2024年12月 GESP C++ 6级

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。

以下关于 C++ 中类的说法，哪一项是正确的？

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;
}

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();
    }
}

$n$ 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( )。

以下关于树的说法，（ ）是正确的。

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。

上一题中各字符的哈夫曼编码是（ ）。

( ) 是 $3$ 位格雷编码。

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

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()) {
        ———————————————————————— // 在此处填入代码
        cout << node->value << " ";
        if (node->right) s.push(node->right);
        if (node->left) s.push(node->left);
    }
}

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()) {
        ———————————————————————— // 在此处填入代码
        cout << node->val << " ";
        if (node->left) {
            q.push(node->left);
        }
        if (node->right) {
            q.push(node->right);
        }
    }
}

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
/ \ \
4 5 7

以下关于动态规划的描述，（ ）是正确的。

假设背包的最大容量 $W = 50$，共有 $n = 4$ 个物品可供选择，$4$ 个物品的重量分别为 $w = [10, 20, 30, 40]$，对应的价值分别为 $v = [60, 100, 120, 150]$，则该 $0/1$ 背包问题中，背包的最大价值为（ ）。

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。

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。

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。

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;
}

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。

在生成一个派生类的对象时，只调用派生类的构造函数。

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);
}

在二叉树中，宽度优先搜索算法（BFS）保证从起点到每个节点的访问路径是边数最少的路径（即最短路径）。

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。

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表实现。