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📚23年真题卷 | 24上半年真题+答案
✍第1题（单选题）：
一个程序根据输入的年份和月份计算该年中该月的天数，输入参数包括年份(正整数)、月份(用1~12表示)。若用等价类划分测试方法进行测试，则()不是一个合适的测试用例(分号后表示测试的输出)。
A.(2013，1，31)
B.(0，1，‘错误')
C.(0，13，‘错误')
D.(2001，-1，‘错误’)
参考解析：
【所属知识点】
系统开发基础>黑盒测试
【正确答案】
C
【答案分析】
测试用例编写一般原则:
1、设计一个新的测试用例，使其尽可能多地覆盖尚未被覆盖的有效等价类，重复这一步，直到所有的有效等价类都被覆盖为止;
2、设计一个新的测试用例，使其仅覆盖一个尚未被覆盖的无效等价类，重复这一步，直到所有的无效等价类都被覆盖为止。
在本题中，C选项同时覆盖了两个无效等价类，所以不符合测试用例编写的一般原则。
✍第2题（单选题）：
软件著作权的客体不包括()。
A.源程序
B.目标程序
C.软件文档
D.软件开发思想
参考解析：
【所属知识点】
知识产权与标准化>保护范围与对象
【正确答案】
D
【答案分析】
软件著作权的客体是指计算机软件，即计算机程序及其有关文档。
计算机程序是指为了得到某种结果而可以由计算机等具有信息处理能力的装置执行的代码化指令序列，或者可以被自动转换成代码化指令序列的符号化序列或者符号化语句序列。同一计算机程序的源程序和目标程序为同一作品。文档是指用来描述程序的内容、组成、设计、功能规格、开发情况、测试结果及使用方法的文字资料和图表等，如程序说明、流程图、用户手册等。
在本题描述的4个选项中，D不属于软件著作权的客体。
✍第3题（单选题）：
要使4个连续的C类网络汇聚成一个超网，则子网掩码应该为()。
A.255.240.0.0
B.255.255.0.0
C.255.255.252.0
D.255.255.255.252
参考解析：
【所属知识点】
计算机网络>子网划分与路由汇聚
【正确答案】
C
【答案分析】
本题主要考查网络汇聚的相关知识。
我们可以知道C类地址的子网掩码为255.255.255.0，而四个子网需要用2位来表示，因此如果要将4个连续的C类网络汇聚成一个超网，只需将子网掩码第3个字节的最后两位都变成0即可，因此超网的子网掩码是255.255.252.0。
✍第4题（单选题）：
设L为广义表，将head(L)定义为取非空广义表的第一个元素，tail(L)定义为取非空广义表除第一个元素外剩余元素构成的广义表。若广义表L=((x，y，z)，a，(u，t，w))，则从L中取出原子项y的运算是()。
A.head(tail(tail(L)))
B.tail(head(head(L))
C.head(tail(head(L)))
D.tail(tail(head(L)))
参考解析：
【所属知识点】
数据结构>广义表
【正确答案】
C
【答案分析】
本题考查数据结构方面的基础知识。
广义表是函数式语言中使用的一种数据结构。根据广义表取表头和取表尾的定义，对于广义表L=((x， y，z),a，(u，t，w))，运算head(L)=(x，y，z)，而tail(L)=(a，(u，t，w))，因此原子项y应从head(L)中取，对(x，y，z)取表头可得到原子项x，因此从L中取出原子项y的运算为head(tail(head(L)))。
✍第5题（单选题）：
Prim算法和kruskal算法都是无向连通网的最小生成树的算法，Prim算法从一个顶点开始，每次从剩余的顶点加入一个顶点，该顶点与当前生成树中的顶占的连边权重最小，直到得到最小生成树开始，kruskal算法从权重最小的边开始，每次从不在当前的生成树顶点之间的边中选择权重最小的边加入，直到得到一颗最小生成树，这两个算法都采用了()设计策略，且()。
第一问：
A.分治
B.贪心
C.动态规划
D.回溯
第二问：
A.若网较稠密，则Prim算法更好
B.两个算法得到的最小生成树是一样的
C.Prim算法比kruskal算法效率更高
D.kruskal算法比Prim算法效率更高
参考解析：
【所属知识点】
算法基础>贪心法
【正确答案】
B;A
【答案分析】
本题考查算法设计与分析的基础知识。
Prim算法从扩展顶点开始，每次总是”贪心的“选择与当前顶点集合中距离最短的顶点，而kruskal算法从扩展边开始，每次总是”贪心的“选择剩余的边中最小权重的边，因此两个算法都是基于贪心策略进行的。
Prim 算法的时间复杂度为O(n2)，其中n为图的顶点数，该算法的计算时间与图中的边数无关，因此该算法适合于求边稠密的图的最小生成树;kruskal算法的时间复杂度为O(mlgm)，其中m为图的边数，该算法的计算时间与图中的顶点数无关，因此该算法适合于求边稀疏的图的最小生成树。
当图稠密时，用Prim算法效率更高。但若事先没有关于图的拓扑特征信息时，无法判断两者的优劣。由于一个图的最小生成树可能有多棵，因此不能保证用这两种算法得到的是同一棵最小生成树。
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