#G1122. 2025年12月 GESP C++ 七级
2025年12月 GESP C++ 七级
GESP 202512 C++ 七级
第 1 题
下面关于 C++ 中形参、实参和定义域的说法中,正确的一项是({{ select(1) }})。
- 形参是函数定义时所指定的变量,它只在函数内部有效。
- 在函数内部,可以修改传入的形参的值,即使该形参是一个常量引用。
- 实参和形参的类型必须完全一致,否则会导致编译错误。
- 使用指针作为形参时,形参是指向实参的地址,因此对该指针赋值会影响实参。
第 2 题
已知三个序列:s1 = {3, 1, 8, 2, 5, 6, 7, 4},s2 = {1, 5, 1, 8, 6, 4, 7, 5, 6},s3 = {1, 8, 3, 5, 7, 6, 2, 4}。以下哪个序列是它们的最长公共子序列({{ select(2) }})。
{1, 8, 5, 6}{1, 5, 6, 7}{1, 8, 6}{1, 5, 7, 4}
第 3 题
现有一个地址区间为 的哈希表,当出现冲突情况,会往后找第一个空的地址存储(到 冲突了就从 开始往后),现在要依次存储 ,哈希函数为 。其中 存储在哈希表哪个地址中({{ select(3) }})。
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- 2
- 3
- 4
第 4 题
在 0/1 背包问题中,给定一组物品,每个物品有一个重量和价值,背包的容量有限。假设背包的最大容量为 ,物品的数量为 ,其中第 个物品的重量为 ,价值为 。以下关于 0/1 背包问题的描述,正确的是({{ select(4) }})。
- 在解决 0/1 背包问题时,使用贪心算法可以保证找到最优解,因为物品只能放入一次。
- 0/1 背包是 P 问题(多项式时间可解问题),它可以在 的时间复杂度内解决。
- 0/1 背包问题中,动态规划解法的空间复杂度为 ,但可以通过滚动数组技巧将空间复杂度优化到 。
- 0/1 背包问题中,每个物品只能选择一次,并且子问题之间是独立的,无法重用计算结果。
第 5 题
一棵深度为 (根节点深度为 )的完全二叉树,节点总数最少有({{ select(5) }})。
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第 6 题
对于如下二叉树,下面关于访问的顺序说法错误的是( )。
({{ select(6) }})
- D E B F H J I G C A 是它的后序遍历序列。
- A B C D E F G H I J 是它的广度优先遍历序列。
- A B D E C F G H I J 是它的先序遍历序列。
- D B E A F C H G J I 是它的中序遍历序列。
第 7 题
下面程序的运行结果为( )。
#include <iostream>
int query(int n, int *a, int x) {
int l = 0, r = n;
while (l < r) {
int mid = l + (r - l) / 2;
if (a[mid] >= x) r = mid;
else l = mid + 1;
}
if (l == n) return -1;
return l;
}
int main() {
int n = 10;
int x = 3;
int num[] = {1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 6, 7};
std::cout << query(n, num, x) << "\n";
return 0;
}
{{ select(7) }}
- 2
- 3
- 4
- 5
第 8 题
下面程序中,函数 query 的时间复杂度是( )。
#include <iostream>
int query(int n, int *a, int x) {
int l = 0, r = n;
while (l < r) {
int mid = l + (r - l) / 2;
if (a[mid] >= x) r = mid;
else l = mid + 1;
}
if (l == n) return -1;
return l;
}
int main() {
int n = 10;
int x = 3;
int num[] = {1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 6, 7};
std::cout << query(n, num, x) << "\n";
return 0;
}
{{ select(8) }}
第 9 题
有 5 个字符,它们出现的次数分别为 2 次、2 次、3 次、3 次、5 次。现在要用哈夫曼编码的方式来为这些字符进行编码,最小加权路径长度 WPL(每个字符的出现次数 它的编码长度,再把每个字符结果加起来)的值为({{ select(9) }})。
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- 34
- 43
- 47
第 10 题
下面程序的运行结果为( )。
#include <iostream>
using namespace std;
int f(int n) {
if (n <= 2) return n * 2;
return f(n - 1) + f(n - 2);
}
int main() {
cout << f(5) << endl;
return 0;
}
{{ select(10) }}
- 10
- 16
- 26
- 30
第 11 题
一个简单无向图 有 条边,且每个顶点的度数都为 ,则图 的顶点个数为({{ select(11) }})。
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- 12
- 18
- 36
第 12 题
下面关于二叉树的说法正确的是({{ select(12) }})。
- 任意二叉树的中序遍历与后序遍历必定不相同。
- 对任意二叉树,若已知先序遍历与后序遍历,则该二叉树唯一确定。
- 若二叉树有 个结点,根节点高度为 ,则其高度满足:。
- 在二叉树的先序遍历中,根后紧跟的结点一定是根的左孩子。
第 13 题
假设一个算法时间复杂度的递推式是 ( 为正整数),和 ,那么这个算法的时间复杂度是({{ select(13) }})。
第 14 题
下面哪一个可能是下图的深度优先遍历序列( )。
({{ select(14) }})
- 1, 5, 6, 3, 2, 8, 9, 4, 7
- 1, 5, 8, 9, 7, 4, 6, 3, 2
- 3, 2, 1, 4, 7, 6, 9, 5, 8
- 2, 5, 6, 3, 8, 7, 9, 4, 1
第 15 题
下面这个有向图的强连通分量的个数是( )。
({{ select(15) }})
- 3
- 4
- 5
- 6
第 16 题
C++ 语言中,表达式 3 ^ 2 的结果类型为 int,值为 ({{ select(16) }})。
- 正确
- 错误
第 17 题
使用 cmath 头文件中的正弦函数,表达式 sin(90) 的结果类型为 double,值约为 ({{ select(17) }})。
- 正确
- 错误
第 18 题
使用 strcmp("10", "9") 比较两个字符串,返回值大于 0,说明 "10" 比 "9" 大({{ select(18) }})。
- 正确
- 错误
第 19 题
选择排序是一种不稳定的排序算法,而冒泡排序是一种稳定的排序算法({{ select(19) }})。
- 正确
- 错误
第 20 题
求两个长度为 序列的最长公共子序列(LCS)长度时,可以使用滚动数组将空间复杂度从 优化到 ({{ select(20) }})。
- 正确
- 错误
第 21 题
在无向图中,所有顶点的度数之和等于边数的两倍({{ select(21) }})。
- 正确
- 错误
第 22 题
使用邻接矩阵存储一个有 个顶点、 条边的图,对该图进行一次完整的 BFS 遍历,时间复杂度为 ({{ select(22) }})。
- 正确
- 错误
第 23 题
在图像处理或游戏开发中,泛洪(flood fill)算法既可以用 BFS 实现,也可以用 DFS 实现({{ select(23) }})。
- 正确
- 错误
第 24 题
使用链地址法处理冲突的哈希表,当所有元素都映射到同一个槽位时,查找操作的最坏时间复杂度为 ,其中 为元素个数({{ select(24) }})。
- 正确
- 错误
第 25 题
一个包含 个顶点的连通无向图,其任何一棵生成树都恰好包含 条边({{ select(25) }})。
- 正确
- 错误