单选题

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

   {{ select(1) }}

• 抽象
• 封装
• 继承
• 模块化

2. 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。

3. 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。

4. 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) }}

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

5. N 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(N) )
• ( O(\log N) )
• ( O(N^3) )

6. 以下关于树的说法，（）是正确的。

   {{ select(6) }}

• 在一棵二叉树中，叶子结点的度一定是2。
• 满二叉树中每一层的结点数等于( O(2^{[2^{-N-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。
• 一棵二叉树的允许遍历结果和叶序遍历结果一定相同。

7. 已知字符集 {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) }}

• ABCD
  / \
  A   BCD
      / \
      D   BC
          / \
          B   C
  

• ABCD
  / \
  A   BCD
      / \
      B   CD
          / \
          C   D
  

• ABCD
  / \
  D   ABC
      / \
      A   BC
          / \
          B   C
  

• ABCD
  / \
  C   ABC
      / \
      B   AD
          / \
          A   D
  

8. 上一题中各字符的哈夫曼编码是（ ）。

   {{ select(8) }}

• A: 0, B: 10, C: 110, D: 111
• A: 0, B: 10, C: 11, D: 10
• A: 0, B: 101, C: 100, D: 11
• A: 11, B: 10, C: 01, D: 00

9. （ ）是3位格雷编码。

   {{ select(9) }}

• 000 001 011 010 110 111 101 100
• 000 001 010 011 100 101 110 111
• 000 001 100 101 011 010 111 110
• 000 010 001 011 100 110 101 111

10. 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 7
• 5 7
• 2 3 4 5 6 7
• 8 7

11. 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()) {
            TreeNode* node = s.top(); s.pop();
            cout << node->val << " ";
            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();

12. 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()) {
            TreeNode* node = q.front(); q.pop();
            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();

13. 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 7
       / \
      4   5
    

    {{ select(13) }}

• 1 2 8 9 4 5 3 6 7
• 1 2 3 4 5 6 6 8 9
• 1 2 3 8 9 6 4 5 7
• 8 4 5 9 2 1 3 6 7

14. 以下关于动态规划的描述，（ ）是正确的。
    {{ select(14) }}

• 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。

15. 假设背包的最大容量 ( W = 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] )，对应的价值分别为 ( values = [30, 40, 60, 80] )，则该0/1背包问题中，背包的最大价值为（ ）。

{{ select(15) }}

• 70
• 90
• 100
• 120

判断题

1. 构造函数是一种特殊的类成员函数，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) }}

• 对
• 错

2. 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) }}

• 对
• 错

3. 栈中元素的插入和删除操作都在栈的顶端进行，所以方便用单向链表实现。

   {{ select(18) }}

• 对
• 错

4. 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) }}

• 对
• 错

5. 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) }}

• 对
• 错

6. 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) }}

• 对
• 错

7. 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) }}

• 对
• 错

8. 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) }}

• 对
• 错

9. 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i个物品时，当前背包容量为w，如果不放物品i，则最大价值是dp[i-1][w]；如果放入物品i，则最大价值是dp[i-1][w - weights[i-1]] + values[i-1]，其中数组weights和values分别表示所有物品的重量和价值，数组下标从0开始。

   {{ select(24) }}

• 对
• 错

10. 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来实现。

    {{ select(25) }}

• 对
• 错