2025年3月 GESP C++ 7级
2025年3月 GESP C++ 7级认证考试真题(含编程操作题部分)
// questions
题目预览
下列哪个选项是 C++ 中的关键字?
function
class
method
object
下面代码输出的是()
int main() {
int a = 5, b = 2;
cout << (a >> b) << endl;
}
111
222
555
101010
以下代码的输出是什么?
int main() {
int a = 10;
int *p = &a;
int *&q = p;
*q = 20;
cout << a << endl;
return 0;
}
101010
202020
地址值
编译错误
下面代码输出的是()
int main() {
int arr[5] = {1, 2, 3, 4, 5};
int *p = arr + 2;
cout << *p << endl;
return 0;
}
111
222
333
444
下列关于排序的说法,正确的是( )。
选择排序是最快的排序算法之一。
归并排序通常是稳定的。
最差情况,nnn 个元素做快速排序的时间复杂度为 O(n2)O(n^2)O(n2)。
最好情况,nnn 个元素做插入排序的时间复杂度为 O(n)O(n)O(n)。
下面关于 C++ 类构造和析构函数的说法,错误的是( )。
构造函数不能声明为虚函数。
析构函数必须声明为虚函数。
类的默认构造函数可以被声明为 private。
类的析构函数可以被声明为 private。
下列关于树和图的说法,错误的是( )。
树是一种有向无环图,但有向无环图不都是一棵树。
如果把树看做有向图,每个节点指向其子节点,则该图是强连通图。
nnn 个顶点且连通的无向图,其最小生成树一定包含 nnn 条边。
nnn 个顶点、nnn 条边的有向图,一定不是强连通的。
111 是个神奇的数字,因为它是由两个数 111 和 000 拼接而成,而且 1+0=11 + 0 = 11+0=1。小杨决定写个程序找找小于 NNN 的正整数中共有多少这样神奇的数字。下面程序横线处应填入的是( )。
#include <string>
int count_miracle(int N) {
int cnt = 0;
for (int n = 1; n * n < N; n++) {
int n2 = n * n;
std::string s = std::to_string(n2);
for (int i = 1; i < s.length(); i++)
if (s[i] != '0') {
std::string sl = s.substr(0, i);
std::string sr = s.substr(i);
int nl = std::stoi(sl);
int nr = std::stoi(sr);
if (_________) // 在此处填入选项
cnt++;
}
}
return cnt;
}
nl + nr == n
nl + nr == n2
(nl + nr) * (nl + nr) == n
(nl + nr) ^ 2 == n2
给定一个无向图,图的节点编号从 000 到 n−1n-1n−1,图的边以邻接表的形式给出。下面的程序使用深度优先搜索(DFS)遍历该图,并输出遍历的节点顺序。横线处应该填入的是()
#include <iostream>
#include <vector>
#include <stack>
using namespace std;
void DFS(int start, vector<vector<int>>& graph, vector<bool>& visited) {
stack<int> s;
s.push(start);
visited[start] = true;
while (!s.empty()) {
int node = s.top();
s.pop();
cout << node << " "; // 输出当前节点
// 遍历邻接节点
for (int neighbor : graph[node]) {
if (!visited[neighbor]) {
__________________
__________________
}
}
}
}
int main() {
int n, m;
cin >> n >> m;
vector<vector<int>> graph(n);
for (int i = 0; i < m; i++) {
int u, v;
cin >> u >> v;
graph[u].push_back(v);
graph[v].push_back(u);
}
vector<bool> visited(n, false);
// 从节点 0 开始DFS遍历
DFS(0, graph, visited);
return 0;
}
visited[neighbor] = true;
s.push(neighbor-1);
visited[neighbor] = true;
s.push(neighbor+1);
visited[neighbor] = false;
s.push(neighbor);
visited[neighbor] = true;
s.push(neighbor);
给定一个整数数组 numsnumsnums,找到其中最长的严格上升子序列的长度。 子序列是指从原数组中删除一些元素(或不删除)后,剩余元素保持原有顺序的序列。 下面的程序横线处应该填入的是()
#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;
int lengthOfLIS(vector<int>& nums) {
int n = nums.size();
if (n == 0) return 0;
vector<int> dp(n, 1);
for (int i = 1; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
if (nums[i] > nums[j]) {
_________________________
}
}
}
return *max_element(dp.begin(), dp.end());
}
int main() {
int n;
cin >> n;
vector<int> nums(n);
for (int i = 0; i < n; i++) {
cin >> nums[i];
}
int result = lengthOfLIS(nums);
cout << result << endl;
return 0;
}
dp[i] = max(dp[i], dp[j]);
dp[i] = max(dp[i+1], dp[j] + 1);
dp[i] = max(dp[i], dp[j] - 1);
dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1);
给定一个整数数组 numsnumsnums,找到其中最长的严格上升子序列的长度。 子序列是指从原数组中删除一些元素(或不删除)后,剩余元素保持原有顺序的序列。 该程序的时间复杂度为()
#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;
int lengthOfLIS(vector<int>& nums) {
int n = nums.size();
if (n == 0) return 0;
vector<int> dp(n, 1);
for (int i = 1; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
if (nums[i] > nums[j]) {
_________________________
}
}
}
return *max_element(dp.begin(), dp.end());
}
int main() {
int n;
cin >> n;
vector<int> nums(n);
for (int i = 0; i < n; i++) {
cin >> nums[i];
}
int result = lengthOfLIS(nums);
cout << result << endl;
return 0;
}
给定两个无向图 G1G1G1 和 G2G2G2 ,判断它们是否同构。图的同构是指两个图的节点可以通过某种重新编号的方式完全匹配,且边的连接关系一致。 为了简化问题,假设图的节点编号从 000 到 n−1n-1n−1,并且图的边以邻接表的形式给出。下面程序中横线处应该给出的是( )
#include <iostream>
#include <vector>
#include <map>
#include <algorithm>
using namespace std;
string graphHash(vector<vector<int>>& graph) {
vector<string> nodeHashes(graph.size());
for (int i = 0; i < graph.size(); i++) {
vector<int> neighbors = graph[i];
sort(neighbors.begin(), neighbors.end());
string hash;
for (int neighbor : neighbors) {
——————————————————————————
}
nodeHashes[i] = hash;
}
sort(nodeHashes.begin(), nodeHashes.end());
string finalHash;
for (string h : nodeHashes) {
finalHash += h + ";";
}
return finalHash;
}
int main() {
int n;
cin >> n;
vector<vector<int>> G1(n);
for (int i = 0; i < n; i++) {
int k;
while (cin >> k) {
G1[i].push_back(k);
if (cin.get() == '\n') break;
}
}
vector<vector<int>> G2(n);
for (int i = 0; i < n; i++) {
int k;
while (cin >> k) {
G2[i].push_back(k);
if (cin.get() == '\n') break;
}
}
string hash1 = graphHash(G1);
string hash2 = graphHash(G2);
if (hash1 == hash2) {
cout << "YES" << endl;
} else {
cout << "NO" << endl;
}
return 0;
}
hash += to_string(neighbor);
hash += to_string(neighbors);
hash += to_string(neighbor) + ",";
hash -= to_string(neighbors);
给定一个 m×nm \times nm×n 的二维网格 gridgridgrid,每个格子中有一个非负整数。请找出一条从左上角 (0,0)(0, 0)(0,0) 到右下角 (m−1,n−1)(m-1, n-1)(m−1,n−1) 的路径,使得路径上的数字总和最小。每次只能向右或向下移动。横线处应该填入的是()
#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;
int minPathSum(vector<vector<int>>& grid) {
int m = grid.size();
int n = grid[0].size();
vector<vector<int>> dp(m, vector<int>(n, 0));
dp[0][0] = grid[0][0];
for (int j = 1; j < n; j++) {
dp[0][j] = dp[0][j - 1] + grid[0][j];
}
for (int i = 1; i < m; i++) {
dp[i][0] = dp[i - 1][0] + grid[i][0];
}
for (int i = 1; i < m; i++) {
for (int j = 1; j < n; j++) {
————————————————————————————————
}
}
return dp[m - 1][n - 1];
}
int main() {
int m, n;
cin >> m >> n;
vector<vector<int>> grid(m, vector<int>(n));
for (int i = 0; i < m; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
cin >> grid[i][j];
}
}
int result = minPathSum(grid);
cout << result << endl;
return 0;
}
dp[i][j] = min(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]) + grid[i][1];
dp[i][j] = min(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]) + grid[i][j];
dp[i][j] = min(dp[i - 1][j], dp[i][j]) + grid[i][j];
dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i][j - 1]) + grid[i][j];
给定一个整数数组 numsnumsnums,找到一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。下面横线处应该填入的是()
#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;
int maxSubArray(vector<int>& nums) {
int n = nums.size();
if (n == 0) return 0;
vector<int> dp(n, 0);
dp[0] = nums[0];
int maxSum = dp[0];
for (int i = 1; i < n; i++) {
_____________________________________
maxSum = max(maxSum, dp[i]);
}
return maxSum;
}
int main() {
int n;
cin >> n;
vector<int> nums(n);
for (int i = 0; i < n; i++) {
cin >> nums[i];
}
int result = maxSubArray(nums);
cout << result << endl;
return 0;
}
dp[i] = max(nums[i+1], dp[i - 1] + nums[i]);
dp[i] = max(nums[i], dp[i - 1] + nums[i]);
dp[i] = max(nums[i], dp[i + 1] + nums[i]);
dp[i] = max(nums[i], dp[i - 1] + nums[i+1]);
在哈希表的实现中,冲突解决是一个重要的问题。以下哪种方法 不是 常见的哈希表冲突解决策略?
链地址法(Chaining)
开放地址法(Open Addressing)
二次哈希法(Double Hashing)
二分查找法(Binary Search)
在 C++ 语法中,表达式 1e6 、 100000010000001000000 和 10610^6106 的值是相同的。
在 C++ 语言中,函数调用前必须有函数声明或定义。
快速排序一般是不稳定的。
long long 类型能表达的数都能使用 double 类型精确表达。
使用 math.h 或 cmath 头文件中的函数,表达式 cos(60) 的结果类型为 double、值约为 0.50.50.5。
一颗 nnn 层的满二叉树,一定有 2n−12^n - 12n−1 个结点。
邻接表和邻接矩阵都是图的存储形式。为了操作时间复杂度考虑,同一个图可以同时维护两种存储形式。
子类对象包含父类的所有成员(包括私有成员)。从父类继承的私有成员也是子类的成员,因此子类可以直接访问。
动态规划算法通常有递归实现和递推实现。但由于递归调用在运行时会由于层数过多导致程序崩溃,有些动态规划算法只能用递推实现。
按照下面的规则生成一棵二叉树:以一个人为根节点,其父亲为左子节点,母亲为右子节点。对其父亲、母亲分别用同样规则生成左子树和右子树。以此类推,记录 303030 代的直系家谱,则这是一棵满二叉树。
试题名称:图上移动
时间限制:1.0 s | 内存限制:512.0 MB
题目描述
小 A 有一张包含 nnn 个结点与 mmm 条边的无向图,结点以 1,2,…,n1, 2, \dots, n1,2,…,n 标号。小 A 会从图上选择一个结点作为起点,每一步移动到某个与当前小 A 所在结点相邻的结点。对于每个结点 iii (1≤i≤n1 \leq i \leq n1≤i≤n),小 A 想知道从结点 iii 出发恰好移动 1,2,…,k1, 2, \dots, k1,2,…,k 步之后,小 A 可能会位于哪些结点。由于满足条件的结点可能有很多,你只需要求出这些结点的数量。
输入格式
第一行,三个正整数 n,m,kn, m, kn,m,k,分别表示无向图的结点数与边数,最多移动的步数。
接下来 mmm 行,每行两个正整数 ui,viu_i, v_iui,vi,表示图中的一条连接结点 uiu_iui 与 viv_ivi 的无向边。
输出格式
共 nnn 行,第 iii 行 (1≤i≤n1 \leq i \leq n1≤i≤n) 包含 kkk 个整数,第 jjj 个整数 (1≤j≤k1 \leq j \leq k1≤j≤k) 表示从结点 iii 出发恰好移动 jjj 步之后可能位置的结点数量。
样例输入 #1
4 4 3
1 2
1 3
2 3
3 4
样例输出 #1
2 4 4
2 4 4
3 3 4
1 3 3
说明/提示
本题采用捆绑测试。
对于 20%20\%20% 的测试点,保证 k=1k = 1k=1。
对于另外 20%20\%20% 的测试点,保证 1≤n≤50,1≤m≤501 \leq n \leq 50, 1 \leq m \leq 501≤n≤50,1≤m≤50。
对于所有测试点,保证 1≤n≤500,1≤m≤500,1≤k≤20,1≤ui,vi≤n1 \leq n \leq 500, 1 \leq m \leq 500, 1 \leq k \leq 20, 1 \leq u_i, v_i \leq n1≤n≤500,1≤m≤500,1≤k≤20,1≤ui,vi≤n。
试题名称:等价消除
时间限制:1.0 s | 内存限制:512.0 MB
题目描述
小 A 有一个仅包含小写英文字母的字符串 SSS。
对于一个字符串,如果能通过每次删去其中两个相同字符的方式,将这个字符串变为空串,那么称这个字符串是可以被等价消除的。
小 A 想知道 SSS 有多少子串是可以被等价消除的。
一个字符串 S′S'S′ 是 SSS 的子串,当且仅当删去 SSS 的某个可以为空的前缀和某个可以为空的后缀之后,可以得到 S′S'S′。
输入格式
第一行,一个正整数 ∣S∣|S|∣S∣,表示字符串 SSS 的长度。
第二行,一个仅包含小写英文字母的字符串 SSS。
输出格式
一行,一个整数,表示答案。
样例输入 #1
7
aaaaabb
样例输出 #1
9
样例输入 #2
9
babacabab
样例输出 #2
2
说明/提示
本题采用捆绑测试。
对于 20%20\%20% 的测试点,保证 SSS 中仅包含 aaa 和 bbb 两种字符。
对于另外 20%20\%20% 的测试点,保证 1≤∣S∣≤20001 \leq |S| \leq 20001≤∣S∣≤2000。
对于所有测试点,保证 1≤∣S∣≤2×1051 \leq |S| \leq 2 \times 10^51≤∣S∣≤2×105。