2026年3月 GESP C++ 5级
2026年3月 GESP C++ 5级认证考试真题(含编程操作题部分)
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题目预览
关于单链表、双链表和循环链表,下列说法正确的是( )。
在单链表中,若已知任意结点的指针,则可以在 O(1)O(1)O(1) 时间内删除该结点。
循环链表中一定不存在空指针。
在循环双链表中,尾结点的 next 指针一定为 nullptr。
在带头结点的循环单链表中,判定链表是否为空只需判断头结点的 next 是否指向自身。
双向循环链表中要在结点 ppp 之前插入新结点 sss(均非空),以下指针操作正确的是( )。
s -> next = p;
p -> prev = s;
p -> next = s;
s -> prev = p;
s -> prev = p;
s -> next = p -> next;
p -> next -> prev = s;
p -> next = s;
s -> next = p;
s -> prev = p->prev;
p -> prev -> next = s;
p -> prev = s;
s -> next = p;
s -> prev = nullptr;
p -> prev = s;
下面函数用“哑结点”统一处理删除单向链表中的头结点与中间结点。横线处应填( )。
struct Node{
int val;
Node* next;
Node(int v):val(v),next(nullptr){}
};
Node* eraseAll(Node* head, int x){
Node dummy(0);
dummy.next = head;
Node* cur = &dummy;
while(cur->next){
if(cur->next->val == x){
Node* del = cur->next;
______________________
delete del;
}else cur = cur->next;
}
return dummy.next;
}
cur = cur->next;
cur->next = del->next;
del->next = cur->next;
cur->next = nullptr;
对如下代码实现的欧几里得算法(辗转相除法),执行 gcd(48, 18) 得到的调用序列为( )。
int gcd(int a, int b) {
return b == 0 ? a : gcd(b, a % b);
}
gcd(48, 18) -> gcd(18, 12) -> gcd(12, 6) -> gcd(6, 0)
gcd(48, 18) -> gcd(30, 18) -> gcd(12, 18)
gcd(48, 18) -> gcd(18, 30) -> gcd(30, 6)
gcd(48, 18) -> gcd(12, 18) -> gcd(6, 12)
下面代码实现了欧拉(线性)筛,横线处应填写( )。
vector<int> euler_sieve(int n) {
vector<bool> is_composite(n + 1, false);
vector<int> primes;
for (int i = 2; i <= n; i++) {
if (!is_composite[i])
primes.push_back(i);
for (int j = 0; __________________________ && (long long)i * primes[j] <= n; j++) {
is_composite[i * primes[j]] = true;
if (i % primes[j] == 0)
break;
}
}
return primes;
}
j <= n
j < sqrt(n)
j < primes.size()
j < i
埃氏筛中将内层循环从 j=i×ij = i \times ij=i×i 开始而不是 j=2×ij = 2 \times ij=2×i 的主要原因是( )。
vector<int> eratosthenes_sieve(int n) {
vector<bool> is_composite(n + 1, false);
vector<int> primes;
for (int i = 2; i <= n; i++) {
if (is_composite[i]) continue;
primes.push_back(i);
for (long long j = (long long)i * i; j <= n; j += i)
is_composite[j] = true;
}
return primes;
}
因为 2×i2 \times i2×i 一定不是合数
i×ii \times ii×i 一定是质数
小于 i×ii \times ii×i 的 iii 的倍数已被更小质因子筛过
这样可以把时间复杂度降为
下面程序的运行结果为( )。
bool check(int n, int a[], int k, int dist) {
int cnt = 1;
int last = a[0];
for (int i = 1; i < n; i++) {
if (a[i] - last >= dist) {
cnt++;
last = a[i];
}
}
return cnt >= k;
}
int solve(int n, int a[], int k) {
std::sort(a, a + n);
int l = 0;
int r = a[n - 1] - a[0];
while (l < r) {
int mid = (l + r + 1) / 2;
if (check(n, a, k, mid))
l = mid;
else
r = mid - 1;
}
return l;
}
int main() {
int a[] = {1, 2, 8, 4, 9};
int n = 5;
int k = 3;
std::cout << solve(n, a, k) << std::endl;
return 0;
}
222
333
444
555
在升序数组中查找第一个大于等于 xxx 的位置,下面循环中横线应填( )。
int lowerBound(const vector<int>& a, int x){
int l=0, r=a.size();
while(l<r){
int mid = l + (r - l)/2;
if(a[mid] >= x) _____________;
else l = mid + 1;
}
return l;
}
r = mid;
r = mid - 1;
l = mid;
l = mid + 1;
关于递归函数调用,下列说法错误的是( )。
递归调用层次过深时,可能会耗尽栈空间导致栈溢出
尾递归函数可以通过编译器优化来避免栈溢出
所有递归函数都可以通过循环结构来改写,从而避免栈溢出
栈溢出发生时,程序会抛出异常并可以继续执行后续代码
给定 nnn 根木头,第 iii 根长度为 a[i]a[i]a[i]。要切成不少于 mmm 段等长木段,求最大可能长度,则横线上应填写( )。
const int MAXN = 100005;
long long a[MAXN];
int n, m;
bool check(long long x){
long long cnt = 0;
for(int i = 1; i <= n; i++){
if(x == 0) return true;
cnt += a[i] / x;
if(cnt >= m) return true;
}
return false;
}
int main(){
cin >> n >> m;
long long mx = 0;
for(int i = 1; i <= n; i++){
cin >> a[i];
mx = max(mx, a[i]);
}
long long l = 1, r = mx;
long long ans = 0;
while(l <= r){
long long mid = l + (r - l) / 2;
if(check(mid)){
ans = mid;
______________________
}else{
______________________
}
}
cout << ans << endl;
return 0;
}
l = mid + 1;
r = mid - 1;
l = mid - 1;
r = mid + 1;
l = mid + 1;
r = mid;
l = mid;
r = mid + 1;
下面代码用分治求“最大连续子段和”,其时间复杂度为( )。
int solve(vector<int>& a, int l, int r){
if(l == r) return a[l];
int mid = l + (r - l) / 2;
int left = solve(a, l, mid);
int right = solve(a, mid + 1, r);
int sum = 0, lmax = INT_MIN;
for(int i = mid; i >= l; i--){
sum += a[i];
lmax = max(lmax, sum);
}
sum = 0;
int rmax = INT_MIN;
for(int i = mid + 1; i <= r; i++){
sum += a[i];
rmax = max(rmax, sum);
}
return max({left, right, lmax + rmax});
}
游戏大赛决赛,两组选手分别按得分从小到大排好队,现在要把他们合并成一个有序排行榜。 A 组:A={12,35,67,89}A = \{12, 35, 67, 89\}A={12,35,67,89},B 组:B={20,45,55,78}B = \{20, 45, 55, 78\}B={20,45,55,78},下面是归并合并函数的核心循环,横线处应填入( )。
int i = 0, j = 0;
vector<int> result;
while (i <
A[i] >= B[j]
A[i] <= B[j]
size()) {
result.push_back(A[i++]);
}
while (j <
size()) {
result.push_back(B[j++]);
}
A[i] >= B[j]
A[i] <= B[j]
i >= j
i <= j
有 nnn 位同学的成绩已经从小到大排好序,现在对它执行下面这段以第一个元素为 pivot 的快速排序,请问此次排序的时间复杂度是( )。
void quicksort(vector<int>& a, int l, int r) {
if (l >= r) return;
int pivot = a[l];
int i = l, j = r;
while (i < j) {
while (i < j && a[j] >= pivot) j--;
while (i < j && a[i] <= pivot) i++;
if (i < j) swap(a[i], a[j]);
}
swap(a[l], a[i]);
quicksort(a, l, i - 1);
quicksort(a, i + 1, r);
}
下面关于排序算法的描述中,不正确的是( )。
冒泡排序和插入排序都是稳定的排序算法
快速排序和归并排序都是不稳定的排序算法
冒泡排序和插入排序最好时间复杂度均为 O(n)O(n)O(n)
归并排序在最好、最坏和平均三种情况的时间复杂度均为 O(nlogn)O(n \log n)O(nlogn)
下面代码实现两个整数除法,其中被除数为一个“大整数”,用字符串表示,除数是一个小整数,用 int 表示,则横线处应该填写( )。
int main(){
string s;
int b;
cin >> s >> b;
vector<int> a;
for(char c : s){
a.push_back(c - '0');
}
vector<int> c;
long long rem = 0;
for(int i = 0; i < a.size(); i++){
rem = rem * 10 + a[i];
int q = rem / b;
c.push_back(q);
______________________
}
int pos = 0;
while(pos < c.size() - 1 && c[pos] == 0) pos++;
for(int i = pos; i < c.size(); i++){
cout << c[i];
}
cout << endl;
cout << rem << endl;
return 0;
}
rem /= b;
rem %= b;
rem = b;
rem = q;
有一个存储了 nnn 个整数的线性表,分别用数组和单链表两种方式实现。在已知下标(或结点指针)的前提下,数组的随机访问是 O(1)O(1)O(1),而在链表中已知某结点的指针时,在该结点之后插入一个新结点的操作也是 O(1)O(1)O(1)。
若数组 aaa 已按升序排列,则下面代码可以正确实现 “在 aaa 中查找第一个大于等于 xxx 的元素的位置”。
int lowerBound(vector<int>& a, int x) {
int l = 0, r = a.size();
while (l < r) {
int mid = (l + r) / 2;
if (a[mid] >= x) r = mid;
else l = mid + 1;
}
return l;
}
快速排序只要每次都选取中间元素作为枢轴,就一定是稳定排序。
若某算法满足递推式: ,则其时间复杂度为 。
在一个数组中,如果两个元素 a[i]a[i]a[i] 和 a[j]a[j]a[j] 满足 i<ji < ji<j 且 a[i]>a[j]a[i] > a[j]a[i]>a[j],则 a[i]a[i]a[i] 和 a[j]a[j]a[j] 是一个逆序对。 下面代码可以正确统计数组 aaa 区间 [l,r][l,r][l,r] 内的逆序对总数。
long long cnt=0;
void merge_count(vector<int>& a, int l, int m, int r){
int i = l, j = m + 1;
while(i <= m && j <= r) {
if(a[i] <= a[j]) i++;
else {
cnt += (m - i + 1);
j++;
}
}
}
根据唯一分解定理,如果大于 111 的整数 nnn 不能被任何不超其平方根的质数整除,那么 nnn 必定是质数。
假设数组的值域范围是 [0,109][0, 10^9][0,109],以下程序的时间复杂度是 O(nlogn)O(n \log n)O(nlogn)。
bool check(int n, int a[], int k, int dist) {
int cnt = 1;
int last = a[0];
for (int i = 1; i < n; i++) {
if (a[i] - last >= dist) {
cnt++;
last = a[i];
}
}
return cnt >= k;
}
int solve(int n, int a[], int k) {
std::sort(a, a + n);
int l = 0;
int r = a[n - 1] - a[0];
while (l < r) {
int mid = (l + r + 1) / 2;
if (check(n, a, k, mid))
l = mid;
else
r = mid - 1;
}
return l;
}
int main() {
int a[] = {1, 2, 8, 4, 9};
int n = 5;
int k = 3;
std::cout << solve(n, a, k) << std::endl;
return 0;
}
若一个问题满足最优子结构性质,则一定可以用贪心算法得到最优解。
线性筛相比埃氏筛的核心改进在于:埃氏筛中一个合数可能被多个质数重复标记,线性筛通过“每个合数只被其最大质因子筛去”的策略,保证每个合数恰好被标记一次,从而实现 O(n)O(n)O(n) 的时间复杂度。
任何递归程序都可以改写为等价的非递归程序,但改写后的非递归程序一定需要显式地使用栈来模拟递归调用过程。
试题名称:有限不循环小数
时间限制:1.0 s | 内存限制:512.0 MB
题目描述
若 1a\frac{1}{a}a1 可化为一个有限的,不循环的小数,则称 aaa 为终止数。
请你求出在 LLL 到 RRR 中终止数的数量。
输入格式
输入一行,包含两个整数 L,RL,RL,R。
输出格式
输出一行,包含一个整数,表示 LLL 到 RRR 中终止数的数量。
样例输入 #1
2 11
样例输出 #1
5
说明/提示
样例解释
在 [2,11][2,11][2,11] 终止数有 222、444、555、888、101010。
数据范围
保证 1≤L≤R≤1061 \le L \le R \le 10^61≤L≤R≤106。
试题名称:找数
时间限制:1.0 s | 内存限制:512.0 MB
题目描述
给定一个包含 nnn 个互不相同的正整数的数组 AAA 与一个包含 mmm 个互不相同的正整数的数组 BBB,请你帮忙计算有多少个数在数组 AAA 与数组 BBB 中均出现。
输入格式
第一行包含两个整数 n,mn,mn,m。
第二行包含 nnn 个正整数 a1,a2,⋯ ,ana_1,a_2,\cdots,a_na1,a2,⋯,an 表示数组 AAA。
第三行包含 mmm 个正整数 b1,b2,⋯ ,bmb_1,b_2,\cdots,b_mb1,b2,⋯,bm 表示数组 BBB。
输出格式
输出一个整数,表示在数组 AAA 与数组 BBB 中均出现的数的个数。
样例输入 #1
3 5
4 2 3
3 1 5 4 6
样例输出 #1
2
说明/提示
样例解释
样例 1 中,444、333 在数组 AAA 与 BBB 中均出现。
数据范围
对于 40%40\%40% 的数据,保证 1≤n,m≤10001 \leq n,m \leq 10001≤n,m≤1000。
对于 100%100\%100% 的数据,保证 1≤n,m≤1051 \leq n,m \leq 10^51≤n,m≤105,1≤ai,bi≤1091 \leq a_i,b_i \leq 10^91≤ai,bi≤109。