系统分析师真题笔记
系统分析师真题笔记
真题 1
题目
某4级流水线各阶段耗时分别为：取指 \(2\Delta t\)、分析 \(1\Delta t\)、取操作数 \(3\Delta t\)、运算并保存 \(2\Delta t\)。请计算该流水线的最大吞吐率，以及执行5条指令时的流水线加速比。
答案
- 最大吞吐率：\(\boldsymbol{\dfrac{1}{3\Delta t}}\)
- 5条指令加速比：\(\boldsymbol{\dfrac{5}{3}}\)（或 1.67）
解析
步骤1：确定流水线周期（瓶颈原理）
流水线时钟周期由执行速度最慢的子阶段（瓶颈阶段）决定，保障所有阶段同步完成操作。
- 各阶段耗时：取指 \(2\Delta t\)、分析 \(1\Delta t\)、取操作数 \(3\Delta t\)、运算并保存 \(2\Delta t\)
- 瓶颈阶段：取操作数（耗时最长 \(3\Delta t\)）
- 流水线周期：\(T = 3\Delta t\)
步骤2：计算最大吞吐率
吞吐率定义：单位时间内流水线完成并输出的指令数量。流水线稳定运行后，每1个时钟周期输出1条指令。
- 最大吞吐率公式：\(TP = \dfrac{1}{T}\)
- 计算结果：\(TP = \dfrac{1}{3\Delta t}\)
步骤3：计算流水线加速比
加速比定义：无流水线串行执行总时间 / 流水线并行执行总时间
- 串行执行总时间
- 单条指令完整耗时：\(2\Delta t+1\Delta t+3\Delta t+2\Delta t = 8\Delta t\)
- 5条指令串行总时间：\(T_1 = 5 \times 8\Delta t = 40\Delta t\)
- 流水线执行总时间
- 通用公式：\(T_{pipe} = (k + n - 1) \times T\)
- 参数说明：\(k\)=流水线级数（4级），\(n\)=指令条数（5条），\(T\)=流水线周期（\(3\Delta t\)）
- 计算结果：\(T_2 = (4+5-1) \times 3\Delta t = 24\Delta t\)
- 加速比计算
- 加速比 \(S = \dfrac{T_1}{T_2} = \dfrac{40\Delta t}{24\Delta t} = \dfrac{5}{3} \approx 1.67\)
核心考点
- 流水线周期规则：瓶颈决定节拍，等于流水线最慢阶段执行时间
- 最大吞吐率：稳定状态下 \(TP = \dfrac{1}{流水线周期}\)
- 流水线指令总耗时：\((流水线级数 + 指令条数 - 1) \times 流水线周期\)
- 加速比核心公式：串行执行总时间 ÷ 流水线执行总时间
真题 2
题目
对关系模式 \(R<U,F>\)，Armstrong公理A1自反律：若 \(Y \subseteq X \subseteq U\)，则 \(X \to Y\) 成立，请解释该规则如何理解。
答案
自反律：属性集X的子集Y，一定可以由X函数决定Y。
简单说：知道X全部属性的值，就一定能确定它任意子集Y的值，该函数依赖是必然成立，和F中的函数依赖无关。
解析
- 符号含义
- \(U\)：关系模式全部属性集合
- \(X、Y\)：都是属性的子集
- \(Y \subseteq X\)：Y是X的一部分（Y里面所有属性，全部都在X里面）
- \(X \to Y\)：函数依赖，X可以决定Y；同一个X值，一定对应唯一Y值。
- 通俗举例
假设 \(X=\{学号,姓名\}\)，\(Y=\{学号\}\)，满足 \(Y \subseteq X\)。
已知【学号+姓名】，那学号必然是确定的。
所以：\(\{学号,姓名\} \to \{学号\}\) 一定成立。
再举：\(X=\{a,b,c\}\)，\(Y=\{a,b\}\)，\(Y\subseteq X\)，则 \(abc \to ab\)。
- 关键点
- 自反律推出来的函数依赖叫平凡函数依赖：\(Y \subseteq X\) 的 \(X\to Y\)。
- 不需要依赖F集合，永远成立，不是由现实业务语义得来，是集合属性自带。
- 反过来：如果 \(Y \nsubseteq X\)，就不能使用自反律。
核心考点
- A1自反律条件：\(\boldsymbol{Y \subseteq X \subseteq U} \implies X \to Y\)
- 推导出的是平凡函数依赖，恒成立，与F无关。
- 含义：属性全集可以决定自己的任意子集。
- Armstrong公理三大基础推理规则：A1自反律、A2增广律、A3传递律。
对关系模式R <U，F >来说有以下的推理规则：
- A1.自反律（Reflexivity）：若Y⊆X⊆U，则X →Y成立。
- A2.增广律（Augmentation）：若Z⊆U且X→Y，则XZ→YZ成立。
- A3.传递律（Transitivity）：若X→Y且Y→Z，则X→Z成立。
根据A1，A2，A3这三条推理规则可以得到下面三条推理规则：
- 合并规则：由X→Y，X→Z，有X→YZ。 （A2， A3）
- 伪传递规则：由X→Y，WY→Z，有XW→Z。 （A2， A3）
- 分解规则：由X→Y及 Z ⊆ Y，有X→Z。 （A1， A3）
真题 3
题目
在 UML 的顺序图和协作图中，顺序图可（1），其消息（2）；协作图用于（3）。
A. 展示对象关系和协作，不强调时间
B. 展示用例行为顺序与对象交互，强调时间顺序
C. 仅显示对象链接，无交互体现
D. 侧重单个对象生命周期，忽略交互
答案
(1) B
(2) 有时间先后顺序
(3) A
解析
- 顺序图（时序图）
- 核心特点：强调时间顺序，垂直方向代表时间流逝，展示对象之间交互消息的先后执行次序，体现用例行为过程。所以(1)选B。
- 消息：按照从上到下代表时间先后，消息具备明确的时间顺序。
- 协作图（通信图）
- 重点表达对象之间的链接关系、对象间的协作交互；不侧重时间轴，时间顺序依靠消息编号体现。所以(3)选A。
- C错误：协作图是有交互消息的，不是无交互。
- D错误：状态图才侧重单个对象生命周期，不是顺序/协作图。
补充：UML中，顺序图、协作图都属于交互图，都描述对象之间交互；区别在于侧重点：
- 顺序图：重时间顺序
- 协作(通信)图：重对象结构与连接关系
核心考点
- 顺序图：强调时间顺序，纵向表示时间，展示对象交互时序。
- 协作图（通信图）：强调对象之间链接与协作关系，不强调时间轴，依靠消息序号表达时序。
- 二者同属交互图；对象生命周期由状态图表达。
真题 4
题目
UML 2.0所包含的图中，（1）强调消息跨越不同对象或参与者的实际时间，而不仅仅只是关心消息的相对顺序；（2）描述计算机中一个系统的物理结构；（3）描述一个封装的类和它的接口、端口，以及由内嵌的构件和连接件构成的内部结构。
答案
(1) 定时图（时间图 / Timing Diagram）
(2) 制品图
(3) 构件图
解析
-
定时图（时间图）
顺序图只表达消息的相对先后顺序；定时图重点刻画实际时间、时间约束，展示对象状态随真实时间的变化，消息会体现真实时间维度。 -
制品图
制品图用来描述系统物理结构，表达制品（文件、可执行程序、库等物理产物）以及制品之间的关系。
易错辨析：
- 制品图：描述软件制品本身的物理结构；
- 部署图：描述制品部署到硬件节点上，是软硬件结合的部署物理架构。
本题题干“描述计算机中一个系统的物理结构”标准答案为制品图。
- 构件图
构件图描述封装构件，包含构件的接口、端口，构件内部嵌套子构件、连接件，展示构件内部组成结构。
易混辨析：复合结构图侧重类的内部结构；构件图侧重构件及其内部端口、内嵌构件、连接件。
核心考点
- 定时图：关注实际时间，区别于顺序图的仅相对消息顺序。
- 制品图：描述系统软件制品层面的物理结构；部署图：制品部署在硬件节点。
- 构件图：封装构件、接口、端口、内嵌构件、连接件的内部结构。
真题 5
题目
在我国商用密码算法体系中：（ ）属于摘要算法。请介绍国密各主要算法。
答案
SM3 属于摘要（哈希）算法。
解析
国密商用密码主要算法分类：
- SM3：密码杂凑（摘要/Hash）算法
- 作用：对任意长度输入，输出256比特哈希摘要；用于数据完整性校验、数字签名、消息认证。
- 类似国际算法：SHA‑256。
- SM2：非对称公钥密码算法（椭圆曲线ECC）
- 作用：密钥交换、数字签名、公钥加密。
- 基于椭圆曲线密码，替代RSA；支持签名、加密、密钥协商。
- SM4：对称加密算法（分组密码）
- 作用：数据加解密，分组长度128位。
- 用于大量业务数据加密，类似AES。
- SM9：标识密码算法（IBC）
- 作用：基于标识的非对称密码，不需要数字证书，可直接用手机号、邮箱作为公钥标识，完成签名、加密。
快速区分记忆
- 摘要（哈希）：SM3
- 对称加密：SM4
- 椭圆曲线非对称：SM2
- 标识密码：SM9
核心考点
- SM3：国密摘要算法，输出256bit杂凑值，完整性校验。
- SM2：ECC椭圆曲线，签名、加密、密钥协商。
- SM4：分组对称加密，业务数据加密。
- SM9：标识密码算法，无需证书。
真题 6
题目
在关系\(R(A_1，A_2，A_3)\)和\(S(A_2，A_3，A_4)\)上进行关系运算的4个等价的表达式\(E_1、E_2、E_3\)和\(E_4\)：
如果严格按照表达式运算顺序，则查询效率最高的是(1)，将该查询转换为等价的SQL 语句为：SELECT A1， A4 FROM R，S WHERE (2)。
答案
(1) \(\boldsymbol{E_2}\)
(2) \(\boldsymbol{R.A_3=S.A_3\ AND\ A_2<'2022'\ AND\ A_4='95'}\)
解析
关系代数优化核心原则：选择运算应尽可能早执行（先选后连接），减少参与连接的元组数量，降低计算开销。
- \(E_1\)：先做\(R\bowtie S\)连接，连接完成后再执行筛选。连接操作处理全部元组，中间结果集大，效率低。
- \(E_2\)：先分别对R、S做选择过滤：\(\sigma_{A_2<'2022'}(R)\)先过滤R；\(\sigma_{A_4='95'}(S)\)先过滤S；再把过滤后的小结果集做自然连接。参与连接的数据量最小，开销最小，效率最高。
- \(E_3\)：先执行笛卡尔积\(R\times S\)，笛卡尔积会产生海量元组，之后再筛选，性能极差。
- \(E_4\)：先做选择得到R、S子集，但依然执行笛卡尔积，再做等值筛选。笛卡尔积开销远大于连接，效率低于E2。
补充概念：
- \(\bowtie\)：自然连接，自动按同名属性等值匹配，本题\(R.A_3=S.A_3\)为连接条件。
- \(\times\)：笛卡尔积，两个表所有元组全部两两组合，代价很高，优化中尽量避免。
SQL转换
FROM R,S代表笛卡尔积，where子句同时写连接条件和筛选条件。
条件包含三部分：
- 连接条件：
R.A3 = S.A3 - R筛选条件：
A2 < '2022' - S筛选条件：
A4 = '95'
完整SQL：
SELECT A1, A4
FROM R, S
WHERE R.A3=S.A3 AND A2<'2022' AND A4='95';
浙公网安备 33010602011771号