[GESP202503 六级] 客观题

ID: 204

Type: Objective

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Difficulty: (None)

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wzy

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GESP C++编程能力等级认证

单选题

在面向对象编程中，类是一种重要的概念。下面关于类的描述中，不正确的是（）。

{{ select(1) }}

类是一个抽象的概念，用于描述具有相同属性和行为的对象集合。
类可以包含属性和方法，属性用于描述对象的状态，方法用于描述对象的行为。
类可以被实例化，生成具体的对象。
类一旦定义后，其属性和方法不能被修改或扩展。

哈夫曼编码是一种数据压缩算法。以下关于哈夫曼编码的描述中，不正确的是（）。

{{ select(2) }}

哈夫曼编码是一种变长编码，频率高的字符使用较短的编码，频率低的字符使用较长的编码。
在构造哈夫曼树时，频率越低的字符离根节点越近，频率越高的字符离根节点越远。
哈夫曼编码的生成过程基于贪心算法，每次选择频率最低的两个节点进行合并。
哈夫曼编码是一种前缀编码，任何一个字符的编码都不会是另一个字符编码的前缀，因此可以实现唯一解码。

以下代码实现了树的哪种遍历方式？

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

前序遍历
中序遍历
后序遍历
层次遍历

以下关于完全二叉树的代码描述，正确的是（）。

bool isCompleteTree(TreeNode* root) {
    if (root == nullptr) return true;
    queue<TreeNode*> q;
    q.push(root);
    bool hasNull = false;
    while (!q.empty()) {
        TreeNode* node = q.front();
        q.pop();
        if (node == nullptr) {
            hasNull = true;
        } else {
            if (hasNull) return false;
            q.push(node->left);
            q.push(node->right);
        }
    }
    return true;
}

该代码用于判断一棵树是否为满二叉树
该代码用于判断一棵树是否为完全二叉树
该代码用于判断一棵树是否为二叉搜索树
该代码用于计算树的高度

以下代码实现了二叉排序树的哪种操作？

TreeNode* op(TreeNode* root, int val) {
    if (root == nullptr) return new TreeNode(val);
    if (val < root->val) {
        root->left = op(root->left, val);
    } else {
        root->right = op(root->right, val);
    }
    return root;
}

查找
插入
删除
遍历

给定字符集 {A, B, C, D} 的出现频率分别为 {5, 1, 6, 2}，则正确的哈夫曼编码是（）。

{{ select(6) }}

A: 0, B: 100, C: 11, D: 101
A: 11, B: 100, C: 0, D: 101
A: 0, B: 101, C: 11, D: 100
A: 10, B: 101, C: 0, D: 100

关于动态规划的描述，正确的是（）。

{{ select(7) }}

动态规划算法的时间复杂度总是低于贪心算法。
动态规划要求问题必须具有最优子结构和重叠子问题两个性质。
动态规划通过递归实现时不需要存储中间结果。
动态规划的核心思想是将问题分解为互不重叠的子问题。

以下代码中，类的构造函数被调用了（）次。

class MyClass {
public:
    MyClass() {
        cout << "Constructor called!" << endl;
    }
};
int main() {
    MyClass obj1;
    MyClass obj2 = obj1;
    return 0;
}

以下代码实现了循环队列的哪种操作？

class CircularQueue {
    int* arr;
    int front, rear, size;
public:
    CircularQueue(int k) {
        size = k;
        arr = new int[k];
        front = rear = -1;
    }
    bool enqueue(int value) {
        if (isFull()) return false;
        if (isEmpty()) front = 0;
        rear = (rear + 1) % size;
        arr[rear] = value;
        return true;
    }
};

入队
出队
查看队首元素
判断队列是否为空

以下代码实现了二叉树的深度优先搜索（DFS），并统计叶子结点的数量，则横线上应填写（）。

int countLeafNodes(TreeNode* root) {
    if (root == nullptr) return 0;
    stack<TreeNode*> s;
    s.push(root);
    int count = 0;
    while (!s.empty()) {
        TreeNode* node = s.top();
        s.pop();
        if (node->left == nullptr && node->right == nullptr) {
            count++;
        }
        if (node->right) s.push(node->right);
        ______ // 在此处填入代码
    }
    return count;
}

if (node->left) s.push(node->left);
if (node->left) s.pop(node->left);
if (node->left) s.front(node->left);
if (node->left) s.push(node->right);

以下代码实现了二叉树的广度优先搜索（BFS），并查找特定值的节点，则横线上应填写（）。

TreeNode* findNode(TreeNode* root, int target) {
    if (root == nullptr) return nullptr;
    queue<TreeNode*> q;
    q.push(root);
    while (!q.empty()) {
        TreeNode* current = q.front();
        q.pop();
        if (current->val == target) {
            return current; // 找到目标节点
        }
        ______ // 在此处填入代码
    }
    return nullptr; // 未找到目标节点
}

if (current->left) q.push(current->left);
if (current->right) q.push(current->right);

if (current->left) q.pop(current->left);
if (current->right) q.pop(current->right);

if (current->left) q.front(current->left);
if (current->right) q.front(current->right);

if (current->left) q.push(current->right);
if (current->right) q.push(current->left);

以下代码用于生成n位格雷编码。横线上应填写（）。

vector<string> generateGrayCode(int n) {
    if (n == 0) return {"0"};
    if (n == 1) return {"0", "1"};
    vector<string> prev = generateGrayCode(n - 1);
    vector<string> result;
    for (string s : prev) {
        result.push_back("0" + s); // 在前缀添加 0
    }
    for (int i = prev.size() - 1; i >= 0; i--) {
        // 在此处填入代码
    }
    return result;
}

result.push_back("1" + prev[i]);
result.push_back("0" + prev[i]);
result.push_back(prev[i] + "1");
result.push_back(prev[i] + "0");

以下代码实现了0/1背包问题的动态规划解法。假设物品重置为weights[]，价值为values[]，背包容量为M，横线上应填写（）。

int knapsack(int M, vector<int>& weights, vector<int>& values) {
    int n = weights.size();
    vector<vector<int>> dp(n + 1, vector<int>(M + 1, 0));
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        for (int j = 1; j <= M; j++) {
            if (weights[i-1] > j) {
                dp[i][j] = dp[i-1][j]; // 当前物品装不下
            } else {
                dp[i][j] = max(___,___); // 在此处填入代码
            }
        }
    }
    return dp[n][M];
}

dp[i-1][j], values[i-1]
dp[i-1][j], dp[i-1][j - weights[i-1]] + values[i-1]
dp[i][j-1], values[i-1]
dp[i-1][j - weights[i-1]] + values[i-1], dp[i][j-1]

以下代码用于检查字符串中的括号是否匹配，横线上应填写（）。

bool isBalanced(string s) {
    stack<char> st;
    for (char c : s) {
        if (c == '(' || c == '[' || c == '{') {
            st.push(c);
        } else {
            if (st.empty()) return false; // 无左括号匹配
            char top = st.top();
            st.pop();
            if ((c == ')' && top != '(') ||
                (c == ']' && top != '[') ||
                (c == '}' && top != '{')) {
                return false;
            }
        }
    }
    return ______; //在此处填入代码
}

true
false
st.empty()
!st.empty()

关于下面代码，说法错误的是（）。

class Shape {
protected:
    string name;
public:
    Shape(const string& n) : name(n) {}
    virtual double area() const {
        return 0.0;
    }
};
class Circle : public Shape {
private:
    double radius;
public:
    Circle(const string& n, double r) : Shape(n), radius(r) {}
    double area() const override {
        return 3.14159 * radius * radius;
    }
};
class Rectangle : public Shape {
private:
    double width;
    double height;
public:
    Rectangle(const string& n, double w, double h) : Shape(n), width(w), height(h) {}
    double area() const override {
        return width * height;
    }
};
int main() {
    Circle circle("MyCircle", 5.0);
    Rectangle rectangle("MyRectangle", 4.0, 6.0);
    Shape* shapePtr = &circle;
    cout << "Area: " << shapePtr->area() << endl;
    shapePtr = &rectangle;
    cout << "Area: " << shapePtr->area() << endl;
    return 0;
}

语句Shape* shapePtr = &circle; 和shapePtr = &rectangle; 出现编译错误
Shape 为基类， Circle 和 Rectangle 是派生类
通过继承，Circle 和 Rectangle 复用了 Shape 的属性和方法，并扩展了新的功能
Circle 和 Rectangle 通过重写（override）基类的虚函数area 和基类指针，实现了运行时多态

判断题

哈夫曼树在构造过程中，每次合并权值最小的两个节点，最终生成的树带权路径长度最小。（）

{{ select(16) }}

格雷编码的相邻两个编码之间必须有多位不同，以避免数据传输错误。（）

{{ select(17) }}

在树的深度优先搜索（DFS）中，使用队列作为辅助数据结构以实现“先进后出”的访问顺序。（）

{{ select(18) }}

以下代码实现的是二叉树的中序遍历：

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

C++ 支持构造函数重载，但默认无参数的构造函数只能有一个。（）

{{ select(20) }}

二叉排序树（BST）中，若某节点的左子树为空，则该节点一定是树中的最小值节点。（）

{{ select(21) }}

在动态规划解决一维硬币找零问题时，若硬币面额为 ([1, 3, 4])，目标金额为 6，则最少需要2枚硬币（3+3）。（）

{{ select(22) }}

面向对象编程中，封装是指将数据和行为绑定在一起，并对外隐藏实现细节。（）

{{ select(23) }}

以下代码创建的树是一棵完全二叉树：

TreeNode* root = new TreeNode{1};
root->left = new TreeNode{2};
root->right = new TreeNode{3};
root->left->left = new TreeNode{4};

栈和队列均可以用双向链表实现，插入和删除操作的时间复杂度为 (O(1))。（）

{{ select(25) }}

#G6106. [GESP202503 六级] 客观题

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