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浙江省A9协作体2025-2026学年高三上学期暑假返校联考（开学）技术试题-高中信息技术
一、选择题
1．某校运动会采用智能管理系统。系统实时采集比赛数据（如短跑计时、跳远距离等），并自动生成排行榜。赛后，组委会将精选的比赛照片和视频上传至云平台，学生可通过学号登录系统查看个人成绩、下载照片。
关于该系统中数据的说法，正确的是（ ）
A．短跑计时数据与照片的数字化过程完全相同
B．比赛数据无需经过加工和处理，就能生成排行榜
C．系统中的短跑计时、比赛照片和视频等数据均属于结构化数据
D．为提高该系统数据的管理效率，一般可将不同类型数据分别存储与管理
2．某校运动会采用智能管理系统。系统实时采集比赛数据（如短跑计时、跳远距离等），并自动生成排行榜。赛后，组委会将精选的比赛照片和视频上传至云平台，学生可通过学号登录系统查看个人成绩、下载照片。为保障系统安全并履行信息社会责任，下列做法合适的是（ ）
A．系统以明文存储与传输用户信息
B．组委会公开学生数据至社交媒体
C．系统管理员将密码设为复杂密码，并定期更新
D．学生将自己的账号借给他人，查询比赛成绩与照片
3．某医院的智慧健康监测系统为患者配备了智能手环，内置心率传感器、血氧传感器、北斗定位和蓝牙模块，实时采集用户生理数据，并将数据加密后通过5G网络同步至云端服务器分析与存储。服务器端程序采用深度学习算法自动分析数据并在发现异常体征时触发预警；患者可通过手机APP查看健康报告，医生通过NFC刷卡快速调取病历，并生成可视化诊疗建议。在手机APP实时显示用户心率变化曲线的过程中，没有用到的技术是（ ）
A．人工智能 B．移动通信 C．数据可视化 D．传感器数据采集
4．某医院的智慧健康监测系统为患者配备了智能手环，内置心率传感器、血氧传感器、北斗定位和蓝牙模块，实时采集用户生理数据，并将数据加密后通过5G网络同步至云端服务器分析与存储。服务器端程序采用深度学习算法自动分析数据并在发现异常体征时触发预警；患者可通过手机APP查看健康报告，医生通过NFC刷卡快速调取病历，并生成可视化诊疗建议。关于该系统中手机APP的功能与设计，说法正确的是（ ）
A．APP升级仅需适配最新型号手环 B．APP直接处理原始生理信号数据
C．在锁屏界面强制显示紧急异常预警通知 D．APP查看历史数据需从智能手环读取数据
5．某医院的智慧健康监测系统为患者配备了智能手环，内置心率传感器、血氧传感器、北斗定位和蓝牙模块，实时采集用户生理数据，并将数据加密后通过5G网络同步至云端服务器分析与存储。服务器端程序采用深度学习算法自动分析数据并在发现异常体征时触发预警；患者可通过手机APP查看健康报告，医生通过NFC刷卡快速调取病历，并生成可视化诊疗建议。关于该系统的硬件与网络，说法正确的是（ ）
A．北斗定位系统参与传输患者的生理数据
B．NFC在此场景中的主要作用是近场身份识别
C．将患者数据加密传输，则无需网络协议的支持
D．发送预警信息主要体现了网络的分布处理功能
6．某医院的智慧健康监测系统为患者配备了智能手环，内置心率传感器、血氧传感器、北斗定位和蓝牙模块，实时采集用户生理数据，并将数据加密后通过5G网络同步至云端服务器分析与存储。服务器端程序采用深度学习算法自动分析数据并在发现异常体征时触发预警；患者可通过手机APP查看健康报告，医生通过NFC刷卡快速调取病历，并生成可视化诊疗建议。系统需数字化患者皮肤照片用于AI分析。用扫描仪对4cm×3cm的皮肤区域采样，将其保存为分辨率为800*600像素，24位真彩色的BMP位图。下列说法正确的是（ ）
A．该图像最多支持24种不同颜色
B．数字化后图像总像素点为4×3=12个
C．若皮肤深色斑点区域占比增大，文件存储容量会随之增加
D．将色彩深度调整为256色灰度，文件存储容量会减小为原来的1/3
7．某医院的智慧健康监测系统为患者配备了智能手环，内置心率传感器、血氧传感器、北斗定位和蓝牙模块，实时采集用户生理数据，并将数据加密后通过5G网络同步至云端服务器分析与存储。服务器端程序采用深度学习算法自动分析数据并在发现异常体征时触发预警；患者可通过手机APP查看健康报告，医生通过NFC刷卡快速调取病历，并生成可视化诊疗建议。若系统将健康数据误判为异常，最可能的原因是（ ）
A．5G网络传输延迟 B．手环蓝牙连接断开
C．服务器硬件性能不足 D．深度学习的训练样本数据不足
8．某非完全二叉树包含7个节点，增加一个节点可将该二叉树变成完全二叉树，原二叉树的形态有多少种？（ ）
A．1 B．2 C．3 D．4
9．n个人排队买票，每人每次只能买一张票，并耗时10秒，买完后若还需买票，则重新到队尾排队（不计时间），无需买票则离开队伍。如：有3个人排队买票，每人买票数量依次为[4，1，2]，则20秒后买票数据更新为[2，3]。现有4个人排队买票，每人买票数量依次为[4，2，1，2]，则30秒后买票数据更新为（ ）
A．[2，3，1] B．[3，1，0，2] C．[3，1，2] D．[2，1，3]
10．有如下Python程序：
n=len(s)
max=c=0
for i in range(n):
if"a"<=s[i]<="z" or "A"<=s[i]<="Z":
c+=1
else:
if c>max:
max=c
c=0
若s为"Python is a popular language"，执行该程序段后，max的值为（ ）
A．8 B．7 C．6 D．5
11．有如下Python程序：
from random import randint
a=[9,4,7,5,6,3,8,2]
n=len(a)
x=randint(1,3)*2+1
for i in range(n-1)：
for j in range(x,i,-1)：
if a[j]a[j],a[j-1]=a[j-1],a[j]
执行该程序段后，数组a的值不可能为（ ）
A．[2,3,4,5,6,7,8,9] B．[3,4,5,6,7,9,8,2]
C．[4,5,7,9,6,3,8,2] D．[4,5,6,7,9,3,8,2]
12．定义如下函数，返回key在列表data中的下标，若key不存在，则返回-1。
def bsearch(data,key)：
left,right=0,len(a)-1
while left<=right：
mid=(left+right)//2
if data[mid]==key：
return mid
if data[left]if data[left]<=keyright=mid-1
else：
left=mid+1
else：
if data[mid]left=mid+1
else：
right=mid-1
return-1
如果调用函数返回结果不正确，则data可能是( )
A．[32,45,48,56,59,8,12] B．[8,59,56,48,45,32,12]
C．[59,8,12,32,45,48,56] D．[8,12,32,45,48,56,59]
二、综合题
13．某智慧农场监测大棚环境，智能终端通过传感器每小时采集4次土壤湿度数据，剔除最大值和最小值后取均值上传至服务器并存储到数据库中。服务器发现异常时向管理员告警，并通过智能终端向灌溉设备发送控制指令。用户可通过手机App查看数据或远程控制灌溉设备。请回答下列问题：
（1）通过手机App向灌溉设备发送控制指令的正确流向顺序是 （单选）。
A．手机→服务器→智能终端→灌溉设备
B．手机→智能终端→服务器→灌溉设备
（2）处理湿度数据过程中，剔除极值并计算平均值的操作在 完成（单选）。
A．服务器 B．灌溉设备 C．智能终端
（3）若数据库故障，可能引发的问题有 （多选）。
A．服务器无法保存湿度数据 B．灌溉设备无法执行启动指令
C．智能终端无法采集传感器数据 D．手机App无法查看历史湿度数据
（4）将每小时获取的4个湿度数据分别存入a、b、c和d中，将剔除极值后的平均值存入ave的部分流程图如图所示。图中①处应填入 。
（5）服务器检测到异常时需通过Wi-Fi向智能终端发送灌溉指令，用户手机App的灌溉指令也依赖网络传输。若大棚网络中断，系统将无法响应紧急灌溉需求，导致作物受损。请针对该缺陷设计一个改进措施。
14．土质监测系统已采集了大棚一年的土壤湿度数据，该大棚土壤湿度的正常范围为60-80（单位：%）。现要对这些数据进行分析，请回答下列问题：
（1）将监测系统的数据导出，存于humdata.xlsx文件中，如图a所示。现要找出6月份土壤湿度超出正常范围次数最多的监测点，并统计该监测点6月份土壤湿度超出正常范围的日分布情况，绘制如图b所示的柱形图。实现上述功能的部分Python程序如下，请选择合适的代码填入划线处（单选）。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df=pd.read_excel("humdata.xlsx")
df1=df[df.月==6]
df2=df1[(df1["湿度"]<60)|(df1["湿度"]>80)]#筛选df1中湿度值超出正常范围的数据
df_g=①
df_sort=②
#将df_sort首行的监测点存入p，代码略
df3=③
df3_g=df3.groupby("日"，as_index=False).count()
plt.bar(df3_g["日"]，df3_g["湿度"])
#设置绘图参数，显示如图b所示的柱形图，代码略
程序中①②③处可选的代码有：
A．df1[df1.监测点==p]
B．df2[df2.监测点==p]
C．df_g.sort_values("湿度"，ascending=True)
D．df_g.sort_values("湿度"，ascending=False)
E.df2.groupby("监测点"，as_index=False).sum()
F.df2.groupby("监测点"，as_index=False).count()
（2）将6月某监测点的土壤湿度数据存储于列表data中，要求找出其中长度为5的连续子序列，使得该子序列的所有湿度值均在正常范围内，且其平均湿度最大（若存在多个，则选择最早出现的子序列），并输出该子序列的平均湿度值及其起始下标（保证至少存在一个有效解）。实现上述功能的部分Python程序如下，请在划线处填入合适的代码。
#读入土壤湿度数据，按采集的时间顺序存储于列表data中，代码略
max=-1
count=sum=0
for i in range(5):
sum+=①
if not(60<=data[i]<=80):
count+=1
if count==0:
max=sum
start=0
i=1
while i<=len(data)-5:
sum-=data[i-1]
if not(60<=data[i-1]<=80):
count-=1
②
if not(60<=data[i+4]<=80):
count+=1
if③ :
max=sum
start=i
i+=1
print("最高平均湿度值:"+str(max/5)+"，起始下标:"+str(start))
15．某校举行教职工4×100米混合接力跑比赛，比赛分为“A项”（青年组）和“B项”（中年组）两个项目分别进行。比赛时，两位男选手、两位女选手共四人组成一队完成一项比赛。报名时选手需选择参加项目和性别，系统根据报名情况进行组队。组队规则如下：选手按照报名顺序依次进入队伍，若队伍中该性别的选手已足够，则选手等待下一轮组队。编程模拟选手的组队过程并输出组队结果，请回答下列问题：
（1）若选手的报名数据已按照报名时间升序排列，如下图所示，结合题意，与编号为IDO4的选手组队的另一名女选手的编号是 。
选手编号 项目 性别
ID01 A 男
ID02 A 男
ID03 B 女
ID04 A 女
ID05 B 女
ID06 A 男
ID07 A 女
ID08 B 男
ID09 B 男
（2）定义如下classify()函数，参数d的每个元素由选手编号、项目、性别及指针域构成，参数head为头指针。函数功能是按照选手选择的项目将报名数据分成A、B两组，请在划线处填入合适的代码。
def classify(d,head):
p1=p2=-1
head1=head2=-1
p=head
while p!=-1:
if d[p][1]=="A":#处理队伍A
if head1==-1:
head1=p
else:
d[p1][3]=p
pl=p
else:
#同样方式处理队伍B，代码略
p=
d[p1][3]=d[p2][3]=-1
return d,head1,head2
（3）实现分组功能的Python程序如下，请在划线处填入合适代码。
def group(d，head):
p=t=head
q=d[head][3]
num=[0,0]
count=0
dic={"男"：0，"女"：1}
i=dic[d[head][2]]
①
while q!=-1:
i=dic[d[q][2]]
if num[i]<2：
num[i]+=1
if t!=p:
②
d[q][3]=d[t][3]
d[t][3]=q
t=q
if num[0]+num[1]==4:
count+=1
num=[0,0]
p=q
q=d[q][3]
return d,count
#读取选手报名数据存入列表data中，选手的报名数据已经按照报名时间升序排序，代码略’’’data[i]包含三个元素，data[i][0]、data[i][1]、data[i][2]分别存储某个选手的编号、项目、性别，如[["ID01"，"A"，"男"]，["ID02"，"A"，"男"]，["ID03"，"B"，"女"]，……]。’’’
for i in range(len(data)-1):
data[i].append(i+1)
data[-1].append(-1)
head=0
data,headA,headB=classify(data,head)
data,countA=group(data,headA)
p=headA
for i in③ ：
print("青年组第"+str(i+1)+"组成员为："，end="")
for i in range(4):
print(data[p][0],end=" ")
p=data[p][3]
#对B组选手进行分组并输出分组结果，代码略
参考答案
1．D
2．C
3．A
4．C
5．B
6．D
7．D
8．C
9．A
10．B
11．D
12．B
13． A C AD c>d？或c>d 为系统配置网络冗余、将检测到异常并控制灌溉设备的程序直接烧录在智能终端中，或其他可行答案
14． F D B data[i] sum+=data[i+4] count==0 and sum>max
15． ID07或7或07 d[p][3] num[i]=1或num[i]+=1 d[p][3]=d[q][3] range(countA)或range(0,countA,1)

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