西安明德理工学院《计算思维》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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西安明德理工学院《计算思维》
2023-2024学年第一学期期末试卷

院(系)_______ 班级_______ 学号_______ 姓名_______

题号
一
二
三
四
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得分

批阅人

一、单选题（本大题共20个小题，每小题2分，共40分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）
1、在计算思维中，逻辑思维是一种重要的思维方式。以下关于逻辑思维的描述中，错误的是？（ ）
A. 逻辑思维是一种基于逻辑规则和推理的思维方式，可以帮助我们分析和解决问题
B. 逻辑思维包括命题逻辑、谓词逻辑、模态逻辑等多种类型，每种类型都有其特定的应用场景
C. 逻辑思维可以用编程语言中的逻辑运算符和控制结构来实现，也可以用自然语言来表达
D. 逻辑思维是一种绝对正确的思维方式，不会出现错误和偏差

2、在计算思维的指导下，对于一个需要处理实时数据的系统，以下哪个技术通常不是关键（ ）
A. 数据缓存 B. 离线计算 C. 数据流式处理 D. 实时数据分析

3、在操作系统的内存管理中，分页和分段是两种常见的方式。以下关于分页的描述，哪一项是正确的？（ ）
A. 页面大小固定 B. 便于实现内存共享 C. 可以减少内存碎片 D. 以上都是

4、在计算思维的并行算法设计（Parallel Algorithm Design）中，以下描述不正确的是：（ ）
A. 并行算法设计需要考虑任务划分、数据分配、通信开销等因素
B. 可以使用消息传递、共享内存等方式实现并行计算
C. 并行算法的性能提升与处理器数量成正比，处理器越多性能越好
D. 设计并行算法时需要注意负载平衡和同步问题，以充分发挥并行计算的优势

5、计算思维中的算法设计需要考虑多种因素。以下关于算法设计考虑因素的描述中，错误的是？（ ）
A. 算法设计需要考虑问题的规模和复杂性，选择合适的算法和数据结构
B. 算法设计需要考虑算法的时间复杂度和空间复杂度，以提高算法的效率
C. 算法设计需要考虑算法的可读性和可维护性，以便其他人能够理解和修改算法
D. 算法设计只需要考虑算法的正确性，其他因素可以忽略不计

6、在计算机图形学的三维建模中，多边形建模和参数化建模各有优缺点。以下关于多边形建模的优点，哪一项是正确的？（ ）
A. 模型精度高 B. 易于修改 C. 计算量小 D. 以上都不对

7、计算思维在科学研究中有很多应用。以下关于计算思维在科学研究中的应用的描述中，错误的是？（ ）
A. 计算思维可以帮助科学家更好地理解和分析科学数据，发现科学规律
B. 计算思维可以帮助科学家设计和实现科学实验，提高实验的效率和准确性
C. 计算思维可以帮助科学家开发科学计算软件，进行数值模拟和数据分析
D. 计算思维只在计算机科学领域的科学研究中有应用，在其他领域的科学研究中没有实际价值

8、当设计一个算法来解决一个动态规划问题，例如计算最长公共子序列，计算思维要求我们找到问题的最优子结构和重叠子问题。以下哪种方法更符合计算思维？（ ）
A. 暴力搜索所有可能的子序列，比较它们的长度
B. 利用递归方法，不考虑重复计算的子问题
C. 建立动态规划表，记录中间结果，避免重复计算
D. 随机生成一些子序列，选择其中较长的

9、在计算思维中，系统设计是一个重要的环节。以下关于系统设计的描述中，错误的是？（ ）
A. 系统设计包括需求分析、体系结构设计、模块设计等步骤，需要综合考虑功能、性能、可靠性等方面的要求
B. 系统设计需要选择合适的技术和工具，如编程语言、数据库、操作系统等
C. 系统设计需要考虑系统的可扩展性、可维护性和可移植性，以便系统能够适应不断变化的需求
D. 系统设计只需要考虑系统的功能需求，其他方面的需求可以忽略不计

10、在考虑计算资源的利用时，计算思维要求我们做出合理的决策。假设有一个计算任务，可以选择在一台高性能但昂贵的服务器上运行，或者在多台性能一般但成本较低的服务器上并行运行，以下哪种选择需要更多的考虑因素（ ）
A. 只选择高性能服务器，因为能更快完成任务 B. 只选择多台一般服务器，因为成本低 C. 综合考虑任务的紧急程度、预算和可扩展性等 D. 不需要考虑，随便选择一种

11、在计算思维的人工智能应用中，关于机器学习和深度学习如何帮助解决复杂问题，以下哪一种论述是最深入的？（ ）
A. 机器学习和深度学习是人工智能的重要分支，通过对大量数据的学习和训练，模型能够自动提取特征、发现模式和规律，并进行预测和决策。例如，在图像识别、语音处理、自然语言处理等领域取得了显著的成果。然而，这些技术也面临着数据质量、过拟合、可解释性等挑战
B. 机器学习和深度学习是神秘而难以理解的技术，只有专业的研究人员才能掌握和应用
C. 机器学习和深度学习虽然在某些领域表现出色，但在大多数实际问题中并不能提供有效的解决方案
D. 机器学习和深度学习的应用完全依赖于现成的框架和工具，不需要对其原理和算法有深入的理解

12、在数据挖掘的关联规则挖掘中，Apriori 算法的核心思想是？（ ）
A. 从频繁项集生成候选项集 B. 通过随机抽样发现关联规则 C. 基于聚类的方法挖掘规则 D. 以上都不对

13、对于计算中的云计算概念，以下关于 IaaS、PaaS 和 SaaS 的描述，不正确的是哪一项？（ ）
A. IaaS（基础设施即服务）提供服务器、存储和网络等基础设施资源
B. PaaS（平台即服务）提供平台环境，如操作系统、数据库和中间件
C. SaaS（软件即服务）提供完整的应用程序，用户可以直接使用
D. 企业在选择云计算服务模式时，只能选择其中一种，不能根据需求组合使用

14、在计算中的随机算法，以下对于蒙特卡罗方法和拉斯维加斯算法的特点、误差控制和适用问题的描述，哪一种是恰当的？（ ）
A. 蒙特卡罗方法通过随机抽样和统计来求解问题，结果存在一定的误差但可以通过增加抽样次数来控制；拉斯维加斯算法总是能得到正确的结果，但运行时间不确定。蒙特卡罗方法适用于数值计算和概率问题，拉斯维加斯算法适用于求解存在不确定性但必须得到正确结果的问题
B. 蒙特卡罗方法和拉斯维加斯算法没有区别，只是名称不同
C. 随机算法的结果不可靠，不应该在重要的计算中使用
D. 蒙特卡罗方法和拉斯维加斯算法只适用于数学游戏，在实际应用中没有用处

15、对于一个需要对大量文本数据进行快速分类和检索的应用，比如一个大型在线图书馆的书籍分类系统。在选择数据结构时，以下哪种数据结构可能是最适合的，以提高数据处理的效率和准确性？（ ）
A. 简单的线性链表，逐个元素进行查找和操作
B. 二叉搜索树，通过比较节点值进行快速查找，但在数据不平衡时性能可能下降
C. 哈希表，能够在平均情况下以常数时间复杂度进行插入、删除和查找操作，非常适合处理大量的、需要快速检索和分类的数据，大大提高系统的响应速度和准确性
D. 栈结构，按照后进先出的原则操作数据

16、关于计算思维中的网络通信原理，在实现信息的快速准确传输方面，以下哪一项解释是最易懂的？（ ）
A. 网络通信基于分层的体系结构，如 OSI 模型和 TCP/IP 模型。通过物理层、数据链路层、网络层、传输层、应用层等各层的协同工作，实现数据的封装、路由选择、差错控制、流量控制等功能，确保信息在网络中的可靠传输。同时，网络协议如 IP、TCP、UDP 等起着关键的作用
B. 网络通信原理非常复杂，普通人无法理解，只需要知道如何使用网络即可
C. 网络通信的速度和质量主要取决于网络带宽，其他因素如协议和算法的影响较小
D. 网络通信技术已经非常成熟，不需要进一步的研究和创新

17、在计算思维的代码优化（Code Optimization）实践中，以下描述不正确的是：（ ）
A. 代码优化可以从算法改进、代码重构、编译器优化等多个层面进行
B. 优化代码时需要注意不要引入新的错误或降低代码的可读性
C. 只有在程序运行速度明显缓慢或占用大量资源时才需要进行代码优化
D. 代码优化是一个持续的过程，即使程序已经能够正常运行

18、在一个计算机程序中，需要处理大量的重复计算。为了提高程序的运行效率，减少计算时间，以下哪种方法是最为有效的？（ ）
A. 手动优化代码，减少不必要的操作
B. 使用并行计算技术，同时进行多个计算任务
C. 增加计算机的硬件配置，如内存和处理器
D. 简化计算问题，降低计算复杂度

19、在计算思维的模式识别与规律发现方面，对于处理大量数据并从中提取有用信息，以下哪一项描述是最准确的？（ ）
A. 模式识别和规律发现涉及对数据的观察、分析和综合，通过运用统计方法、机器学习算法和数据挖掘技术，从看似无序的数据中找出隐藏的模式、趋势和相关性。这不仅有助于理解数据的内在结构，还能为预测、决策和优化提供依据
B. 模式识别和规律发现完全依赖于先进的计算机软件和工具，人的判断和分析能力在其中作用不大
C. 对于大量数据，随机抽取一部分进行分析就能够发现有效的模式和规律，无需对整个数据集进行全面处理
D. 模式识别和规律发现是一个一次性的过程，一旦得出结论，就不需要再进行更新和改进

20、在计算思维中，算法的可读性是一个重要的问题。以下关于算法可读性的描述中，错误的是？（ ）
A. 算法的可读性是指算法的代码易于理解和阅读的程度
B. 算法的可读性可以通过良好的代码结构、变量命名、注释等方式来提高
C. 算法的可读性对于团队合作和代码维护非常重要，应该尽量提高算法的可读性
D. 算法的可读性只对于专业程序员有意义，对于非专业人员来说没有必要考虑算法的可读性

二、简答题（本大题共3个小题，共15分)
1、（本题5分）详细说明计算思维中的递归思想，分析递归在解决某些问题时的优势和可能遇到的问题，以及如何避免递归带来的风险。

2、（本题5分）解释计算思维中的“计算思维在法律领域的应用”，举例说明在法律检索、案例分析、证据处理等方面如何运用计算思维提高法律工作的效率和公正性。

3、（本题5分）计算思维在法学领域，如法律条文的分析、案例检索和预测等方面也能发挥作用。请阐述计算思维在法学中的具体应用和潜在价值，并讨论在法律实践中可能面临的问题和挑战。

三、分析题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）假设要开发一个智能投资组合管理系统，能够根据市场动态和用户风险偏好自动调整投资组合。请分析如何运用计算思维来实现最优配置。

2、（本题5分）假设要开发一个智能客服机器人的知识库管理系统，能够不断学习和更新知识。请分析如何运用计算思维来提高知识库的质量和查询效率。

3、（本题5分）在一个电商库存管理系统中，要实现库存的实时监控和自动补货。请深入分析如何运用计算思维来优化库存管理流程和降低库存成本。

4、（本题5分）在一个在线招聘平台的简历筛选系统中，要快速筛选出符合要求的简历。请深入分析如何运用计算思维和文本匹配算法来提高筛选效率。

5、（本题5分）考虑开发一个智能健身追踪系统，能够监测运动数据并提供个性化的健身计划。请详尽分析其中所需要的计算思维和数据分析方法。

四、论述题（本大题共2个小题，共20分)
1、（本题10分）数据库管理系统中的查询优化是提高数据检索效率的关键。详细论述数据库查询优化的技术和方法，包括索引的使用、查询计划的生成、表连接策略等，分析如何运用计算思维分析查询语句的性能瓶颈并进行优化，结合实际的数据库应用（如电商网站的订单查询）说明查询优化的重要性。

2、（本题10分）深入研究计算思维中的计算可视化技术，解释如何将复杂的数据和计算过程通过图形、图表等可视化方式呈现，以帮助人们更好地理解和分析问题，分析计算可视化的设计原则和方法，并通过实际的可视化案例进行说明。

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