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 $O(2^{(\text{层数}-1)})$。
• 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。
• 一棵二叉树的先序遍历结果和中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) }}

• A
• B
• C
• 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()) {
        ________________________ // 在此处填入代码
        cout << node->value << " ";
        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()) {
        ________________________ // 在此处填入代码
        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
   / \   \
  4   5   7

{{ 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) }}

• $70$
• $90$
• $100$
• $120$

16、构造函数是一种特殊的成员函数，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) }}

• 正确
• 错误

17、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) }}

• 正确
• 错误

18、栈中元素的插入和删除操作都在栈的顶端进行，所以方便使用单向链表实现。

{{ select(18) }}

• 正确
• 错误

19、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) }}

• 正确
• 错误

20、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) }}

• 正确
• 错误

21、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) }}

• 正确
• 错误

22、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) }}

• 正确
• 错误

23、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) }}

• 正确
• 错误

24、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) }}

• 正确
• 错误

25、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。

{{ select(25) }}

• 正确
• 错误