软考历年问题总结

强制多态和过载多态是多态的两种不同形式,它们在多态的实现方式和表现形式上存在一些区别。下面是对强制多态和过载多态的总结表格:

强制多态 过载多态
定义 通过强制类型转换来实现多态,将对象转换为其他类型的对象。 通过方法重载(Overloading)来实现多态,同一个类中多个方法名称相同,但参数列表不同。
实现方式 使用强制类型转换运算符或类型转换函数将对象转换为其他类型的对象。 在同一个类中定义多个具有相同名称但参数列表不同的方法。
优势 允许将一个类型的对象转换为其他类型的对象,实现类型之间的转换。 允许使用相同的方法名称来执行不同的操作,提高代码的可读性和可维护性。
可以在需要时将对象视为不同的类型,执行类型特定的操作。 可以根据参数的不同选择调用合适的方法,增加代码的灵活性和可扩展性。
应用场景 适用于需要将对象强制转换为其他类型对象的情况。 适用于需要在同一个类中使用相同方法名称执行不同操作的情况。

总结:强制多态和过载多态是多态的两种不同形式。强制多态通过强制类型转换将对象转换为其他类型的对象,实现类型之间的转换和特定类型的操作;过载多态通过方法重载,在同一个类中定义多个具有相同名称但参数列表不同的方法,实现使用相同的方法名称来执行不同的操作。强制多态强调对象类型的转换和特定类型的操作,过载多态强调方法名称和参数列表的多态性。

因果图、有效等价类和边界值分析是软件测试中常用的测试设计技术,用于生成有效的测试用例。下面是对这些测试设计技术的总结表格:

因果图 有效等价类 边界值分析
定义 通过绘制因果关系图来识别和生成测试用例。 将输入域分为等价类,选择代表性的测试用例来覆盖每个等价类。 通过边界值来设计测试用例,重点关注边界和特殊情况。
目的 发现不同因果关系之间的交互作用,识别潜在的错误和风险。 提高测试用例的效率和覆盖率,减少冗余的测试用例。 集中测试边界和特殊值,发现输入域边界导致的错误。
适用场景 复杂系统中,存在多个因果关系和交互作用的情况。 输入域较大且分布均匀的情况下,适用于功能测试。 需要关注输入域的边界条件和特殊情况的功能测试。
步骤 1. 确定测试目标和范围。 1. 理解输入域和等价类划分的规则。 1. 确定输入域和边界条件。
2. 绘制因果关系图,标识输入和输出之间的因果关系。 2. 划分输入域为等价类,选择代表性的测试用例。 2. 识别边界值和特殊情况,并设计测试用例。
3. 根据因果图生成测试用例,覆盖各种因果关系和交互作用。 3. 设计测试用例,覆盖每个等价类,包括有效和无效的测试用例。 3. 生成测试用例,包括边界值和特殊情况的测试用例。
优点 - 揭示因果关系和交互作用,发现潜在的错误。 - 提高测试用例的效率和覆盖率。 - 集中测试边界和特殊值,发现相关错误。
- 帮助确定关键路径和重要的测试方案。 - 减少冗余的测试用例,提高测试效率。 - 着重测试边界和特殊情况,提高测试质量。

语句覆盖、判断覆盖、条件覆盖和路径覆盖是软件测试中的不同覆盖准则

用于评估测试用例是否足够全面覆盖代码的不同方面。下面是对这些覆盖准则的总结表格:

语句覆盖 判断覆盖 条件覆盖 路径覆盖
定义 确保每个代码语句至少被执行一次。 确保每个判断语句的每个分支至少被执行一次。 确保每个判断语句的每个条件取值至少被覆盖一次。 确保每个可能的路径至少被执行一次。
覆盖目标 代码语句 判断语句 判断语句的条件 代码中的路径
特点 - 可以较为容易地实现和度量。 - 要求覆盖每个分支,可能需要多个测试用例。 - 覦盖更多的分支,需要更多的测试用例。 - 覆盖更多的可能路径,需要更多的测试用例。
适用场景 - 简单的代码片段,无复杂判断和条件。 - 包含有判断语句的代码。 - 包含有复杂的判断条件的代码。 - 复杂的代码,包含多个判断和条件,可能存在多个执行路径。
示例 python if condition: statement1 else: statement2 python if condition: statement1 else: statement2 python if condition1 and condition2: statement1 else: statement2 python if condition1: statement1 elif condition2: statement2 else: statement3
优点 - 容易实施和衡量。 - 覆盖判断语句中的每个分支。 - 覆盖每个判断语句的不同条件组合。 - 覆盖多个判断和条件的不同路径。
注意事项 - 不能保证每个分支的所有条件都被覆盖。 - 只要求每个分支至少被执行一次,但未必覆盖所有条件。 - 覆盖所有判断语句的所有条件取值可能非常困难。 - 覆盖所有可能路径可能需要大量的测试用例。

总结:语句覆盖、判断覆盖、条件覆盖和路径覆盖是软件测试中的不同覆盖

静态绑定(Static Binding)和动态绑定(Dynamic Binding)是面向对象编程中多态性的两种不同的绑定方式。下面是对静态绑定和动态绑定的总结表格:

静态绑定 动态绑定
定义 在编译时确定方法的调用,根据引用变量的声明类型进行绑定。 在运行时确定方法的调用,根据对象的实际类型进行绑定。
绑定时间 编译时绑定 运行时绑定
绑定类型 早期绑定 晚期绑定
实现方式 通过静态类型信息进行绑定 通过动态类型信息进行绑定
静态多态 不支持静态多态,方法调用由声明类型确定 支持静态多态,方法调用由实际类型确定
动态多态 不支持动态多态,方法调用由声明类型确定 支持动态多态,方法调用由实际类型确定
优势 - 性能较高,因为在编译时就确定了方法调用 - 提供了更大的灵活性,允许根据对象的实际类型执行不同的行为
- 编译器能够进行优化,提供更好的静态类型检查和错误提示 - 支持面向对象设计原则中的开闭原则,便于代码的扩展和修改
应用场景 - 需要确定的方法调用在编译时就能够确定 - 需要在运行时根据对象的实际类型来确定方法调用的场景

总结:静态绑定和动态绑定是面向对象编程中多态性的两种不同的绑定方式。静态绑定在编译时确定方法的调用,根据引用变量的声明类型进行绑定,不支持动态多态。动态绑定在运行时确定方法的调用,根据对象的实际类型进行绑定,支持动态多态。静态绑定具有较高的性能和编译器优化能力,而动态绑定提供了更大的灵活性和扩展性。在编程中根据需求选择合适的绑定方式可以有效地利用多态特性。

序列图实现的方法

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src和gt为Account>对象,所以Account/应该实现为chec
kBalance()withdraw()和deposit()方法,FundsTransac
tionManager应该实现start()

在Python中,可变序列和不可变序列是两种不同的序列类型。下面是它们之间的区别总结表格:

可变序列 不可变序列
定义 可以通过修改其元素来改变序列本身 不允许直接修改序列中的元素,只能通过创建新序列的方式进行修改
类型 列表(list) 字符串(str)、元组(tuple)等
可变性 可以向序列中添加、删除、修改元素 不能直接修改序列中的元素,只能通过重新创建新序列的方式进行修改
内存占用 修改操作可能引起内存空间的变化 不会引起内存空间的变化
运行效率 随着元素的添加和删除,运行效率可能受到影响 运行效率较高,不受元素的添加和删除影响
适用场景 当需要频繁修改序列的元素时,可变序列更适用 当需要保持序列的不变性,并且访问元素为主要操作时,不可变序列更适用
示例 python |
python
my_list = [1, 2, 3] my_string = “Hello”
my_list[0] = 10 my_string[0] = ‘h’
my_list.append(4) new_string = my_string + " World"
print(my_list) print(new_string)
输出:[10, 2, 3, 4] 输出:TypeError: ‘str’ object does not support item assignment
输出:“Hello World”
注意事项 可变序列是可变对象,传递时传递的是引用,可能会引起副作用 不可变序列是不可变对象,传递时传递的是值,不会引起副作用

总结:可变序列(如列表)允许对其元素进行添加、删除和修改操作,修改操作会改变序列本身,但可能引起内存变化和运行效率的影响;不可变序列(如字符串、元组)不允许直接修改元素,只能通过创建新的序列来实现修改,不会引起内存变化,并具有较高的运行效率。选择合适的序列类型取决于具体的需求和操作。

*考虑下述背包问题的实例。(手写答案)

有5件物品,背包容量为10
0,每件物品的价值和重量如下所示,并已经按照物品
的单位重量价值从大到小排好序。根据物品单位重量
价值大优先的策略装入背包中,则采用了(54)设计策
略。考虑01背包问题(每件物品或者全部装入背包或者
不装入背包)和部分背包问题(物品可以部分装入背
包),求解该实例得到的最大价值分别为(55)。

下面是平衡二叉树、最优二叉树、完全二叉树和最小生成树的总结表格:

平衡二叉树 最优二叉树 完全二叉树 最小生成树
定义 一种二叉树,其中每个节点的左右子树高度差不超过1 一种用于编码的二叉树,出现频率高的字符位于树的顶部 一种特殊的二叉树,除最后一层外,每一层的节点都必须填满 一种用于连接无向图的树形结构,具有最小的总权重
特点 保持树的高度平衡,提高查找和插入等操作的效率 出现频率高的字符在编码时占据较短的二进制位 从左到右依次填充节点,叶子节点靠左对齐 连接图中的所有顶点且权重之和最小
平衡条件 每个节点的左右子树高度差不超过1 按字符出现频率构建,频率高的字符在顶部 - -
示例 AVL树 哈夫曼树(Huffman Tree) 堆(Heap) 最小生成树算法:Prim算法、Kruskal算法等
应用 数据库索引、查找和插入操作的优化 数据压缩、编码和解码 优先级队列、堆排序 网络规划、电力传输、通信网络等

这些树结构在计算机科学和算法中扮演着重要的角色,并在不同的应用领域中发挥作用。了解它们的特点和应用场景可以帮助我们选择合适的数据结构和算法来解决问题。

算法的时空间复杂度和稳定性

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2021年5月份

以下是关于直接内存访问(DMA)的总结表格:

属性 直接内存访问 (DMA)
定义 一种技术,用于在设备和内存之间直接进行数据传输
目的 提高数据传输效率,减轻CPU的负担
CPU依赖性
CPU占用率 低(CPU与DMA控制器并行工作)
数据传输方式 直接从设备到内存或从内存到设备
适用场景 大规模数据传输,如音频、视频处理、网络传输等
数据一致性和同步性 需要考虑,以避免数据冲突和错误
硬件要求 需要DMA控制器和支持DMA的设备

DMA技术通过绕过CPU,直接在设备和内存之间进行数据传输,提高了数据传输的效率,并减轻了CPU的负担。它适用于需要大规模数据传输的场景,如音频、视频处理和网络传输等。使用DMA技术需要考虑数据的一致性和同步性,以确保数据传输的准确性和完整性。此外,DMA技术需要相应的硬件支持,包括DMA控制器和支持DMA的设备。

以下是关于常见远程登录协议的总结表格:

协议 特点 安全性 端口号
Telnet 基于文本的远程登录协议 23
SSH 安全的远程登录协议 22
RDP 远程桌面协议 3389
VNC 虚拟网络计算机协议 取决于配置和加密选项 5900
X11 图形化远程登录协议 取决于网络和加密选项 6000-6009
HTTPS 加密的HTTP协议 443

RFB | remote frame buffer
远程帧缓冲协议,远程访问图形用户界面的简单协议,适用于所有的敞口系统和应用程序 |
| |

这些远程登录协议具有不同的特点和安全性级别。Telnet是一种基于文本的协议,但安全性较低,因为数据传输未经加密。SSH是一种安全的远程登录协议,使用加密技术保护数据传输,常用于安全远程管理和文件传输。RDP是远程桌面协议,用于远程访问Windows计算机的桌面环境。VNC是一种虚拟网络计算机协议,可用于远程控制和监视计算机。X11是一种图形化远程登录协议,允许远程访问和控制图形界面。HTTPS是加密的HTTP协议,用于安全的Web访问。

每个协议都使用不同的端口号来建立连接。在使用这些协议时,需要注意网络安全性和加密选项的配置,以确保远程登录过程的安全性和保密性。

以下是常见的文件传输协议的总结表格:

协议 特点 安全性 端口号
FTP 用于在计算机网络上进行文件传输的标准协议 21
SFTP 使用SSH协议进行安全文件传输 22
FTPS 在FTP协议上添加了SSL/TLS加密层,提供安全的文件传输 990 (控制连接)、989 (数据连接)
TFTP 简单文件传输协议,用于进行小型文件的快速传输 69
SCP 使用SSH协议进行安全文件传输,支持加密和身份验证 22
HTTP 超文本传输协议,主要用于Web浏览器和服务器之间的文件传输 低(除非使用HTTPS) 80 (HTTP)、443 (HTTPS)
WebDAV 基于HTTP协议的分布式文件系统协议,支持文件的上传、下载和管理 低(除非使用HTTPS) 80 (HTTP)、443 (HTTPS)
BitTorrent 用于大规模文件共享和分发的点对点文件传输协议 取决于种子和下载源的安全性 可变端口号

这些文件传输协议具有不同的特点和安全性级别。FTP是一种常用的文件传输协议,但安全性较低。SFTP和FTPS通过使用SSH和SSL/TLS加密提供了更高的安全性。TFTP是一种简单且快速的文件传输协议,但没有安全性保护。SCP是基于SSH的安全文件传输协议。

HTTP和WebDAV是用于Web环境中的文件传输协议,HTTP可以通过HTTPS加密提供安全性。BitTorrent是一种点对点文件传输协议,广泛用于大规模文件共享和分发。

在选择文件传输协议时,需要根据具体需求考虑安全性、传输速度、易用性等因素,并根据实际情况配置相应的安全措施,例如使用加密协议或进行身份验证。

以下是常见的加密算法的总结表格:

加密算法 特点 安全性
AES (Advanced Encryption Standard) 是一个迭代的,对称密钥算法,广泛使用的加密标准,安全性高、速度快、适用于各种应用场景
RSA 非对称密钥算法,用于数据加密和数字签名,密钥长度越长安全性越高
DES (Data Encryption Standard) 对称密钥算法,已经不再被推荐使用,易受到暴力破解攻击
3DES 对称密钥算法,基于DES的加强版,提供更高的安全性和复杂性
Blowfish 对称密钥算法,快速且安全,适用于多种应用,但已逐渐被更强大的算法取代
ECC (Elliptic Curve Cryptography) 非对称密钥算法,使用椭圆曲线加密算法,提供相同安全性下更短的密钥长度
SHA-2 (Secure Hash Algorithm 2) 哈希算法,用于数据完整性校验和数字签名,包括SHA-256、SHA-384、SHA-512等
MD5 (Message Digest Algorithm 5) 哈希算法,用于数据完整性校验,但已被证明存在碰撞攻击的安全性弱点
HMAC (Hash-based Message Authentication Code) 基于哈希算法的消息认证码,用于数据完整性校验和身份验证
SSL/TLS 安全套接层和传输层安全协议,提供加密通信和身份验证

这些加密算法具有不同的特点和安全性级别。AES是一种对称密钥算法,被广泛应用于各种应用场景。RSA是一种非对称密钥算法,用于加密和数字签名。DES和3DES是对称密钥算法,DES已不再推荐使用,而3DES提供更高的安全性。Blowfish是一种快速且安全的对称密钥算法。ECC使用椭圆曲线加密算法,提供相同安全性下更短的密钥长度。

SHA-2是一组哈希算法,用于数据完整性校验和数字签名。MD5是一种较旧的哈希算法,但存在安全性弱点。HMAC是基于哈希算法的消息认证

以下是常见的报文加密协议的总结表格:

协议 特点 安全性 应用领域
SSL/TLS 提供加密和身份验证的安全协议,广泛应用于Web浏览器和服务器之间的通信 Web、电子商务
IPSec 用于网络层的加密和认证,提供对IP数据包的安全性保护 VPN、远程访问
PGP 提供电子邮件的加密和数字签名功能 电子邮件
S/MIME 提供电子邮件的加密和数字签名功能 电子邮件
OpenPGP 开放标准的PGP实现,提供电子邮件的加密和数字签名功能 电子邮件
SSH 安全外壳协议,提供远程登录和文件传输的加密通信 远程登录、文件传输
Kerberos 提供网络身份认证的协议,基于票据系统,用于客户端和服务器之间的身份验证和安全通信 认证、授权
WPA/WPA2 Wi-Fi Protected Access的安全协议,用于保护无线网络的数据传输和身份认证 无线网络
DTLS Datagram Transport Layer Security,用于保护UDP数据包的传输安全 实时通信、IoT
HTTPS 基于HTTP的加密通信协议,通过SSL/TLS提供对Web数据传输的加密和身份验证 Web

这些协议提供了不同领域和应用场景下的报文加密解决方案。SSL/TLS广泛应用于Web浏览器和服务器之间的通信,提供加密和身份验证功能。IPSec用于保护网络层的数据包传输安全。PGP、S/MIME和OpenPGP用于电子邮件的加密和数字签名。SSH用于远程登录和文件传输的加密通信。Kerberos提供网络身份认证。WPA/WPA2保护无线网络的数据传输和身份认证。DTLS保护UDP数据包的传输安全。HTTPS通过在HTTP上加入SSL/TLS提供对Web数据传输的加密和身份验证。根据具体需求和应用场景,选择适合的报文加密协议可以确保数据的安全传输。

以下是语法分析、词法分析和语义分析的总结表格:

分析类型 功能 输入 输出
词法分析 将源代码转化为一系列词法单元(Token),如标识符、关键字、运算符、常量等 源代码 词法单元序列
语法分析 根据语法规则分析词法单元序列的结构,生成语法树或语法分析树 词法单元序列 语法树或语法分析树
语义分析 对语法树或语法分析树进行语义检查和语义动作,确保程序在语义上的正确性 语法树或语法分析树 检查结果、错误信息

词法分析是编译过程的第一步,它将源代码分割成有意义的词法单元,通常使用正则表达式或有限自动机进行识别和分割。词法分析器的输出是一个词法单元序列,供语法分析器使用。

语法分析是编译过程的第二步,它根据给定的语法规则分析词法单元序列的结构,并生成语法树或语法分析树。语法分析器通常使用上下文无关文法和语法分析算法(如LL(1)、LR(1)等)进行分析。语法分析的输出是一个表示程序结构的语法树,它用于进一步的语义分析和代码生成。

语义分析是编译过程的第三步,它对语法树或语法分析树进行语义检查和语义动作,以确保程序在语义上的正确性。语义分析器会检查变量声明和使用的一致性、类型匹配、作用域规则等语义规则,并生成相应的符号表和类型检查结果。语义分析的输出是检查结果和可能的错误信息。

这三个分析阶段在编译过程中起着重要的作用,共同协作以确保程序的正确性和可执行性。词法分析负责将源代码转化为词法单元序列,语法分析负责分析词法单元序列的结构,语义分析负责对程序进行语义检查和生成相关信息。

以下是正确性维护、适应性维护、完善性维护和预防性维护的总结表格:

维护类型 定义 目的 示例
正确性维护 修复软件中的错误和缺陷,确保其按照预期的方式运行 保证软件的功能正确性和稳定性 修复崩溃、修复逻辑错误、修复安全漏洞
适应性维护 根据环境和需求变化对软件进行修改和调整 使软件适应新的操作系统、硬件或业务需求 兼容新的操作系统、修改界面以适应新的用户需求
完善性维护 改进软件的性能、可靠性和用户体验 提升软件的质量和效率 优化算法、改进用户界面、提高响应速度
预防性维护 在软件开发周期中采取措施来预防潜在的问题和错误 预防未来可能出现的问题 代码审查、单元测试、安全漏洞扫描、定期维护与更新

这些维护类型旨在保障软件的质量和可用性。正确性维护关注修复软件中的错误和缺陷,以确保其按照预期的方式运行。适应性维护致力于根据环境和需求变化对软件进行修改和调整,使其适应新的操作系统、硬件或业务需求。完善性维护的目标是改进软件的性能、可靠性和用户体验,提升软件的质量和效率。预防性维护是在软件开发周期中采取措施来预防潜在的问题和错误,例如代码审查、单元测试、安全漏洞扫描等。

这些维护类型通常在软件生命周期的不同阶段发挥作用。正确性维护主要在软件发布后进行,适应性维护可能在软件发布后或中途进行,完善性维护可以在软件开发过程中或发布后进行,而预防性维护则在软件开发过程中得以实施。

通过对这些维护类型的综合运用,可以确保软件的持续性能和可靠性,满足用户的需求并适应不断变化的环境。

以下是三元组顺序表、行逻辑连接的顺序表和十字链表的总结表格:

数据结构 存储方式 优点 缺点
三元组顺序表 使用三元组(行号、列号、元素值)的顺序表来存储非零元素 1. 存储空间利用率高,仅占用非零元素的空间。
  1. 随机访问性能好,查找效率高。
  2. 插入和删除操作相对简单。 | 1. 需要额外的空间来存储行号、列号信息。
  3. 插入和删除操作需要移动大量元素。
  4. 适用于非零元素较多的稀疏矩阵。 |
    | 行逻辑连接的顺序表 | 使用行向量和非零元素顺序表来存储矩阵的非零元素和每行的列号索引 | 1. 存储空间利用率高,仅占用非零元素的空间和每行的列号索引空间。
  5. 插入和删除操作相对简单,无需移动大量元素。
  6. 查找某一行的元素较快。 | 1. 需要额外的空间来存储每行的列号索引。
  7. 随机访问某个元素的效率较低。
  8. 适用于每行非零元素较多的稀疏矩阵。 |
    | 十字链表 | 使用链表结构同时记录行和列的信息,每个非零元素节点包含行号、列号和元素值信息 | 1. 存储空间利用率高,仅占用非零元素的空间和每个节点的指针空间。
  9. 插入和删除操作相对简单,只需要修改节点指针。
  10. 查找某个元素较快。 | 1. 需要额外的指针空间来存储节点间的链接信息。
  11. 随机访问某个元素的效率较低。
  12. 适用于非零元素分布较为分散的稀疏矩阵。 |

这些数据结构都是用于存储稀疏矩阵的压缩表示方法。三元组顺序表通过顺序表存储非零元素的三元组,适用于非零元素较多的稀疏矩阵。行逻辑连接的顺序表使用行向量和非零元

*求最大字段和,该算法的时间复杂度

软考历年问题总结_第3张图片

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