, B, C, D\} 的出现频率如下表所示: | 字符 | 频率 | | :----------: | :----------: | | A | 8 | | B | 3 | | C | 1 | | D | 6 | 根据哈夫曼编码法,下面( )是正确的哈夫曼树。 ({{ select(7) }})

  • A
  • B
  • C
  • D

第 8 题

上一题中各字符的哈夫曼编码是({{ select(8) }})。

  • A: 00, B: 1010, C: 110110, D: 111111
  • A: 00, B: 1010, C: 1111, D: 1010
  • A: 00, B: 101101, C: 100100, D: 1111
  • A: 1111, B: 1010, C: 0101, D: 0000

第 9 题

({{ select(9) }})是 3 位格雷编码。

  • 000 001 011 010 110 111 101 100000\ 001\ 011\ 010\ 110\ 111\ 101\ 100
  • 000 001 010 011 100 101 110 111000\ 001\ 010\ 011\ 100\ 101\ 110\ 111
  • 000 001 100 101 011 010 111 110000\ 001\ 100\ 101\ 011\ 010\ 111\ 110
  • 000 010 001 011 100 110 101 111000\ 010\ 001\ 011\ 100\ 110\ 101\ 111

第 10 题

根据下面二叉树和给定的代码( )。

#include <iostream>
using namespace std;
struct TreeNode {
    int val;
    TreeNode* left;
    TreeNode* right;
    TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
};
TreeNode* search(TreeNode* root, int val) {
    cout << root->val << " ";
    if (root == NULL || root->val == val) return root;
    if (val < root->val)
        return search(root->left, val);
    else
        return search(root->right, val);
}

给定以下二叉搜索树,调用函数 search(root, 7) 时,输出的结果是( )。

    5
   / \
  3   7
 / \ / \
2  4 6  8

{{ select(10) }}

  • 5 3 75\ 3\ 7
  • 5 75\ 7
  • 2 3 4 5 6 72\ 3\ 4\ 5\ 6\ 7
  • 8 78\ 7

第 11 题

阅读以下二叉树的深度优先搜索算法,横线上应填写( )。

void dfs(TreeNode* root) {
    if (root == nullptr)
        return;
    stack<TreeNode*> s;
    s.push(root);
    while (!s.empty()) {
        ________________________ // 在此处填入代码
        cout << node->value << " ";
        if (node->right) s.push(node->right);
        if (node->left) s.push(node->left);
    }
}

{{ select(11) }}

  • TreeNode* node = s.top();
  • TreeNode* node = s.top(); s.pop();
  • TreeNode* node = s.front();
  • TreeNode* node = s.front(); s.pop();

第 12 题

阅读以下二叉树的广度优先搜索的代码,横线上应填写( )。

#include <queue>
void bfs(TreeNode* root) {
    if (root == NULL) return;
    queue<TreeNode*> q;
    q.push(root);
    while (!q.empty()) {
        ________________________ // 在此处填入代码
        cout << node->val << " ";
        if (node->left) {
            q.push(node->left);
        }
        if (node->right) {
            q.push(node->right);
        }
    }
}

{{ select(12) }}

  • TreeNode* node = q.top();
  • TreeNode* node = q.top(); q.pop();
  • TreeNode* node = q.front();
  • TreeNode* node = q.front(); q.pop();

第 13 题

使用上题中的宽度优先搜索算法遍历以下这棵树,可能的输出是( )。

    1
   / \
  2   3
 / \   \
8   9   6
   / \   \
  4   5   7

{{ select(13) }}

  • 1 2 8 9 4 5 3 6 71\ 2\ 8\ 9\ 4\ 5\ 3\ 6\ 7
  • 1 2 3 4 5 6 6 8 91\ 2\ 3\ 4\ 5\ 6\ 6\ 8\ 9
  • 1 2 3 8 9 6 4 5 71\ 2\ 3\ 8\ 9\ 6\ 4\ 5\ 7
  • 8 4 5 9 2 1 3 6 78\ 4\ 5\ 9\ 2\ 1\ 3\ 6\ 7

第 14 题

以下关于动态规划的描述,({{ select(14) }})是正确的。

  • 动态规划适用于没有重叠子问题的优化问题。
  • 动态规划要求问题具有最优子结构和无后效性。
  • 动态规划通常通过递归来实现。
  • 动态规划与贪心算法不同,贪心算法不适用于有重叠子问题的问题。

第 15 题

假设背包的最大容量 W=8kgW = 8kg,共有有 4 个物品可供选择,4 个物品的重量分别为 weights=[2,3,5,7]weights = [2, 3, 5, 7],对应的价值分别为 values=[30,40,60,80]values = [30, 40, 60, 80],则该 0/1 背包问题中,背包的最大价值为({{ select(15) }})。

  • 7070
  • 9090
  • 100100
  • 120120

第 16 题

构造函数是一种特殊的成员函数,构造函数的名称和类名相同。但通过函数重载,可以创建多个同名的构造函数,条件是每个构造函数的参数列表不同({{ select(16) }})。

  • 正确
  • 错误

第 17 题

类的静态成员函数既能访问类的静态数据成员,也能访问非静态数据成员({{ select(17) }})。

  • 正确
  • 错误

第 18 题

栈中元素的插入和删除操作都在栈的顶端进行,所以方便使用单向链表实现({{ select(18) }})。

  • 正确
  • 错误

第 19 题

下面代码构建的树一定是完全二叉树( ):

struct TreeNode {
    int value;
    TreeNode* left;
    TreeNode* right;
};
TreeNode* buildCompleteBinaryTree() {
    TreeNode* root = new TreeNode{1};
    root->left = new TreeNode{2};
    root->right = new TreeNode{3};
    root->left->left = new TreeNode{4};
    root->left->right = new TreeNode{5};
    root->right->left = new TreeNode{6};
    return root;
}

{{ select(19) }}

  • 正确
  • 错误

第 20 题

在二叉排序树中,左子树所有节点的值都大于根节点的值,右子树所有节点的值都小于根节点的值({{ select(20) }})。

  • 正确
  • 错误

第 21 题

在生成一个派生类的对象时,只调用派生类的构造函数({{ select(21) }})。

  • 正确
  • 错误

第 22 题

下面的代码实现了二叉树的前序遍历,它通过递归方法访问每个节点并打印节点值( )。

void preorder(TreeNode* root) {
    if (root == NULL) return;
    cout << root->val << " ";
    preorder(root->left);
    preorder(root->right);
}

{{ select(22) }}

  • 正确
  • 错误

第 23 题

宽度优先搜索算法(BFS)保证了每个节点在最短路径的情况下被访问({{ select(23) }})。

  • 正确
  • 错误

第 24 题

在解决简单背包问题时,动态规划的状态转移方程如下( ):

dp[i][w] = max(dp[i-1][w], dp[i-1][w - weights[i-1]] + values[i-1]);

该方程表示:在考虑第 ii 个物品时,当前背包容量为 ww,如果不放物品 ii,则最大价值是 dp[i1][w]dp[i-1][w];如果放入物品 ii,则最大价值是 dp[i1][wweights[i1]]+values[i1]dp[i-1][w - weights[i-1]] + values[i-1],其中数组 weightsvalues 分别表示所有物品的重量和价值,数组下标从 0 开始。 {{ select(24) }}

  • 正确
  • 错误

第 25 题

栈中元素的插入和删除操作都在栈的顶端进行,所以方便用双向链表比单向链表更合适表实现({{ select(25) }})。

  • 正确
  • 错误