清华大学08年及以前的复试试题

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1、2008年清华大学计算机系上机题(回忆版)一、输入:两行  第一行:M和N  第二行:X  M和N是一个十进制数,M和N都在[2-36]之间,X是一个M进制数,X在[1-2*10^19]  输出:一行  第一行:现在要求你将M进制数X转换成N进制数输出  输入一:  1610  F  输出一:  15二、按照手机键盘输入字母的方式,计划所花费的时间  如:a,b,c都在“1”键上,输入a只需要按一次,输入c需要连续按三次。  如果连续两个字符不在同一个按键上,则可直接按,如:ad需要按两下,kz需

2、要按6下  如果连续两字符在同一个按键上,则两个按键之间需要等一段时间,如ac,在按了a之后,需要等一会儿才能按C。  现在假设每按一次需要花费一个时间段,等待时间需要花费两个时间段。  现在给出一串字符,需要计划出它所需要花费的时间。  输入一:bob  输出一:7  输入二:www  输出二:7考完笔试,将试题回忆了出来。希望能有利于后人,也算是对前人给予的帮助的一种回报吧。(此资料不得被任何人以任何形式贩卖!请卖考研资料者自律。)下面的是人工智能和多媒体技术的试题。====人工智能====一

3、、对下图所示博弈树进行α-β剪枝,标明各结点的倒推值及何处发生剪枝。(见附图1。数值不准,仅作参考。)二、对状态空间图进行搜索,标出下述算法的扩展结点序列和求得的解路径。序列和解路径用字母串表示,如SABC。(见附图2。数值不准,仅作参考。)1.宽度优先搜索;2.深度优先搜索;3.A算法。其中各节点旁标记的是该节点的h值,路径上的数字表示该路径的耗散值。三、请回答下列问题:1.α-β剪枝的原理,即为什么可以α-β剪枝。2.模拟退火算法的特点。3.简述遗传算法的过程。=====多媒体=====一、什

4、么是多媒体技术(定义)?其关键技术是什么?二、写出音频差分编码(DPCM)的原理。列举参数编码的两个国际标准,说明它们的编码参数和数据率。三、量化方法的分类?某均匀量化器的输出为L阶,输出编码位数n位。则已知L的话,n的值是多少?已知n的话,L的值为多少?四、信息的量如何度量?离散信源的无损编码的理论极限(好像是这么写的)是什么?已知某信源的四个符号的概率分别为:a1-0.5,a2-0.2412,a3-0.1702,a4-0.0886(数值记得不太准),求信源的Huffman编码,计算信源的熵以及

5、编码的平均码长。五、基于内容检索的多媒体数据库由哪些部分组成?请描述基于内容检索的工作过程。================另外,这里对考应用方向的学弟学妹们有些建议:1.笔试四选二里选人智和多媒体。据我所知应用方向的大多数人都选的是这两科。其他的两科比较难。如果你四科都一样是没学过的话,AI和MM还是比较容易看懂的。2.去网上找到“计算机系网络课堂”这套课件,里面有人智和多媒体,还有信号处理原理的课件。仔细地做做期末试题中跟历年复试题相近的题。大多数真题是从这里改编的。在本版的精华区里可以找到0

6、5至07年历年的应用方向笔试题目,这些试题具有很大的参考价值。为了节省大家的时间,这里附上历年试题回忆的原帖。排版有些混乱,需要的人自己整理吧。祝后来的学弟学妹们考试顺利。发信人:miumiu3(miumiu3),信区:AimGraduate标  题:07CS上机题+应用方向复试笔试题目发信站:水木社区(SatMar2415:40:272007),站内首先要非常感谢knightma,是knightma去年的辛勤劳动--复试题目回忆,为大家今年的复试准备做出了巨大的帮助。为了回报一下之前的牛人和回报

7、新水木,我也回忆一下题目吧。我考的人智和多媒体。题目基本上跟去年一样,多媒体多了个量化处理的原理和计算。其他的都没变。人工智能有一点变化。题目总共才三道题,第一道是给出了8数码问题的一个h函数,求证单调,然后再用A*求出最优解,画图很麻烦。第二题是谓词的归结题,较繁,不仅要反演证明,还要用修改证明树求出一个结果。第三题是名词解释四选二:遗传算法,模拟退火,神经网络,专家系统。今年所有的方向都考上机,时间也比去年少了半个小时,题目我放在了附件里,照着拿出来的题目敲到了word文档里。第一题5个测试数

8、据,第二题8个,第三题7个。每个测试数据5分。编程环境在附件文档里有说明。不用vc6.0也可以用.net2005.祝福大家事情顺利,也祝明年想考研的同学有好运。也祝福一下我自己吧*_*,算俺攒rp了。--※来源:•水木社区http://newsmth.net•[FROM:221.221.17.*]发信人:knightma(萧峰~~~虽万千人吾往矣),信区:AimGraduate标  题:06复试笔试之人智,多媒体回忆题发信站:水木社区(FriMar3118:32:292006),站

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