2026年6月 GESP C++ 7级

下列 C++ 代码的输出结果是（ ）。

#include <iostream>
#include <cmath>
using namespace std;
int main() {
    cout << (int)(sqrt(50) + log2(8));
    return 0;
}

下列关于 或 <math.h> 中的数学库函数的说法，正确的是（ ）。

下列关于 C++ 函数参数传递的说法，正确的是（ ）。

有 个字符，它们出现的次数分别为 、 、 、 、 。使用哈夫曼编码时，最小的带权路径长度 WPL 为（
）。

已知网格上每个网格点有一个数字，a[i][j] 表⽰第 i 行第 j 列处网格点上的数字。若 dp[i][j] 表
⽰从网格左上角（第 0 行第 0 列）走到第 i 行第 j 列时能取得的最大数字和，且每次只能向右或向下移动。对
于 i > 0 且 j > 0 的位置，正确的状态转移代码为（ ）。

已知 f[0] = 0，f[1] = 2，并且对 i >= 2 有 f[i] = max(f[i - 1], f[i - 2] + a[i])。若
a[1 .. 5] = {2, 7, 9, 3, 1}，则 f[5] 的值为（ ）。

下面代码是一维数组优化 0/1 背包的核心片段，其中 w[i] 表⽰第 i 件物品的重量，v[i] 表⽰第 i 件
物品的价值。横线处应填入（ ）。

for (int i = 1; i <= n; i++) {
    for (int c = W; c >= w[i]; c--) {
        __________;
    }
}

下面程序片段主要体现的算法思想是（ ）。

void dfs(int x, int y) {
    vis[x][y] = true;
    for (int k = 0; k < 4; k++) {
        int nx = x + dx[k], ny = y + dy[k];
        if (inside(nx, ny) && a[nx][ny] == 1 && !vis[nx][ny])
        dfs(nx, ny);
    }
}

下列关于排序稳定性的说法，正确的是（ ）。

无向图的边为 (1, 2), (1, 3), (2, 4), (3, 4), (4, 5)。从顶点 1 开始进行 BFS，每轮根据出队
顶点，将与其相邻顶点按编号从小到大入队，则顶点 4 第一次入队时，队列的状态为（ ）。

一个长度为 11、下标为 0 到 10 的哈希表采用线性探测法处理冲突，哈希函数为 h(x) = x % 11。依
次插入 22、33、4、15、26，则 26 最终存放在下标（ ）。

关于哈希表处理冲突的方法，下列说法正确的是（ ）。

某算法需要枚举 个对象；对每个对象，还需要进行一次二分查找。若二分查找的对象规模也是 ，则该
算法的时间复杂度通常为（ ）。

在升序数组中用二分查找第一个大于等于 x 的位置。若当前中点 mid 满足 a[mid] < x，下一步应（
）。

在如下网格中，# 表⽰不能经过的格⼦，. 表⽰可以经过的格⼦。从左上角走到右下角，每次只能向右
或向下移动，不同路径共有（ ）条。

. . . . .
. # . # .
. . . . .
# . # . .
. . . . .

使用 cmath 或 math.h 中的三角函数时，角度参数默认采用角度制。

使用 cmath 或 math.h 中的 pow(2, 10) 计算 时，由于参数均为整型 int，返回值类型也为整型
int。

0/1 背包使用一维数组优化时，容量从小到大枚举也能保证每件物品最多被选一次。

哈希表采用开放定址法时，即使哈希函数设计合理，也仍然可能发生冲突。

同一个图从同一个起点进行深度优先搜索，访问序列一定与邻接点的枚举顺序无关。

泛洪算法可以用递归 DFS 实现，但地图很大时可能由于递归层数过深导致调用栈溢出等运行时错误。

哈夫曼树中不存在度为 的结点。

冒泡排序的常见实现是稳定排序，选择排序也是。

在无权图中从起点执行 BFS 时，某个顶点第一次被访问到的层数等于起点到该顶点经过的最少边数。

在二维动态规划中，状态 dp[i][j] 的计算常常依赖其他状态，这些状态的计算必须在完成 dp[i][j]
的计算前完成。