GESP2025年12月认证C++八级真题与解析(判断题8-10)


🧠 判断题第 8 题

1、📌 题目原文

快速排序在最坏情况下的时间复杂度为O(n²)
可以通过随机化选择基准值(pivot)的方法完全避免退化

❌ 判断结果:错误(×)

⚠️这是一个非常经典、非常容易被“骗”的题!


2、📖 故事讲解:

🏃‍♂️ 快速排序小子的一天

快速排序(Quick Sort)是一个:

  • 🏃‍♂️ 跑得很快

  • 😎 很受欢迎

  • 📈 平均表现非常好

但他有也有致命弱点……


3、🧠 第一部分:为什么最坏是 O(n²)?

(1)🧩 快速排序的核心动作

1️⃣ 选一个基准值 pivot
2️⃣ 比 pivot 小的放左边
3️⃣ 比 pivot 大的放右边


(2)❌ 最倒霉的情况来了

假设数组已经是:

1 2 3 4 5 6

你每次都选:

pivot = 第一个数

结果会怎样?

左边:空 右边:n-1 个

(3)👉 每一层只少一个数
👉 一共要分 n 层

📉 时间复杂度就变成:

O(n²)

4、🧠 第二部分:随机 pivot 能“完全避免”吗?

(1)🎲 随机选 pivot 是什么?

不是总选第一个,而是:

  • 随机挑一个

  • 让“倒霉情况”不常发生


(2)⚠️ 关键点来了

随机 ≠ 不可能

随机只是:

  • 降低概率

  • 不能保证 100% 不退化

(3)📌 所以题目里说:

完全避免退化

这是错的


5、🧠 记忆口诀

快排会退化,随机可以降概率,但不是百分百



🧠 判断题第 9 题

1、📌 题目原文

在 C++ 语言中,一个类可以拥有多个构造函数,也可以拥有多个析构函数。


❌ 判断结果:错误(×)


2、📖 故事讲解:

🏠 类 = 房子

在 C++ 王国里:

  • 就像一栋房子

  • 构造函数= 进门方式

  • 析构函数= 离开时清理房子


3、🧠 第一部分:构造函数(可以多个)

(1)🚪 为什么可以有多个构造函数?

因为进门方式可以不同:

class Cat { public: Cat() {} // 空手进门 Cat(int age) {} // 带年龄进门 Cat(int age, int w) {}// 带年龄和体重 };

(2)👉 这叫函数重载

完全合法


4、🧠 第二部分:析构函数(只能一个)

(1)🚪🚫 为什么不能多个?

析构函数的名字是固定的:

~Cat()
  • 名字不能改

  • 没参数

  • 没返回值


(2)👉无法区分多个

所以:

📌 一个类只能有一个析构函数


5、🧠 记忆口诀

构造函数能重载,

所以可以有多个,

析构函数是固定,

一个类只能有一个。



🧠 判断题第 10 题

1、📌 题目原文

求两个序列的最长公共子序列(LCS)时,
使用滚动数组优化空间后,仍然可以还原出具体的 LCS 序列


❌ 判断结果:错误(×)

⚠️ 这是算法理解题,很重要!


2、📖 故事讲解:

🧬 找“共同的秘密密码”

两个字符串:

A = ABCBDAB B = BDCABA

LCS 是:

BCBA 或 BDAB

3、🧠 普通 LCS(能还原)

我们用一个二维表:

dp[i][j]

每一步都记录:

  • 从哪来

  • 是上?左?还是左上?

📌路径在,答案就能回溯


4、🧠 第二部分:滚动数组做了什么?

(1)🧩 滚动数组的目的

省内存!

原来是:

n × m

现在只保留:

2 行

(2)❌ 问题来了

  • 旧的行被覆盖了

  • “走过的路”被擦掉了

👉 你只知道长度
👉 不知道具体选了哪些字符


5、🧠 结论

方法能否还原 LCS
普通 DP✅ 可以
滚动数组❌ 不行(单独用)

6、🧠 记忆口诀

普通LCS,

路径可还原,

滚动省空间,

路径全不见。


本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/1130700.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

dify工作流补充:私有化部署满足数据安全需求

dify工作流补充:私有化部署满足数据安全需求 🌐 AI 智能中英翻译服务 (WebUI API) 在企业级AI应用日益普及的今天,数据隐私与合规性成为智能翻译系统落地的关键瓶颈。许多行业(如金融、医疗、法律)对敏感文本的处理要…

SpringBoot 快速实现参数校验:基于注解的轻量级实践方案

在实际的 SpringBoot 项目中,接口参数校验几乎是每个后端服务都绕不开的问题。无论是注册接口中的年龄限制,还是业务接口里的字符串长度校验,如果全部通过 if-else 手动判断,不仅代码冗余,而且后期维护成本极高。 本文…

M2FP在数字艺术创作中的应用

M2FP在数字艺术创作中的应用 🎨 数字艺术新引擎:M2FP多人人体解析服务的技术突破 在数字艺术创作领域,精准的人体结构理解是实现高质量图像生成、风格迁移与虚拟换装等高级功能的核心前提。传统方法依赖人工标注或通用分割模型,往…

降低AI使用门槛:非技术人员也能操作的图形化翻译工具

降低AI使用门槛:非技术人员也能操作的图形化翻译工具 🌐 AI 智能中英翻译服务 (WebUI API) 📖 项目简介 本镜像基于 ModelScope 的 CSANMT (神经网络翻译) 模型构建,提供高质量的中文到英文智能翻译服务。相比传统机器翻译&am…

从图片到Mask:M2FP模型工作原理详解

从图片到Mask:M2FP模型工作原理详解 📌 多人人体解析的技术挑战与M2FP的定位 在计算机视觉领域,人体解析(Human Parsing) 是一项细粒度的语义分割任务,目标是将人体图像中的每个像素精确分类到预定义的身体…

8步蒸馏技术揭秘:快速搭建Z-Image-Turbo研究环境

8步蒸馏技术揭秘:快速搭建Z-Image-Turbo研究环境 如果你是一名AI研究生,想要复现Z-Image-Turbo论文中的惊艳结果,却被繁琐的环境配置和依赖安装搞得焦头烂额,那么这篇文章正是为你准备的。Z-Image-Turbo作为一款仅需8步推理即可生…

AI绘画工作流优化:Z-Image-Turbo与常用工具集成指南

AI绘画工作流优化:Z-Image-Turbo与常用工具集成指南 对于设计师而言,将AI绘画工具整合到现有工作流程中常常面临数据交换和环境配置的难题。Z-Image-Turbo作为一款高效的开源图像生成模型,凭借其6B参数规模和亚秒级出图能力,正在成…

M2FP在远程医疗中的创新应用

M2FP在远程医疗中的创新应用 🏥 远程医疗的视觉理解新范式:M2FP驱动的多人人体解析 随着远程医疗、智能问诊和AI辅助诊断的快速发展,对患者体征的非接触式、自动化视觉分析需求日益增长。传统图像识别技术多聚焦于人脸识别或整体姿态估计&…

一键切换模型:在同一个云端环境对比Z-Image-Turbo与Stable Diffusion

一键切换模型:在同一个云端环境对比Z-Image-Turbo与Stable Diffusion 作为一名技术决策者,你是否经常需要评估不同图像生成模型的效果差异?反复配置不同模型环境不仅耗时耗力,还可能因为环境不一致导致对比结果不准确。本文将介绍…

Minecraft怀旧图片

时光流逝,从minecraft创造期已经经历了17个春夏秋冬你们都还记得那些老版本的图片吗?以上是JAVA版的0.023a_01重制版这是最初的选择界面.第一次测试多人联机这个我就不用多说了吧以上是JAVA版的更新进程,从最初的快照测试版本到现在的新版本&…

揭秘阿里通义Z-Image-Turbo WebUI:如何用预配置镜像快速构建你的AI艺术工作室

揭秘阿里通义Z-Image-Turbo WebUI:如何用预配置镜像快速构建你的AI艺术工作室 作为一名数字艺术家,你是否曾被AI艺术创作的潜力所吸引,却又被复杂的GPU环境配置和依赖安装劝退?阿里通义Z-Image-Turbo WebUI镜像正是为解决这一痛点…

多模型比较:M2FP在边缘设备的优势

多模型比较:M2FP在边缘设备的优势 🧩 M2FP 多人人体解析服务 (WebUI API) 项目背景与技术挑战 在智能安防、虚拟试衣、人机交互等应用场景中,多人人体解析(Human Parsing) 是一项关键的视觉理解任务。它要求模型不仅能…

【超全】基于SSM的医院住院综合管理系统【包括源码+文档+调试】

💕💕发布人: 码上青云 💕💕各类成品Java毕设 。javaweb,ssm,springboot等项目,欢迎咨询。 💕💕程序开发、技术解答、代码讲解、文档, &#x1f31…

毕业设计救星:用预装镜像快速构建Z-Image-Turbo图像生成毕业项目

毕业设计救星:用预装镜像快速构建Z-Image-Turbo图像生成毕业项目 对于设计专业的大学生来说,毕业设计是展示四年学习成果的重要机会。随着AI技术的普及,越来越多的同学希望将AI图像生成融入毕设作品,为传统设计注入科技感。但面临…

手把手教你使用M2FP API开发人体解析应用

手把手教你使用M2FP API开发人体解析应用 📖 项目简介:M2FP 多人人体解析服务 在计算机视觉领域,人体解析(Human Parsing) 是一项关键的细粒度语义分割任务,旨在将人体分解为多个语义明确的身体部位&…

Z-Image-Turbo模型量化实战:让图像生成在轻薄本上飞起来

Z-Image-Turbo模型量化实战:让图像生成在轻薄本上飞起来 作为一名经常出差的设计师,你是否遇到过这样的困境:灵感突然来袭,却因为身处没有网络的环境无法使用云端AI工具?或者随身携带的轻薄笔记本性能有限,…

M2FP模型在运动分析中的关键点检测

M2FP模型在运动分析中的关键点检测 📌 引言:从人体解析到运动理解的技术跃迁 在智能视觉与人机交互快速发展的今天,精准的人体结构理解已成为运动分析、虚拟试衣、健身指导、安防监控等场景的核心基础。传统姿态估计方法依赖于关键点定位&…

M2FP模型在AR虚拟形象生成中的关键技术

M2FP模型在AR虚拟形象生成中的关键技术 🧩 M2FP 多人人体解析服务:语义分割的精准引擎 在增强现实(AR)虚拟形象生成系统中,高精度的人体语义分割是实现个性化换装、姿态驱动和虚拟融合的核心前置步骤。传统的人像分割技…

M2FP vs 传统分割模型:在人体解析任务上的对决

M2FP vs 传统分割模型:在人体解析任务上的对决 📖 背景与挑战:人体解析为何需要更先进的模型? 人体解析(Human Parsing)是计算机视觉中一项细粒度的语义分割任务,目标是将图像中的人体分解为多个…

M2FP模型安全:联邦学习保护隐私方案

M2FP模型安全:联邦学习保护隐私方案 🌐 背景与挑战:多人人体解析中的隐私风险 随着计算机视觉技术的快速发展,多人人体解析(Multi-person Human Parsing)在智能安防、虚拟试衣、人机交互等领域展现出巨大潜…