2025年9月 GESP C++ 6级
2025年9月 GESP C++ 6级认证考试真题(含编程操作题部分)
// questions
题目预览
下列关于类的说法,错误的是( )。
构造函数不能声明为虚函数,但析构函数可以。
函数参数如声明为类的引用类型,调用时不会调用该类的复制构造函数。
静态方法属于类而不是某个具体对象,因此推荐用 类名::方法(...) 调用。
不管基类的析构函数是否是虚函数,都可以通过基类指针/引用正确删除派生类对象。
假设变量 veh 是类 Car 的一个实例,我们可以调用 veh.move(),是因为面向对象编程有( )性质。
class Vehicle {
private:
string brand;
public:
Vehicle(string b) : brand(b) {}
void setBrand(const string& b) { brand = b; }
string getBrand() const { return brand; }
void move() const {
cout << brand << " is moving..." << endl;
}
};
class Car : public Vehicle {
private:
int seatCount;
public:
Car(string b, int seats) : Vehicle(b), seatCount(seats) {}
void showInfo() const {
cout << "This car is a " << getBrand()
<< " with " << seatCount << " seats." << endl;
}
};
继承 (Inheritance)
封装 (Encapsulation)
多态 (Polymorphism)
链接 (Linking)
下面代码中 v1 和 v2 调用了相同接口 move(),但输出结果不同,这体现了面向对象编程的( )特性。
class Vehicle {
private:
string brand;
public:
Vehicle(string b) : brand(b) {}
void setBrand(const string& b) { brand = b; }
string getBrand() const { return brand; }
virtual void move() const {
cout << brand << " is moving..." << endl;
}
};
class Car : public Vehicle {
private:
int seatCount;
public:
Car(string b, int seats) : Vehicle(b), seatCount(seats) {}
void showInfo() const {
cout << "This car is a " << getBrand()
<< " with " << seatCount << " seats." << endl;
}
void move() const override {
cout << getBrand() << " car is driving on the road!" << endl;
}
};
class Bike : public Vehicle {
public:
Bike(string b) : Vehicle(b) {}
void move() const override {
cout << getBrand() << " bike is cycling on the path!" << endl;
}
};
int main() {
Vehicle* v1 = new Car("Toyota", 5);
Vehicle* v2 = new Bike("Giant");
v1->move();
v2->move();
delete v1;
delete v2;
return 0;
}
继承 (Inheritance)
封装 (Encapsulation)
多态 (Polymorphism)
链接 (Linking)
栈的操作特点是( )。
先进先出
先进后出
随机访问
双端进出
循环队列常用于实现数据缓冲。假设一个循环队列容量为 555(即最多存放 444 个元素,留一个位置区分空与满),依次进行操作:入队数据 111,222,333,出队 111 个数据,再入队数据 444 和 555,此时队首到队尾的元素顺序是( )。
[222, 333, 444, 555]
[111, 222, 333, 444]
[333, 444, 555, 222]
[222, 333, 555, 444]
以下函数 createTree() 构造的树是什么类型?
struct TreeNode {
int val;
TreeNode* left;
TreeNode* right;
TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
};
TreeNode* createTree() {
TreeNode* root = new TreeNode(1);
root->left = new TreeNode(2);
root->right = new TreeNode(3);
root->left->left = new TreeNode(4);
root->left->right = new TreeNode(5);
return root;
}
满二叉树
完全二叉树
二叉排序树
其他都不对
已知二叉树的 中序遍历 是 [D, B, E, A, F, C],先序遍历 是 [A, B, D, E, C, F]。请问该二叉树的后序遍历结果是( )。
[D, E, B, F, C, A]
[D, B, E, F, C, A]
[D, E, B, C, F, A]
[B, D, E, F, C, A]
完全二叉树可以用数组连续高效存储,如果节点从 111 开始编号,则对有两个孩子节点的节点 iii,( )。
左孩子位于 2i2i2i,右孩子位于 2i+12i+12i+1
完全二叉树的叶子节点可以出现在最后一层的任意位置
所有节点都有两个孩子
左孩子位于 2i+12i+12i+1,右孩子位于 2i+22i+22i+2
设有字符集 {aaa, bbb, ccc, ddd, eee, fff},其出现频率分别为 {555, 999, 121212, 131313, 161616, 454545}。哈夫曼算法构造最优前缀编码,以下哪一组可能是对应的哈夫曼编码?(非叶⼦节点左边分支记作 000,右边分支记作 111,左右互换不影响正确性)。
aaa: 00;bbb: 01;ccc: 10;ddd: 110;eee: 111;fff: 0
aaa: 1100;bbb: 1101;ccc: 100;ddd: 101;eee: 111;fff: 0
aaa: 000;bbb: 001;ccc: 01;ddd: 10;eee: 110;fff: 111
aaa: 10;bbb: 01;ccc: 100;ddd: 101;eee: 111;fff: 0
下面代码生成格雷编码,则横线上应填写( )。
vector<string> grayCode(int n) {
if (n == 0) return {"0"};
if (n == 1) return {"0", "1"};
vector<string> prev = grayCode(n-1);
vector<string> result;
for (string s : prev) {
result.push_back("0" + s);
}
for (_______________) { // 在此处填写代码
result.push_back("1" + prev[i]);
}
return result;
}
int i = 0; i < prev.size(); i++
int i = prev.size()-1; i >= 0; i--
auto s : prev
int i = prev.size()/2; i < prev.size(); i++
请将下列树的深度优先遍历代码补充完整,横线处应填入( )。
struct TreeNode {
int val;
TreeNode* left;
TreeNode* right;
TreeNode(int x): val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
};
void dfs(TreeNode* root) {
if (!root) return;
______<TreeNode*> temp; // 在此处填写代码
temp.push(root);
while (!temp.empty()) {
TreeNode* node = temp.top();
temp.pop();
cout << node->val << " ";
if (node->right) temp.push(node->right);
if (node->left) temp.push(node->left);
}
}
vector
list
queue
stack
令 nnn 是树的节点数目,下列代码实现了树的广度优先遍历,其时间复杂度是( )。
void bfs(TreeNode* root) {
if (!root) return;
queue<TreeNode*> q;
q.push(root);
while (!q.empty()) {
TreeNode* node = q.front();
q.pop();
cout << node->val << " ";
if (node->left) q.push(node->left);
if (node->right) q.push(node->right);
}
}
在二叉排序树(Binary Search Tree, BST)中查找元素 505050 ,从根节点开始:若根值为 606060 ,则下一步应去搜索:
左子树
右子树
随机
根节点
删除二叉排序树中的节点时,如果节点有两个孩子,则横线处应填入( ),其中 findMax 和 findMin 分别为寻找树的最大值和最小值的函数。
struct TreeNode {
int val;
TreeNode* left;
TreeNode* right;
TreeNode(int x): val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
};
TreeNode* deleteNode(TreeNode* root, int key) {
if (!root) return nullptr;
if (key < root->val) {
root->left = deleteNode(root->left, key);
}
else if (key > root->val) {
root->right = deleteNode(root->right, key);
}
else {
if (!root->left) return root->right;
if (!root->right) return root->left;
TreeNode* temp = ____________; // 在此处填写代码
root->val = temp->val;
root->right = deleteNode(root->right, temp->val);
}
return root;
}
root->left
root->right
findMin(root->right)
findMax(root->left)
给定 nnn 个物品和一个最大承重为 WWW 的背包,每个物品有一个重量 wtwtwt 和价值 valvalval,每个物品只能选择放或不放。目标是选择若干个物品放入背包,使得总价值最大,且总重量不超过 WWW,则横线上应填写( )。
int knapsack(int W, vector<int>& wt, vector<int>& val, int n) {
vector<int> dp(W+1, 0);
for (int i = 0; i < n; ++i) {
for (int w = W; w >= wt[i]; --w) {
________________________ // 在此处填写代码
}
}
return dp[W];
}
dp[w] = max(dp[w], dp[w] + val[i]);
dp[w] = dp[w - wt[i]] + val[i];
dp[w] = max(dp[w - 1], dp[w - wt[i]] + val[i]);
dp[w] = max(dp[w], dp[w - wt[i]] + val[i]);
当基类可能被多态使用,其析构函数应该声明为虚函数。
哈夫曼编码是最优前缀码,且编码结果唯一。
一个含有 nnn 个节点的完全二叉树,高度为 hhh。
在 C++ STL 中,栈(std::stack)的 pop 操作返回栈顶元素并移除它。
循环队列通过模运算循环使用空间。
一棵有 nnn 个节点的二叉树一定有 n−1n-1n−1 条边。
以下代码实现了二叉树的中序遍历。输入以下二叉树,中序遍历结果是 444 222 555 111 333 666。
// 1
// / \
// 2 3
// / \ \
// 4 5 6
struct TreeNode {
int val;
TreeNode* left;
TreeNode* right;
TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
};
void inorderIterative(TreeNode* root) {
stack<TreeNode*> st;
TreeNode* curr = root;
while (curr || !st.empty()) {
while (curr) {
st.push(curr);
curr = curr->left;
}
curr = st.top(); st.pop();
cout << curr->val << " ";
curr = curr->right;
}
}
下面代码实现的二叉排序树的查找操作时间复杂度是 O(h)O(h)O(h) ,其中 hhh 为树高。
TreeNode* searchBST(TreeNode* root, int val) {
while (root && root->val != val) {
root = (val < root->val) ? root->left : root->right;
}
return root;
}
下面代码实现了动态规划版本的斐波那契数列计算,其时间复杂度是 。
int fib_dp(int n) {
if (n <= 1) return n;
vector<int> dp(n+1);
dp[0] = 0;
dp[1] = 1;
for (int i = 2; i <= n; i++) {
dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2];
}
return dp[n];
}
有一排香蕉,每个香蕉有不同的甜度值。小猴子想吃香蕉,但不能吃相邻的香蕉。以下代码能找到小猴子吃到最甜的香蕉组合。
// bananas:香蕉的甜度
void findSelectedBananas(vector<int>& bananas, vector<int>& dp) {
vector<int> selected;
int i = bananas.size() - 1;
while (i >= 0) {
if (i == 0) {
selected.push_back(0);
break;
}
if (dp[i] == dp[i-1]) {
i--;
} else {
selected.push_back(i);
i -= 2;
}
}
reverse(selected.begin(), selected.end());
cout << "小猴子吃了第: ";
for (int idx : selected)
cout << idx+1 << " ";
cout << "个香蕉" << endl;
}
int main() {
vector<int> bananas = {1, 2, 3, 1}; // 每个香蕉的甜度
vector<int> dp(bananas.size());
dp[0] = bananas[0];
dp[1] = max(bananas[0], bananas[1]);
for (int i = 2; i < bananas.size(); i++) {
dp[i] = max(bananas[i] + dp[i-2], dp[i-1]);
}
findSelectedBananas(bananas, dp);
return 0;
}
试题名称:划分字符串
时间限制:1.0 s | 内存限制:512.0 MB
题目描述
小 A 有一个由 nnn 个小写字母组成的字符串 sss。他希望将 sss 划分为若干个子串,使得子串中每个字母至多出现一次。例如,对于字符串 street 来说,str + e + e + t 是满足条件的划分;而 s + tree + t 不是,因为子串 tree 中 e 出现了两次。
额外地,小 A 还给出了价值 a1,a2,…,ana_1,a_2,\ldots,a_na1,a2,…,an,表示划分后长度为 iii 的子串价值为 aia_iai。小 A 希望最大化划分后得到的子串价值之和。你能帮他求出划分后子串价值之和的最大值吗?
输入格式
第一行,一个正整数 nnn,表示字符串的长度。
第二行,一个包含 nnn 个小写字母的字符串 sss。
第三行,nnn 个正整数 a1,a2,…,ana_1,a_2,\ldots,a_na1,a2,…,an,表示不同长度的子串价值。
输出格式
一行,一个整数,表示划分后子串价值之和的最大值。
样例输入 #1
6
street
2 1 7 4 3 3
样例输出 #1
13
样例输入 #2
8
blossoms
1 1 2 3 5 8 13 21
样例输出 #2
8
说明/提示
对于 40%40\%40% 的测试点,保证 1≤n≤1031\le n\le 10^31≤n≤103。
对于所有测试点,保证 1≤n≤1051\le n\le 10^51≤n≤105,1≤ai≤1091\le a_i\le 10^91≤ai≤109。
试题名称:货物运输
时间限制:1.0 s | 内存限制:512.0 MB
题目描述
A 国有 nnn 座城市,依次以 1,2,…,n1,2,\ldots,n1,2,…,n 编号,其中 111 号城市为首都。这 nnn 座城市由 n−1n-1n−1 条双向道路连接,第 iii 条道路(1≤i<n1 \le i < n1≤i<n)连接编号为 ui,viu_i,v_iui,vi 的两座城市,道路长度为 lil_ili。任意两座城市间均可通过双向道路到达。
现在 A 国需要从首都向各个城市运送货物。具体来说,满载货物的车队会从首都开出,经过一座城市时将对应的货物送出,因此车队需要经过所有城市。A 国希望你设计一条路线,在从首都出发经过所有城市的前提下,最小化经过的道路长度总和。注意一座城市可以经过多次,车队最后可以不返回首都。
输入格式
第一行,一个正整数 nnn,表示 A 国的城市数量。
接下来 n−1n-1n−1 行,每行三个正整数 ui,vi,liu_i,v_i,l_iui,vi,li,表示一条双向道路连接编号为 ui,viu_i,v_iui,vi 的两座城市,道路长度为 lil_ili。
输出格式
一行,一个整数,表示你设计的路线所经过的道路长度总和。
样例输入 #1
4
1 2 6
1 3 1
3 4 5
样例输出 #1
18
样例输入 #2
7
1 2 1
2 3 1
3 4 1
7 6 1
6 5 1
5 1 1
样例输出 #2
9
说明/提示
对于 30%30\%30% 的测试点,保证 1≤n≤81 \le n \le 81≤n≤8。
对于另外 30%30\%30% 的测试点,保证仅与一条双向道路连接的城市恰有两座。
对于所有测试点,保证 1≤n≤1051 \le n \le 10^51≤n≤105,1≤ui,vi≤n1 \le u_i,v_i \le n1≤ui,vi≤n,1≤li≤1091 \le l_i \le 10^91≤li≤109。