京东2017校园招聘数据与算法方向笔试题

昨天做了一下京东的在线笔试。京东这次笔试题分为三个部分，第一部分是选择题30道，第二部分是2道编程题，第三部分是5道实用性更强的选择题。这里仅贴出题目，不提供答案。

一、选择题

1、设循环队列的容量为50（序号从0到49），现经过一系列的入队和出队运算后，有front=16，rear=5（rear指向队尾元素的后一位置），当前循环队列中元素个数为（）

A、12 B、11 C、40 D、39

2、以下序列是堆的是（）

A、{60 , 50 , 40 , 30 , 35 , 45 , 38 , 20}

B、{20 , 30 , 40 , 35 , 50 , 45 , 60 , 38}

C、{60 , 45 , 50 , 35 , 38 , 40 , 30 , 20}

D、{60 , 40 , 50 , 35 , 30 , 45 , 38 , 20}

3、从邻接矩阵

可以看出，该图中含有顶点的个数为（）

A、5 B、9 C、4 D、3

4、采用计数排序算法对数组A = {1,0,3,1,0,1,1}进行排序，则辅助数组C的长度值为（）

A、4 B、6 C、5 D、7

5、[多选题]关于计数排序的叙述中正确的是（）

A、计数排序是一种基于比较的排序算法

B、计数排序的时间复杂度为O(n)

C、计数排序的空间复杂度为O(n)

D、计数排序是原地排序算法

6、利用归并排序方法对数字序列：5,19,17,21,11,8,1进行排序，共需要进行（）次比较

A、14 B、12 C、11 D、10

7、有一语法制导方法如下，其中“+”表示符号连接运算：

S→B {print(B.reverse)}

B→a {B.reverse=a}

B→b {B.reverse=b}

B→Ba {B.reverse=a+B.reverse}

B→Bb {B.reverse=b+B.reverse}

若输入符号串abab，则采用自底向上语法分析方法时，输出为（）

A、baba B、aabb C、bbaa D、abab

8、后缀式abc+*所代表的表达式为（）

A、a*(b+c) B、a*b+c C、(a+b)*c D、a+b*c

9、[多选题]关于决策树的说法中，以下哪些是正确的？（）

A、冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响

B、子树可能在决策树中重复多次

C、寻找最佳决策树是NP完全问题

D、决策树算法对于噪声的干扰非常敏感

10、[多选题]SPSS中，数据整理的功能主要集中在（）等菜单中。

A、转换 B、数据 C、直销 D、分析

11、一般，k-NN最近邻方法在（）的情况下效果最好

A、样本较少但典型性好

B、样本呈团状分布

C、样本呈链状分布

D、样本较多但典型性不好

12、[多选题]用户A被视为可信任连接用户，用户B通过账号密码匹配方式通过身份验证。A和B都想使用数据库中的数据，一下正确的做法是（）

A、对于用户A，可以直接为其创建登录账户

B、 1创建SQL SERVER 用户BBB

2 EXEC SP_ADDLOGIN ‘BBB’

C、 1创建windows用户AAA

2 EXEC SP_GRANTLOGIN ‘I075\AAA’

D、通过身份验证知识第一步，只有在有效地账号管理下获取访问数据库权限后，才能访问数据

13、windows系统path系统变量路径之间的分隔符是（）

A、; B、, C、: D、.

14、下列掩码中，相对应的网络前缀有15位的是哪个？（）

A、255.224.0.0 B、192.0.0.0 C、240.0.0.0 D、255.255.255.252

15、[多选题]简单网络管理协议SNMP是由哪几个部分组成？（）

A、管理信息结构SMI

B、SNMP的信息库

C、SNMP本身

D、管理信息库MIB

16、SPSS的界面中，以下是主窗口的是（）

A、数据编辑窗口

B、脚本编辑窗口

C、语法编辑窗口

D、结果输出窗口

17、PAD图也称问题分析图，其特点是（）

A、在PAD图中，用方框表示一个处理步骤，菱形表示一个逻辑条件，箭头表示控制流向

B、在PAD图中只能描述结构化程序允许使用的几种基本结构

C、在需求分析中，使用PAD图可形象、直观地描述用户的问题

D、PAD图用一条横线表示程序的主线，每增加一个层次，图像就向下扩展一层

18、为开发客户关系管理系统，小马反复询问用户有关软件的功能，确定软件做什么。该阶段属于软件生命周期中的（）阶段

A、软件测试

B、需求分析

C、系统维护

D、软件设计

19、以下关于数据流图中加工的编号说法错误的是（）

A、在一张图的内部用局部加工编号就可区别不同的加工

B、顶层图的图编号为1

C、子图的编号就是父图中相应加工的编号

D、子图中加工的编号由子图号、小数点、局部加工编号连接而成

20、某软件系统结构图如图所示，该结构图的深度为（）

A、3 B、4 C、2 D、5

21、隐马尔可夫模型三个基本问题以及相应的算法说法正确的是（）

A、解码——维特比算法

B、评估——前向后向算法

C、学习——前向后向算法

D、学习——Baum-Welch算法

22、在MySql中，在Product表中，使用全文索引在detail列中搜索包含“rabbit”的列，则下列语句正确的是（）

A、select *from product where mactch (detail) fulltext (‘rabbit’)

B、select *from product where mactch (detail) against (‘rabbit’)

C、select *from product where against (detail) mactch (‘rabbit’)

D、select *from product where fulltext (detail) mactch (‘rabbit’)

23、查看后台进程作业ID的指令是（）

A、jobs B、ls C、ps D、pg

24、[多选题]dns区域配置文件默认有（）

A、localhost.zone

B、dns.conf

C、loalhost

D、named.local

25、在SPSS的基础分析模块中，作用是“以行列表的形式揭示数据之间的关系”的是（）

A、数据描述

B、相关

C、交叉表

D、多重相应

26、在集中式共享存储器阵列处理集中，ICN主要作用是（）

A、其它选项均不正确

B、处理单元与处理单元的数据通路

C、处理单元与存储体的数据通路

D、处理单元通过存储体互相交换数据

27、[多选题]对于多处理机系统性能的几种模型分析得到的结论正确的是（）

A、采用粗粒度，能够获得较大的R/C比值，并行程度将大为降低

B、处理机台数增加时，额外开销时间也增加；但额外开销的增加不可能比处理机数目的线性增加快

C、多处理机系统的额外开销包括调度、对共享资源的竞争、同步、处理机之间通信等

D、为了得到较高的性价比，处理机数目存在一个极大值

28、[多选题]以下描述错误的是（）

A、在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差

B、SVM是这样一个分类器，它寻找具有最小边缘的超平面，因此它也经常被称为最小边缘分类器（minimal margin classifier）

C、聚类分析可以看作是一种非监督的分类

D、在决策树中，随着树中结点数变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题

29、Bash环境中挂起当前进程的方式是（）

A、ctrl+x B、ctrl+v C、ctrl+c D、ctrl+z

30、[多选题]在分析句子结构时,句子内部组织结构用树来表示，组成的结构具有显著的特点是（）

A、循环

B、修饰语

C、中心词

D、递归

二、编程题

1、（爬山）

时间限制：C/C++语言1000MS；其它语言3000MS

内存限制：C/C++语言65526KB；其它语言589824KB

题目描述：小B曾经酷爱网络游戏，整日通宵达旦地玩游戏，导致身体素质急剧下降，因此下决心痛改前非，远离一切电子产品，并通过远足爬山的方式改变生活方式并提高身体素质。由于担心对身体造成太大的负荷，他总是选择最平坦的路径，并记录每天的行程情况及达到的最高海拔，使得连续两天之间的海拔之差最多为一个单位。不幸的是，在行程结束时，他不小心掉进河里，造成部分记录信息遗失。他想知道自己行程中可能达到的最高海拔，你是否能够帮忙？

输入：

输入有若干组，每组的第一行为空格分隔的两个整数n和m，1<=n<=10^8,1<=m<=10^5，分别表示行程天数以及未遗失的记录数。随后紧跟m行，每行为空格分隔的两个整数d和h，1<=d<=n，0<=h<=10^8，表示行程的第几天及当天达到的最高海拔。

输出：

对每组输入，如果记录是可能的，则在单独的行中输出可能达到的最高海拔，否则输出字符串”IMPOSSIBLE”（不含引号）。

样例输入：

8 2

2 0

7 0

8 3

2 0

7 0

8 3

样例输出：

IMPOSSIBLE

Hint

第一天和最后一天的海拔可以是任意值。

2、（最佳位置）

时间限制：C/C++语言1000MS；其它语言3000MS

内存限制：C/C++语言65526KB；其它语言589824KB

题目描述：小B热衷于体育运动赛事活动，这样她就可以发挥自己的一项特长——赛事解说。小B因为自身的高颜值，加之评论犀利到位、语言诙谐，因此拥有一大批粉丝。

一年一度的运动会又即将开始，这将是一个激动人心的季节，每个人都有自己的目标：运动员希望奋力争夺奖牌，观众希望欣赏到心仪运动员的精彩表现，解说员则要争抢更方便的位置以便观看和评论。

今天的赛事在三个圆形的运动场同时举行，小B希望能够在此次的赛事解说中再展风姿，占据最佳的观察点，从而能够观看所有运动场上的比赛。由于今天的所有赛事同等重要，她希望以相同视角（观察点到运动场边缘切线的夹角）观看运动场。如果满足条件的观察点不止一个，她希望首选具有最大视角的观察点。

小B对寻找观察点不是很在行，她希望请你帮忙寻找最合适的观察点。需要指出的是，运动场馆都是露天的，解说员的视线不受遮挡。

输入：

输入中有多组测试数据。每组测试数据包含3行，每行代表一个运动场。每行的格式为x y r，其中(x,y)为运动场中心的坐标，r为运动场的半径，-1000<=x,y<=1000,1<=r<=1000。所有数据均为正数，运动场互不相交（无公共点）且其中心点不在同一条直线上。

输出：

对每组测试数据，若存在最佳观察点，则在单独的一行里输出该点的坐标（保留6位小数），否则输出”No”。

样例输入：

0 0 10

60 0 10

30 30 10

样例输出：

30.000000 30.000000

三、选择题

1、假设X₁和X₂是两个以0为均值，1为标准差的正态分布，那么X₁+X₂的概率密度分布是（）

A、以0为均值，为标准差的正态分布

B、以0为均值，1为标准差的正态分布

C、以0为均值，2为标准差的正态分布

D、以0为均值，为标准差的正态分布

2、有两个样本点，第一个点为正样本，它的特征向量是(0,-1)；第二个点为负样本，它的特征向量是(2,3)。从这两个样本组成的训练集构成线性SVM分类器的分类面方程是（）

A、x - 2y = -3

B、x + 2y = 5

C、2x - y = 0

D、2x + y = 4

3、以下几种模型方法属于判别式模型（Discriminative Model）的有（）

1)混合高斯模型

2)条件随机场模型

3)区分度训练

4)隐马尔科夫模型

A、1,2 B、1,4 C、2,3 D、3,4

4、Native Bayes是一种特殊的Bayes分类器，特征变量是，类别标签是C。它的一个假定是（）

A、特征变量的各个维度是类别条件独立随机变量

B、是高斯分布

C、特征变量的各个维度是独立随机变量

D、各类别的先验概率P(C)是相等的

5、互信息(mutual information)是两个随机变量共有信息量的一个度量。随机变量X,Y有一下的联合分布p(x,y)，请计算这两个变量的互信息（）

A、

B、其它选项均正确

C、

D、0

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