108 年 國立中正大學資訊管理學系碩士班乙組《計算機概論》

本題考驗程式語言的抽象層級概念。程式語言的層級可以從最接近硬體的機器語言，往上到人類較易理解的抽象語言。

• 機器語言 (Machine Language)：由二進位碼組成，直接由 CPU 執行，是最低階的語言。
• 組合語言 (Assembly Language)：使用助記符號來代表機器指令，比機器語言稍高階，但仍需透過組合器 (assembler) 轉換成機器碼。
• 高階語言 (High-Level Language)：如 COBOL、C、Java 等，使用接近自然語言的語法，抽象層級高，易於閱讀和撰寫，但需要編譯器 (compiler) 或直譯器 (interpreter) 轉換成機器碼。

本題考查連結器 (Linker) 的功能。程式開發過程中，原始碼 (source code) 經過編譯器 (compiler) 轉換成目標碼 (object code)。目標碼可能還包含對其他程式碼或函式庫 (libraries) 的引用。

• 編譯器 (Compiler)：將原始碼轉換為目標碼。
• 連結器 (Linker)：負責將一個或多個目標碼檔案，以及所需的函式庫，組合成一個可執行檔 (executable file) 或載入模組 (load module)。它會解決符號的引用（例如，當一個模組呼叫另一個模組中的函數時），並將它們連結在一起。

本題考查作業系統中「時間切片 (time slice)」的概念。時間切片是分時 (time-sharing) 作業系統中用來管理多個程序 (process) 同時執行的重要機制。

在分時系統中，CPU 的時間被分割成許多小段，稱為時間切片。作業系統會為每個運行中的程序分配一個時間切片。當一個程序的 CPU 時間用完（即達到其時間切片），即使該程序尚未完成，作業系統也會將其暫停，並將 CPU 分配給下一個等待執行的程序。

本題考查資料庫中的「併發更新問題 (concurrent update problem)」及其解決方案。併發更新問題發生在多個使用者或程序同時存取和修改同一筆資料時，可能導致資料不一致或錯誤。

常見的併發問題包括：

• Lost Update: 當兩個事務同時讀取同一筆資料，然後各自修改並寫回，後寫入的更新會覆蓋前一個事務的更新，導致前一個更新丟失。
• Dirty Read: 當一個事務讀取了另一個未提交事務所修改的資料，而後者又被回滾 (rollback)，則第一個事務讀到的資料就是無效的。
• Non-repeatable Read: 同一個事務在執行過程中，多次讀取同一筆資料，但讀到的值卻不同，因為中間有其他事務修改了該筆資料並提交。
• Phantom Read: 同一個事務在執行過程中，多次執行相同的查詢，但第二次查詢返回的記錄集比第一次多，因為有其他事務插入了新的符合條件的記錄。

為了避免這些問題，資料庫系統採用了多種機制：

• 鎖定 (Locking)：這是最常見的方法。當一個事務需要存取某筆資料時，它會對該資料加鎖。其他事務如果需要存取被鎖定的資料，就必須等待鎖被釋放。
  • 記錄鎖 (Record Lock)：鎖定單一記錄。
  • 頁鎖 (Page Lock)：鎖定包含多筆記錄的頁面。

核心觀念

本題考查資料庫系統在「大量資料分析」情境下的分類與功能。

**資料倉儲（Data Warehouse）**是專門整合、儲存大量歷史資料，供管理決策、統計分析與商業智慧使用的資料庫系統。其資料通常來自多個作業系統，經過擷取、轉換與載入後集中保存，方便進行跨期間、跨部門的分析。

資料倉儲常搭配 **OLAP（Online Analytical Processing，線上分析處理）**技術，支援多維度分析，例如：

• 依年份、地區、產品分析銷售量
• 比較不同部門的營收
• 進行彙總、切片、鑽研與資料透視

因此，題幹所描述的「支援大型資料集進行複雜資料分析的資料庫系統」，其標準名稱是 Data Warehouse。

解題方法

判斷關鍵在於題幹的兩個描述：

1. large data sets：資料量龐大，通常包含長期累積的歷史資料。
2. sophisticated data analysis：目的不是處理日常交易，而是進行統計、彙總、比較與決策分析。

以日常交易為主的系統稱為 OLTP（Online Transaction Processing），重點是快速新增、修改與查詢交易資料；以大量歷史資料分析與決策支援為主的系統則稱為 資料倉儲（Data Warehouse）。

本題描述符合資料倉儲的定義，因此選擇 C。

選項分析

A. data analysis management systems

此名稱不是資料庫領域中廣泛使用的標準術語。雖然資料倉儲確實可用於資料分析管理，但題目所描述的正式系統名稱不是此選項。

因此 A 錯誤。

B. data mines

本題考查試算表 (spreadsheet) 中算術公式的組成元素。算術公式是用來進行數學運算的，通常包含數字、運算符號以及可能引用其他儲存格的參照。

• A. 數值 (a numeric value)：例如 10, 3.14, -5。這些是計算的直接操作數。
• B. 儲存格參照 (a cell reference)：例如 A1, B5, C10。這些參照會指向包含數值或其他公式的儲存格，使得公式能夠動態更新。

本題考查加密技術的相關知識。加密是將明文 (plaintext) 轉換成密文 (ciphertext) 的過程，以保護資訊的機密性。解密 (decryption) 則是將密文還原成明文的過程。

我們逐一分析選項：

A. 交換金鑰的安全性：

• 私鑰加密 (Private Key Encryption / Symmetric Encryption)：使用同一把金鑰進行加密和解密。金鑰必須安全地在傳送者和接收者之間共享。線上交換金鑰本身就存在風險，如果金鑰在傳輸過程中被截獲，則所有加密通訊都會被破解。
• 公鑰加密 (Public Key Encryption / Asymmetric Encryption)：使用一對金鑰：公鑰 (public key) 和私鑰 (private key)。公鑰用於加密，私鑰用於解密。公鑰可以公開分發，而私鑰必須保密。

本題考查網路通訊中的裝置功能。題目描述的裝置是將來自多個來源的資料流合併，然後透過一條高速線路傳輸。這種功能稱為「多工 (multiplexing)」，而執行此功能的裝置就是「多工器 (multiplexer)」。

• 多工器 (Multiplexer, MUX)：接收來自多個低速輸入線路的訊號，並將它們合併成一個高速輸出訊號，在接收端通常需要一個「解多工器 (Demultiplexer, DEMUX)」來將訊號分離。這在電信和網路領域非常常見，例如將多個電話通話合併到一條光纖線路上。

本題考查位元 (bit) 和字元編碼的關係，特別是 Unicode。每一個「on/off switches」可以想像成一個位元 (bit)，可以表示 0 或 1 (關或開)。要表示一個字元，就需要足夠的位元組合。

• ASCII (American Standard Code for Information Interchange)：早期使用 7 位元，可以表示 $2^7 = 128$ 個字元。後來擴展為 8 位元 ASCII，可以表示 $2^8 = 256$ 個字元。
• Unicode：是一個更廣泛的字元編碼標準，旨在包含世界上幾乎所有的字元。Unicode 的編碼空間非常大。
  • Unicode 1.0 曾定義為 16 位元，可表示 $2^{16} = 65,536$ 個字元。
  • Unicode 2.0 及之後的版本，採用了 UTF-16 和 UTF-32 編碼方式。UTF-32 使用 32 位元為每個字元編碼，可以表示 $2^{32}$ 個字元。UTF-16 使用 16 位元或 32 位元來編碼字元，具有彈性。
  • 基本多文種平面 (Basic Multilingual Plane, BMP)：包含最常用的字元，佔據 Unicode 的前 65,536 個碼位 ($U+0000$ 到 $U+FFFF$)。這些字元通常使用 16 位元編碼。
  • 增補平面 (Supplementary Planes)：包含較少使用的字元，佔據 Unicode 的 $U+10000$ 到 $U+10FFFF$ 範圍。這些字元需要 21 位元來表示其碼位。

題目問的是「所有可能的字元」。Unicode 的完整編碼空間上限是 $U+10FFFF$，這是一個 21 位元的數值。
$U+10FFFF$ 的二進位表示是 $10000 \, 0000 \, 0000 \, 0000 \, 01111$ (共 21 位)。
所以，要表示 Unicode 的所有字元，至少需要 21 個位元。

本題考查「外掛程式 (plug-in)」的概念。外掛程式是一種軟體組件，它被設計來擴充現有軟體的功能。在網頁瀏覽器的上下文中，外掛程式通常用於處理特定類型的內容，例如播放影片、PDF 閱讀、Flash 動畫等，這些內容是瀏覽器本身無法直接處理的。

• 選項 A：描述的是一個網站提供的服務，而不是軟體組件。
• 選項 B：描述的是硬體擴充卡或介面卡，不是軟體外掛。

本題考查「元搜尋引擎 (metasearch engine)」的概念。元搜尋引擎是一種搜尋工具，它不自己維護搜尋索引，而是將使用者的查詢發送到多個其他搜尋引擎（如 Google, Bing, Yahoo 等），然後將這些引擎返回的結果匯總、去重、排序後呈現給使用者。

本題考查「實體與網路整合 (bricks-and-clicks)」的商業模式。這個術語用來描述同時擁有實體店面（"bricks"）和線上銷售通路（"clicks"）的企業。這種模式結合了傳統零售的體驗和便利性，以及電子商務的廣泛觸及和效率。

核心觀念

• VPN（Virtual Private Network）：在公共網路（通常是 Internet）之上利用 隧道（tunneling） 技術，建立一條加密的「虛擬」私有通道，使遠端使用者彷彿直接連接在企業內部 LAN。其本質是 邏輯上隔離 的私有網路，雖然實體上仍依賴公共 Internet。
• Extranet：企業對外提供的 受限制的子集合，允許合作夥伴、供應商等外部單位透過 Internet 存取特定資源。它本身是 連接於公共 Internet 的網路，只是透過防火牆、認證等機制限制存取範圍，並非獨立於 Internet。

解題方法

1. 先釐清兩者的 連線範圍（是否依賴公共 Internet）與 實作技術（是否使用隧道或特定協定）。
2. 逐一比對選項描述與上列定義，判斷哪一項最貼合兩者的差異。
3. 若選項涉及「Ethernet LAN」或「PPTP」等具體技術，需檢視這些技術是否為兩者的必要條件，否則即為錯誤敘述。

選項分析

• A. The VPN uses tunneling technology whereas the extranet is an Ethernet‑based LAN.
  • VPN 確實使用隧道技術（如 IPsec、SSL、PPTP），此部份正確。
  • Extranet 不是 只以 Ethernet 為基礎的局部網路；它通常透過 Internet 的 TCP/IP 協定提供服務，並非限定於實體 Ethernet LAN。此敘述與實務不符，故錯誤。

本題考查資料傳輸模式。題目描述的是「一個大型字元塊以單一流的形式發送」。這描述的是一種「塊式傳輸 (block-oriented transmission)」的方式。

• 全雙工 (Full-duplex)：指通訊雙方可以同時發送和接收資料。這是一種傳輸方向的模式，與資料是否以塊形式發送無關。
• 塊式 (Block-oriented)：指資料被組織成數據塊 (blocks) 或幀 (frames) 來傳輸。每個塊可能包含一個或多個字元。這種傳輸方式通常用於處理大量資料，例如網路封包或磁碟 I/O。題目描述的「large block of characters is sent in a single stream」非常符合塊式傳輸的特點。

本題考查 CSMA/CD 的定義。CSMA/CD (Carrier Sense Multiple Access with Collision Detection) 是一種用於乙太網路 (Ethernet) 的媒體存取控制 (Media Access Control, MAC) 協定。

• Carrier Sense (CS)：在發送資料之前，檢查傳輸介質（如電纜）是否空閒。
• Multiple Access (MA)：允許多個設備共享同一個傳輸介質。

本題考查硬碟儲存結構的術語。硬碟由多個盤片 (platters) 組成，每個盤片有兩個讀寫面（頂面和底面），每個面都有多個同心圓的磁軌 (tracks)。

• 磁軌 (Track)：盤片表面上一個圓形的記錄區域。
• 扇區 (Sector)：將每個磁軌劃分成若干個小的儲存單元，是磁碟存取的基本單位（通常為 512 位元組或 4KB）。

核心觀念
本題測驗的是 資料儲存階層（storage hierarchy） 的概念。資料在電腦系統中的組織方式由下而上依次為：

1. Character（字元）：最小的可辨識單位，通常以一個位元組 (byte) 表示。
2. Field（欄位）：由一組相關字元構成，表示單一屬性（例如「姓名」或「電話」）。
3. Record（記錄）：由多個欄位組成，完整描述一個實體（例如「一筆學生資料」）。
4. File（檔案）：由多筆記錄累積而成，形成有序的資料集合。
5. Database（資料庫）：由多個相關檔案（或表格）組成，提供統一的管理與查詢機制。

此層級的大小關係即 從最小到最大的順序 為

$\text{Character} \;<\; \text{Field} \;<\; \text{Record} \;<\; \text{File} \;<\; \text{Database}$

解題方法

1. 先確認每個術語的定義與其在資料結構中的定位。
2. 依照「由小至大」的概念，將上述五個單位排成順序。
3. 再將選項與此正確序列比對，找出完全相符者。

此題不涉及計算，唯一的關鍵是 概念記憶：

• 字元 → 欄位 → 記錄 → 檔案 → 資料庫。

選項分析

本題考查資料儲存和檢索技術。題目描述的是一種演算法，它將記錄的「鍵值 (key field value)」轉換成「磁碟地址 (disk address)」，以便支援「直接存取 (direct access)」。這種技術就是「雜湊 (hashing)」。

• 雜湊 (Hashing)：是一種將任意大小的數據（鍵值）映射到固定大小的數據（雜湊值，通常是數值）的演算法。這個雜湊值可以進一步轉換為磁碟地址，從而實現對資料的快速查找。雜湊的主要優點是平均查找時間接近常數，實現了直接存取。

本題考查 CPU 暫存器 (registers) 的功能。暫存器是 CPU 內部極少量、速度極快的儲存單元，用於暫時存放 CPU 正在處理的數據、指令、地址等資訊。

CPU 暫存器可以儲存的內容包括：

• 程式指令 (Program instructions)：CPU 要執行的下一條指令的位址（通常存放在程式計數器 PC）或指令本身（在指令暫存器 IR 中）。
• 記憶體地址 (Memory addresses)：CPU 需要存取的記憶體位置，例如指令位址、資料位址等，通常存放在位址暫存器 (Address Register) 或通用暫存器中。

本題考查不同種類的隨機存取記憶體 (RAM) 的速度比較。RAM 的速度通常以存取時間 (access time) 或頻寬 (bandwidth) 來衡量。一般來說，SRAM 比 DRAM 快，因為 SRAM 使用鎖存器 (latches) 儲存位元，而 DRAM 使用電容，需要不斷刷新。

常見的 RAM 技術及其速度大致排序（從慢到快）：

1. DRAM (Dynamic Random-Access Memory)：動態隨機存取記憶體。速度相對較慢，價格便宜，容量大，需要不斷刷新。
2. SDRAM (Synchronous DRAM)：同步動態隨機存取記憶體。與系統時脈同步，提高了數據傳輸效率，比傳統 DRAM 快。
3. RDRAM (Rambus DRAM)：由 Rambus 公司開發，使用串行傳輸方式，具有非常高的頻寬，速度比 SDRAM 更快。

本題考查資料庫系統與檔案系統在處理事務時對 ACID 特性的重視程度差異。

ACID 特性是指資料庫事務 (transaction) 必須具備的四個關鍵屬性：

• Atomicity (原子性)：事務是一個不可分割的工作單元，要么全部成功執行，要么全部失敗回滾，不會出現部分完成的情況。
• Consistency (一致性)：事務執行前後，資料庫的狀態必須從一個一致的狀態轉換到另一個一致的狀態。這意味著事務必須遵守所有資料庫的規則，包括完整性約束、觸發器等。
• Isolation (隔離性)：並發執行的事務之間不會互相干擾。一個事務的執行結果對其他事務是不可見的，直到該事務提交 (commit)。
• Durability (持久性)：一旦事務成功提交，其對資料庫所做的任何更改都將永久保留，即使系統發生故障（如斷電、崩潰）也不會丟失。

為何資料庫系統比檔案系統更重視 ACID？

1. 事務處理的本質差異：
   • 資料庫系統 (Database Systems)：核心設計目標之一就是管理複雜的、多使用者、高併發的數據操作。資料庫事務是其基本操作單元。ACID 特性是保證數據完整性、可靠性和一致性的基礎，尤其是在金融、電商、訂票系統等關鍵應用中，任何數據丟失或不一致都可能導致嚴重後果。資料庫系統需要處理多個併發事務，並確保它們之間不會相互影響（Isolation），並且在任何情況下數據都能保持正確（Atomicity, Consistency, Durability）。
   • 檔案系統 (File Systems)：主要負責組織、儲存和檢索文件。雖然檔案系統也需要一定的可靠性，但它通常不直接處理「事務」的概念。檔案操作（如讀取、寫入、刪除文件）的原子性和隔離性通常不如資料庫事務嚴格。例如，當多個程序同時寫入同一個文件時，可能會發生數據覆蓋或損壞，檔案系統本身不一定能保證事務的原子性或隔離性。其主要關注點是文件儲存和存取的效率及空間管理。

本題考查 TCP/IP 協定堆疊中，如何進行網路層地址 (IP 地址) 和資料鏈結層地址 (MAC 地址) 之間的解析。這個過程主要由 ARP (Address Resolution Protocol) 和 RARP (Reverse Address Resolution Protocol) 協定來完成。

1. 從網路層地址 (IP 地址) 解析到資料鏈結層地址 (MAC 地址)：ARP (Address Resolution Protocol)

當一個主機 (Host A) 要向另一個主機 (Host B) 發送 IP 資料包時，它需要知道 Host B 的 MAC 地址才能將資料包封裝成乙太網路幀進行傳輸。如果 Host A 不知道 Host B 的 MAC 地址，它會執行以下 ARP 解析過程：

a. ARP 請求 (ARP Request)：Host A 會在本地網路 (LAN) 上廣播一個 ARP 請求封包。這個封包包含 Host B 的 IP 地址，並詢問「誰擁有這個 IP 地址？請告訴我你的 MAC 地址。」
b. ARP 回應 (ARP Reply)：網路上的所有主機都會收到這個廣播請求。只有 Host B 發現 ARP 請求中的 IP 地址與自己的 IP 地址匹配，它才會向 Host A 回送一個 ARP 回應封包。這個 ARP 回應封包包含 Host B 的 IP 地址和其對應的 MAC 地址。
c. ARP 快取 (ARP Cache)：Host A 收到 ARP 回應後，會將 Host B 的 IP 地址與 MAC 地址的對應關係儲存在自己的 ARP 快取表中，以便將來再次通信時直接使用，無需重新發送 ARP 請求。其他主機收到 ARP 請求但 IP 地址不匹配時，也會將請求者的 IP 和 MAC 地址記錄到自己的 ARP 快取中，以便與請求者通信。

2. 從資料鏈結層地址 (MAC 地址) 解析到網路層地址 (IP 地址)：RARP (Reverse Address Resolution Protocol)

本題要求比較與對比「鏈結串列 (Linked List)」和「陣列 (Array)」。兩者都是用來儲存一組元素的資料結構，但它們在記憶體組織、存取方式、插入/刪除效率等方面有顯著差異。

共同點 (Compare / Similarities)：

• 儲存元素集合：兩者都是用於儲存一系列相關的數據元素。
• 支援特定操作：都可以用來實現堆疊 (stack)、佇列 (queue) 等抽象資料型別。

不同點 (Contrast / Differences)：

本題要求辨識人工智慧 (Artificial Intelligence, AI) 相較於人類自然智慧 (Natural Intelligence) 的優勢。AI 和自然智慧各有長處，但 AI 在某些方面具有獨特的優勢。

人工智慧 (AI) 的優勢：

1. 處理速度快 (Speed)：AI 系統（特別是基於電腦的系統）能夠以遠超人類的速度處理海量數據和執行複雜計算。例如，AI 可以瞬間分析數百萬份文件、圖像或交易記錄。
2. 規模化與可擴展性 (Scalability)：AI 系統可以輕鬆複製和部署到多個實例，處理規模化的任務，而不需要像人類一樣進行培訓和複製。
3. 準確性與一致性 (Accuracy and Consistency)：在重複性任務和基於規則的決策中，AI 可以保持極高的準確性和一致性，不受疲勞、情緒或個人偏見的影響。例如，在自動化質檢或數據錄入中，AI 表現優於人類。
4. 不知疲倦 (Endurance)：AI 系統可以 24/7 不間斷地工作，不需要休息、睡眠或假期，非常適合需要持續運行的任務。
5. 處理數據密集型任務 (Data-intensive Tasks)：AI 在分析龐大、複雜的數據集以發現模式、趨勢和洞見方面表現出色，這是人類難以企及的。
6. 客觀性 (Objectivity)：AI 的決策基於算法和數據，相對而言更客觀，不易受到主觀判斷、情感或直覺的干擾（儘管訓練數據中的偏見可能導致 AI 產生偏見）。
7. 執行危險或極端環境下的任務 (Dangerous or Extreme Environments)：AI 控制的機器人或系統可以在對人類有害的環境中工作，如深海、太空、核污染區、高溫或低溫環境。
8. 記憶容量大 (Memory Capacity)：AI 系統可以儲存和快速檢索大量的資訊，其記憶容量遠超人類。