对于数列3，8，11，15，17，19，25，30，44，采用“二分查找”法查找8，需要查找多少次？（ ）
5
4
3
2
关于以下程序，下列表述中错误的一项是？（ ）
c=1
def fun(n):
a=1
for b in range(1,n):
a*=b
return a
n=int(input('Enter n='))
print(fun(n),c)
c是全局变量，a是局部变量
n是形式参数，当n=5时，程序输出120 1
程序实现求阶乘
range()函数是python内置函数
以下关于全局变量和局部变量的表述正确的是？（ ）
如果在函数中定义的局部变量与全局变量同名，则全局变量屏蔽局部变量
可以通过global关键字，通过全局变量修改局部变量
nonlocal关键字用来在函数或局部作用域使用内层（非全局）变量
全局变量的作用域一定比局部变量的作用域大
有如下Python程序段，执行该程序后，结果是？（ ）
def fun(*p):
return sum(p)
print(fun(1,3,5))
4
6
8
9
在一个平面中，有n个圆两两相交，但任二个圆不相切，任三个圆无公共点，以下函数能计算出n个圆把平面分成的区域个数，空格处填写的语句是？（ ）
def c(n): if n=1: return 2 else: return
c(n-1)+2*(n-1)
c(n-1)+ c(n-2)
c(n-1)+2*n
c(n-1)+2*(n+1)
观察此题示例代码，以下表述中错误的是？（ ）
nums = range(2,20) for i in nums: nums=list( filter(lambda x:x==i or x % i,nums)) print(nums)
filter()函数输出后是一个数组而不是列表
示例代码中的关键字lambda表示匿名函数
lambda x:x==i or x % i,nums中冒号:之前的x是这个函数的参数
匿名函数需要return来返回值，表达式本身结果就是返回值
下面关于递归函数说法正确的是？（ ）
一般来说，递归函数的执行效率高于非递归函数
边界条件和递归关系是递归函数编写的关键
递归函数的嵌套调用次数没有限制
递归函数不可以改写为非递归函数
下面哪种算法使用了分治的方法？（ ）
插入排序
快速排序
选择排序
冒泡排序
运行以下程序输出的结果是？（ ）
y=2 def fun(): global y y=1 print(y) fun() print(y)
2
1
2
2
1
2
1
1
下列选项中，关于如何安装第三方库的说法正确的是？（ ）
如果电脑没有联网，仍然可以使用pip工具安装本地的whl文件
必须使用命令行工具安装第三方库
第三方库只要可以用pip完整的下载下来，就可以成功安装
安装上Anaconda就安装了所有的第三方库
下列程序段的运行结果为？（ ）
def f(n): if n<=1: return 1 else: return f(n-1)*3 print(f(5))
9
27
81
243
下面的程序输出1~100之间能被7整除但不能同时被5整除的所有整数。
k=1 while k<101: if k%7==0 and k%5 !=0: print(k) k += 1
根据下面哪个选项的方法优化后，程序的运行效率最高？（ ）
将k=1改为k=7
将k
将k += 1改为k += 7
将k=1改为k=7，同时将k += 1改为k += 7
有如下Python程序，执行该程序后，结果是？（ ）
g = lambda x,y=3,z=5:x+y+z
print(g(2))
2
5
7
10
有一球从100米高度自由落下，每次落地后反跳回原高度的一半，再落下，求它在第10次落地前，反弹多高？用递归函数解决，下面选项正确的是？（ ）
def height(n): if n == 1: return 100 else: return n*2 print(height(10))
def height(n): if n == 1: return 100 else: return height(n-1)/2 print(height(10))
def height(n): if n == 1: return 100 else: return height(n+1)/2 print(height(10))
def height(n): if n == 1: return 100 else: return height(n-1)*2 print(height(10))
应用分治算法的前提是？（ ）
问题的可分性和解的可归并性
问题的复杂性和解的简单性
问题的可分性和解的存在性
问题的复杂性和解的可归并性
有如下Python程序，执行该程序后，结果是？（ ）
x = 3 def calc(): x = 5 print(calc())
3
5
无输出
None
有如下Python的自定义函数，执行该程序后，结果是？（ ）
def calc(x,y,op):
return eval(str(x)+op+str(y))
print(calc(3,5,'+'))
8
35
None
-2
阅读下列程序段，数列的第6项值为多少？（ ）
def fibona(x):
if x==1 or x==2:
f=1
for i in range(3,x+1):
f=fibona(x-1)+fibona(x-2)
return f
n=int(input("请输入数列第几项："))
m=fibona(n)
print("数列的第"+str(n)+"项的值为"+str(m))
1
8
21
34
如下代码运行后下面选项中描述错误的是？（ ）
def pph(a,b): c=a**2+b b=a return c a=10 b=100 c=pph(a,b)+a print(a,' ',b,' ',c)
执行该函数后，变量a的值为10
执行该函数后，变量b的值为100
执行该函数后，变量c的值为200
该函数名称为pph
以下有关Python函数的定义表述中错误的是？（ ）
函数的定义必须在主程序调用语句之前出现
在形参列表中必须先列出有默认值的形参，再列出没有默认值的形参
实参是实际占用内存地址的，而形参不占用
def关键字后面加函数名定义函数，定义必须以冒号结尾
下列有关循环和递归的描述正确的是？（ ）
递归思想代码清晰简洁，可读性强
递归代码中不能有循环结构的语句
递归是从问题的起点出发，逐渐将复杂问题化为简单问题，最终求得问题
能用递归实现的，一定能用循环代码实现
执行如下Python代码后，结果是？（ ）
def inverse(s,n=0): while s: n = n * 10 + s % 10 s = s // 10 return n print(inverse(456,123))
654123
123456
123654
654321
有如下Python语句，执行该语句后，结果是？（ ）
f=lambda x:5
print(f(3))
3
没有输出
5
None
下面哪一项不是pip指令？（ ）
pip install Scipy
pip uninstall Jieba
pip clear
pip list
以下程序的运行结果是？（ ）
def f(x,y,z): print(x,y,z)
f(z=3,x=2,y=1)
3 2 1
1 2 3
2 1 3
3 1 2
所有的Python第三方库均可以使用pip工具进行安装。
下列程序段运行后的结果是2。
def change(a,b): a,b=b,a return a a=2 b=3 print(change(change(a,b),a))
执行以下代码：
def fun( name, age = 30 ):
print("Name:", name)
print("Age:", age)
return
fun( age=40, name="summy" )
fun( name="summy" )
程序输出的结果为：
Name: summy Age: 40
Name: summy
Age: 40。
对于一个复杂问题，如果所分解出的各个子问题之间相互不独立，则不适合使用分治算法。
执行以下代码：
sum=0 def fun(arg1,arg2): sum=arg1+arg2 print(sum) return sum fun(5,10) print(sum)
程序输出的结果为：15
定义Python函数时，如果函数中没有return语句，则该函数返回值是None。
执行以下代码：
def fun( mylist ):
mylist.append([1,2,3,4])
print("函数内取值: ", mylist)
return
mylist = [5,6,7]
fun( mylist )
print("函数外取值: ", mylist)程序输出的结果为：
函数内取值: [5, 6, 7, [1, 2, 3, 4]]
函数外取值: [5, 6, 7, [1, 2, 3, 4]]。
在创建自定义函数时，即使函数没有参数，也必须保留一对空的"()"。
算法的时间复杂度与空间复杂度没有必然关系。
对于斐波那契数列：1，1，2，3，5，……，我们只能采用迭代公式以递推的方式求解。
在编写抽奖程序时，为了保证一个人只有一次中奖机会，要检查新抽出来的数字是不是已经被抽中过了。
一种办法是将已经中过奖的人员编号存放在test_list里面，然后每抽出一个新的人员编号，判断它是否在中奖人员列表中。
如果没有在中奖人员列表中，说明中奖号码有效，并将它保存进中奖人员列表；如果已经在里面了，就再生成一个新的人员编号。
请你补全下面的代码，实现判断一个数字是否在列表中的功能。
#子问题算法（子问题规模为1） def is_in_list(init_list,num): if init_list[0] == num: return True else: return False #分治法 def find_out(init_list,num): n = len(init_list) if ____①______ #如果问题的规模等于1，直接解决 return is_in_list(init_list,num) #分解（子问题规模为n/2） left_list,right_list = _________②____________ #递归，分治，合并 res=find_out(left_list,num) __③__ find_out(right_list,num) return res if __name__ == "__main__": #测试数据 test_list = [18,43,21,3,28,2,46,25,32,40,14,36] #查找 print(_____④_____)
程序运行结果：
>>>True
乘法运算等于多个加法运算的和。比如，3×2可以理解为3+3，也可以理解为2+2+2 。
下面的程序使用递归算法演示了计算两个自然数的乘积的过程。请你补全代码。
输入：分两次输入自然数num1，num2
输出：num1 × num2 = 乘积
def cheng_fa(num1,num2,value):
if ①
value += 0
else:
value += num1
②
value = cheng_fa(num1,num2,value)
return ③
num1=int(input('输入第1个数:'))
num2=int(input('输入第2个数:'))
value=0
value = cheng_fa(num1,num2,value)
print('{} X {} = {}'.format(num1,num2,value))程序运行结果：
输入第1个数：3
输入第2个数：7
3 X 7 = 21
外卖送餐服务越来越受到人们的喜爱，外卖小哥们也成了路上的一道风景。
当顾客使用外卖软件点餐时，会出现一个预计送达时间，包括了餐厅制作食物的时间，路上的骑行时间等等。
一种常用的计算路上骑行时间的方法是用曼哈顿距离(manhatton distance)除以平均骑行速度。平面上点A(x1,y1)与点B(x2,y2)的曼哈顿距离为：|x1-x2|+|y1-y2|。
假设一名外卖小哥的平均骑行速度为30km/h。下面的程序模拟计算外卖小哥的路上骑行时间，请你补充完整。
输入：分两次输入A点和B点的坐标值
输出：A、B两点间的曼哈顿距离和路上骑行时间。
#求绝对值
def my_abs(n):
if ①
return n
else:
return ②
#主程序
v=30 #平均骑行速度
x1=float(input('输入A点的x坐标（米）：'))
y1=float(input('输入A点的y坐标（米）：'))
x2=float(input('输入B点的x坐标（米）：'))
y2=float(input('输入B点的y坐标（米）：'))
#计算曼哈顿距离mht
mht = ③
#计算路上骑行时间
time_on_the_road = ④
print('A、B两点的曼哈顿距离为{}米'.format(mht))
print('预计路上骑行时间需要{}分钟'.format(time_on_the_road))程序运行结果：
输入A点的坐标（米），以逗号分隔：-1000,1000
输入B点的坐标（米），以逗号分隔：1000,-1000
A、B两点的曼哈顿距离为4000米
预计路上骑行时间需要8.0分钟