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百度筆試題及答案
1、vsftpd配置本地用戶傳輸速率的參數(shù)( )
A：anon_max_rate
B：user_max_rate
C: max_user
D: local_max_rate
答案：D
解析：vsftpd 是一個在類UNIX 操作系統(tǒng)上運行的FTP服務(wù)器，它是一個完全免費的、開放源代碼的ftp服務(wù)器軟件。vsftp支持很多其他的 FTP 服務(wù)器所不支持的特征，比如：高安全性需求、帶寬限制、良好的可伸縮性、可創(chuàng)建虛擬用戶、支持IPv6、速率高等。
vsftpd配置參數(shù)中：
local_max_rate本地用戶的傳輸速率限制，單位為bytes/second，如果是0 為不限制。
anon_max_rate匿名用戶的傳輸速率限制，單位為bytes/second，如果是0 則不限制。
2、軟件項目存儲于/ftproot，允許apache用戶修改所有程序，設(shè)置訪問權(quán)限的指令( )
A：chmod apache -R /ftproot
B: chgrp apache /frproot
C: chown apache /ftproot
D: chmod apache /ftproot
答案：A
解析：B選項的chgrp命令是變更文件或目錄所屬群組。C選項的chown將文件的擁有者改為指定的用戶或組。A、D選項的chmod 修改文件和文件夾讀寫執(zhí)行屬性;-R的作用是：可遞歸遍歷子目錄，把修改應(yīng)到目錄下所有文件和子目錄。
3、設(shè)有6個結(jié)點的無向圖，該圖至少應(yīng)有( )條邊才能確保是一個連通圖。
A：7
B：5
C：8
D：6
答案：B
解析：在一個無向圖G中，若從頂點Vi到頂點Vj有路徑相連，則稱Vi和Vj是連通的。連通圖是指任意兩個結(jié)點之間都有一個路徑相連。6個節(jié)點的無向圖，至少要5個邊才能確保是任意兩個節(jié)點之間都有路徑相連。下圖是一種可能的連接方式：
4、關(guān)于Hadoop系統(tǒng)的作業(yè)任務(wù)調(diào)度等問題，以下描述錯誤的是( )
A：JobTracker是一個master服務(wù)，軟件啟動之后JobTracker接受Job的每一個子任務(wù)task運行于TaskTracker上，并監(jiān)控它們，如果發(fā)現(xiàn)有失效的task就重新運行它。一般情況應(yīng)該把JobTracker部署在單獨的機器上。
B：JobClient會在用戶端通過JobClient類對Job配置參數(shù)、打包成jar文件存儲到hdfs，并把路徑提交到JobTracker，然后由JobTracker創(chuàng)建每一個Task(即MapTask和ReduceTask)
C：Nagios不可以監(jiān)控Hadoop集群，因為它不提供Hadoop支持。
D：HDFS默認(rèn)Block Size為32M
答案：CD
解析：在Hadoop中，作業(yè)是使用Job對象來抽象的。JobClient負(fù)責(zé)向JobTrack提交Job：包括申請Job的ID、配置Job的運行環(huán)境、檢查Job的輸出配置、對Job的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行切分生成Job的目錄以及相應(yīng)文件(如jar、xml等)。即JobClient會在用戶端通過JobClient類將配置好參數(shù)的Job打包成jar文件存儲到hdfs，并把路徑提交到JobTracker,然后由JobTracker創(chuàng)建每一個Task(即MapTask和ReduceTask)并將它們分發(fā)到各個TaskTracker服務(wù)中去執(zhí)行。
JobTracker是一個master服務(wù)，軟件啟動之后JobTracker接收J(rèn)ob，負(fù)責(zé)調(diào)度Job的每一個子任務(wù)task運行于TaskTracker上，并監(jiān)控它們，如果發(fā)現(xiàn)有失敗的task就重新運行它。一般情況應(yīng)該把JobTracker部署在單獨的機器上。TaskTracker是運行在多個節(jié)點上的slaver服務(wù)。TaskTracker主動與JobTracker通信，接收作業(yè)，并負(fù)責(zé)直接執(zhí)行每一個任務(wù)。
Nagios是一個可運行在Linux/Unix平臺之上的開源監(jiān)視系統(tǒng)，可以用來監(jiān)視系統(tǒng)運行狀態(tài)和網(wǎng)絡(luò)信息。Nagios可以監(jiān)視所指定的本地或遠(yuǎn)程主機以及服務(wù)，同時提供異常通知功能。Nagios可以用來監(jiān)控Hadoop集群，快速定位出現(xiàn)問題的機器。
HDFS的塊大小由dfs.block.size參數(shù)決定，默認(rèn)是67108864，即64M。
5、Fisher線性判別函數(shù)的求解過程是將M維特征矢量投影在( )中進(jìn)行求解。
A：M-1維空間
B：一維空間
C：三維空間
D：二維空間
答案：B
解析：Fisher線性判別函數(shù)是將多維空間中的特征矢量投影到一條直線上，也就是把維數(shù)壓縮到一維。尋找這條最優(yōu)直線的準(zhǔn)則是Fisher準(zhǔn)則：兩類樣本在一維空間的投影滿足類內(nèi)盡可能密集，類間盡可能分開，也就是投影后兩類樣本均值之差盡可能大，類內(nèi)部方差盡可能小。一般而言，對于數(shù)據(jù)分布近似高斯分布的情況，F(xiàn)isher線性判別準(zhǔn)則能夠得到很好的分類效果。
6、采用開放定址法處理散列表的沖突時，其平均查找長度( )
A：高于二分查找
B：高于鏈接法處理沖突
C：低于二分查找
D：低于鏈接法處理沖突
答案：B
解析：散列表(哈希表)中處理沖突的方法有開放定址(Open Addressing)法和拉鏈(Chaining)法等。開放定址法是指一旦發(fā)生了沖突，就去尋找下一個空的散列地址。按照探查方法不同，可將開放定址法區(qū)分為線性探查法、二次探查法、雙重散列法等。拉鏈法解決沖突的做法是將所有關(guān)鍵字為同義詞的結(jié)點鏈接在同一個單鏈表中。拉鏈法處理沖突簡單，且無堆積現(xiàn)象，即非同義詞決不會發(fā)生沖突，因此平均查找長度較短。
7、并發(fā)操作會帶來哪些數(shù)據(jù)不一致性( )
A：丟失修改、臟讀、死鎖
B：不可重復(fù)讀、臟讀、死鎖
C：不可修改、不可重復(fù)讀、臟讀、死鎖
D：丟失修改、不可重復(fù)讀、臟讀
答案：D
解析：并發(fā)操作指的是多用戶或多事務(wù)同時對同一數(shù)據(jù)進(jìn)行操作。
當(dāng)兩個或多個事務(wù)選擇同一數(shù)據(jù)，并且基于最初選定的值修改該數(shù)據(jù)時，會發(fā)生丟失修改問題。每個事務(wù)都不知道其它事務(wù)的存在，最后的更新將重寫由其它事務(wù)所做的更新，這將導(dǎo)致修改丟失。
當(dāng)一個事務(wù)正在訪問數(shù)據(jù)，并且對數(shù)據(jù)進(jìn)行了修改，而這種修改還沒有提交到數(shù)據(jù)庫中，這時，另外一個事務(wù)也訪問這個數(shù)據(jù)，然后使用了這個數(shù)據(jù)。因為這個數(shù)據(jù)是還沒有提交的數(shù)據(jù)，那么另外一個事務(wù)讀到的這個數(shù)據(jù)是臟數(shù)據(jù)。
一個事務(wù)重新讀取前面讀取過的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)該數(shù)據(jù)已經(jīng)被另一個已提交的事務(wù)修改過。即事務(wù)1讀取某一數(shù)據(jù)后，事務(wù)2對其做了修改，當(dāng)事務(wù)1再次讀數(shù)據(jù)時，得到的與第一次不同的值。在一個事務(wù)中前后兩次讀取的結(jié)果并不致，導(dǎo)致了不可重復(fù)讀。
死鎖是指兩個或兩個以上的進(jìn)程在執(zhí)行過程中，因爭奪資源而造成的一種互相等待的現(xiàn)象，若無外力作用，它們都將無法推進(jìn)下去。此時稱系統(tǒng)處于死鎖狀態(tài)或系統(tǒng)產(chǎn)生了死鎖，這些永遠(yuǎn)在互相等待的進(jìn)程稱為死鎖進(jìn)程。
8、類域界面方程法中，不能求線性不可分情況下分類問題近似或精確解的方法是( )
A：勢函數(shù)法
B：基于二次準(zhǔn)則的H-K算法
C：偽逆法
D：感知器算法
答案：D
解析：線性分類器的設(shè)計就是利用訓(xùn)練樣本集建立線性判別函數(shù)式，也就是尋找最優(yōu)的權(quán)向量的過程。求解權(quán)重的過程就是訓(xùn)練過程，訓(xùn)練方法的共同點是，先給出準(zhǔn)則函數(shù)，再尋找是準(zhǔn)則函數(shù)趨于極值的優(yōu)化方法。ABC方法都可以得到線性不可分情況下分類問題近似解。感知器可以解決線性可分的問題，但當(dāng)樣本線性不可分時，感知器算法不會收斂。
9、假設(shè)有4條語句S1:a=5x; S2:b=5+y;S3:c=a+b;S4:d=c+y;根據(jù)Bernstein條件，下面說法正確的是( )
A：S1,S4可并發(fā)執(zhí)行
B：S1,S2不可并發(fā)執(zhí)行
C：S2,S3可并發(fā)執(zhí)行
D：S3,S4不可并發(fā)執(zhí)行
答案：D
解析：Bernstein條件是指兩個過程如果有數(shù)據(jù)沖突，那么就沒法并行執(zhí)行。
A選項中，S4需要讀數(shù)據(jù)c，而S3中數(shù)據(jù)c依賴于a，因此S4依賴于S1的結(jié)果，S1、S4不可并發(fā)執(zhí)行。B選項中，S1依賴于x，S2依賴于y，S1和S2之間沒有數(shù)據(jù)沖突，可以并發(fā)執(zhí)行。C選項中，S3依賴于b，S3和S2之間有數(shù)據(jù)沖突，不可并發(fā)執(zhí)行。D選項中，S4需要數(shù)據(jù)c，S4的執(zhí)行依賴S3的結(jié)果，不可并發(fā)執(zhí)行。
10、在C++語言中，若要對Data類中重載的加法運算符成員函數(shù)進(jìn)行聲明，下列選項中正確的是( )
A：Data+operator(Data);
B: Data+(Data);
C: Data operator+(Data);
D: Data operator+(Data,Data);
答案：C
解析：運算符重載聲明形式為：返回類型 operator運算符(參數(shù)表);由于加法是二目運算符，作為類成員函數(shù)，還需要一個數(shù)據(jù)做“被加數(shù)”，因此參數(shù)列表中Data的數(shù)目是1個。此外，使用友元函數(shù)也能夠達(dá)到同樣的目的，其聲明為friend Data operator+(Data,Data)，因為友元函數(shù)不是類的成員函數(shù)，沒有this指針，其形參數(shù)目與運算符需要的數(shù)目相同。
11、在一個帶頭結(jié)點的單鏈表HL中，若要在第一個元素之前插入一個由指針p指向的結(jié)點，應(yīng)該使用的語句為：( )
A：HL =p; p->next =HL;
B: p->next =HL ;HL =p;
C: p->next =HL ->next;HL ->next =p;
D: p->next =HL ;p =HL;
答案：C
解析：在插入節(jié)點時：先要將待插入節(jié)點p的后繼節(jié)點設(shè)為第一個元素，也就是p->next =HL ->next。然后再將頭結(jié)點HL的后繼節(jié)點改為p節(jié)點，HL ->next =p。下圖中紅色的箭頭說明了插入操作執(zhí)行的順序，如果順序不當(dāng)，就會丟失指向第一個元素的指針，破壞鏈表結(jié)構(gòu)。
12、在KMP算法中，已知模式串為ADABCADADA，請寫出模式串的next數(shù)組值( )
A：0,1,1,2,1,1,2,3,4,3
B：1,2,3,2,1,1,2,4,4,3
C：0,1,1,1,2,1,2,3,4,3
D：2,1,1,2,1,1,2,3,3,4
答案：A
解析："前綴"指除了最后一個字符以外，一個字符串的全部頭部組合;"后綴"指除了第一個字符以外，一個字符串的全部尾部組合。next數(shù)組值就是"前綴"和"后綴"的最長的共有元素的長度。
首先求最大相同前綴后綴長度。"A"的前綴和后綴都為空集，沒有共有元素，共有元素長度為0;"AD"的前綴為[A]，后綴為[D]，沒有共有元素，共有元素長度為0;"ADA"的前綴為 [A, AD]，后綴為[DA, A]，共有元素為A，長度為1;"ADAB"的前綴為[A, AD, ADA]，后綴為[DAB, AB,B ]，共有元素長度為0;以此類推，最大公共元素長度為0,0,1,0,0,1,2,3,2。
然后將最長相同前綴后綴長度值右移一位，并將next[0]初值賦為-1，得到的next數(shù)組：-1,0,0,1,0,0,1,2,3,2。
在某些語言中，數(shù)組不是從0開始索引的，而是從1開始索引，只需要將next數(shù)組中每個值加1,得到0,1,1,2,1,1,2,3,4,3。
13、影響聚類算法效果的主要因素有( )
A：特征選取
B：已知類別的樣本質(zhì)量
C：模式相似性測度
D：分類準(zhǔn)則
答案：ACD
解析：聚類的目標(biāo)是使同一類對象的相似度盡可能地大;不同類對象之間的相似度盡可能地小。聚類分析的算法可以分為劃分法(Partitioning Methods)、層次法(Hierarchical Methods)、基于密度的方法(Density-Based Methods)、基于網(wǎng)格的方法(Grid-Based Methods)、基于模型的方法(Model-Based Methods)、譜聚類(Spectral Clustering)等，不用的方法對聚類效果存在差異(D正確);特征選取的差異會影響聚類效果(A正確)。聚類的目標(biāo)是使同一類對象的相似度盡可能地大，因此不同的相似度測度方法對聚類結(jié)果有著重要影響(C正確)。由于聚類算法是無監(jiān)督方法，不存在帶類別標(biāo)簽的樣本，因此，B選項不是聚類算法的輸入數(shù)據(jù)。
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