连云港师范高等专科学校《计算思维导论实验》2023-2024学年第一学期期末试卷

站名：站名：年级专业：姓名：学号：凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者，成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页，共1页连云港师范高等专科学校《计算思维导论实验》

2023-2024学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共15个小题，每小题1分，共15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、假设要开发一个能够自动识别图像中物体的移动轨迹的系统。在图像处理和特征提取方面，以下哪种方法可能是最为有效的？（）A.直接使用原始图像像素进行分析，计算量大且效果不佳B.提取图像的边缘、轮廓等简单特征C.利用深度学习中的目标检测算法，如YOLO或FasterR-CNN，能够自动学习和提取图像中物体的高级特征，准确地识别和跟踪物体的移动轨迹，为相关应用提供高效和准确的解决方案D.不进行任何特征提取，随机猜测物体的移动轨迹2、在计算机体系结构的存储层次中，缓存未命中时的处理方式有多种。以下哪种方式可以减少未命中的损失？（）A.回写B.直写C.预取D.以上都不对3、在计算思维的排序算法评估中，以下关于常见排序算法性能的比较，哪种说法是准确的？（）A.所有的排序算法性能都一样，没有差别B.常见的排序算法如冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等在时间复杂度和空间复杂度上有所不同。冒泡排序、插入排序和选择排序的时间复杂度较高，适用于小规模数据；快速排序在平均情况下性能优秀，但最坏情况较差；归并排序的时间复杂度稳定。在实际应用中，应根据数据规模、数据特点和性能要求选择合适的排序算法C.排序算法的性能只取决于数据的初始顺序，与算法本身无关D.最新的排序算法总是比传统的排序算法性能好，应该优先使用4、关于计算中的模拟退火算法，以下对于其灵感来源、算法流程和应用领域的描述，哪一项是准确的？（）A.模拟退火算法灵感来源于固体退火过程，通过模拟温度下降时固体的能量状态变化来寻找最优解。算法流程包括初始化、生成新解、计算能量差、根据概率接受新解和逐渐降低温度等步骤。它适用于解决组合优化问题，如旅行商问题、背包问题等B.模拟退火算法是一种随机算法，无法保证得到最优解，因此没有实用价值C.模拟退火算法的计算复杂度很高，不适合处理大规模问题D.模拟退火算法只适用于理论研究，在实际工程中很少使用5、在一个机器学习模型的训练过程中，出现了过拟合的现象，即模型在训练数据上表现很好，但在新的数据上表现不佳。以下哪种方法可能是最有效地解决过拟合问题？（）A.增加训练数据的数量和多样性，引入正则化项，如L1和L2正则化，或者使用随机森林等集成学习方法，能够有效地减少模型的复杂度，提高其泛化能力，避免过拟合现象，使模型在新的数据上也能保持较好的预测性能B.继续使用相同的数据和模型，不做任何改变C.减少模型的参数数量，降低模型的复杂度D.不处理过拟合问题，直接使用模型6、关于计算中的贪心算法的局限性，以下对于可能导致无法得到最优解的情况和应对策略的描述，哪一项是准确的？（）A.贪心算法在某些情况下只考虑当前的局部最优选择，而忽略了整体的最优解。例如在背包问题中，如果物品的价值和重量比例不是单调的，贪心算法可能无法得到最优解。为了应对这种情况，可以使用动态规划或回溯法等更全面的搜索算法来寻找最优解B.贪心算法总是能够得到最优解，不存在局限性C.贪心算法的局限性无法克服，因此不应该使用贪心算法D.贪心算法的局限性只在理论上存在，在实际应用中很少出现7、对于一个需要进行图像压缩的应用，比如在有限的存储空间中存储大量的高清图片。在选择图像压缩算法时，以下哪种算法可能是最能在保证图像质量的前提下实现高压缩比的？（）A.无损压缩算法，如ZIP压缩，完全保留原始图像信息，但压缩比较低B.有损压缩算法中的JPEG算法，通过去除人眼不太敏感的信息来实现较高的压缩比，同时在一定程度上保持图像质量C.不进行图像压缩，直接存储原始图像D.选择一种非常复杂但效果不明显的压缩算法8、当考虑计算思维中的图论（GraphTheory）应用时，以下哪种说法是不正确的？（）A.图论用于研究点和边组成的结构及其性质和关系B.它在网络路由、社交网络分析、交通规划等领域有广泛的应用C.图的遍历算法、最短路径算法、最小生成树算法等是图论中的重要算法D.图论只适用于理论研究，在实际问题中难以直接应用9、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10、对于计算思维中的数值计算（NumericalComputation），以下说法错误的是：（）A.数值计算用于求解数学中的数值问题，如求解方程、积分、微分等B.数值计算方法可能存在误差，需要进行误差分析和控制C.可以使用数值逼近、迭代法等技术进行数值计算D.数值计算在计算机科学中不重要，主要是数学领域的研究内容11、关于计算中的并行计算，以下对于并行算法的设计原则、性能提升因素和面临的挑战的描述，哪一项是准确的？（）A.并行算法的设计原则包括任务分解、数据划分、通信优化和负载均衡等。通过合理的并行化，可以显著提高计算性能，但也面临着数据依赖、同步开销、通信延迟等挑战。性能提升的因素包括处理器数量、任务并行度、数据局部性等B.并行计算只适用于超级计算机和大型数据中心，对于普通个人电脑没有意义C.并行算法的设计非常简单，不需要考虑太多因素，只要将任务分配到多个处理器上就行D.并行计算总是能够带来线性的性能提升，即处理器数量增加一倍，性能也提升一倍12、当研究计算思维中的优化策略（OptimizationStrategy）时，以下哪种说法是不准确的？（）A.优化策略旨在提高程序或算法的性能、效率或资源利用率B.可以从时间复杂度、空间复杂度、代码可读性等方面进行优化C.优化是一个不断迭代的过程，需要根据实际效果进行调整和改进D.一旦达到了一定的优化效果，就无需再继续寻找更优的解决方案13、在计算思维的并行计算概念中，以下关于其优势和挑战的描述，哪一个是恰当的？（）A.并行计算通过同时利用多个计算资源（如多核处理器、计算机集群）来加速计算任务。其优势在于能够显著缩短处理大规模数据和复杂问题的时间，提高计算效率。然而，并行计算也面临着任务分解、数据分配、同步和通信等挑战，需要精心设计算法和程序架构，以充分发挥并行性能并避免资源竞争和死锁等问题B.并行计算虽然能够提高计算速度，但由于其复杂性和高成本，在大多数情况下不值得采用C.并行计算只适用于科学计算和高性能计算领域，对于普通的应用程序开发没有意义D.并行计算是一种全新的、独立的计算模式，与传统的串行计算没有任何关系14、在程序设计语言的并发编程中，线程同步的方法有多种。以下哪种方法可以实现互斥访问？（）A.信号量B.管程C.条件变量D.以上都是15、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.以上都不对二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）在计算思维中，算法的优化是不断提高程序性能的过程。请论述常见的算法优化策略，如时间复杂度优化、空间复杂度优化等，并举例说明如何对一个具体的算法进行优化，如冒泡排序算法的改进。2、（本题5分）详细说明计算思维中的缓存机制，论述在计算机系统中如何利用缓存来提高数据访问速度和系统性能。3、（本题5分）解释计算思维中的“计算思维在国防军事中的应用”，举例说明在军事指挥、武器研发、情报分析等方面如何运用计算思维提升国防实力。4、（本题5分）论述计算思维中的“计算思维在金融领域的应用”，说明在风险评估、投资决策、交易处理等方面如何运用计算思维提高金融服务的质量和效率。三、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）在智能推荐系统中的冷启动和数据稀疏问题中，计算思维能够帮助解决难题。深入探讨如何运用计算思维的迁移学习和混合推荐方法，提高推荐系统在新用户或数据不足情况下的性能，分析智能推荐系统中计算思维面临的用户兴趣动态变化和隐私保护问题。2、（本题5分）在量子计算领域的发展中，新的计算模型和算法不断涌现。请详细论述计算思维在量子计算中的创新应用和挑战，如量子比特的操控、量子算法设计、量子优势的体现，并且探讨其对未来计算领域的潜在影响。3、（本题5分）计算思维在智能控制领域中发挥着重要作用。深入探讨智能控制的方法（如模糊控制、神经网络控制），分析如何运用计算思维设计智能控制器，通过实际的控制系统（如工业自动化生产线、机器人控制系统）说明智能控制的优势和应用。4、（本题5分）在金融科技领域，风险评估和量化交易需要复杂的计算模型。请深入探讨计算思维在金融科技中的作用，如风险模型构建、交易策略优化、市场数据预测，并且分析如何运用计算思维应对金融市场的不确定性。5、（本题5分）全面论述计算思维中的计算思维在水利工程中的水文模型、水资源调度、大坝监测等方面的应用，探讨如何利用计算思维实现水利资源的合理利用和水利设施的安全运行，并结合实际的水利工程案例进行说明。四、分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）一个城市的环境监测系统在数据采集和污染预警方面存在不足，无法及时有效地应对环境污染问题。请运用计算思维，分析如何通过传感器网络布局优化、数据分析算法和预警模型来提升环境监测和预警能力。2