好的，没问题！以下是围绕“丝路新城”和“丝绸之路”主题，完全**不涉及文件读取**的一套全新 Python 试卷，重点考察函数、算法、数据结构（列表/字典）、异常处理等核心知识点。 --- # 《Python 编程实战：丝路新城模拟系统》专项测试卷 **总分：100分 | 时间：90分钟** --- ## 一、单项选择题（每题4分，共20分） 1. 在“丝路新城”贸易系统中，我们需要一个函数来验证输入的货物名称是否有效。以下哪种函数定义和调用方式是正确的？ - A. `def check_goods(goods): return goods in ['丝绸', '瓷器', '香料']` - B. `check_goods(goods): if goods == '丝绸': return True` - C. `function check_goods(goods) { return goods.length > 0 }` - D. `define check_goods: goods -> bool` > **解析**：A 是正确的 Python 函数定义和逻辑。B 缺少 `def`，C 是 JavaScript 语法，D 是伪代码。 --- 2. 用一个全局字典 `GLOBAL_TRADE_RECORD = {}` 记录所有交易。若要在函数 `add_trade` 中修改这个字典，应该怎么做？ - A. 在函数内直接赋值，如 `GLOBAL_TRADE_RECORD = {'长安': 100}` - B. 使用 `global GLOBAL_TRADE_RECORD` 声明后，再修改其值 - C. 使用 `nonlocal GLOBAL_TRADE_RECORD` - D. 无法在函数内修改全局字典 > **解析**：要修改全局变量（包括字典）的引用或内部项，需使用 `global` 关键字声明。B 正确。A 会在函数内创建一个同名局部变量。C 用于嵌套函数。 --- 3. “丝绸之路”路径规划中，已知驿站坐标列表已按距离排序，要快速查找距离某个目标点最近的驿站，最适合使用哪种算法？ - A. 冒泡排序 - B. 顺序查找 - C. 二分查找 - D. 深度优先搜索 > **解析**：在**已排序**的列表中查找，二分查找效率最高（O(log n)）。C 正确。 --- 4. 在计算商队税费时，可能出现除数为零的情况。以下哪种异常处理结构最合适？ - A. `try: ... except: ...` - B. `try: ... except ZeroDivisionError: ...` - C. `if divisor != 0: ... else: ...` - D. B 和 C 都合理 > **解析**：D 正确。B 是标准的异常捕获，C 是预防性的条件检查，两者都是处理该问题的好方法。 --- 5. 下列哪个数据结构最适合表示“丝路新城”中城市之间的连接关系（图结构）？ - A. 列表 `['长安', '敦煌', '撒马尔罕']` - B. 字典 `{'长安': 100, '敦煌': 200}` （仅表示距离） - C. 字典 `{'长安': ['敦煌', '洛阳'], '敦煌': ['撒马尔罕']}` （邻接表） - D. 二维列表 `[[0,1,0], [1,0,1]]` （不直观） > **解析**：C 正确。用字典表示邻接表是 Python 中表示图结构的常见且直观的方法，键是城市，值是该城市直接相连的城市列表。 --- ## 二、多项选择题（每题6分，共30分，少选得3分，错选不得分） 6. 【多选】在“丝路新城”管理系统中，`city_data` 是一个二维列表，存储各城市不同商品的库存，如 `city_data[city_idx][goods_idx]`。以下哪些方式可以正确计算所有城市某种商品的总库存（假设商品索引为1）？ - A. ```python total = 0 for city in city_data: total += city[1] ``` - B. `total = sum([city[1] for city in city_data])` - C. `total = sum(city_data[:][1])` ❌（错误语法） - D. `total = sum(row[1] for row in city_data)` > **正确答案**：**A, B, D** > **解析**：C 的切片方式 `city_data[:][1]` 并不能取出所有子列表的第二个元素，它是先浅拷贝整个列表再取第2行，逻辑错误。 --- 7. 【多选】关于递归函数在“丝绸之路”路径探索中的应用，以下说法正确的是？ - A. 递归必须有一个明确的**基线条件**（终止条件），否则会导致无限递归。 - B. 递归函数每次调用都会在内存中创建新的栈帧，深度过大会导致栈溢出。 - C. 所有循环 (`for`, `while`) 都可以等价地改写为递归。 - D. 在查找城市连通性时，递归深度优先搜索 (DFS) 比迭代写法通常更简洁。 > **正确答案**：**A, B, D** > **解析**：C 不正确，虽然理论上很多循环可以改递归，但并非所有，且有些场景（如无限循环）不能直接对应。递归DFS在表达“探索所有可能路径”时逻辑更清晰。 --- 8. 【多选】以下哪些是处理“丝路商队”数据时，使用 `try-except` 异常处理机制的合理场景？ - A. 将用户输入的字符串转换为整数（贸易数量）。 - B. 访问字典中可能不存在的城市键，以获取其特产。 - C. 遍历一个已知长度和内容的列表。 - D. 调用一个可能引发 `ValueError` 的自定义函数（如 `get_silk_price('未知城市')`）。 > **正确答案**：**A, B, D** > **解析**：A 可能引发 `ValueError`，B 可能引发 `KeyError`，D 明确可能引发异常，这些都需要捕获。C 是常规操作，无需异常处理。 --- 9. 【多选】“丝路新城”项目使用了一个嵌套数据结构：`all_trades = [{'city':'长安', 'goods':['丝绸','瓷器'], 'volume':100}, ...]`。以下哪些操作可以正确执行？ - A. `print(all_trades[0]['city'])` - B. `print(all_trades[0]['goods'][0])` - C. `all_trades[0]['volume'] += 50` - D. `for trade in all_trades: print(trade.get('caravan', '暂无商队'))` （使用 `get` 方法安全访问） > **正确答案**：**A, B, C, D** > **解析**：所有操作均合法。D 使用了字典的 `get` 方法，当键不存在时返回默认值，是一种安全的访问方式。 --- 10. 【多选】关于函数参数传递，在模拟“丝路交易”时，以下描述正确的是？ - A. 将列表（如货物清单）传递给函数并在函数内修改其内容，会影响原始列表。 - B. 将整数（如交易金额）传递给函数并在函数内修改其值，会影响原始变量。 - C. 可以使用 `*args` 接收任意数量的位置参数，例如计算多个商品的总价。 - D. 可以使用 `**kwargs` 接收任意数量的关键字参数，例如接收交易的各种可选属性（折扣、税费等）。 > **正确答案**：**A, C, D** > **解析**：B 错误。Python 中，整数等不可变对象是“按值传递”（更准确说是按对象引用传递，但不可变对象无法修改），在函数内修改不会影响外部的原始变量。A 正确，列表是可变对象。C 和 D 是 Python 中灵活处理参数的强大工具。 --- ## 三、编程操作题（共50分） ### 11. 【函数与字典应用】（10分） 请编写函数 `calculate_trade(trade_list)`。参数 `trade_list` 是一个列表，里面包含多个交易字典，每个字典有 `goods`（商品名）和 `amount`（数量）。函数需返回一个字典，统计每种商品的**总数量**。 ```python # 示例输入 trades = [ {'goods': '丝绸', 'amount': 50}, {'goods': '瓷器', 'amount': 30}, {'goods': '丝绸', 'amount': 20}, {'goods': '香料', 'amount': 10}, ] # 期望输出：{'丝绸': 70, '瓷器': 30, '香料': 10} ``` **你的代码：** ```python def calculate_trade(trade_list): result = {} for trade in trade_list: goods = trade['goods'] amount = trade['amount'] result[goods] = result.get(goods, 0) + amount return result # 测试 trades = [ {'goods': '丝绸', 'amount': 50}, {'goods': '瓷器', 'amount': 30}, {'goods': '丝绸', 'amount': 20}, {'goods': '香料', 'amount': 10}, ] print(calculate_trade(trades)) ``` --- ### 12. 【递归与路径查找】（15分） “丝绸之路”网络可以用一个字典表示邻接关系：`routes = {'长安': ['敦煌', '西安'], '敦煌': ['吐鲁番'], '西安': ['兰州'], '吐鲁番': [], '兰州': []}`。 请编写一个**递归函数** `find_path(start, end, network, path=None)`，查找并返回从 `start` 城市到 `end` 城市的**一条**可行路径（列表）。如果找不到，返回空列表 `[]`。注意处理循环路径（避免重复访问）。 ```python def find_path(start, end, network, visited=None): if visited is None: visited = set() if start == end: return [start] if start in visited or start not in network: return [] visited.add(start) for next_city in network[start]: sub_path = find_path(next_city, end, network, visited) if sub_path: return [start] + sub_path return [] # 测试 routes = { '长安': ['敦煌', '西安'], '敦煌': ['吐鲁番'], '西安': ['兰州'], '吐鲁番': [], '兰州': [] } print(find_path('长安', '吐鲁番', routes)) # 输出：['长安', '敦煌', '吐鲁番'] print(find_path('长安', '洛阳', routes)) # 输出：[] ``` --- ### 13. 【二维列表与算法综合】（15分） 假设有一个 3x3 的网格代表“丝路新城”的微型地图，`0` 代表可通行道路，`1` 代表障碍物。商队从左上角 `(0,0)` 出发，试图到达右下角 `(2,2)`，每次只能向右或向下移动一步。 请编写函数 `count_paths(grid)`，计算有多少条不同的**可行路径**。如果起点或终点是障碍，则返回 0。 ```python # 地图示例 grid = [ [0, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 0] ] # 从(0,0)到(2,2)，避开(1,1)的障碍，有2条路径： # 右->右->下->下 和 下->下->右->右 # 所以函数应返回 2。 ``` **提示**：可以使用动态规划思想。`dp[i][j]` 表示到达 `(i,j)` 的路径数。状态转移：如果 `grid[i][j] == 0`，则 `dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1]`（需注意边界）。 ```python def count_paths(grid): if not grid or grid[0][0] == 1 or grid[-1][-1] == 1: return 0 m, n = len(grid), len(grid[0]) dp = [[0] * n for _ in range(m)] dp[0][0] = 1 if grid[0][0] == 0 else 0 # 初始化第一行和第一列 for j in range(1, n): dp[0][j] = dp[0][j-1] if grid[0][j] == 0 else 0 for i in range(1, m): dp[i][0] = dp[i-1][0] if grid[i][0] == 0 else 0 # 动态规划填表 for i in range(1, m): for j in range(1, n): if grid[i][j] == 0: dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1] else: dp[i][j] = 0 return dp[m-1][n-1] # 测试 grid = [ [0, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 0] ] print(count_paths(grid)) # 输出：2 ``` --- ### 14. 【综合应用：类与异常处理】（10分） 请设计一个简单的 `Caravan`（商队）类。 要求： 1. 属性：`name`（商队名），`goods`（货物字典，键为商品名，值为数量），`funds`（资金）。 2. 方法： - `__init__(self, name, initial_funds)`：初始化商队名和资金，货物字典为空。 - `add_goods(self, goods_name, quantity, price_per_unit)`：购买货物。计算总价 `cost = quantity * price_per_unit`。如果资金足够，则更新 `goods` 和 `funds`，并返回 `True`；否则抛出 `ValueError` 异常，提示“资金不足”。 - `sell_goods(self, goods_name, quantity, price_per_unit)`：出售货物。如果货物充足，则更新 `goods` 和 `funds`，并返回赚取的金额；否则抛出 `ValueError`，提示“货物不足”。 - `__str__(self)`：返回商队状态字符串，如“丝路骆驼队: 资金 500, 货物 {'丝绸': 10}”。 编写代码并演示一次成功的购买和一次会引发异常的交易尝试。 ```python class Caravan: def __init__(self, name, initial_funds): self.name = name self.goods = {} self.funds = initial_funds def add_goods(self, goods_name, quantity, price_per_unit): cost = quantity * price_per_unit if cost > self.funds: raise ValueError("资金不足") self.funds -= cost self.goods[goods_name] = self.goods.get(goods_name, 0) + quantity return True def sell_goods(self, goods_name, quantity, price_per_unit): if self.goods.get(goods_name, 0) < quantity: raise ValueError("货物不足") income = quantity * price_per_unit self.funds += income self.goods[goods_name] -= quantity if self.goods[goods_name] == 0: del self.goods[goods_name] return income def __str__(self): return f"{self.name}: 资金 {self.funds}, 货物 {self.goods}" # 演示 try: my_caravan = Caravan("丝路骆驼队", 1000) print(my_caravan) # 成功购买 my_caravan.add_goods("丝绸", 10, 50) # 花费500 print(my_caravan) # 尝试购买（会引发异常） my_caravan.add_goods("瓷器", 20, 30) # 需要600，但资金只剩500 except ValueError as e: print(f"交易失败: {e}") print(my_caravan) # 查看当前状态 ``` --- **试卷结束，祝你编程顺利，丝路之旅收获满满！**