【软件设计师】2022年上半年真题解析

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​​冯·诺依曼计算机体系结构的基本特点是:

A. 程序指令和数据都采用二进制表示 - 这是正确的,因为冯·诺依曼架构下的计算机使用二进制形式来表示和处理所有信息,包括指令和数据。

B. 程序指令总是存储在主存中,而数据则存储在高速缓存中 - 这个描述不准确。实际上,程序指令和数据都可以存储在主存储器(主存)中,而高速缓存(Cache)是用来临时存储频繁访问的主存内容以提高数据读取速度的部件,它存储的内容可以是数据也可以是指令,并没有固定只存储数据。

C. 程序的功能都由中央处理器(CPU)执行指令来实现 - 这是正确的,CPU负责解释并执行存储在主存中的指令序列,完成各种计算和控制功能。

D. 程序的执行过程由指令进行自动控制 - 也是正确的,计算机程序的执行流程是由一系列预定义的指令自动控制的,这些指令决定了数据的处理顺序和方式。

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第2题
以下关于SRAM和DRAM储存器的叙述中正确的是()。
A.与DRAM相比,SRAM集成率低,功率大、不需要动态刷新
B.与DRAM相比,SRAM集成率高,功率小、需要动态刷新
C.与SRAM相比,DRAM集成率高,功率大、不需要动态刷新
D.与SRAM相比,DRAM集成率低,功率大、需要动态刷新
2022年上半年上午试卷综合知识

以下是关于SRAM(静态随机存取存储器)和DRAM(动态随机存取存储器)特点的正确对比:

A. 与DRAM相比,SRAM集成率低,功率大、不需要动态刷新 - 这是正确的。SRAM每个存储单元结构比DRAM复杂,因此在相同面积下能集成的存储单元少,集成率相对较低,同时其静态存储方式导致功耗相对较大。但SRAM的优点是速度快且不需要像DRAM那样周期性地刷新来保持数据。

B. 与DRAM相比,SRAM集成率高,功率小、需要动态刷新 - 这是错误的,与实际情况相反。

C. 与SRAM相比,DRAM集成率高,功率大、不需要动态刷新 - 错误,DRAM的功率通常比SRAM小,但它确实需要动态刷新来维持数据的完整性。

D. 与SRAM相比,DRAM集成率低,功率大、需要动态刷新 - 错误,实际上DRAM的集成率高,功率小,但需要动态刷新。

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正确答案是C,堆栈。

在实现多级中断的系统中,当一个中断发生时,需要保存当前中断处理程序的现场信息(如程序状态字、程序计数器等),以便在处理完中断后能恢复到原来的状态继续执行。堆栈是一种特别适合于这种场景的数据结构,因为它支持快速的入栈(保存信息)和出栈(恢复信息)操作,并且遵循后进先出(LIFO)原则,非常适合用于保存和恢复中断现场信息。因此,使用堆栈是最有效的方法。

你的答案A,通用寄存器,虽然也可以用来保存部分现场信息,但不如堆栈灵活高效,特别是在需要保存多个层次的中断现场时。累加器(B选项)通常用于算术逻辑运算的中间结果存储,不是保存程序现场信息的主要手段。程序计数器(D选项)是存放当前执行指令地址的寄存器,虽然它也需要被保存,但仅保存这一个是不够的,不足以保存完整的程序现场。

当处理器响应中断时,它需要做几件关键的事情以确保中断处理完毕后能够正确返回到先前的任务状态。这包括保存当前任务或中断处理程序的状态(例如,程序计数器PC的值,表示下一条要执行的指令地址;处理器状态寄存器的值,包含诸如条件码、运行模式等信息)。这个保存的过程称为“保存现场”。

为什么堆栈是保存现场信息最有效的方法?

  1. 自动化管理: 堆栈通过硬件支持的压栈(PUSH)和弹栈(POP)操作自动管理。当中断发生时,处理器可以迅速将需要保存的寄存器内容通过一系列自动化的压栈指令推入堆栈,无需软件逐个指定每个寄存器的保存位置。这大大简化了中断处理的进入和退出过程。

  2. 空间效率: 堆栈只需要一段连续的内存空间,随着中断的嵌套,新中断的信息会自动压在旧中断信息之上,不需要为每个可能的中断级别分配固定的存储区域,节省了内存资源。

  3. 快速恢复: 中断处理完成后,处理器通过弹栈操作自动恢复之前的状态,同样无需软件显式指定恢复哪些寄存器。这保证了中断处理的快速性和确定性。

  4. 符合后进先出原则: 中断的处理通常是后发生的中断先处理(高级中断打断低级中断),而堆栈的LIFO特性正好与之匹配,使得在多重中断情况下也能有序地保存和恢复上下文。

相比之下,如果使用通用寄存器、累加器或者直接指定内存区域来保存现场信息,不仅需要更多的软件干预,增加编程复杂度,而且在处理多级中断时难以有效地管理存储空间和恢复顺序。

因此,堆栈因其高度自动化、高效的空间利用和恢复机制,成为了实现多级中断保存现场信息的首选方法。

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RISC(精简指令集计算机)和CISC(复杂指令集计算机)是两种不同的处理器设计哲学,下面是针对每个选项的解析:

A. RISC的大多指令在一个时钟周期内完成 - 这是正确的。RISC设计倾向于使用简单的指令,这些指令通常可以在单个时钟周期内执行完毕,提高了处理器的效率。

B. RISC普遍采用微程序控制器,CISC则普遍采用硬布线控制器 - 这是不正确的。实际上,情况往往相反。RISC架构更倾向于使用硬布线控制器,因为它可以提供更快的指令执行速度,而CISC架构由于指令复杂性,有时会采用微程序控制器来实现指令的解码和执行控制。

C. RISC的指令种类和寻址方式相对于CISC更少 - 正确。RISC设计原则之一就是减少指令集的复杂性,这意味着减少指令种类和简化寻址模式,以便提高指令的执行速度和效率。

D. RISC和CISC都采用流水线技术 - 正确。无论是RISC还是CISC处理器,为了提升性能,普遍都会采用流水线技术,尽管它们在流水线设计的深度和细节上可能会有所不同。

在深入理解RISC与CISC的区别时,可以进一步探讨几个关键点:

RISC特点:

  • 简化指令集:RISC设计的核心是减少指令数量并使每条指令尽可能简单,这样可以加快单个指令的执行速度,并减少对复杂控制逻辑的需求。
  • 更多寄存器使用:RISC架构倾向于使用更多的通用寄存器,减少对慢速内存访问的依赖,进一步加速程序执行。
  • 定长指令:大多数RISC架构采用定长指令格式,简化了解码过程,使得指令的取指和译码可以更高效地并行进行。
  • 硬布线控制器:由于指令集简化,RISC处理器更倾向于使用硬连线逻辑来实现控制单元,这有助于提高速度和效率,但也可能导致芯片设计更为复杂。

CISC特点:

  • 复杂指令集:CISC处理器提供了丰富的指令集,包括一些复杂的单一指令可以完成多个操作,如加载并计算、存储并计算等,旨在减少编译器生成的指令数量。
  • 微程序控制:传统上,CISC处理器更可能使用微程序控制来实现这些复杂的指令解码和执行控制,这允许更灵活地设计和修改指令集,但可能引入额外的执行延迟。
  • 可变长度指令:CISC指令长度不固定,这增加了指令预取和解码的复杂性,但也有利于指令编码的紧凑性。
  • 强调软件优化:CISC架构的设计理念部分基于通过复杂的硬件实现来减轻软件负担,减少代码大小,尽管这可能牺牲了一些执行效率。

流水线技术:

不论是RISC还是CISC处理器,都广泛采用了流水线技术来提升处理器的吞吐量。通过将指令执行过程分解为多个独立的阶段(如取指、译码、执行、访存和写回),处理器可以同时处理多条指令的不同阶段,从而实现指令的并行执行,提升整体处理能力。

综上所述,选项B中的描述不符合常规理解,因为RISC处理器更倾向于使用硬布线控制器而非微程序控制器,以追求更高的执行效率。
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软件系统小时可靠度计算通常涉及统计学和概率论方法,用于评估软件在特定时间段内无故障运行的概率。这里提供一个简化的计算框架,帮助理解如何计算软件系统在给定时间内的可靠度。

基本概念

  1. 可靠度(Reliability): 表示系统或组件在特定条件下,在规定的时间内完成规定功能的概率。

  2. 失效(Failure): 系统或组件不能执行规定功能的状态。

  3. 故障率(Failure Rate): 单位时间内失效的概率,通常表示为 λ,单位为失效/时间单位。

  4. 平均无故障时间(Mean Time To Failure, MTTF): 预期系统从开始运行到首次故障的平均时间,计算为 MTTF = 1/λ。

计算步骤

假设我们要计算软件系统在1000小时内(即千小时可靠度)的可靠度,且已知以下信息:

  • 故障率 λ(例如,每千小时的平均故障次数)。
  • 系统是否为单一组件或是由多个组件构成(影响计算方式,串联、并联或混合)。
对于单一组件系统:
  1. 直接计算法:
    如果知道故障率 λ,则1000小时内的可靠度 R(t) 可以用指数分布模型计算为:
    [
    R(t) = e^{-\lambda t}
    ]
    其中,t 是时间(例如1000小时),e 是自然对数的底数(约等于2.71828),λ 是故障率。
对于多组件系统(如串联、并联):
  • 串联系统:所有组件都必须工作才能保证系统工作,系统的可靠度等于各组件可靠度的乘积。
  • 并联系统:至少有一个组件工作即可,系统的可靠度等于1减去所有组件不可靠度的乘积。

示例计算

假设一个单一组件的软件系统,其故障率为每年0.1次(即 λ = 0.1 /年),要求计算1000小时(约0.114年)的可靠度:

[ R(1000小时) = e^{-(0.1/年) * 0.114年} ]

计算得出:

[ R(1000小时) = e^{-0.0114} \approx 0.9885 ]

这意味着该软件系统在1000小时内无故障运行的概率约为98.85%。

实际计算中需要根据具体的系统结构(串联、并联等)、故障率的准确数值以及是否考虑了时间的连续性(比如是否使用泊松过程模型)来进行调整。此外,对于复杂系统,还需要考虑软件的成熟度、容错性、易恢复性等因素对可靠度的影响。

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第8题
下列不属于计算机病毒的是()。
A永恒之蓝
B蠕虫
C.特洛伊木马
D.DDOS
2022年上半年上午试卷综合知识
正确答案:D你的答案:B

正确答案是D,DDoS。

解析:
A. 永恒之蓝:这是一个特定的计算机病毒名称,指的是利用Windows SMB服务漏洞(MS17-010)传播的WannaCry勒索病毒的一部分,它属于计算机病毒范畴。
B. 蠕虫:蠕虫是一种自我复制的恶意软件程序,能够独立传播并感染其他计算机,它无需附着在宿主程序上即可执行,是计算机病毒的一种。
C. 特洛伊木马:特洛伊木马是一种伪装成合法软件的恶意程序,用户在不知情的情况下运行后,会在系统中开启后门,供攻击者远程控制或窃取信息,也是计算机病毒的一种类型。
D. DDoS(分布式拒绝服务攻击):虽然常常与黑客攻击、网络安全威胁联系在一起,但它本身并不属于计算机病毒。DDoS攻击通过大量受控的计算机(称为“僵尸网络”)同时向目标服务器发送请求,目的是耗尽目标的资源,导致服务中断,它是一种网络攻击手段而非病毒。

因此,根据定义,DDoS不是计算机病毒。

第10题
通过在出口防火墙上配置()功能可以阻止外部未授权用户访问内部网络。
A.ACL
B.SNAT
C.入侵检测
D.防病毒
2022年上半年上午试卷综合知识
正确答案:A你的答案:B

正确答案是A,ACL。

解析:
A. ACL(Access Control List,访问控制列表):这是一种网络安全机制,用于定义哪些外部的流量可以进入或离开一个网络。通过在出口防火墙上配置ACL规则,管理员可以精细控制进出网络的数据包,从而阻止外部未授权用户的访问,保护内部网络的安全。
B. SNAT(Source Network Address Translation,源网络地址转换):主要用于隐藏内部网络的真实IP地址,将内部发出的流量的源IP地址转换为外部可用的IP地址,主要解决IP地址不足或隐藏内部网络结构的问题,并不直接用于阻止未授权访问。
C. 入侵检测:这是一个安全机制,用于监测网络或系统中的可疑活动,识别可能的攻击行为,但它本身不直接阻止访问,而是提供警报或采取进一步行动的依据。
D. 防病毒:通常是指防病毒软件,用于检测和清除文件或网络流量中的恶意软件,而不是直接用于在网络入口点阻止未经授权的访问。

因此,正确答案是A,ACL,它是直接用于在出口防火墙上配置以阻止外部未授权用户访问内部网络的功能。

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正确答案是C,商标权。

解析:
A. 著作权:根据大多数国家的法律,著作权自作品创作完成之日起自动产生,保护期一般至作者终生及其死后50年或更长时间(不同国家规定有所不同),但这个期限是法定的,不能通过申请来延长。
B. 专利权:发明专利一般保护期为20年,实用新型和外观设计专利保护期一般短于发明专利,到期后专利权自然终止,一般情况下也不能延长。
C. 商标权:商标注册后有一定的有效期,中国目前的规定是10年,但商标权可以通过续展的方式无限期延长,每次续展注册的有效期为10年。因此,商标权的保护期是可以延长的。
D. 商业秘密权:商业秘密的保护期不是基于固定的年限,而是只要信息保持非公开且具有商业价值,就持续受到保护,不存在通过官方程序延长保护期的概念。

所以,根据以上解释,C选项商标权的保护期是可以延长的,是正确的答案。

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正确答案是B,边界值分析。

解析:
A. 判定覆盖:是一种白盒测试方法,关注于至少执行一次每个逻辑判断的每个可能的结果。这与题目描述的测试情景不符。
B. 边界值分析:是一种黑盒测试方法,特别挑选边界条件或边界值附近的值进行测试,以发现错误。对于本题,个人所得税的免征点是3500元,正好处于一个边界条件上,因此测试3499(边界内)、3500(边界上)、3501(边界外)正是应用了边界值分析的方法来验证系统在边界及边界附近的表现是否正确。
C. 路径覆盖:同样是白盒测试方法,旨在执行所有可能的代码路径至少一次,与题目要求不符。
D. 因果图:用于根据输入条件与输出结果之间的逻辑关系设计测试用例,虽然也可能用于此类场景,但直接针对边界值的测试更符合边界值分析的特点。

因此,根据题目的测试目的,选择测试输入值3499、3500和3501是为了检验系统在边界上的处理逻辑,这正是边界值分析法的应用。所以正确答案是B。

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正确答案是D,面向对象分析的第一项活动是“需求分析”;面向对象程序设计语言为面向对象“实现”。

解析:
面向对象分析(Object-Oriented Analysis, OOA)是面向对象软件开发过程中的一个阶段,它的首要任务确实是理解并记录系统的需求,即进行需求分析。这一阶段包括识别问题域内的关键对象、类以及它们之间的关系,为后续的设计和实现打下基础。

面向对象程序设计语言(Object-Oriented Programming Language, 如Java、C++等)是用来实现面向对象设计的工具。一旦完成了面向对象分析和设计(Object-Oriented Design, OOD),接下来就是使用这些编程语言将设计转化为实际的可执行代码,即实现阶段。

因此,第一空的答案应该是C“需求分析”,但根据提供的答案提示,题目可能存在表述或理解上的误差。按照面向对象软件开发的一般流程,第一空应填“需求分析”,第二空应填“实现”。

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正确答案是A,X*2的值为[1, 2, 1, 2]。

解析:
在Python中,列表(list)乘以一个整数n,表示将该列表重复n次并连接起来形成一个新的列表。因此,当你有一个列表X = [1, 2],执行X * 2的操作,实际上是将列表X自身重复一次拼接起来,得到的结果就是[1, 2, 1, 2]。

选项分析:

  • A. [1, 2, 1, 2]:这是正确的结果,列表X被重复了一次。
  • B. [1, 1, 2, 2]:这是列表内部元素各自重复的结果,而非Python列表乘法的运作方式。
  • C. [2, 4]:这看起来像是列表内每个元素乘以2的结果,但实际上是对整个列表进行了重复操作。
  • D. 出错:由于X是一个列表,且乘以一个整数是Python支持的合法操作,因此不会出错。

因此,根据Python的列表重复运算规则,正确答案是A。

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正确答案是A,TUPLE(元组)。

解析:
在Python语言中,数据结构各有特点:

  • A. TUPLE(元组):元组是不可变的(即创建后元素不可更改),有序的序列结构,可以包含重复的元素。这完全符合题目描述。
  • B. DICT(字典):字典是可变的、无序的键值对集合,键必须唯一,但值可以重复。
  • C. LIST(列表):列表是可变的、有序的序列结构,可以包含重复的元素,但不符合题目中“不可变”的要求。
  • D. SET(集合):集合是无序的、不重复元素的集,既不符合有序也不符合元素可以重复的描述。

因此,根据题目描述“不可变的、有序的序列结构,其中元素可以重复”,正确答案是A,TUPLE(元组)。

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正确答案是C,6个。

解析:
自然连接是关系数据库中的一种操作,它基于两个表中共有的列进行,自动去除重复的列。对于给定的关系R(A,B,C,D)和关系S(A,D,E,F),它们共有的列是A和D。

  1. 自然连接后属性列的数量:进行自然连接时,会自动去除重复的列,但题目问的是连接后的属性列总数,而不是最终结果的列数。R有4列,S有4列,共有的A和D各计算一次,所以初始计算可能是4+4=8列。但因为A和D是重复的,如果直接这样算就错了,实际上自然连接处理后不会保留重复的列名,而是将其视为同一列,因此正确的理解应该是R和S的非公共列加上公共列,即(B,C) + (E,F) + (A,D) = 3 + 3 + 2 = 8列减去被视作同一列的2(A和D重复),得到6列。因此,选项C(6个)是正确的。

  2. 关系代数表达式: 题目还提到了一个关系代数表达式 oRB>sF(R?S),这里的描述似乎有误或不清晰,通常关系代数中不会出现这样的直接符号组合而没有明确的操作符。正确的解读可能是询问某个投影操作之后与自然连接结果的等价表达,但基于提供的信息直接给出等价表达式较为困难,因为具体的投影操作(如投影哪些列)没有详细说明。不过,基于问题的第一部分,我们已经确定了自然连接后属性列的数量为6。

综上,针对第一空的问题,答案是C,6个。而对于等价关系代数表达式的准确内容,由于题目表述可能有误或缺失关键信息,无法直接提供一个确切且对应的等价表达式,但通常涉及先执行自然连接,然后是对结果进行选择(σ)或投影(π)等操作。

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答案解析:稳定排序算法指的是在排序过程中,具有相同排序键(排序码)的记录,它们的相对顺序在排序前后不会发生变化。根据这一定义,我们来分析给出的选项:

A. 冒泡排序:冒泡排序是一种简单的交换排序算法,它重复地遍历待排序序列,比较每对相邻元素的值,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。这个过程重复进行直到没有再需要交换的元素为止,这意味着该序列已经排序完成。冒泡排序是稳定的排序算法,因为只有当相邻元素的顺序不正确时才会发生交换,相同元素的相对位置不会改变。

B. 快速排序:快速排序是一种分而治之的排序算法,在划分过程中,选取一个“基准”元素,将数组分为两部分,一部分都比基准小,另一部分都比基准大,然后递归地对这两部分继续进行快速排序。由于快速排序的分区操作可能会改变相同元素的原始相对顺序,因此快速排序是不稳定的。

C. 堆排序:堆排序利用了完全二叉树的特性,通过构建最大堆或最小堆来实现排序。在调整堆的过程中,元素的位置会频繁交换,这可能导致相同元素的原始相对顺序被改变,因此堆排序也是不稳定的。

D. 简单选择排序:简单选择排序的基本思想是在未排序的序列中找到最小(或最大)的元素,存放到排序序列的起始位置,然后再从剩余未排序的元素中继续寻找最小(或最大)元素,然后放到已排序序列的末尾。这个过程重复进行直到所有元素均排序完毕。选择排序中,每次选出的最小(或最大)元素可能会与它之后的相同元素交换位置,导致稳定性丢失,因此简单选择排序也是不稳定的。

综上所述,正确的答案确实是A. 冒泡排序

当然,让我们更详细地探讨这些排序算法的稳定性和它们的工作原理。

A. 冒泡排序

稳定性:冒泡排序通过重复遍历要排序的数列,比较每对相邻元素的值,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。这个过程重复进行,直到整个序列变成有序状态。因为冒泡排序只在两个相邻元素顺序不正确时才进行交换,如果有两个相同的元素,除非它们处于逆序位置,否则不会进行交换,这样就保持了相同元素的原始相对顺序。因此,冒泡排序是稳定的排序算法。

B. 快速排序

稳定性:快速排序使用分治法的思想,选择一个"基准"元素,通过一趟排序将待排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序。在这个过程中,通过与基准的比较和交换,相同元素的原始顺序可能被打乱,特别是当基准选择不当或者数据分布不均匀时。因此,快速排序是不稳定的排序算法。

C. 堆排序

稳定性:堆排序利用堆这种数据结构设计的一种排序算法。它首先将待排序的序列构造成一个大顶堆(或小顶堆),此时,整个序列的最大值(或最小值)就是堆顶的根节点。将它移走(即与堆数组的末尾元素交换,此时序列末尾就是最大值),然后将剩余的n-1个序列重新构造成一个堆,这样就会得到n个元素的次小值。不断重复此过程,便能得到一个有序序列。在调整堆的过程中,为了满足堆的性质,元素间的交换可能导致相同元素的原始顺序发生改变,所以堆排序是不稳定的

D. 简单选择排序

稳定性:简单选择排序的基本策略是遍历整个数组,找到最小(或最大)的元素,将其与数组的第一个元素交换位置;然后在剩余的元素中找到最小(或最大)的元素,与数组的第二个元素交换,以此类推。在这个过程中,选择出的最小(或最大)元素可能会与它之前的任何元素交换,即使它们的值相等,也可能改变这些相等元素之间的相对位置,因此简单选择排序是不稳定的

总结来说,稳定性关乎于排序算法在处理相等元素时是否能保持它们原有的顺序。冒泡排序因为其交换的限制性,能够保持相同元素的相对位置,从而是稳定的;而快速排序、堆排序和简单选择排序在某些情况下会改变相同元素的原始顺序,故为不稳定的排序算法。

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这个问题的关键在于理解邻接表如何表示图中的边,以及有向图和无向图在邻接表中的表现形式。

邻接表是一种图的链式存储结构,对于每个顶点,都会有一个链表来存储所有与该顶点直接相连的其他顶点(即该顶点的所有邻接点)。在邻接表中,每个表示边的表结点实际上代表了从一个顶点出发的一条边。

  • 无向图中,如果顶点A与顶点B之间有一条边,那么在邻接表的表示中,A的链表里会有一个结点指向B,同时B的链表里也会有一个结点指向A,表示这两点之间的相互连接。这意味着无向图中的每条边会在邻接表中表现为两个表结点。

  • 有向图中,一条边从顶点A指向顶点B,在邻接表中,仅在A的链表中有一个结点表示这条边,而B的链表中不会有对应A的结点(除非也有边从B到A)。因此,在有向图的邻接表中,每条边对应一个表结点。

题目指出图G的邻接表中有奇数个表示边的表结点。根据上述分析,如果图是无向图,那么每条边应该导致邻接表中增加两个结点,总结点数应为偶数;而存在奇数个表结点的情况只能发生在有向图中,因为有向图中每条边只增加一个结点到邻接表中。

因此,正确答案是 D. 是有向图。你的答案B(有偶数个顶点)并没有直接从题目给出的信息中得出,而且顶点的数量并不能直接从边的奇偶性推断,除非结合图的类型考虑。

当我们深入探讨这个问题时,我们可以进一步分析邻接表的结构及其如何反映图的特征。

无向图的邻接表表示

在无向图中,如果节点A与节点B之间存在一条边,那么这条边会在A的邻接表中以一个表结点表示(指向B),同时在B的邻接表中也会有一个对应的表结点(指向A),表示双向的连接关系。这意味着,对于无向图中的任意一条边,邻接表中会有两个相应的表结点来表示。因此,如果一个无向图的邻接表中总共有n个表结点,这实际上代表了图中边的数量应该是n/2(因为每条边贡献了两个结点)。所以,无向图的邻接表中表结点的数量必然是偶数。

有向图的邻接表表示

相比之下,有向图中的每条边仅在一个方向上表示一次连接。也就是说,如果从节点A到节点B有一条有向边,那么这条边只会出现在A的邻接表中,作为指向B的一个表结点。B的邻接表中不会因为这条边的存在而增加结点,除非也有一条从B到A的边。因此,在有向图的邻接表中,每条边确切地对应一个表结点。

题目分析

题目指出,图G的邻接表中有奇数个表示边的表结点。基于上述讨论,我们知道在无向图中,由于每条边在邻接表中以两个结点的形式出现,所以总表结点数必定是偶数。而题目中提到的是奇数个表结点,这直接排除了图G为无向图的可能性。

因此,唯一合理的结论是图G是一个有向图,因为只有在有向图中,每条边直接对应一个表结点,这才可能出现奇数个表结点的情况。所以,正确答案是 D. 是有向图

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您的答案是正确的。在TCP/IP协议栈中,远程登录采用的协议是 B. TELNET

TELNET (Teletype Network) 是一个应用层协议,它允许用户通过网络登录到远程主机上,并像直接连接到那台计算机一样工作。用户可以在本地终端上输入命令,这些命令会被传输到远程主机上执行,然后远程主机的输出结果再传回用户的本地终端显示。TELNET协议使用TCP作为传输层协议,通常默认端口号为23。

其他选项的简要说明:

  • A. HTTP (Hypertext Transfer Protocol):用于传输超文本(如网页)的协议,它是万维网(WWW)的基础。
  • C. SMTP (Simple Mail Transfer Protocol):用于在邮件服务器之间发送电子邮件的标准协议。
  • D. FTP (File Transfer Protocol):用于在网络上进行文件传输的协议,支持上传、下载及文件管理等功能。

因此,对于远程登录场景,正确的协议是TELNET。

当然,让我们更深入地了解TCP/IP协议栈中与远程登录相关的协议——TELNET,以及其他几个常见协议的功能,以便更清晰地区分它们。

TELNET (B. TELNET)

TELNET是一种远程访问协议,它使用户能够在本地计算机上通过网络登录到远程主机,并且能够像直接坐在那台远程计算机前一样工作。它基于TCP/IP协议族,使用TCP作为传输层协议,确保了数据传输的可靠性。用户在本地终端上输入的命令会被编码并通过网络发送到远程主机,而远程主机的响应(包括命令执行的结果或错误信息)则被编码并回传给用户。然而,由于TELNET协议以明文方式传输数据,包括用户名和密码,这使得它在安全性方面存在重大隐患,现代系统更多采用SSH(Secure Shell)协议来替代TELNET进行安全的远程登录。

HTTP (A. HTTP)

HTTP(Hypertext Transfer Protocol)是用于分布式、协作式和超媒体信息系统的应用层协议,主要用于访问互联网上的网页。用户通过浏览器发出HTTP请求来获取网页内容,服务器则以HTTP响应的形式返回所请求的网页或其他内容。HTTP是无状态的,意味着每个请求都是独立处理的,服务器不保留之前请求的信息。

SMTP (C. SMTP)

SMTP(Simple Mail Transfer Protocol)是用于在互联网上传输电子邮件的应用层协议。它定义了邮件如何在邮件服务器之间传递,但不涉及用户界面或邮件存储。当用户通过电子邮件客户端(如Outlook)发送邮件时,客户端会使用SMTP与邮件服务器通信,然后服务器之间通过SMTP接力将邮件送达最终接收者的邮件服务器。

FTP (D. FTP)

FTP(File Transfer Protocol)是用于在网络上进行文件传输的协议,它提供了一种标准的方式来上传、下载和管理文件。FTP基于客户端-服务器模型,允许用户从远程服务器检索文件,或将本地文件上传到服务器。与TELNET类似,早期的FTP也是以明文形式传输数据,但现代的FTP支持TLS/SSL加密,形成了FTPS或SFTP(后者实际上是基于SSH的安全文件传输协议)以提高安全性。

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.gitignore 文件

一.什么是 .gitignore 文件 在任何当前工作的 Git 仓库中,每个文件都是这样的: 追踪的(tracked)- 这些是 Git 所知道的所有文件或目录。这些是新添加(用 git add 添加)和提交(用 git commit 提…

allure测试报告用例数和 pytest执行用例数不相同问题

我出现的奇怪问题: pytest执行了9条用例,但是测试报告确只显示3条用例 我将其中的一个代码删除后,发现allure测试报告又正常了 我觉得很奇怪这个代码只是删除了二维数组的第一列,我检查了半天都找不到问题,只有降低版本…

【自撰写,国际象棋入门】第1课、棋盘和棋子

第1课 棋盘和棋子 一、国际象棋的棋盘 国际象棋的棋盘为一8乘8的黑、白格相间的棋盘,8条竖线的编号分别为A-H,8条横线的编号分别为1-8,在记谱时用竖线编号横线编号的方式表示棋盘上的格子,例如a1格、h8格等.棋盘上有几条重要的大…

【数据密集型系统设计】软件系统的可靠性、可伸缩性、可维护性

文章目录 一. 数据密集型程序的特点以及遇到的问题二. 可靠性 : 即使出现问题,也能继续正确工作1 硬件故障2. 软件错误3. 人为错误 二. 可伸缩性1. 描述负载与推特的例子2. 描述性能-延迟和响应时间3. 应对负载的方法 四. 可维护性1. 可操作性:人生苦短&…

汇编:调用Win32 API

在32位汇编程序中使用 Win32 API 是很常见的,特别是在开发 Windows 应用程序时调用的频率很高,Win32 API 提供了访问 Windows 操作系统功能的接口,包括窗口、消息处理、文件操作、网络通信等等。以下是使用 Win32 API 的一般步骤:…

数据结构与算法03-散列表(哈希表)

介绍 散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据键(Key)而直接访问在存储器存储位置的数据结构。也就是说,它通过计算出一个键值的函数,将所需查询的数据映射到表中一个位置来让人访问&…

队列——一种操作受限的线性表

队列 队列(Queue)简称队,也是一种操作受限的线性表,只允许在表的一端进行插入,而在表的另一端进行删除。向队列中插入元素称为入队或进队,删除元素称为出队或离队。队列中的元素是先进先出(Fir…

win_os_linux不能用于文件名的保留字符

windows 在 Windows 文件系统中&#xff0c;以下字符是保留字符&#xff0c;不能用于文件名或目录名&#xff1a; < (小于号)> (大于号): (冒号)" (双引号)/ (斜杠)\ (反斜杠)| (竖线)? (问号)* (星号) 此外&#xff0c;文件名不能以空格或句点 (.) 结尾&#x…

关于Golang中自定义包的简单使用-Go Mod

1. go env 查看 GO111MODULE 是否为 on&#xff0c;不是修改成on go env -w GO111MODULEon 2 .自定义包的目录格式 3. test.go 内容 package calc func Add(x, y int) int { // 首字母大写表示公有方法return x y }func Sub(x, y int) int {return x - y } 4.生成calc目…

动规算法-地下城游戏

在刷题练习专栏中&#xff0c;已经写了两篇文章实现对动态规划入门题目的讲解了&#xff0c;动态规划这类题目很难很好的掌握&#xff0c;今天给大家带来稍微深入的题目&#xff0c;帮助大家更好的理解动态规划的算法思想&#xff0c;加深对该算法的理解&#xff0c;建议看每道…

高考试卷押运车视频监控解决方案

一、引言 高考作为我国教育领域的重要事件&#xff0c;其公正、公平和安全性一直备受社会关注。试卷押运作为高考的重要环节&#xff0c;其安全性直接关系到高考的顺利进行和考生的切身利益。因此&#xff0c;对高考试卷押运车实施视频监控解决方案&#xff0c;对于确保试卷安…

使用eclipse自动生成实体类

前言 在软件开发过程中&#xff0c;经常需要创建大量的实体类来映射数据库表或者表示业务模型。手动编写实体类既费时又容易出错&#xff0c;因此许多集成开发环境&#xff08;IDE&#xff09;提供了自动生成实体类的功能。本篇博客将介绍如何在 Eclipse 中内置功能来快速生成实…

mybatis异常:Invalid bound statement (not found): com.lm.mapper.ArticleMapper.list

现象&#xff1a; 原因&#xff1a; 无效绑定&#xff0c;应该是mybatis最常见的一个异常了&#xff0c;接口与XML文件没绑定。首先&#xff0c;mapper接口并没有实现类&#xff0c;所以框架会通过JDK动态代理代理模式获取接口的代理实现类&#xff0c;进而根据接口全限定类名…

嵌入式期末复习

一、选择题&#xff08;20&#xff09; 二、判断题&#xff08;10&#xff09; 三、填空题&#xff08;10&#xff09; 主机-目标机的文件传输方式主要有串口传输方式、网络传输方式、USB接口传输方式、JTAG接口传输方式、移动存储设备方式。常用的远程调试技术主要有 插桩/st…

CentOS7 部署单机版 ElasticSearch + Logstash + Kibana

一、部署ElasticSearh 参考下面文章&#xff1a; CentOS7 部署单机版 ElasticSearch Logstash-CSDN博客文章浏览阅读83次&#xff0c;点赞2次&#xff0c;收藏2次。通过logstash收集信息&#xff0c;发送给elasticsearch处理。https://blog.csdn.net/weixin_44295677/articl…

simCSE句子向量表示(1)-使用transformers API

SimCSE SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings. Gao, T., Yao, X., & Chen, D. (2021). SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings. arXiv preprint arXiv:2104.08821. 1、huggingface官网下载模型 官网手动下载&#xff1a;pri…