E1127 2025-12 CCF-GESP Python七级真题-练习

下面关于Python中形参、实参和作用域的说法中，错误的一项是（ ）。

已知三个序列： s1 = {3, 1, 8, 2, 5, 6, 7, 4} ， s2 = {1, 5, 1, 8, 6, 4, 7, 5, 6} ， s3 = {1, 8, 3, 5, 7, 6, 2, 4} 。以下哪个序列是它们的最长公共子序列（ ）。

现有一个地址区间为0~10的哈希表，当出现冲突情况，会往后找第一个空的地址存储（到 冲突了就从0开始往后），现在要依次存储(1,3,5,7,9)，哈希函数为h(x)=(x²+x) mod 11。其中9存储在哈希表哪个地址中（ ）。

在0/1背包问题中，给定一组物品，每个物品有一个重量和价值，背包的容量有限。假设背包的最大容量为W，物品的数量为n，其中第 个物品的重量为w[i]，价值为v[i]。以下关于0/1背包问题的描述，正确的是（ ）。

一棵深度为 6（根节点深度为1）的完全二叉树，节点总数最少有（ ）。

对于如下二叉树，下面关于访问的顺序说法错误的是（ ）。

下面程序的运行结果为（ ）。

def query(n, a, x):
	left = 0
	right = n
	while left < right:
		mid = left + (right - left) // 2
		if a[mid] >= x:
			right = mid
		else:
			left = mid + left
	if left == n:
		return -1
	return left
if __name__ == "__main__":
	n = 10
	x = 3
	num = [1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 6, 7]
	result = query(n, num, x)
	print(result)

下面程序中，函数 query 的时间复杂度是（ ）。

def query(n, a, x):
	left = 0
	right = n
	while left < right:
		mid = left + (right - left) // 2
		if a[mid] >= x:
			right = mid
		else:
			left = mid + 1
	if left == n:
		return -1
	return left
if __name__ == "__main__":
	n = 10
	x = 3
	num = [1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 6, 7]
	print(query(n, num, x))

有5个字符，它们出现的次数分别为2次、2次、3次、3次、5次。现在要用哈夫曼编码的方式来为这些字符进行编码，最小加权路径长度WPL（每个字符的出现次数 它的编码长度，再把每个字符结果加起来）的值为（ ）。

下面程序的运行结果为（ ）。

def f(n):
	if n <= 2:
		return n * 2
	return f(n - 1) + f(n - 2)
if __name__ == "__main__":
	print(f(5))

一个简单无向图G有36条边，且每个顶点的度数都为4，则图G的顶点个数为（ ）。

下面关于二叉树的说法正确的是（ ）。

假设一个算法时间复杂度的递推式是 T(n) = 8T(n/4) + n sqrt(n)（n为正整数），和 T(0) = 1，那么这个算法的时间复杂度是（ ）。

下面哪一个可能是下图的深度优先遍历序列（ ）。

下面这个有向图的强连通分量的个数是（ ）。

Python语言中，表达式 3 ^ 2 的结果类型为 int ，值为 1 。

使用 math 模块中的正弦函数，表达式 math.sin(90) 的结果类型为 double ，值约为 1 。

使用Python的字符串比较方式对比 "10" 和 "9" ，表达式 "10" > "9" 的结果为 True

选择排序是一种不稳定的排序算法，而冒泡排序是一种稳定的排序算法。

求两个长度为n序列的最长公共子序列（LCS）长度时，可以使用滚动数组将空间复杂度从O(n²)优化到O(n)。

在无向图中，所有顶点的度数之和等于边数的两倍。

使用邻接矩阵存储一个有V个顶点、E条边的图，对该图进行一次完整的BFS遍历，时间复杂度为O(V+E)。

在图像处理或游戏开发中，泛洪（flood fill）算法既可以用BFS实现，也可以用DFS实现。

使用链地址法处理冲突的哈希表，当所有元素都映射到同一个槽位时，查找操作的最坏时间复杂度为O(n)，其中n为元素个数。

一个包含V个顶点的连通无向图，其任何一棵生成树都恰好包含V-1条边。