2017中級審計師考試《審計理論與實務》習題
1。高效的內(nèi)存管理 2。8皇后問題 面試q： （2） 編譯中的問題：全局變量如int i=5; int*(pf)()=foo; 分別在何時被初始化？設計時候如何具體的實現(xiàn)。
（3） OS相關的問題，內(nèi)存訪問，cache等（包括cache在整個系統(tǒng)中的位置，畫出來，并解釋）
（4） 解釋例如mov ax,100H 這樣一條指令的cpu, os, memory等都完成了什么樣的工作。
（5） Strlen（）的C語言實現(xiàn)，不能使用任何變量。
（6） 編譯中display表的一些問題
（7） 一個hash函數(shù)，輸入隨機，現(xiàn)發(fā)生沖突，如數(shù)據(jù)集中在某幾條中，問怎樣處理hash函數(shù)保證高效的訪問，怎樣實現(xiàn)？
（8） 把Switch（）case…語句翻譯成三元組。
（9） 一個byte（用C語言實現(xiàn)計數(shù)其中1的個數(shù)），給出最高效的實現(xiàn)方法。（位域）或者查表最快的；
（10） 上海有多少個加油站？你是怎樣解決這一問題？
（11） C語言參數(shù)的入棧順序？為什么這么實現(xiàn)？
（12） 你的最大的優(yōu)點和缺點分別是什么？
（13） C語言中字符串的翻轉(zhuǎn)，最高效率（時間和空間）的實現(xiàn)？
2004
1. 三個float:a,b,c 問值 (a+b)+c==(b+a)+c (a+b)+c==(a+c)+b
2. 把一個鏈表反向填空
3. 設計一個重采樣系統(tǒng)，說明如何anti-alias
4. y1(n)=x(2n), y2(n)=x(n/2),問： 如果y1為周期函數(shù)，那么x是否為周期函數(shù) 如果x為周期函數(shù)，那么y1是否為周期函數(shù) 如果y2為周期函數(shù)，那么x是否為周期函數(shù) 如果x為周期函數(shù)，那么y2是否為周期函數(shù)
5. 如果模擬信號的帶寬為5KHZ，要用8K的采樣率，怎么辦。
4. 某個程序在一個嵌入式系統(tǒng)(200M的CPU,50M的SDRAM)中已經(jīng)最化了，換到另一個系統(tǒng)
(300M的CPU,50M的SDRAM)中運行，還需要優(yōu)化嗎？
5. x^4+a*x^3+x^2+c*x+d最少需要作幾次乘法
6. 什么情況下，sin(x+y)+y ~ ….
7. 下面哪種排序法對12354最快 a quick sort b.buble sort c.merge sort
8. 哪種結(jié)構，平均來講，獲取一個值最快 a. binary tree b. hash table c. stack
1。 pipeline 2。 程序流程圖題目 3。 哲學家進餐 4。 32bit，64bit，兩個平臺上complier，linker，os kernel，library，debuger的性質(zhì) 5。 const char * vs char const * (?) 6。 GDT and LDT 7。 1+110) { ReadAllPackets(); ProcessPackets(); } } } （1）有沒有其他方法可以提高程序的性能 （2）可不可以不使用信號之類的機制來實現(xiàn)上述的功能 4。優(yōu)化下面的程序 (0)sum=0 (1)I=1 (2)T1＝4*I (3)T2=address(A)-4 (4)T3=T2[T1] (5)T4=address(B)-4 (6)T5=4*I (7)T6=T4[T5] (8)T7=T3*T5 (9)sum=sum+T6 (10)I=I+1 (10)IF I= P(A)P(B) C. P(A U B)*p(AB) = P(A) + P(B)
3: 信道帶寬200kHz,信噪比10dB，求信道波特率＝?
4：以下代碼運行結(jié)果是什么 int main() { int a,b,c,abc = 0; a=b=c=40; if(c) { int abc; abc = a*b+c; } printf(”%d,%d”, abc, c); return 0; }
5：給出了從紐約出發(fā)和到達落山雞的各種航班信息，寫出找到一條從紐約到落山雞的最 短距離的航班組合的代碼。
6：從計算機圖形上截取某個物體邊緣的若干個坐標，求這個物體面積，并跟判斷是方形 還是圓形，為啥。(坐標不記得，大概是個圓 )。
7：離散卷機與DFT的區(qū)別與關系�？焖偾蟛粷M足2^N長度的離散傅立葉變換的方法有哪些 ？如何用fft求N*M點的離散卷機？
8：給出fir和iir的優(yōu)缺點。
9：如何計算線性標量量化器的量化噪聲？需要那些假設？
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