1 . 将一组数据按大小有序排列，处在最中间位置的数叫做中位数（注：当数据奇数个时中位数为最中间的数，偶数个时中位数为最中间两个数的平均数）。中位数用来描述一组数据的中等水平和集中趋势。某个学习小组的成绩以单向链表的形式有序地存储在列表score中，为了分析成绩分布情况，计算平均分和中位数，小明编写Python程序如下所示，请回答下列问题。
（1）27、711、731、620、985中，排列求得的中位数为____ 。
（2）请在划线处填入合适的代码。
（3）程序中加框处代码有错，请改正。____
score=[[69,5],[75,7],[93,6],[72,0],[63,8],[64,4],[83,1],[73,3],[51,-1],[99,2]]
num=0;sum=0
head=9
fast=slow=head
sum+=①____
fast=score[fast][1]
if num%2==0:
slow_p=slow
②____
if num%2==1:
mid=score[slow][0]
else:
mid=(score[slow_p][0]+score[slow][0])/2
print("平均数:",sum/num)
print("中位数:",mid)
（1）27、711、731、620、985中，排列求得的中位数为
（2）请在划线处填入合适的代码。
（3）程序中加框处代码有错，请改正。
score=[[69,5],[75,7],[93,6],[72,0],[63,8],[64,4],[83,1],[73,3],[51,-1],[99,2]]
num=0;sum=0
head=9
fast=slow=head
while 
sum+=①
fast=score[fast][1]
if num%2==0:
slow_p=slow
②
if num%2==1:
mid=score[slow][0]
else:
mid=(score[slow_p][0]+score[slow][0])/2
print("平均数:",sum/num)
print("中位数:",mid)
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2 . 有如下Python程序段：
a=[99,85,74,68,53,42,34,27,20,13]
key=int(input("请输入一个整数:"));i,j,k,c=0,9,0,"N"
flag=False
while i<=j and flag==False:
m=(i+j+1)//2;k=k+1
if key==a[m]:
c="Y";flag=True
if key>a[m]:
j=m-1
else:
i=m+1
print(c,k)
执行该程序段后，下列说法正确的是（ ）
a=[99,85,74,68,53,42,34,27,20,13]
key=int(input("请输入一个整数:"));i,j,k,c=0,9,0,"N"
flag=False
while i<=j and flag==False:
m=(i+j+1)//2;k=k+1
if key==a[m]:
c="Y";flag=True
if key>a[m]:
j=m-1
else:
i=m+1
print(c,k)
执行该程序段后，下列说法正确的是（ ）
| A．该程序段既能用于升序序列的查找，也能用于降序序列的查找 |
| B．若输出k的值为2，则c的值一定为Y |
| C．若输入key的值为74，程序执行后变量i和j的值分别为0和4 |
| D．输入两位任意正整数，k的值介于1和3之间 |
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3 . 桶排序并非常规的排序算法，它实际上是一种分治思想的实践。桶排序的过程可以分为4步：1-根据数据的特征将数据分为若干的桶，给每个桶规定可以存储的值的范围；2-将原数列的数据放入各个桶中；3-对每个桶都进行排序；4-按照桶的顺序将桶内数据重新链接。有如下Python程序段：
def bucket_sort(a):
bucket=[]
b=[]
bucketnum=(max(a)-min(a))//len(a)+1 #根据数据特征确定桶数量
for i in range(bucketnum): #建桶
①
for x in a: #入桶
num=(x-min(a))//len(a)
②
for i in range(bucketnum):
bucket[i].sort() #详见“注意”
b+=bucket[i]
return b
a=[77,7,26,14,11,21,60,51,30,78]
print(bucket_sort(a))
#运行结果
[[7,11,14],[21,26],[30],[],[51],[60],[],[77,78]]
注意：桶排序更多适用与数据值域较大但分别较均匀的情况，其本质也只是用于分段，对于桶内数据一般不会再使用桶排序递归，而是采用更高效的排序算法。故在桶内排序时也直接使用了sort()方法加以区分和说明。
根据题意，划线处①、②两个空分别填入的代码为（ ）
def bucket_sort(a):
bucket=[]
b=[]
bucketnum=(max(a)-min(a))//len(a)+1 #根据数据特征确定桶数量
for i in range(bucketnum): #建桶
①
for x in a: #入桶
num=(x-min(a))//len(a)
②
for i in range(bucketnum):
bucket[i].sort() #详见“注意”
b+=bucket[i]
return b
a=[77,7,26,14,11,21,60,51,30,78]
print(bucket_sort(a))
#运行结果
[[7,11,14],[21,26],[30],[],[51],[60],[],[77,78]]
注意：桶排序更多适用与数据值域较大但分别较均匀的情况，其本质也只是用于分段，对于桶内数据一般不会再使用桶排序递归，而是采用更高效的排序算法。故在桶内排序时也直接使用了sort()方法加以区分和说明。
根据题意，划线处①、②两个空分别填入的代码为（ ）
| A．①bucket.append([]) ②bucket[num].append([]) | B．①bucket.append(i) ②bucket[num].append(x) |
| C．①bucket.append(i) ②bucket[num].append([]) | D．①bucket.append([]) ②bucket[num].append(x) |
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4 . 有如下Python程序段
head=4
item=[[5,2],[7,3],[9,5],[2,-1],[1,0],[3,1]]
p=head
str1=''
while p!=-1:
str1+=str(item[p][0])+"->"
p=item[p][1]
print(str1[:-2])
运行上述程序，结果为（ ）
head=4
item=[[5,2],[7,3],[9,5],[2,-1],[1,0],[3,1]]
p=head
str1=''
while p!=-1:
str1+=str(item[p][0])+"->"
p=item[p][1]
print(str1[:-2])
运行上述程序，结果为（ ）
| A．1-＞5-＞9-＞3-＞7-＞2 | B．1-＞5-＞9-＞3-＞7-＞2-＞ |
| C．1-＞5-＞9-＞3-＞7 | D．1-＞5-＞9-＞3-＞7-＞ |
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5 . 如图所示的二叉树，若要进行中序遍历，则结果为（ ）
| A．068225268 | B．285266820 | C．826520628 | D．628520826 |
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6 . 如下Python程序段：
s=input（a）
p="";key=3
for ch in s:
if "0"<=ch and ch<="9":
p+=srt((int(ch)+key)%10)
else:
p=ch+p
print(p)
若输入a的值为“GK2023”，则输出p为（ ）
s=input（a）
p="";key=3
for ch in s:
if "0"<=ch and ch<="9":
p+=srt((int(ch)+key)%10)
else:
p=ch+p
print(p)
若输入a的值为“GK2023”，则输出p为（ ）
| A．GK3202 | B．KG5356 | C．GK5356 | D．KG2023 |
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7 . 如图所示，温岭新天地的“我在温岭很想你”成了网红打卡地。
| A. a=len(s) if a==7: print("超想你") else: print("很想你") | B. a=len(s) if a%7==0 and a＞0: print("超想你") else: print("很想你") | C. a=len(s) if a%7!==0 or a==0: print("很想你") else： print("很想你") | D. a=len(s) b=[]*a for i in rang(a): b[i]=i if b[6]==7 print("很想你") else: print("很想你") |
| A．A | B．B | C．C | D．D |
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8 . 如图所示，温岭新天地的“我在温岭很想你”成了网红打卡地。
| A．s[3:4] | B．s[3:5] | C．s[2:3] | D．s[2:4] |
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9 . 下列关于人工智能的说法正确的是（ ）
| A．视频聊天是常见的人工智能技术的应用 |
| B．大规模处理静态数据的“Hadoop”体现了人工智能技术 |
| C．人类的所有语义可以用符号精确描述，从而被机器仿真 |
| D．“深度学习”是数据驱动的人工智能方法之一 |
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