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一，簡答題(本題共30分)

1. 當前計算機系統一般會采用層次結構來存儲數據，請介紹下典型的計算機存儲系統一般

分為哪幾個層次，為什么采用分層存儲數據能有效提高程序的執行效率?(10分)

2. Unix/Linux系統的僵尸進程是如何產生的?有什么危害?如何避免?(10)

3. 簡述Unix/Linux系統中使用socket庫編寫服務器程序的流程，請分別用對應的socket

通信函數表示。

二，算法與程序設計題(本題共45分)

1， 使用C/C++語言寫一個函數，實現字符串的反轉，要求不能用任何系統函數，且時間復

雜度最小。函數原型是：char *reverse_str(char *str)(15分)

2， 給定一個如下輸入格式的字符串，(1，(2，3)，(4，(5，6)，7))括號內的元素可以是

數字，也可以另一個括號，請實現一個算法消除嵌套的括號。比如把上面的表達式變成：(1，2，3，4，5，6，7)，如果表達式有誤請報錯。(15分)

3， 相似度計算用于衡量對象之間的相似程度，在數據挖據，自然語言處理中使一個基礎性

計算，在廣告檢索服務中往往也會判斷網民檢索Query和廣告Adword的主題相似度。假設Query或者Adword的主題屬性定義為一個長度為10000的浮點數據Pr[10000](稱之為主題概率數組)，其中Pr[i]表示Query或者Adword屬于主題Id為i的概率，而Query和Adword的相似度簡化定義為兩者主題概率數組的內積，即sim(Query,Adword)=sum(QueryPr[i]*AdwordPr[i])(0<==i<10000).在實際應用場景中，由于大多數主題的概率都為0，所以主題概率數組往往比較稀疏，在實現時會以一個緊湊型數組topic_info_t[]的方式保存，其中100<=數組大小<=1000，并按照topic_id遞增排列，0<=topic_id<10000,0

現在給出Query的topic_info_t數組和N(N>=5000)個Adwords的 topic_info-t數組，現要求出Query與Adwords的相似度最大值，即max(sim(Query,Adword[i])(0<=i& query_topic_info, Const vector adwords_topic_info[], Int adwords_number);

編寫代碼求時間復雜度最低的算法，并給出時間復雜度分析。(15分)

三，系統設計題(本題共25分)

在企業中，對生產數據進行分析具有很重要的意義。但是生產數據通常不能直接用于數據分析，通常需要進行抽取，轉換和加載，也就是業界常識的ETL

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