腾讯2013校招笔试题（附答案）.doc

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1、腾讯 2013 校园招聘技术类笔试题一、选择题1、数据库表设计最合理的是 （A）A.学生id,name,age ,学科id,name 分数学生 id，学科 id，分数B.学生id,name,age ,分数学生 id，学科名称，分数C.分数学生姓名，学科名称，分数D.学科id,name,分数学生姓名，学科 id，分数解析： C,D 肯定不对，B 中将学科独立成一个表结构会更加清晰，一个实体对应一张表。2、在数据库系统中，产生不一致的根本原因是 （D）A数据存储量太大 B没有严格保护数据 C未对数据进行完整性控制 D数据冗余解析： 基本概念3、15L 和 27L 两个杯子可以精确地装（C）L 水？

2、A. 53 B. 25 C. 33 D. 52解析： 设 A 杯 15L，B 杯 27L，用 A 打两次水，将 B 装满，最后 A 还剩 3L，将3L 水装至 B，还是用 A 打两次水，将 B 装满,最后 A 中有 6L，6+27=33.9,12,15.同理设A杯15L，B杯27L，用A打两次水，将B装满，最后A还剩3L，将这3L倒入B，再将A 接满倒入B，此时B杯中有18L水，将A 接满，则15+ 18= 33L4、考虑左递归文法 S-Aa|b、 A -Ac | Sd |e，消除左递归后应该为（A）A. B. C . D.S-Aa|b S-Ab|a S-Aa|b S-Aa|bA-bdA|A

3、A-bdA|A A-cdA|A A-bdA|AA-cA|adA | A-cA|adA | A-bA|adA | A-caA|dA |解析： e 为空集，消除左递归，即消除 有 A-A*的情况，消除做递归的一般形 式为U = Ux1 | U x2 |y1|y2 U = y1U |y2 U U = x1U|x2U|e A = Ac|Aad|bd|eA =bdA|A A= cA|adA|e5、下列排序算法中，初始数据集合对排序性能无影响的是（B）A插入排序 B堆排序 C冒泡排序 D快速排序解析：插入和冒泡再原数据有序的情况下会出现性能的极端情况（O(n)，O(n2)）.快速排序在对一个基本有序或已排

4、序的数组做反向排序时，每次 patition 的操作，大部分元素都跑到了一遍，时间复杂度会退化到 O(n2)。6、二分查找在一个有序序列中的时间复杂度为（b）A.O(N) B.O(logN) C.O(N*N) D.O(N*logN)7、路由器工作在网络模型中的哪一层（c）？A.数据链路层 B.物理层 C.网络层 D.应用层解析： 相关物理硬件和 OSI 协议层次的对应关系：物理层 光纤、同轴电缆 双绞线 中继器和集线器数据链路层 网桥、交换机、网卡网络层 路由器传输层 网关8、对于满足 SQL92 标准的 SQL 语句：select foo,count(foo) from pokes wher

5、efoo10 group by foo having count(*)5 order by foo，其执行顺序应该是（A）A.FROM -WHERE - GROUP BY - HAVING - SELECT -ORDER BYB.FROM -GROUP BY -WHERE - HAVING - SELECT -ORDER BYC.FROM -WHERE - GROUP BY - HAVING -ORDER - BYSELECTD.FROM -WHERE -ORDER BY - GROUP BY - HAVING - SELECT解析： SQL Select 语句完整的执行顺序：1）from 子

6、句组装来自不同数据源的数据；2）where 子句基于指定的条件对记录行进行筛选；3）group by 子句将数据划分为多个分组；4）使用聚集函数进行计算；5）使用 having 子句筛选分组； 6）计算所有的表达式；7）使用 order by 对结果集进行排序。只有 select 选出了相应的表 才能对其排序，删除之类的操作，因此 合理的答案应该为 from -where- group by- having -select- order by使用深度有限算法遍历下面的图，遍历的顺序为（C）A BC D EFH IG 10UNIX 系统中，目录结构采用 BD单级目录结构 二级目录结构 单纯树形目

7、录结构 带链接树形目录结构11请问下面的程序一共输出多少个“-”？D#include h ttp:/co /articles/7965.htm l#include #include int main(void)int i;for(i=0; i2; i+)fork(); /复制父进程，调用一次，返回两次printf(-); /缓冲区数据return 0;A.2 个 B .4 个 C.6 个 D.8 个解析:关键 1.fock 之后的代码父进程和子进程都会运行；关键 2.printf(“-”);语句有 buffer，所以，对于上述程序，printf(“-”);把“-”放到了缓存中，并没有真正的输出

8、，在 fork 的时候，缓存被复制到了子进程空间，所以，就多了两个，就成了 8 个，而不是 6 个。用prin tf()输出时是先输出到缓冲区，然后再从缓冲区送到屏幕上。输出到屏幕的条件：12.请问下面的程序一共输出多少个“-”？C1.使用fflush（stdout）强制刷新。2.缓冲区已满。#include 3.scan f()要 在缓冲区里取数据时会先将缓冲区刷新。4.n,r进入缓冲区时。5.线程结束的时候，如果该线程里也有prin tf(.);6.程序结束时。因此，在第一次fork中，父进程和子进程的-均为输出，而是保存在缓冲区中，当第二次fork时，又被复制到了新建的进程中，此时系统中

9、共有4个进程，每个进程中都有两个-，因此共输出8次。#include #include int main(void)int i;for(i=0; i执行， 当前运行进程阻塞，调度程序选一个优先权最高的进程占有处理机；2：执行-就绪， 当前运行进程时间片用完；3：执行-阻塞，当前运行进程等待键盘输入，进入了睡眠状态。4：阻塞-就绪，I/O 操作完成，被中断处理程序唤醒。16.假定我们有 3 个程序，每个程序花费 80%的时间进行 I/O，20%的时间使用CPU。每个程序启动时间和其需要使用进行计算的分钟数如下，不考虑进程切换时间。B程序编号 启动时间 需要 CPU 时间（分钟）1 00:00 3

10、.52 00:10 23 00:15 1.5请问在多线程/进程环境下，系统的总响应时间是（）A.22.5 B.23.5 C.24.5 D.25.5解答： 多道编程时 CPU 利用率的求法：只有一个进程的时候，CPU 利用率肯定是 20%。两个进程的时候：CPu 利用率是：20% + (1-20%)*20% = 36%三个进程是：36% + (1-36%)*20% = 48.8%其它的依次类推。0-10 分钟的时候，只有一个进程 1 在运行。单进程 CPU 占有率是 20%，所以这 10 分钟内，进程 1 消耗了 2 分钟的 CPU。进程 2 是 0，进程 3 也是 0然后在 10-15 分钟内

11、，有两个进程在运行（1 和 2），双进程的 CPU 利用率是36%，所以，这五分钟内，CPU 一共利用了 1.8 分钟，平均分给每个进程，是 0.9 分钟。此时，进程 1 已经占用了 CPU 2.9 分钟，还需要 0.6 分钟，这时候有三个进程在运行，所有总的 CPU 时间需要 1.8 分钟。三进程的 CPU 利用率是 48.8%，所以总共需要 1.8/0.488=3.69 分钟。这时，进程 1 已经 3.5 分钟的 CPu 利用时间利用完了。此时还剩下 2 和 3 号进程在运行。2 号进程还需要 0.5 分钟，所以 0.52/0.36=2.78，此时 2 号进程的 2 分钟 CPU时间也利用

12、完了。3 号进程还需要 0.4 分钟的 CPU 利用时间。0.4/0.2 = 2参考 - 操作系统多道编程17.在所有非抢占 CPU 调度算法中，系统平均响应时间最优的是（C）A.实时调度算法 B.短任务优先算法 C.时间片轮转算法 D.先来先服务算法18.什么是内存抖动（Thrashing）?AA.非常频繁的换页活动 B.非常高的 CPU 执行活动 C.一个极长的执行进程 D.一个极大的虚拟内存交换活动解析： 页面的频繁更换，导致整个系统效率急剧下降，这个现象称为内存抖动。抖动一般是内存分配算法不好，内存太小引或者程序的算法不佳引起的页面频繁从内存调入调。内存换页算法：先进先出页面置换算法（

13、FIFO ）：选择最早进入内存的页面置换最近最久未使用页面置换算法（LRU ）：选择最近一段时间内最长时间没有被访问的页面置换最优淘汰算法（O PT）：选择最长一段时间内不会被访问的页面进行置换，需要先将程序执行一遍，获得页面的使用情况。性能最好，但不容19. Belays Anomaly 出现在哪里（B）易事先，一般用来评价其他页面置换算法的好坏A.内存管理算法 B.内存换页算法 C.预防死锁算法 D.磁盘调度算法解析： Belady 异常（Belady Anomaly）：有些情况下，页故障率（缺页率）可使用先进先出页面置换算法容易出现该问题 能会随着所分配的帧数的增加而增加。原因：因为使用

14、了不恰当的演算法(如 FIFO)，虽然空间够多(frame 够多)，但因为总是选到不应该被 swap 的 page，所以反而让 page fault 次数变多了。20.下面的生产者消费者程序中，哪个不会出现死锁，并且开销最少？A解析： 代码太多，不做 - -二、填空题21.将下图进行拓扑排序后，对应的序列为 ABCFD输出当前无入边的结点，在删除一个结点时，将该结点的出边也一同删除。解析：拓扑排序的定义:对一个有向无环图(Directed Acyclic Graph 简称 DAG)G进行拓扑排序，是将 G 中所有顶点排成一个线性序列，使得图中任意一对顶点 u和 v，若 E(G)，则 u 在线性

15、序列中出现在 v 之前。22.下面的函数使用二分查找算法，对已按升序排序的数组返回所要查找的数值的数据位置，请填写缺少的两句语句：int* BinarySearch(int* arrayAddress, int arrayLength, int valueToSearch)int head = 0 ;int tail = arrayLength - 1;while(head valueToSeatcj)tail = mid - 1;elsehead = mid + 1;if(tail arrayLength & arrayAddresstail = valueToSearch)return &

16、arrayAddresstail;elsereturn NULL;tail = mid -1 ;head = mid + 1;23.一个有 N 个正数元素的一维数组（A0, A1, A2.,AN-1）, 求连续子数组对于以元素ai结尾的和最大的连续子数组要么是以ai-1结尾的和最大的连续子数组加上ai，和的最大值。要么就是ai.（强调以ai结尾）用sum i来存放以ai结尾的和最大的连续子数组，用nM ax来存放当前和最大的连续子数组则sumi= m axsum i-1+ ai,ai; int max(int a,int b)nM ax= m axsum i,nM ax;int MaxSum(

17、int *A, int length)int nStart = A0;int nAll = A0;for(int i=1; ilenght; i+)n Start= m ax(nStart,0)+ ai;nStart = max(nAll + Ai, 0);nAll = max(nAll, nStart);return nAll;nStart = max(nAll + Ai , 0);nAll = max(nAll, nStart);24. 请给出二叉树的前序遍历 abdefghcintG etLIS(in t*arr,intn)if(arr = = NULL|n= 0)return -1;i

18、ntnSum = 1;intnM ax= 1;for(inti=1;i arri-1)nSum +;elsenSum = 1;nM ax= nM ax nSum ?nM ax:nSum ;return nM ax;25.最长递增子序列（LIS）表示在一个序列中，保持递增的最长子序列，比如（2，1，4，2，3，7，4，6）的 LIS 是1,2,3,4,6,则 LIS 的长度是 5.对于一个有 N 个元素的序列，得到 LIS 的长度的最优时间复杂度是 O(nlogn) ，空间复杂度是 o(n) 。令sum为以第i个元素结尾的最长子序列的值，取值有两种情况：1、当ai ai-1时，sum = sum

19、 +12、当ai=2 该递推关系的解为：h(n) = C(2n,n)/(n+1)，n=1,2,3,.（其中 C(2n,n)表示 2n 个中取 n 个的组合数）intG etPopN um (intn)h(5) = C(10,5)/6 = 42intsum = 0;if(n = 0|n = 1)return 1;for(inti=1;i=n;i+)su m += G etPopN um (i-1)*G etPopN um (n-i);return sum ;27.请给出表达式 a + b*(c-d)/e-f 的逆波兰式。abcd-*e/+f-解析： 先画出式子的二叉树，再写出后序遍历的结果。三、

20、Web 前端方向附加题 略四、其他方向附加题1.微博广告投放是腾讯收入来源之一，为了保证投放的广告对用户更有帮助，必须分析用户对什么最感兴趣。用户的每条微薄都可以拆分成几个关键字，腾讯微博每个月会收集到上 T 的关键字，请你分析出其中出现次数最多的十个关键字。解析: 先用 Hashmap 统计关键字的出现次数，再用“求最大的 k 个数”的方法，用堆来得到出现次数最大的 10 个关键字。 初始创建大小为10的最小堆，当堆顶的数小于选取的数时，两数交换，再将该堆调整为最小堆。最终堆中的数据即为出现次数最多的十个关键字2.腾讯新闻首页改版之后，为了精确掌握改版效果，需要准实时统计每篇文章的IP 数量，即从文章发表之后，有多少个不同的 ip 的用户读过这篇文章。每个用户访问请求都会被 web 服务器解析，并实时传输到后台统计系统，请逆设计该“后台统计系统”，以完成统计。