某超市的商品（商品号，商品名称，生产商，单价）和仓库（仓库号，地址，电话，商品号，库存量）两个基本关系如表1和表2所示。
a.仓库关系的主键是（ ），该关系没有达到第三范式的原因是（ ）；
b.查询联想生产的激光打印机的总库存量的SQL语句如下：
SELECT商品名称，（ ）
FROM商品，仓库
WHERE（ ）AND（ ）；
c.若仓库关系的地址不能为空，请将下述仓库关系SQL语句的空缺部分补充完整。CREATE TABLE仓库（仓库号CHAR(2)，
地址CHAR(20)（ ），
电话CHAR(20)，
商品号CHAR(5)，
库存量NUMERIC(5)，
（ ），
（ ））；
问题1选项
A.仓库号
B.商品号，地址
C.仓库号，地址
D.仓库号，商品号
问题2选项
A.没有消除非主属性对码的部分函数依赖，如：仓库号→电话
B.没有消除非主属性对码的部分函数依赖，如：地址→电
C.只消除了非主属性对码的部分函数依赖，而未消除传递函数依赖
D.只消除了非主属性对码的传递函数依赖，而未消除部分函数依赖
问题3选项
A.NUMBER（库存量）
B.SUM（库存量）
C.COUNT（库存量）
D.TOTAL（库存量）
问题4选项
A.生产商=联想
B.仓库.生产商=联想
C.生产商=‘联想’
D.仓库.生产商=‘联想’
问题5选项
A.商品名称=激光打印机AND商品.商品号=仓库.商品号
B.商品名称=‘激光打印机’AND商品.商品号=仓库.商品号
C.商品名称=激光打印机OR商品.商品号=仓库.商品号
D.商品名称=‘激光打印机’OR商品.商品号=仓库.商品号
问题6选项
A.NOT NULL
B.UNIQUE
C.NOT NULL UNIQUE
D.PRIMARY KEY
问题7选项
A.PRIMARY KEY（仓库号）
B.PRIMARY KEY（仓库号，商品号）
C.PRIMARY KEY（商品号，地址）
D.PRIMARY KEY（仓库号，地址）
问题8选项
A.FOREIGN KEY（仓库号）REFERENCES仓库号
B.FOREIGN KEY（仓库号）REFERENCES仓库（仓库号）
C.FOREIGN KEY（商品号）REFERENCES仓库（商品号）
D.FOREIGN KEY（商品号）REFERENCES商品（商品号）
正确答案及解析
正确答案
解析
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试题一（共 20 分）阅读下列说明和图，回答问题 1 至问题 3，将解答填入答题纸对应栏内。【说明】设有二维整数数组（矩阵）A[1:m,1:n],其每行元素从左至右是递增，每列元素从上到下是递增。以下流程图旨在该矩阵中需找与给定整数 X 相等数。如果找不到则输出“false”;只要找到一个（可能有多个）就输出“True”以及该元素下标 i 和 j（注意数组元素下标从 1 开始）。例如，在如下矩阵中查找整数 8，则输出伟：True,4,12 4 6 94 5 9 106 7 10 128 9 11 13流程图中采用算法如下：从矩阵右上角元素开始，按照一定路线逐个取元素与给定整数 X 进行比较（必要时向左走一步或向下走一步取下一个元素），直到找到相等数或超出矩阵范围（找不到）。【流程图】
【问题】该算法时间复杂数是（）
供选择答案：A.O（1） B.O（m+n） C.（m*n） D,O（m2+n2）
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阅读以下说明和流程图，填补流程图中空缺，将解答填入答题纸对应栏内。
[说明]
指定网页中，某个关键词出现次数除以该网页长度称为该关键词在此网页中词频。对新闻类网页，存在一组公共关键词。因此，每个新闻网页都存在一组词频，称为该新闻网页特征向量。
设两个新闻网页特征向量分别为：甲(a1,a2,...,ak)、乙(b1,b2,...,bk)，则计算这两个网页相似度时需要先计算它们内积S=a1b1+a2b2+...+akbk。一般情况下，新闻网页特征向量维数是巨大，但每个特征向量中非零元素却并不多。为了节省存储空间和计算时间，我们依次用特征向量中非零元素序号及相应词频值来简化特征向量。为此，我们用(NA(i),A(i)|i=1,2,...,m)和(NB(j),B(j)|j=1,2,...,n)来简化两个网页特征向量。其中：NA(i)从前到后描述了特征向量甲中非零元素A(i)序号(NA(1)＜NA(2)＜...)，NB(j)从前到后描述了特征向量乙中非零元素B(j)序号(NB(1)＜NB(2)＜...)。
下面流程图描述了计算这两个特征向量内积S过程。
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试题（15 分）阅读以下说明和流程图，填补流程图中空缺，将解答填入答题纸对应栏 内。【说明】设有整数数组 A[1：N]（N>1），其元素有正有负。下面流程图在该数组 中寻找连续排列若干个元素，使其和达到最大值，并输出其起始下标 K、元素 个数 L 以及最大和值 M。例如，若数组元素依次为 3，-6，2，4，-2，3，-1，则输出 K=3，L=4,M=7。 该流程图中考察了 A[1：N]中所有从下标 i 到下标 j（j≥i）各元素之和 S，并动态地记录其最大值 M。【流程图】
注：循环开始框内应给出循环控制变量初值和终值，默认递增值为 1，格式为：循环控制变量=初值，终值
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阅读以下说明和流程图，填补流程图中空缺，将解答填入答题纸对应栏内。
[说明]
本流程图旨在统计一本电子书中各个关键词出现次数。假设已经对该书从头到尾依次分离出各个关键词{A(i)|i=1,…,n}(n＞1)}，其中包含了很多重复项，经下面流程处理后，从中挑选出所有不同关键词共m个{K(j)|j=1,…,m}，而每个关键词K(j)出现次数为NK(j),j=1,…,m。
[流程图]
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阅读下列说明、C++代码和运行结果，填补代码中空缺，将解答填入答题纸对应栏内。
[说明]
对部分乐器进行建模，其类图如下图所示，包括：乐器(Instrument)、管乐器(Wind)、打击乐器(Percussion)、弦乐器(Stringed)、木管乐器(Woodwind)、铜管乐器(Brass)。
类图
下面是实现上述设计C++代码，其中音乐类(Music)使用各类乐器(Instrument)进行演奏和调音等操作。
using namespace std; enum Note(/*枚举各种音调*/ MIDDLE_C,C_SHARP,B_FLAT }; classInstrument{/*抽象基类,乐器*/ public: ______; //play函数接口 virtual voidadjust()=0; //adjust函数接口 }; class Wind ______{ public: void play(Note n) { cout＜＜"Wind.play() "＜＜n＜＜endl; } void adjust(){cout＜＜"Wind.adjust()"＜＜endl; } ); /*类Percussion和Stringed实现代码略*/ class Brass ______{ public: void play(Note n) {cout＜＜"Brass.play() "＜＜n＜＜endl; } void adjUSt(){cout＜＜"Brass.adjust()"＜＜endl;) }; classWoodwind:public Wind{ public: void play(Note n) { cout＜＜"Woodwind.play()"＜＜n＜＜endl; } }; class MusiC { public: voidtune(Instrument*i) { i-＞play(MIDDLE_C.; } voidadjust(Instrument*i){ i-＞adjust(); } void tuneAll(______ e[],int numIns){ /*为每个乐器定调*/ for(int i=0; i＜numIns; i++){ this-＞tune(e[i]); this-＞adjust(e[i]); } } }; /*使用模板定义一个函数size,该函数将返回数组array元素个数,实现代码略*/ int main(){ Music*music=______ Music(); Instrument*orchestra[]={new Wind(),new Woodwind() }; music-＞tuneAll(orchestra,size(orchestra));/*size返回数组orchestra元素个数*/ for(int i=0;i＜size(orchestra);i++) deleteorchestra[i]; delete music; }
本程序运行后输出结果为：
Wind.play()0 Wind.adjust() Woodwind.play()0 Wind.adjust()
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