資源簡介

2023年1月浙江省選考科目考試
信息技術參考答案
第一部分：選擇題
題號
2
3
5
6
9
10
11
12
13
答案
B
D
C
B
A
B
B
C
A
8
第二部分：非選擇題
l4.(1)①dengdi(int(df.得分[i])或dengdi(int(df["得分"][i])
2分
(2)AB
(2分，選對一個得1分，多選不得分)
(3)②index=list(dd.keys ()或index=["A","B","c”,"D","E"](2分)
③df2.班級，df2.人數或df2["班級"]，df2["人數](2分)
15.(1)①⑤④③②
(2分)
(2)C
(1分)
(3)①http:/60.191.134.21:8080/
(2分)
②data.db
(1分)
③/input(1分)GET(1分)
16.(1)A(2分)
(2)Dsingcolor [area]=color
(2分)
②area-=1或area=area-1(2分)
③len(city)
(2分)2023 年 1 月浙江省選考科目考試
技術試題
信息技術 （共 50 分）
一、選擇題（本大題共 12小題，每小題 2分，共 24 分。在每小題給出的四個選項中，只有一個符合
題目要求）
閱讀下列材料，請回答第 1～3題。
2022 卡塔爾世界杯將首次正式使用半自動越位識別（SAOT）系統。該系統使用 12 個專用攝像頭
來跟蹤每名球員的 29 個數據點位，以此計算每一個球員的確切位置。同時，世界杯還使用了傳感器足
球，球內放置有慣性測量單元 (IMU) 傳感器，其以每秒 500 次的頻率將足球數據發送到視頻操作室，
從而可以非常精確地檢測踢球點。該系統可為視頻裁判快速提供自動越位警報，當視頻裁判與現場裁
判確認越位后，系統將生成 3D 動畫，以最佳視角將越位畫面在賽場大屏上進行播放。
1．關于半自動越位識別（SAOT）系統，下列說法正確的是（ ）
A.該系統屬于符號主義人工智能 B.該系統使用的攝像頭屬于輸入設備
C.該系統生成的 3D動畫屬于模擬數據 D.該系統使用的網絡屬于局域網
2．關于該系統中相關的足球數據，下列說法正確的是（ ）
A.足球數據是已經產生的不可改變的數據，屬于靜態數據
B.視頻裁判根據足球數據分析越位產生的原因告誡運動員避免越位再次發生
C.系統根據足球數據生成 3D 動畫，這使用了 VR 技術
D.IMU 以每秒 500 頻次將足球數據傳到視頻操作室，這說明大數據產生的速度非常快
3．下列做法不利于該信息系統安全的是（ ）
A.將系統生成的 3D動畫在互聯網上發布
B.對系統中的視頻裁判開放所有權限以便他們能觀察到所有數據
C.給每一位視頻操作室人員分配一個綁定的“人臉識別”帳號
D.系統后臺管理員注銷某位“提前透露世界杯比賽結果”的內部操作人員帳號
4．使用 UltraEdit 軟件觀察某字符串內碼如第 4 題圖所示：
第 4 題圖
下列說法正確的是（ ）
A.該字符串中所有的 ASCII 碼占用了 10個字節的空間
B.將字符“1”的內碼與字符“a”內碼進行異域運算后可得到字符“n”的內碼
C.由“1”的內碼是 31H，可得“10”的內碼是 3AH
D.由圖可知，計算機內部使用的是十六進制編碼
5．某聲音文件經過 MP3 格式壓縮后的屬性如第 5 題圖所示：
1／8
第 5 題圖
以下說法不正確的是（ ）
A.將選中部分聲音進行“裁剪”操作后，聲音的總時間將被減少到 2秒
B.該聲音文件的大小約為 315KB
C.若未壓縮前該文件小大為 1.35MB，則該聲音的量化位數為 16 位
D.將該文件還原為 WAVE 格式，可得到無損的原文件
6．下列 Python 表達式運算后，結果不為“C”是（ ）
A. ord("A"+2) B. chr(ord("B")+1) C. "China"[0:1] D. {1:"B",2:"C"}[2]
7.某排序算法排序過程如第 7題圖所示，由圖可知，該算法的時間復雜度為（ ）
第 7 題圖
A. O(n) 2 n B. O(n ) C. O(log2n) D. O(2 )
8.已知單向鏈表的節點類的 Python 代碼定義如下：
Class LinkNode:
Def __init__(self,data_,next_=None):
self.data=data_
self.next=next_
鏈表結構如第 8題圖所示，已知原鏈表各節點值分別為“上->山->打->老->虎”。
第 8 題圖
已知 pre,p和 r分別指向3個連續的節點，現在想要調整鏈表中某些節點的順序，編寫了如下的Python
代碼段：
pre.next=r
p.next=r.next
r.next=p
則程序執行后，該鏈表的結構可以表示為（ ）
2／8
A. 上->山->打->老->虎 B. 上->山->老->打->虎
C. 山->上->打->老->虎 D. 山->上->老->打->虎
9．使用列表生成式創建數組的 Python 代碼如下：
a=[i*i for i in range(10) if i%2==0]
則執行語句 print(sum(a[1:-1]))后輸出的結果為（ ）
A. 20 B. 52 C. 56 D. 116
10.有如下 Python 程序段：
code="0123456789ABCDEF"
RGB=(255,96,128)
ans="#"
for c in RGB:
t=[]
for i in range(2):
t.append(code[c%16])
c//=16
ans+=''.join(t[::-1])
print(ans)
執行程序后，輸出的結果為（ ）
A. #FF607E B. #FF6080 C. #8060FF D. #6E60FF
11.一顆二叉樹的前序遍歷是“知心幾見曾來往”，中序遍歷是“往來幾曾見知心”，則以下說法正確的
是（ ）
A. 這顆樹的葉子結點比非葉子結果多 1 B. 這是一顆完全二叉樹
C. 其后序遍歷為“往來曾見幾心知” D. 這顆樹有 3層
12.用 > 表示進棧操作，< 表示出棧操作，若元素進棧的順序為“+ / * \ %”，出棧順序為“+ \ * %
/”，則由 > 和 < 表示的操作串是
A.><>>><<><< B.><>><><<>< C.>>>><<><<< D.><>>>><<<<
x
13.用二分查找的方法求不等式 2 +3x-4<=n(n>=0)的最大正整數解，編寫的程序如下：
n=int(input("請輸入 n："))
L,R=1,n+1
while Lx=(L+R+1)//2
if 2**x+3*x-4<=n:
①
else:
②
print(f"方程 2^x+3*x-4<={n}的最大正整數解為：",R)
要使程序實現上述功能，則缺失的代碼是（ ）
A．①L=x+1 ②R=x-1
B．①L=x ②R=x-1
C．①R=x-1 ②L=x+1
3／8
二、非選擇題（本大題共 3 小題，第 14 題 8 分，第 15 題 8 分，第 16 題 8 分，共 24 分）
14.某校高二年級2022年 12月的物理學考模擬考試成績如14題圖a所示，等級賦分標準如圖b所示。
編寫 Python 程序，統計各班的等第人數并進行可視化。
14 題圖 b
14 題圖 a
（1）主程序。讀取 xls數據文件，簡化班級名稱，并按賦分標準填入等第數據（如第 14 題圖 c）。請
在程序劃線處填入合適的代碼。
import pandas as pd
import matplotlib as plt
df=pd.read_excel("xkmn.xls")
df.insert(5,"等第","") #在數據表最后位置插入一列
df.drop(["準考證號","自定義考號"],axis=1,inplace=True) #刪除數據表前二列數據
def dengdi(fs): #根據等第賦分標準獲取相應等第
if fs>=76:d="A"
elif fs>=56:d="B"
elif fs>=41:d="C"
elif fs>=22:d="D"
else:d="E"
return d
4／8
for i in df.index:
if df.得分[i]=="未掃描":
#刪除缺考考生數據
else:
df.班級[i]=df.班級[i][-2:]
df.等第[i]= ① #調用賦分函數填入相應等第數據
#相應成績查詢系統代碼略
（2）程序加框處的語句實現數據整理，刪除缺考的考生，以下選項中可以實現的有 （多選）。
A.df=df.drop(i)
B.df.drop(i,inplace=True)
C.del df[i]
D.df.pop(i)
（3）根據結定班級，分析該班的等第數據并可視化，可視化結果如第 14 題圖 d所示。請在程序劃線
處填入合適的代碼。
bj=input("請輸入班級號(1~6):")+ "班"
df1=df[df.班級==bj]
print(df1)
dd={"A":"A","B":"B","C":"C","D":"D","E":"E"}
for i in dd: #統計各等第相應的人數
dd[i]=list(df1.等第).count(i)
dd=list(dd.values()) #獲取字典中各等級的值并轉換為列表
df2=pd.DataFrame(dd,columns=["人數"], ② )
plt.title(f"高二{bj}學考等第分布情況圖")
plt.xlabel("等級")
plt.ylabel("人數")
plt.bar( ③ )
plt.show()
15．小明打算搭建一個教室溫度報警控制系統，使用 Microbit 開發板自帶的溫度傳感器獲取的溫度
數據經 IOT 模塊發送到服務器。系統結構如第 15題圖所示。
第 15 題圖
5／8
（1）要搭建“教室溫度報警控制系統”需要做一些前期準備，以下都是前期準備要完成的步驟：
①需求分析②詳細設計③概要設計④開發模式選擇⑤可行性分析
其正確的順序是 （填序號）。
（2）根據信息系統的功能要求，圖中①處的設備名稱是 （單選，填字母：A交換機/
B.溫度傳感器/C.智能終端）
（3）服務器端程序采用 Flask Web 框架編寫， 網站的功能頁面規劃如下表所示：
序號 訪問地址 功能說明
1 / 顯示歷史溫度列表
2 /input &temp=26 提交溫度數據，并返回提示
3 /fenxi 分析統計溫度數據
… … …
實現上述系統的服務器端程序部分代碼如下：
import sqlite3
import datetime
from flask import Flask,render_template, request
DATABASE = 'data.db'
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
#視圖函數代碼略
@app.route(" ⑴ ",methods=[' ⑵ ']) #提交數據功能頁面的路由
def input_data():
value = float(request.args.get('temp'))
nowtime = datetime.datetime.now()
nowtime = nowtime.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
db = sqlite3.connect(DATABASE)
cur = db.cursor()
cur.execute("INSERT INTO tempdata(value,updatetime)
VALUES(%f,'%s')" %(value,nowtime))
mit()
cur.close()
db.close()
if 16< value < 25:
return "當前溫度適宜"
elif value <= 16:
return '當前溫度較低'
elif value >= 25:
return '當前溫度較高'
if __name__ == "__main__":
app.run(host="60.91.134.21", port=8080,debug=True)
6／8
①由以上代碼可知訪問主頁的地址是 。
②閱讀代碼可知提交的數據保存在 文件中。
③要實現表中的功能，⑴處路由為 ，⑵處的請求方式為 （填：GET 或 POST）
16．地圖染色問題可以根據四色定理來解決。所謂四色定理，就是指可以用不多于四種的顏色對地圖
著色，使相鄰的行政區域不重色，因此我們可以用四色定理的結論，用回溯算法對一幅給定的地圖染
色。
算法的基本思想是：從第(1)號行政區域開始染色，每個區域逐次用顏色 1#、2#、3#、4#進行試
探，若當前所取的顏色與周圍已染色的行政區域不重色，則用棧記下該區域的顏色序號，否則依次用
下一顏色進行試探；若出現用 1#到 4#顏色均與相鄰區域的顏色重色，則需退棧回溯，修改當前棧頂的
顏色序號，再進行試探。直到所有行政區域都已分配合適的顏色。
某縣行政地圖第 16題圖所示：
第 16 題圖
（1）若鄰接矩陣 adjamat=[[0,1,1,1,1],[1,0,1,1,0],[1,1,0,1,1],[1,1,1,0,1],[1,0,1,1,0]]，
則下列涂色方案中可行的是 (單選，填字母)
A.1->1,2->2,3->3,4->4,5->2
B.1->1,2->2,3->3,4->1,5->2
C.1->1,2->2,3->3,4->2,5->4
（2）實現上述功能的 Python 程序如下，請在劃線處填入合適的代碼。
def mapcolor(adjamat): #自定義填色函數部分
signcolor=[0]*N
color = 1
signcolor[0] = 1
area = 1
while area < N:
while color <= 4:
if area >= N:
break
k = 0
7／8
# 以下代碼判斷區域是否重色
while (k < area) and (signcolor[k] * adjamat[area][k] != color):
k += 1
if (k < area):
color += 1
else:
① #給該區域上色
area += 1
color = 1
if color > 4: # 沒有找到合適的顏色，需要進行回溯
②
color = signcolor[area] + 1
return signcolor
#主程序部分
city = {1: '海游街道', 2: '海潤街道', 3: '沙柳街道', 4: '亭旁鎮', 5: '珠岙鎮', 6: '橫渡
鎮', 7: '蛇蟠鄉', 8: '健跳鎮', 9: '花橋鎮', 10: '浦壩港鎮'}
N = ③
colordict = {1: '紅色', 2: '橙色', 3: '黃色', 4: '青色'}
adjamat = [[0 , 1 , 1 , 1 , 1 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0]
[1 , 0 , 1 , 1 , 0 , 1 , 0 , 1 , 0 , 0]
[1 , 1 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0]
[1 , 1 , 0 , 0 , 1 , 1 , 0 , 0 , 0 , 0]
[1 , 0 , 0 , 1 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0]
[0 , 1 , 0 , 1 , 0 , 0 , 0 , 0 , 1 , 1]
[0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0]
[0 , 1 , 0 , 0 , 0 , 1 , 0 , 0 , 0 , 0]
[0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 1 , 0 , 0 , 0 , 1]
[0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 1 , 0 , 0 , 1 , 0]]
signcolor1 = mapcolor(adjamat)
print(signcolor1)
# zip 函數可以將多個序列，如列表、元組、字典、集合壓縮成一個對象。
for key1,key2 in zip(city,signcolor1): #將相對應的區域與地圖顏色輸出
print(city[key1] + ":" + colordict[key2])
8／8

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