A. 算法所包含的步骤可以是无穷的 B. 算法的每一步步骤必须有确切的定义 C. 一个算法可以没有输入，也可以没有输出 D. 一种算法只能用一种程序设计语言开实现

A. 算法可以没有数据输入 B. 算法必须至少有一个输出 C. 该流程图符合算法的有穷性特征 D. 该流程图中s＝s＋1体现了算法的确定性

A. 因为不同的人可能输入密码的次数不同，所以该算法不符合有穷性 B. 密码输入错误次数统计是现实中可以完成的，这体现了可行性的特征 C. 用户登录帐户时可能输入错误密码，这说明算法没有确定性 D. 输入正确的密码将会进入系统，这说明算法可以没有输出

A. 有一个或多个输出 B. 有穷性 C. 可行性 D. 确定性

(1) 上述举例的步骤中，主要是以（选填：A .自然语言/B .流程图/C .伪代码）方式在描述 k近邻算法 (2) 步骤③中，要将所有距离排序，但未说明按何种方式按什么顺序排序，主要违反了算法特征中的（选填：A .有穷性/B .可行性/C .确定性） (3) 若将步骤⑤重新描述为：统计出在前 k 个距离中，出现频次最多的类别，若在前 k 个距离中，喜剧片出现的多，则（40,40）可能是喜剧片；否则（40,40）则是动作片。这主要体现了算法三要素的（选填：A .数据/B .运算/C .控制转移）。 (4) 假设通过升序排序后的列表 d 前几个数据对应的影片类型为：动作片，喜剧片，喜剧片，动作片，动作片...。当 k 取 3 时，则输入的影片对应的影片类型为（选填： A .动作片/B .喜剧片） (5) 请将步骤②用代码的形式表示: import sqrt from math

x=int(input('请输入搞笑镜头数:'))

y=int(input('请输入打斗镜头数:'))

d=[ ]       #用于存储距离

#已将所有样本横坐标保存至列表 ybx，可用 ybx[i]表示某一点横坐标

#已将所有样本纵坐标保存至列表yby，可用yby[i]表示某一点纵坐标

#即样本点坐标可用(ybx[i],yby[i])表示

for i in range(len(ybx)):     #通过循环，计算所有样本点到点(x,y)的距离

    d[i]=

(提示：sqrt()函数为开根函数，sqrt(3)即为根号 3)

(1) 下列关于算法说法不正确的是(    ) A. 算法是为了解决问题而需要让计算机有序执行的、无歧义的、有限步骤的集合 B. 一个算法的处理步骤可以是无限的 C. 算法中对于每个步骤的执行描述必须是明确的 D. 算法必须包含至少一个输出结果 (2) “以少减多，更相减损，求其等也”的算法思想用流程图如图所示，若输入m和n的值分别为12和15，执行这部分流程后，变量m的值为(    )

A. 1 B. 3 C. 4 D. 5 (3) 用Python代码描述“以少减多”的算法思想，其中不正确的是(    )

A．if m>n：     m=m-n else：     n=n-m	B．if m<n：     n=n-m else：     m=m-n
C．if m-n>0：     m=m- n else：     n=n-m	D．if m>n：     m=m-n elif：     n=n-m

A. A B. B C. C D. D

(1) 雷达测速，是通过高精度的测速雷达对车辆进行测速，超速就启动抓拍摄像机自动抓拍超速照片，并会在超速照片上叠加超速信息，最后上传到交警平台上。解决测速问题的这一系列的步骤属于(选填字母：A .算法\B .程序实现)。 (2) 要完成是否超速的判断，必须明确该监测区域的限行速度，这主要体现算法的。(选填字母：A .确定性 \ B .可行性 \ C .0个或多个输入) (3) 如果某次测量结果超过规定的限行速度，将被判定为超速违章。这个环节采用（选填，顺序/分支/循环）结构，属于算法要素中的（选填：数据/运算/控制转移）。

A. 正确 B. 错误