单选题（每题 2 分，共 30 分）

ID: 9887

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bitworld

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GESP

六级

下列关于类的说法，错误的是（）。 {{ select(1) }}

构造函数不能声明为虚函数，但析构函数可以。
函数参数如声明为类的引用类型，调用时不会调用该类的复制构造函数。
静态方法属于类而不是某个具体对象，因此推荐用 类名::方法(...) 调用。
不管基类的析构函数是否是虚函数，都可以通过基类指针/引用正确删除派生类对象。

假设变量 veh 是类 Car 的一个实例，我们可以调用 veh.move() ，是因为面向对象编程有（）性质。

class Vehicle {
private:
    string brand;
public:
    Vehicle(string b) : brand(b) {}
    void setBrand(const string& b) { brand = b; }
    string getBrand() const { return brand; }
    void move() const {
        cout << brand << " is moving..." << endl;
    }
};

class Car : public Vehicle {
private:
    int seatCount;
public:
    Car(string b, int seats) : Vehicle(b), seatCount(seats) {}
    void showInfo() const {
        cout << "This car is a " << getBrand()
             << " with " << seatCount << " seats." << endl;
    }
};

继承 (Inheritance)
封装 (Encapsulation)
多态 (Polymorphism)
链接 (Linking)

下面代码中 v1 和 v2 调用了相同接口 move() ，但输出结果不同，这体现了面向对象编程的（）特性。

class Vehicle {
private:
    string brand;
public:
    Vehicle(string b) : brand(b) {}
    void setBrand(const string& b) { brand = b; }
    string getBrand() const { return brand; }
    virtual void move() const {
        cout << brand << " is moving..." << endl;
    }
};

class Car : public Vehicle {
private:
    int seatCount;
public:
    Car(string b, int seats) : Vehicle(b), seatCount(seats) {}
    void showInfo() const {
        cout << "This car is a " << getBrand()
             << " with " << seatCount << " seats." << endl;
    }
    void move() const override {
        cout << getBrand() << " car is driving on the road!" << endl;
    }
};

class Bike : public Vehicle {
public:
    Bike(string b) : Vehicle(b) {}
    void move() const override {
        cout << getBrand() << " bike is cycling on the path!" << endl;
    }
};

int main() {
    Vehicle* v1 = new Car("Toyota", 5);
    Vehicle* v2 = new Bike("Giant");
    v1->move();
    v2->move();
    delete v1;
    delete v2;
    return 0;
}

继承 (Inheritance)
封装 (Encapsulation)
多态 (Polymorphism)
链接 (Linking)

栈的操作特点是（）。 {{ select(4) }}

先进先出
先进后出
随机访问
双端进出

循环队列常用于实现数据缓冲。假设一个循环队列容量为 5 （即最多存放 4 个元素，留一个位置区分空与满），依次进行操作：入队数据1，2，3，出队1个数据，再入队数据4和5，此时队首到队尾的元素顺序是（）。 {{ select(5) }}

[2, 3, 4, 5]
[1, 2, 3, 4]
[3, 4, 5, 2]
[2, 3, 5, 4]

以下函数 createTree() 构造的树是什么类型？

struct TreeNode {
    int val;
    TreeNode* left;
    TreeNode* right;
    TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
};

TreeNode* createTree() {
    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);
    return root;
}

满二叉树
完全二叉树
二叉排序树
其他都不对

已知二叉树的中序遍历是 [D, B, E, A, F, C]，先序遍历是 [A, B, D, E, C, F]。请问该二叉树的后序遍历结果是（）。 {{ select(7) }}

[D, E, B, F, C, A]
[D, B, E, F, C, A]
[D, E, B, C, F, A]
[B, D, E, F, C, A]

完全二叉树可以用数组连续高效存储，如果节点从 1 开始编号，则对有两个孩子节点的节点 $i$ ，（）。 {{ select(8) }}

左孩子位于 $2i$ ，右孩子位于 $2i+1$
完全二叉树的叶子节点可以出现在最后一层的任意位置
所有节点都有两个孩子
左孩子位于 $2i+1$ ，右孩子位于 $2i+2$

设有字符集 {a, b, c, d, e, f} ，其出现频率分别为 {5, 9, 12, 13, 16, 45} 。哈夫曼算法构造最优前缀编码，以下哪一组可能是对应的哈夫曼编码？（非叶子节点左边分支记作 0，右边分支记作 1，左右互换不影响正确性）。 {{ select(9) }}

a: 00；b: 01；c: 10；d: 110；e: 111；f: 0
a: 1100；b: 1101；c: 100；d: 101；e: 111；f: 0
a: 000；b: 001；c: 01；d: 10；e: 110；f: 111
a: 10；b: 01；c: 100；d: 101；e: 111；f: 0

下面代码生成格雷编码，则横线上应填写（）。

vector<string> grayCode(int n) {
    if (n == 0) return {"0"};
    if (n == 1) return {"0", "1"};
    vector<string> prev = grayCode(n-1);
    vector<string> result;
    for (string s : prev) {
        result.push_back("0" + s);
    }
    for (_______________) { // 在此处填写代码
        result.push_back("1" + prev[i]);
    }
    return result;
}

int i = 0; i < prev.size(); i++
int i = prev.size()-1; i >= 0; i--
auto s : prev
int i = prev.size()/2; i < prev.size(); i++

请将下列树的深度优先遍历代码补充完整，横线处应填入（）。

struct TreeNode {
    int val;
    TreeNode* left;
    TreeNode* right;
    TreeNode(int x): val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
};

void dfs(TreeNode* root) {
    if (!root) return;
    ______<TreeNode*> temp; // 在此处填写代码
    temp.push(root);
    while (!temp.empty()) {
        TreeNode* node = temp.top();
        temp.pop();
        cout << node->val << " ";
        if (node->right) temp.push(node->right);
        if (node->left) temp.push(node->left);
    }
}

vector
list
queue
stack

令 $n$ 是树的节点数目，下列代码实现了树的广度优先遍历，其时间复杂度是（）。

void bfs(TreeNode* root) {
    if (!root) 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);
    }
}

$O(n)$
$O(\log n)$
$O(n^2)$
$O(2^ n)$

在二叉排序树（Binary Search Tree, BST）中查找元素 50 ，从根节点开始：若根值为 60 ，则下一步应去搜索：

左子树
右子树
随机
根节点

删除二叉排序树中的节点时，如果节点有两个孩子，则横线处应填入（），其中 findMax 和 findMin 分别为寻找树的最大值和最小值的函数。

struct TreeNode {
    int val;
    TreeNode* left;
    TreeNode* right;
    TreeNode(int x): val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
};

TreeNode* deleteNode(TreeNode* root, int key) {
    if (!root) return nullptr;
    if (key < root->val) {
        root->left = deleteNode(root->left, key);
    }
    else if (key > root->val) {
        root->right = deleteNode(root->right, key);
    }
    else {
        if (!root->left) return root->right;
        if (!root->right) return root->left;
        TreeNode* temp = ____________; // 在此处填写代码
        root->val = temp->val;
        root->right = deleteNode(root->right, temp->val);
    }
    return root;
}

root->left
root->right
findMin(root->right)
findMax(root->left)

给定 $n$ 个物品和一个最大承重为 $W$ 的背包，每个物品有一个重量 $wt[i]$ 和价值 $val[i]$ ，每个物品只能选择放或不放。目标是选择若干个物品放入背包，使得总价值最大，且总重量不超过 $W$ ，则横线上应填写（）。

int knapsack(int W, vector<int>& wt, vector<int>& val, int n) {
    vector<int> dp(W+1, 0);
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        for (int w = W; w >= wt[i]; --w) {
            ________________________ // 在此处填写代码
        }
    }
    return dp[W];
}

dp[w] = max(dp[w], dp[w] + val[i]);
dp[w] = dp[w - wt[i]] + val[i];
dp[w] = max(dp[w - 1], dp[w - wt[i]] + val[i]);
dp[w] = max(dp[w], dp[w - wt[i]] + val[i]);

#GESP202509C6T1. 单选题（每题 2 分，共 30 分）

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