109 年 國立中山大學資訊管理學系碩士班乙組《計算機概論》

核心觀念

• 位元運算符： &（與）、^（異或）、~（位元反相）皆作用於每一個位元。
• 恆等式
  • $x \,\&\, \sim x = 0$：任一位元與其相反必為0。
  • $x \;\hat{}\; x = 0$：相同位元異或得到0。
• 位移運算：<<（左移）與>>（右移）在 C 語言標準中規定，移位數若大於等於資料型別寬度（本題 8 位元），行為屬於 未定義行為 (Undefined Behavior)。未定義行為不保證產生任何特定結果，亦不一定為 0。

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解題方法

1. 針對每個選項，以「對所有 8‑bit 變數 $x$」的結果進行代數化簡。
2. 判斷結果是否必然等於 0，若結果受未定義行為影響則不能保證為 0。

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選項分析

選項	程式碼	代數化簡	是否必然為 0	註解
A	x &= (~x);	$x \leftarrow x \,\&\, (\sim x)$，即 $x \,\&\, \sim x = 0$	✅ 必然為 0	任一位元與其相反必為 0，與 $x$ 的原始值無關。

本題在考查對「Data Lake」（資料湖）概念的理解，以及它與傳統資料儲存方式（如資料倉儲）的區別。

核心觀念： Data Lake 的定義、特性、常見用途及實現技術。

Data Lake 的定義與特性：
Data Lake 是一種儲存大量原始資料的儲存庫，原始資料可以有多種格式（結構化、半結構化、非結構化），並且資料在儲存時不需要預先定義結構（Schema-on-Read）。這與傳統的 Data Warehouse（資料倉儲）形成對比，Data Warehouse 通常儲存的是經過 ETL (Extract, Transform, Load) 處理後的結構化資料（Schema-on-Write）。

逐題分析：

A. A data lake is a system/repository that stores relational data.

• False。 Data Lake 的一個關鍵特徵是它可以儲存多種格式的資料，包括結構化（如關聯式資料庫的資料）、半結構化（如 XML、JSON）和非結構化（如文字、圖片、音訊、影片）資料。它並不只是儲存關聯式資料。雖然關聯式資料可以存放在 Data Lake 中，但這不是 Data Lake 的唯一或主要功能。Data Warehouse 才是主要儲存經過處理的關聯式資料。

本題考查的是大數據分析（Big Data Analytics）的常見類型與應用。

核心觀念： 大數據分析的四種類型：描述性分析 (Descriptive Analytics)、診斷性分析 (Diagnostic Analytics，雖然題目沒列出，但常與描述性並列)、預測性分析 (Predictive Analytics) 和指示性/處方性分析 (Prescriptive Analytics)。

逐題分析：

A. Descriptive Analytics (描述性分析)

• 常見類型。 這是最基礎的分析，旨在回答「發生了什麼事？」。它透過匯總、視覺化等方式來描述過去的事件或現狀。例如：銷售報告、網站流量統計。

B. Predictive Analytics (預測性分析)

• 常見類型。 旨在回答「未來可能發生什麼事？」。

核心觀念

• In‑database analytics（資料庫內分析）：指在關聯式資料庫的執行環境中直接完成資料前處理、統計、機器學習等分析工作，避免將大量資料匯出至外部平台。其目標是降低 I/O 成本、提升運算效能。
• 實作方式：常見的兩大類型
  1. Massive Parallel Processing (MPP) 資料庫（如 Teradata、Vertica、Amazon Redshift）在節點上部署分析函式或擴充套件，即屬於 in‑database analytics。
  2. 外部引擎結合：如將 Spark、R、Python 等引擎透過 connector 直接在資料庫節點上啟動計算，仍視為「資料庫內」的計算，因運算被安排在資料庫的計算資源上。
• 主要語言：SQL 仍是最根本的資料操作語言，所有資料抽取、過濾、聚合均以 SQL 表達。分析函式則以 UDF／UDAF 等方式擴充於 SQL，或以程式語言（Python、R）搭配 SQL 語句呼叫。
• 資料類型焦點：in‑database analytics 以關聯式表格資料為主，因傳統資料庫已具備結構化資料的儲存與索引機制；若處理非結構化或半結構化資料，通常需先使用外部工具或 NoSQL 資料庫。

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解題方法
本題屬於概念辨識的選擇題，解題步驟：

1. 釐清每個敘述所描述的技術或概念是否與「資料庫內分析」的普遍認知相符。
2. 依照上述核心觀念逐一驗證：
   • 是否有實務或學術文獻指出該項技術是「常見」或「主要」的實作？
   • 是否與資料庫內分析的範疇相符合（例如是否仍在資料庫節點內執行）？
3. 找出唯一與事實不符的選項，即為 FALSE。

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選項分析

選項	內容	正確性說明
A	Apache Spark is often used as the engines of the in-database computing.	正確。Spark 提供 Spark SQL、DataFrames，透過 Spark‑Catalyst 優化器，可在資料庫的計算節點上以 Spark‑On‑Hadoop 或 Spark‑On‑MPP 方式執行。

核心觀念

本題考查一階述詞邏輯中「全稱命題」與「蘊涵」的使用。

「所有人類都是會死亡的」的邏輯結構是：

對於每一個個體，只要它是人類，就必定是會死亡的。

因此應使用：

• 全稱量詞 $\forall x$：表示「所有的 $x$」
• 蘊涵符號 $\rightarrow$：表示「若……則……」

正確翻譯為：

$$\forall x\bigl(H(x)\rightarrow M(x)\bigr)$$

也可利用蘊涵的等價式改寫為：

$$\forall x\bigl(\neg H(x)\lor M(x)\bigr)$$

此命題並不表示宇宙中的每一個個體都是人類，而是只對「屬於人類的個體」提出要求。

解題方法

將中文句子拆解：

「所有人類都是會死亡的」可表示為：

對所有個體 $x$，如果 $x$ 是人類，那麼 $x$ 是會死亡的。

對應形式為：

$$\forall x\bigl(H(x)\rightarrow M(x)\bigr)$$

關鍵在於「所有人類」不是「所有個體都同時具有人類與會死亡兩種性質」，而是限定條件：

$$H(x)\rightarrow M(x)$$

也就是：

• $x$ 是人類時，$x$ 必須是會死亡的；
• $x$ 不是人類時，不影響此命題的真假。

題目提供的四個選項中，沒有出現 $\forall x(H(x)\rightarrow M(x))$，所以嚴格而言，四個選項皆非正確翻譯。

選項分析

A. $\forall x (H(x) \land M(x))$

此選項表示：

所有個體都是人類，而且所有個體都是會死亡的。

它比「所有人類都是會死亡的」更強，因為原命題只要求人類具有會死亡的性質，沒有要求每一個個體都是人類。

核心觀念

• Apache Spark 為分散式運算平台，主要以 RDD（Resilient Distributed Dataset） 為抽象層，提供容錯與彈性。
• Transformation（如 map、filter）是 惰性（lazy） 的，只有在 Action（如 collect、count）被呼叫時才觸發計算。
• RDD 的容錯機制透過 血緣（lineage） 記錄，以在分割或節點失效時重新計算遺失分割。

解題方法
判斷每個選項是否符合 Spark 的設計與 API 規範。依序檢視敘述的概念：

1. 是否屬於 in‑memory 處理引擎？
2. RDD 是否提供容錯機制？
3. filter() 在 RDD API 中的類別屬性（Transformation vs Action）。
4. Transformation 的評估方式。

選項分析

選項	判斷	說明
A. Spark is commonly considered an in-memory processing engine.	正確	Spark 的核心設計是將資料暫存於記憶體（Memory）以加速迭代運算；若記憶體不足，會自動退回到磁碟。此特性正是 Spark 相較於 Hadoop MapReduce 的主要優勢。

本題考查 C/C++ 語言中指標的聲明和使用，特別是 const 關鍵字對指標的影響。

核心觀念：

• 指標聲明 const int *ptr;：
  • int *ptr; 表示 ptr 是一個指向 int 型別的指標。
  • const int *ptr; 表示 ptr 是一個指向 const int 的指標。這意味著指標 ptr 本身指向的記憶體位置的值是不能通過 ptr 來修改的。
  • 另一種聲明是 int * const ptr;，這表示 ptr 是一個常數指標，它本身指向的記憶體位置不能改變，但該位置的值可以修改。
  • 還有 const int * const ptr;，表示 ptr 是一個常數指標，且它指向的值也是常數。

逐題分析：

A. The memory address saved in ptr can be modified.

• True。 在 const int *ptr; 的聲明中，const 修飾的是 int（指針指向的數據），而不是 ptr 本身。因此，ptr 作為一個指標變數，其值（即它儲存的記憶體地址）是可以被修改的，例如可以讓它指向另一個 int 變數。

B. The data value of the object that ptr points to can be modified.

• False。 由於聲明是 const int *ptr;，const 修飾的是 int，表示 ptr 指向的 int 變數是常數。

本題考查 C/C++ 語言的遞迴函數（Recursive Function）的執行過程。

核心觀念：
遞迴函數是指在函數定義中調用自身的函數。理解遞迴函數的關鍵在於：

1. 基本情況 (Base Case)：遞迴停止的條件。
2. 遞迴步驟 (Recursive Step)：函數如何將問題分解並調用自身。

函數定義：

int func(int n){
    if(n <= 1) return 1; // 基本情況
    else return n * func(n - 1); // 遞迴步驟
}

題目要求： 計算 func(6) 的返回值。

解題步驟（追蹤遞迴調用）：

1. func(6) 被調用。因為 $6 > 1$，進入 else 分支。
   返回 $6 * func(5)$。

2. func(5) 被調用。因為 $5 > 1$，進入 else 分支。
   返回 $5 * func(4)$。

3. func(4) 被調用。因為 $4 > 1$，進入 else 分支。
   返回 $4 * func(3)$。

4. func(3) 被調用。因為 $3 > 1$，進入 else 分支。
   返回 $3 * func(2)$。

本題考查 C/C++ 語言中檔案操作的基礎知識，特別是檔案開啟函數的返回值。

核心觀念：
在 C/C++ 中，標準庫 <stdio.h> (或 <cstdio>) 提供了檔案 I/O 的函數。

• fopen() 函數：用於開啟一個檔案。
  • 原型：FILE *fopen(const char *filename, const char *mode);
  • filename：要開啟的檔案名稱。
  • mode：開啟模式 (如 "r" 讀取, "w" 寫入, "a" 附加)。
  • 返回值：
    • 如果檔案成功開啟，fopen() 會返回一個指向 FILE 結構體的指標 (pointer)，這個結構體包含了檔案操作所需的資訊（如檔案指標、緩衝區等）。

本題考查對堆疊（Stack）這種資料結構的理解，以及其在 C/C++ 中的實現方式。

核心觀念：

• 堆疊 (Stack)：一種後進先出 (LIFO - Last-In, First-Out) 的線性資料結構。
• 基本操作：
  • Push：將元素添加到堆疊頂部。
  • Pop：從堆疊頂部移除並返回元素。
  • Peek (或 Top)：查看堆疊頂部的元素，但不移除。
• 實現方式：堆疊可以用陣列 (Array) 或鏈結串列 (Linked List) 來實現。

逐題分析：

A. Stacks are last-in first-out (LIFO) data structures.

• True。 這是堆疊最基本的定義。最後被加入的元素會是第一個被移除的元素。

B. Stacks cannot be implemented using linked lists.

• False。 這是錯誤的陳述。

核心觀念
本題測試對**鏈結串列（linked list）與陣列（array）**的特性認識。需掌握以下定義：

1. 鏈結串列：由節點（node）組成，每個節點含資料欄位與指向下一節點的指標。節點在記憶體中可分散配置，長度（node 數）僅受可用記憶體大小限制，通常是動態的。
2. 陣列：在記憶體中連續分配的固定大小容器。陣列的容量在宣告時決定，若已滿則必須重新配置較大的陣列（或不可再插入），屬靜態結構。
3. 記憶體限制：不論何種資料結構，其最大可容納元素數量皆受系統可用記憶體（或位址空間）限制。

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解題方法
逐一檢視每個選項敘述是否符合上述概念，找出唯一錯誤的陳述。此類題目屬於概念辨識，無需計算，只要對比概念即可。

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選項分析

選項	敘述	正確性說明
A	「The length of a linked list is often fixed.」	錯誤。鏈結串列的長度是動態的，可依需求隨時插入或刪除節點，只有在實作上特意限制（如預先分配固定數量的節點池）才會固定，但「often fixed」不是一般情況。
B	「Data in a linked list can be stored in arrays.」	正確。

本題考查對氣泡排序法（Bubble Sort）的理解，包括其演算法特性、時間複雜度和分類。

核心觀念：

• 氣泡排序法 (Bubble Sort)：一種簡單的排序演算法。它重複地遍歷待排序的列表，一次比較兩個相鄰的元素，如果它們的順序錯誤就交換它們。遍歷列表的工作重複進行，直到沒有再需要交換，也就是列表排序完成。
• 時間複雜度：
  • 最佳情況 (Best Case)：O(n) - 當列表已經排序時。
  • 平均情況 (Average Case)：O(n²)
  • 最壞情況 (Worst Case)：O(n²) - 當列表是逆序排序時。
• 比較排序 (Comparison Sort)：一種排序演算法，它通過比較兩個元素的大小來決定它們的相對順序。
• 分治法 (Divide and Conquer)：一種將問題分解為更小的子問題，然後遞迴地解決這些子問題，最後將子問題的解合併起來得到原問題的解的演算法設計範式。例如：合併排序 (Merge Sort)、快速排序 (Quick Sort)。

逐題分析：

核心觀念

• 內部連接（INNER JOIN）：只保留兩個表格中 相同 欄位（本題為 A.ID = B.ID）的資料列。
• SELECT *：會把參與 join 的兩張表的所有欄位都列出，欄位名稱若相同仍會保留兩個欄位（不會自動去除重複）。

解題方法

1. 先找出兩表中 ID 欄位相同的列：
   • 表 A 的 ID 為 {1, 3, 5}
   • 表 B 的 ID 為 {3, 5, 6}
   • 交集為 $\{3,5\}$，因此只有兩筆資料會被保留下來。
2. 計算輸出欄位數：SELECT * 會把 A、B 兩表的欄位全部展開。
   • 表 A 有 ID、V1 兩欄。
   • 表 B 有 ID、V2 兩欄。
   • 合併後得到 4 欄：A.ID、A.V1、B.ID、B.V2（即使 A.ID 與 B.ID 值相同，也各保留一欄）。

本題考查 Python 3 的基本資料結構（容器型別）的特性。題目要求找出一個「靈活的容器」，能夠儲存「多種資料型別」。

核心觀念：
Python 中的幾種主要容器型別：

• List (列表)：有序、可變（可修改）、可重複。可以儲存不同類型的元素。
• Dictionary (字典)：無序（Python 3.7+ 後有序）、可變、鍵值對。鍵必須是不可變類型，值可以是任意類型。
• Tuple (元組)：有序、不可變、可重複。可以儲存不同類型的元素。
• Set (集合)：無序、可變、不重複。只能儲存不可變類型的元素。

逐題分析：

A. List (列表)

• 靈活容器，可儲存多種資料型別。 列表是有序的，並且是可變的，這意味著你可以添加、刪除或修改列表中的元素。它也可以儲存不同類型的數據（例如，一個列表可以同時包含整數、字串、另一個列表等）。因此，列表非常靈活。

B. Dictionary (字典)

• 靈活容器，可儲存多種資料型別。 字典是鍵值對的集合，它是可變的，並且其值可以是任何資料型別。鍵也可是多種不可變資料型別。在儲存「數據」的意義上，它也是一個靈活的容器。

C. Tuple (元組)

• 有序，可儲存多種資料型別，但不可變。 雖然元組可以儲存不同類型的元素，但它的「不可變」特性使其靈活性相對較低，因為一旦創建，就不能修改其內容（添加、刪除、修改元素）。

D. Set (集合)

• **無序，不重複，可變，但只能儲存不可變類型。

本題考查程式設計（Programming）與機器學習（Machine Learning, ML）之間的關係和區別。

核心觀念：

• 傳統程式設計：人類明確地編寫指令（規則）和邏輯，告訴電腦如何處理數據以得到結果。
• 機器學習：通過讓電腦從數據中學習模式和規則，而不是由人類明確編寫所有規則。模型通過訓練來「學習」如何根據輸入數據做出預測或決策。

逐題分析：

A. ML is often considered a new programming paradigm.

• True。 機器學習確實可以被看作是一種新的程式設計範式。在傳統範式中，我們提供規則和數據，得到結果 (Rule + Data -> Output)。而在機器學習範式中，我們提供數據和期望的輸出（或標籤），讓模型學習規則 (Data + Output -> Rule)。這種「學習規則」的方式與傳統的「編寫規則」有很大不同。

B. Building ML systems/models does not require any programming.

• False。 這是錯誤的陳述。雖然 ML 模型本身是通過數據訓練出來的，但構建、部署和管理 ML 系統極度依賴程式設計。

本題考查對「非結構化數據」(Unstructured Data) 的理解，以及與其他數據類型（結構化、半結構化）的區別。

核心觀念：

• 結構化數據 (Structured Data)：具有預定義的數據模型，通常以表格形式儲存，易於查詢和分析。例如，關聯式資料庫中的數據。
• 半結構化數據 (Semi-structured Data)：不符合嚴格的關聯式資料庫模型，但包含標籤或標記來分隔語義元素，組織數據。例如，XML、JSON 文件。它們有結構，但結構不固定或不嚴格。
• 非結構化數據 (Unstructured Data)：沒有預定義的數據模型，無法直接用傳統的數據庫查詢工具進行分析。它通常是文本、媒體文件等。

逐題分析：

本題考查函數依賴 (Functional Dependency, FD) 的概念，以及如何判斷給定的 FD 是否在給定的關係 R 上成立。

核心觀念：
函數依賴 $A \rightarrow B$ 在一個關係 R 上成立，當且僅當對於 R 中任意兩個元組（行）$t_1$ 和 $t_2$，如果 $t_1[A] = t_2[A]$，那麼必須有 $t_1[B] = t_2[B]$。換句話說，決定素 $A$ 的值唯一確定了依變素 $B$ 的值。

關係 R 的數據：

Row	X	Y	Z
1	3	2	8
2	8	9	2
3	8	2	8
4	5	3	5

逐一檢查每個函數依賴：

A. Y -> Z

• 檢查 Y 值相同的行，看 Z 值是否相同。
• Y=2：出現在 Row 1 和 Row 3。
  • Row 1: Y=2, Z=8
  • Row 3: Y=2, Z=8
  • Y=2 時，Z 的值都是 8。
• Y=3：出現在 Row 4。
  • Row 4: Y=3, Z=5
• Y=9：出現在 Row 2。
  • Row 2: Y=9, Z=2
• 由於對於 Y=2 的情況，Z 的值是確定的 (都是 8)，並沒有出現 Y=2 但 Z 不同於 8 的情況。所以 Y -> Z 成立。

B. Z -> Y

• 檢查 Z 值相同的行，看 Y 值是否相同。
• Z=8：出現在 Row 1 和 Row 3。
  • Row 1: Z=8, Y=2
  • Row 3: Z=8, Y=2
  • Z=8 時，Y 的值都是 2。
• Z=2：出現在 Row 2。
  • Row 2: Z=2, Y=9

核心觀念

• 第三正規形 (3NF)：對於每一個非平凡函數相依 $X \rightarrow Y$，必須滿足下列兩條之一
  1. $X$ 為超鍵（即 $X^{+}$ 包含所有屬性）；
  2. $Y$ 中的每個屬性皆是主屬性（prime attribute），即出現在候選鍵的屬性。
• 判斷 3NF 的步驟：先求出候選鍵集合，判斷每條 FD 的左側是否為超鍵，或右側屬性是否為主屬性。

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解題方法

1. 針對每個選項，列出給定的函數相依集合 $F$。
2. 計算 $F$ 的候選鍵（最小的能推出全部屬性的屬集合）。
3. 依據候選鍵判斷每條 FD 是否符合 3NF 的兩條判準。
4. 若任一 FD 不符合，即該關係不在 3NF。

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選項分析

選項	給定 FD	候選鍵	主屬性 (prime)	3NF 檢查	結論
A	$A \rightarrow BC$, $C \rightarrow D$	$A^{+}=ABCD$ → {A} 為唯一候選鍵	$A$	$A\rightarrow BC$：左側 $A$ 為超鍵 → 符合。<br>$C\rightarrow D$：左側 $C$ 不是超鍵，右側 $D$ 不是主屬性（主屬性只有 $A$） → 違反 3NF。	不在 3NF

核心觀念
指標（pointer）是 C/C++ 中用來儲存 記憶體位址 的變數。

• 指標的型別決定了它所指向之物件的型別（如 int *、char *）。
• 只要型別相同，或是與 void * 之間的轉換，皆可直接賦值。
• 不同型別的指標之間若未經明確 型別轉換（cast），不能直接賦值。
• 陣列名稱在大多數表達式中會 衰減（decay） 為指向首元素的指標，但陣列本身不是指標，指標不能被賦值給陣列變數。

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解題方法
本題屬於概念判斷題，檢驗對指標型別相容性與陣列衰減的認識。
步驟：

1. 逐一檢視每個選項所描述的指標特性。
2. 以 C/C++ 標準（C99 / C++11 以後）規定的 隱式類型轉換規則 以及 陣列與指標的關係 為依據，判斷真假。
3. 找出唯一不符合標準的敘述，即為答案。

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選項分析

選項	敘述	判斷	說明
A	It is used to represent memory address	正確	指標變數的值即為一個記憶體位址（例如 int *p = &x;），此為指標最基本的功能。
B	It can be assigned to other pointers of different types	錯誤	同型指標間可直接賦值；不同型別的指標必須 顯式轉型（例如 int *p; char *c = (char *)p;）才能賦值。

本題考查函數調用棧 (Call Stack) 的工作原理和特性。

核心觀念：

• 調用棧 (Call Stack)：在程式執行過程中，用於追蹤函數調用和管理局部變數、函數參數以及返回地址的記憶體區域。
• 棧幀 (Stack Frame)：每次函數調用時，在調用棧上為該函數創建的一個區域，包含了該函數執行所需的所有信息。
• 棧的生長與收縮：當一個函數被調用時，會在其上創建一個新的棧幀，棧向上（或向下，取決於系統實現）生長。當函數執行完畢返回時，其棧幀會被銷毀，棧向下（或向上）收縮。
• 棧溢出 (Stack Overflow)：當調用棧的空間耗盡時，會發生棧溢出錯誤。這通常是由於過多的遞迴調用（沒有正確的終止條件）或函數調用層級太深引起的。
• 動態記憶體分配 (Dynamic Memory Allocation)：指在程式運行時，通過 malloc, calloc, realloc, new 等操作在堆 (Heap) 區域分配記憶體。

逐題分析：

A. The call stack grows as functions are called and shrinks as functions complete.

• True。 當函數被調用時，會創建一個新的棧幀並壓入棧中，使棧增長。當函數返回時，其棧幀被彈出，棧收縮。

本題考查 TCP/IP 協議模型中數據傳輸的基本單元。

核心觀念：

• TCP/IP 模型：互聯網通信的基礎協議簇，分為四層（或五層）：應用層、傳輸層、網路層、網路介面層。
• TCP (Transmission Control Protocol)：傳輸層協議，提供可靠的、面向連接的數據傳輸服務。
• IP (Internet Protocol)：網路層協議，負責將數據包從源主機路由到目標主機。
• 數據封裝：在 TCP/IP 模型中，數據從應用層向下傳輸時，會被一層一層地加上協議頭，形成不同層次的數據單元。
  • 傳輸層 (TCP)：將數據分割成段 (Segment)。
  • 網路層 (IP)：將 TCP 段加上 IP 頭，形成包 (Packet)。
  • 網路介面層：將 IP 包加上 MAC 頭等，形成幀 (Frame)。

題目中的關鍵詞： "breaking messages into ______ unit of network communication."
TCP/IP 模型中的「消息」在傳輸過程中，會被分解成更小的單元。

本題考查作業系統中死鎖 (Deadlock) 的概念、處理方法及其相關性質。

核心觀念：

• 死鎖 (Deadlock)：指兩個或多個進程（或執行緒）在執行過程中，因爭奪資源而造成的一種互相等待的現象，若無外力作用，它們都將無法推進，無法結束。
• 死鎖的四個必要條件 (Coffman conditions)：
  1. 互斥 (Mutual Exclusion)：資源不能被同時共享。
  2. 持有並等待 (Hold and Wait)：進程至少佔有一種資源，並等待其他進程釋放它所佔有的另一種資源。
  3. 非剝奪 (No Preemption)：資源不能被強制剝奪，只能由佔有它的進程自願釋放。
  4. 循環等待 (Circular Wait)：存在一個進程集合 $P = \{P_0, P_1, ..., P_n\}$，使得 $P_0$ 在等待 $P_1$ 釋放的資源，$P_1$ 在等待 $P_2$ 釋放的資源，...，$P_{n-1}$ 在等待 $P_n$ 釋放的資源，$P_n$ 在等待 $P_0$ 釋放的資源。
• 死鎖處理策略：
  1. 死鎖預防 (Deadlock Prevention)：通過破壞死鎖的四個必要條件之一來防止死鎖發生。
  2. 死鎖避免 (Deadlock Avoidance)：在資源分配時，通過動態地檢查資源分配圖，確保系統不會進入一個可能導致死鎖的狀態。例如 Banker's Algorithm。
  3. 死鎖檢測與恢復 (Deadlock Detection and Recovery)：允許死鎖發生，然後定期檢測死鎖，並通過資源剝奪、進程回退等方式來恢復系統。
  4. 忽略死鎖 (The Ostrich Algorithm)：假設死鎖發生的概率非常低，因此不採取任何措施來預防、避免或檢測死鎖，而是當死鎖發生時，通過重啟系統或重啟相關進程來解決。

逐題分析：

A. Deadlock prevention ensures that the system will never enter deadlocked state.

• True。 死鎖預防策略的目標就是通過在系統設計時就破壞死鎖的必要條件，從根本上阻止死鎖的發生。一旦預防措施生效，系統就不會進入死鎖狀態。

本題考查對人工智能 (AI) 及其相關技術的理解，特別是關於其應用、倫理問題和基本概念。

核心觀念：

• AI (Artificial Intelligence)：使機器能夠執行通常需要人類智能的任務的技術，如學習、解決問題、感知、理解語言等。
• 機器學習 (Machine Learning, ML)：AI 的一個子領域，專注於開發讓系統從數據中學習的演算法。
• 深度學習 (Deep Learning, DL)：ML 的一個子領域，使用具有多層（深度）神經網路的演算法。
• Deepfake：利用深度學習技術生成逼真的偽造圖像和視頻。
• AI 在醫療和商業中的應用。
• AI 的倫理問題。

逐題分析：

A. Facial recognition technology can be applied to diagnose patients in healthcare without considering ethical issues.

• False。 這是錯誤的陳述。
  • 應用於醫療診斷：人臉識別技術確實有可能輔助某些醫療診斷（例如，識別某些遺傳疾病的症狀），但這是一個複雜的領域，需要大量的數據驗證和臨床試驗。
  • 「不考慮倫理問題」：這是最關鍵的錯誤點。任何涉及個人健康數據和生物識別技術的應用，都必須嚴格考慮倫理問題，例如：
  • 隱私保護：患者的生物識別信息和健康數據非常敏感。

本題考查虛擬記憶體 (Virtual Memory) 的概念及其相關技術。

核心觀念：

• 虛擬記憶體 (Virtual Memory)：一種記憶體管理技術，它允許程式使用比實際物理記憶體（RAM）更大的地址空間。它通過將一部分記憶體內容暫時儲存在輔助儲存（如硬碟）上，並在需要時換回物理記憶體來實現。
• 分頁 (Paging)：虛擬記憶體的核心技術之一，將虛擬地址空間劃分為固定大小的頁 (pages)，將物理記憶體劃分為幀 (frames)。數據在頁和幀之間進行交換。
• 交換 (Swapping)：將頁從物理記憶體換出到硬碟（swap out），或從硬碟換入到物理記憶體（swap in）。
• 頁交換文件 (Swap File / Swap Space)：硬碟上用於儲存被換出的頁的區域。
• 頁錯誤 (Page Fault)：當 CPU 嘗試訪問一個不在物理記憶體中的頁時，會觸發一個頁錯誤中斷，此時需要將該頁從硬碟載入到物理記憶體。
• 頁替換演算法 (Page Replacement Algorithm)：當物理記憶體滿時，決定哪個頁應該被換出到硬碟，以騰出空間給新的頁。

逐題分析：

A. The area of the hard drive used for virtual memory is called a swap file.

• True。 在磁碟上用於儲存被換出頁面的區域，通常被稱為交換文件 (swap file) 或交換分區 (swap space)。

B. With virtual memory, processes can run without being fully loaded into memory.

• True。 這是虛擬記憶體的主要優勢之一。它允許程式按需載入部分代碼和數據到物理記憶體中，從而可以運行比物理記憶體更大的程式，或者同時運行更多程式。

本題考查網路傳輸技術，特別是能夠實現「連續流式傳輸」並允許「邊傳輸邊訪問」的技術。

核心觀念：

• Streaming (串流)：一種將音訊或視訊數據分割成小數據包，然後逐個傳輸，接收端在接收到數據包的同時就可以開始播放，無需等到全部下載完成的技術。常見於線上影音平台（如 YouTube, Netflix）、網路電台等。
• Broadcasting (廣播)：一種將數據或信號同時發送給所有接收者的技術。在網路語境下，可以指將數據發送給同一網路中的所有設備。在傳統媒體（電視、廣播）中，指單向發送給廣大聽眾。
• Spooling (假脫機)：一種緩衝技術，用於處理不同速度的設備之間數據傳輸的差異。例如，列印時，文件數據會先寫入磁碟上的緩衝區（spool），然後印表機再從緩衝區讀取數據列印。這可以讓 CPU 在等待印表機時執行其他任務。
• Multitasking (多工)：作業系統同時執行多個任務（進程或執行緒）的能力。

本題考查幾種常見排序演算法的時間複雜度，特別是它們在最壞情況下的表現。

核心觀念：

• 排序演算法的時間複雜度：衡量排序演算法執行時間隨輸入規模 (n) 增長的速度。
• 最壞情況時間複雜度 (Worst-case Time Complexity)：演算法在最不利輸入情況下的時間複雜度。

常見排序演算法及其最壞情況時間複雜度：

• Bubble Sort (氣泡排序)：$O(n^2)$
• Selection Sort (選擇排序)：$O(n^2)$
• Insertion Sort (插入排序)：$O(n^2)$
• Merge Sort (合併排序)：$O(n \log n)$
• Quick Sort (快速排序)：$O(n^2)$ (最壞情況，例如每次都選到最小/最大的元素作為基準點)
• Heap Sort (堆積排序)：$O(n \log n)$

逐題分析：

A. Quick sort takes O(n²) time in the worst case to sort an array of n elements.

• True。 快速排序在最壞情況下的時間複雜度是 $O(n^2)$。這種情況通常發生在分割點選擇不當，例如每次都選擇到當前子陣列的最大或最小值作為基準點，導致分割極不平衡。

本題考查圖論中的廣度優先搜尋 (Breadth-First Search, BFS) 演算法，以及其常用的資料結構實現。

核心觀念：

• 廣度優先搜尋 (BFS)：一種圖遍歷演算法。它從起始節點開始，首先訪問所有距離起始節點為 1 的鄰居，然後是距離為 2 的鄰居，依此類推，一層一層地向外擴展。
• BFS 的工作原理：
  1. 將起始節點放入一個資料結構中。
  2. 當資料結構不為空時，取出一個節點。
  3. 訪問該節點，並將其所有未訪問過的鄰居加入到資料結構中。
  4. 重複步驟 2 和 3，直到資料結構為空。
• 資料結構的選擇：BFS 的核心是「一層一層」地訪問。這意味著我們需要一種能夠「先入先出」(First-In, First-Out, FIFO) 的資料結構，以便按照訪問的順序處理節點。

本題考查網路安全和身份驗證 (Authentication) 的術語。

核心觀念：

• 身份驗證 (Authentication)：驗證用戶身份的過程，通常需要用戶提供某種形式的憑證。
• 常見的驗證因子：
  1. 你知道的 (Something you know)：密碼、PIN 碼、安全問題答案。
  2. 你擁有的 (Something you have)：手機、硬體令牌、智慧卡。
  3. 你是什麼 (Something you are)：指紋、面部特徵、聲紋（生物識別）。
• 多因素驗證 (Multi-Factor Authentication, MFA)：結合兩種或兩種以上不同類型的驗證因子來驗證身份。
• 兩步驟驗證 (Two-Step Verification, 2SV 或 2FA)：一種常見的多因素驗證形式，通常需要用戶完成兩個獨立的驗證步驟。

題目描述：

1. 用戶輸入使用者 ID 和密碼（這是第一個驗證步驟，屬於「你知道的」）。
2. 然後，用戶在手機上接收一個通過文字或語音發送的驗證碼（這是第二個驗證步驟，屬於「你擁有的」）。

本題考查常見的檔案格式，特別是圖像檔案格式。

核心觀念：

• 圖像檔案格式：用於儲存數位圖像的標準化方法。常見的有 JPEG, PNG, GIF, BMP, TIFF 等。
• 視訊檔案格式：用於儲存數位視訊的標準化方法。常見的有 MOV, MP4, AVI, WMV 等。

分析選項：
A. TIFF (Tagged Image File Format)：

• 是一種常見的、高質量的圖像檔案格式，支持無損壓縮和多層，常用於專業圖像處理和出版。是圖像格式。

本題考查行動裝置（手機、平板）的網路功能，特別是分享網路連接的技術。

核心觀念：

• 行動裝置網路分享：指將行動裝置（如手機）透過其行動數據網路連接，進一步提供給其他裝置（如筆記型電腦、平板）使用網路連接的功能。
• Wi-Fi Hotspot / Tethering：手機通過 Wi-Fi、藍牙或 USB 將行動數據網路分享給其他設備。

分析選項：
A. broadcasting (廣播)：

• 廣播是指將數據同時發送給網路中的所有設備，與分享網路連接的行為不同。

本題考查虛擬實境 (VR)、擴增實境 (AR)、混合實境 (MR) 等概念，以及它們在實際應用中的區別。

核心觀念：

• 虛擬實境 (Virtual Reality, VR)：
  • 完全沉浸在一個虛擬的、電腦生成的環境中，使用者與現實世界的互動被隔絕。通常需要 VR 頭戴顯示器。
• 擴增實境 (Augmented Reality, AR)：
  • 在現實世界的基礎上，疊加電腦生成的虛擬資訊（圖像、聲音、文字等），以增強用戶對現實世界的感知。用戶仍然能看到和感知真實世界。常見於手機應用（如 AR 濾鏡、AR 導航）。
• 混合實境 (Mixed Reality, MR)：
  • 介於 VR 和 AR 之間，虛擬對象不僅被疊加到現實世界，而且可以與現實世界進行更深入的交互，虛擬對象可以被視為存在於現實空間中，並能與真實物體互動。通常需要更複雜的感測器和顯示設備。
• 模擬實境 (Simulation Reality)：
  • 通常指對現實世界或某個過程進行模擬，例如飛行模擬器。雖然也涉及虛擬環境，但其重點是模擬真實世界的物理規律或行為，而不一定是將虛擬元素疊加到現實世界。

本題考查對常見作業系統 (Operating Systems, OS) 的特性和分類的理解。

核心觀念：

• macOS：Apple 公司為其 Mac 電腦開發的桌面作業系統。
• iOS：Apple 公司為其 iPhone 和 iPad 等行動裝置開發的行動作業系統。
• Chrome OS：Google 開發的一種基於 Linux 的作業系統，主要用於 Chromebook 等筆記型電腦，強調雲端應用和網頁瀏覽。
• Windows：Microsoft 公司開發的廣泛使用的桌面和伺服器作業系統。
• 開源軟體 (Open Source Software)：軟體原始碼公開，允許使用者自由使用、修改和分發。
• 圖形使用者介面 (GUI)：一種使用者介面，允許用戶通過圖形圖標和視覺指示器與電子設備互動。
• USB 啟動 (Boot from USB)：作業系統安裝或運行時，可以從 USB 隨身碟啟動。

逐題分析：

A. macOS is made for Apple's mobile devices.

• False。 macOS 是為 Apple 的桌上型電腦（如 MacBook, iMac）設計的作業系統。

本題考查網路協議中 IP 位址的長度，特別是 IPv6 位址的位元組數。

核心觀念：

• IPv4 位址：長度為 32 位元 (bits)，即 4 個位元組 (bytes)。通常表示為四組數字，每組數字由點分隔（例如 192.168.1.1）。
• IPv6 位址：長度為 128 位元 (bits)，即 16 個位元組 (bytes)。用於取代 IPv4，以解決 IPv4 位址枯竭的問題。

本題考查在已排序的陣列中查找元素的常用方法。

核心觀念：

• 搜尋演算法 (Search Algorithm)：用於在數據結構中查找特定元素的演算法。
• 線性搜尋 (Linear Search)：從頭到尾依序檢查陣列中的每一個元素，直到找到目標元素或檢查完所有元素。時間複雜度為 $O(n)$。
• 二元搜尋 (Binary Search)：一種高效的搜尋演算法，適用於已排序的數據結構。它通過不斷將搜尋範圍減半來查找目標元素。時間複雜度為 $O(\log n)$。
• 快速排序 (Quick Sort)：一種排序演算法，用於將陣列排序，而不是用於查找。

本題考查網路安全威脅和攻擊的常見類型及其定義。

核心觀念：

• Phishing (網路釣魚)：一種社會工程學攻擊，攻擊者偽裝成可信實體，通過電子郵件、訊息或網站，誘騙受害者提供敏感資訊（如帳戶密碼、信用卡號碼）。
• Spoofing (偽裝)：一種欺騙技術，攻擊者偽裝成合法用戶、設備或網路服務，以獲取未授權的訪問權限或傳播惡意軟體。
• Adware (廣告軟體)：一種惡意軟體，會在用戶電腦上顯示不需要的廣告。它通常不會鎖定用戶的電腦。
• Ransomware (勒索軟體)：一種惡意軟體，會加密用戶的檔案或鎖定用戶的電腦，並要求支付贖金才能解密或解鎖。
• Backdoor (後門)：一種允許攻擊者繞過正常安全驗證機制，直接訪問系統或程式的方法。

逐題分析：

A. Phishing is a scam in which a fraudster sends an official looking email message that attempts to obtain personal data or login credentials.

• True。 這是對 Phishing 的標準定義。攻擊者偽裝成合法機構，通過偽造的郵件或網站來騙取用戶的敏感資訊。

本題考查用於非接觸式支付 (Contactless Payment) 的主要技術。

核心觀念：

• 非接觸式支付 (Contactless Payment)：允許用戶在不接觸支付終端的情況下完成交易。通常使用射頻技術。
• NFC (Near Field Communication)：一種短距離無線通信技術，允許兩個設備在靠近時（通常在幾厘米內）進行數據交換。廣泛用於非接觸式支付（如 Apple Pay, Google Pay，以及信用卡上的非接觸式標誌），也用於配對藍牙設備、讀取門禁卡等。
• Bluetooth (藍牙)：一種用於短距離無線通信的技術，範圍比 NFC 遠，用於連接耳機、喇叭、手機與汽車等。雖然藍牙也可以用於支付（例如，某些支付應用通過藍牙與 POS 機通信），但 NFC 是更直接、更普遍用於「非接觸式」支付的技術。
• P2P Network (點對點網路)：一種分散式網路模型，參與者直接相互連接，共享資源。與支付技術本身無關。
• RFID (Radio Frequency Identification)：一種無線通信技術，通過無線電波讀取附著在物體上的標籤（RFID 標籤）的資訊。

本題考查 IEEE 754 單精度浮點數（32位元）的格式及其轉換規則。

核心觀念：
IEEE 754 單精度浮點數格式 (32位元)：

• 符號位 (Sign bit)：1 位。0 表示正數，1 表示負數。
• 指數位 (Exponent field)：8 位。用於表示指數。實際指數值是存儲值減去偏移量 (bias)。對於單精度，偏移量是 127。
• 尾數/有效數字位 (Significand / Mantissa field)：23 位。用於表示小數部分的數值。

轉換規則：

1. 正規化 (Normalization)：對於非零的浮點數，其二進位表示形式為 $1.xxxxx \times 2^{\text{exponent}}$。
   • 正規化後的二進位數，其整數部分總是 1。這個開頭的 1 通常是「隱含的」(implied leading 1)，不實際儲存在記憶體中，以節省一位來表示尾數。
2. 轉換十進位數到浮點數：
   • 確定符號位。
   • 將十進位數轉換為二進位。
   • 將二進位數正規化為 $1.xxxxx \times 2^{\text{exponent}}$ 的形式。
   • 根據偏移量計算實際指數值，並將其存入指數位。
   • 取正規化後小數部分作為尾數，存入尾數位。

分析題目中的數值：-11.5

1. 符號位 (Sign bit)：
   -11.5 是負數，所以符號位是 1。

   • 選項 A 說「The sign bit 1 is for the decimal number -11.5」。這是正確的。

2. 二進位轉換與正規化：

   • 將 11.5 轉換為二進位：
     • 整數部分 11：$1011_2$
     • 小數部分 0.5：$0.5 \times 2 = 1$ (餘 0) $\rightarrow 0.1_2$
     • 所以，$11.5_{10} = 1011.1_2$

本題考查 Amazon Go 這種無人結帳商店的核心技術。

核心觀念：

• Amazon Go：一家利用先進技術實現無人結帳、無感支付的零售商店。顧客進入商店，掃描手機 App，挑選商品後直接離開，系統會自動識別顧客拿取的商品並計費。
• 實現技術：為了實現這種「拿了就走」的體驗，商店需要能夠：
  • 識別顧客。
  • 識別顧客拿取的每一個商品。
  • 識別顧客放回的商品。
  • 判斷哪些商品最終被顧客帶離商店。
  • 將這些信息與顧客的帳戶關聯起來。

分析選項：
A. AI planning (AI 規劃)：

• AI 規劃用於解決需要找到一系列行動步驟來達成目標的問題，例如機器人路徑規劃。它不是 Amazon Go 識別商品和顧客的主要技術。

本題考查 TCP/IP 模型及其協議的特性。

核心觀念：

• TCP/IP 模型：互聯網通信的基礎協議簇，通常分為四層：應用層 (Application Layer)、傳輸層 (Transport Layer)、網路層 (Internet Layer / Network Layer)、網路介面層 (Network Interface Layer / Link Layer)。
• TCP (Transmission Control Protocol)：傳輸層協議，提供可靠的、面向連接的數據傳輸。
• IP (Internet Protocol)：網路層協議，負責數據包的路由。
• UDP (User Datagram Protocol)：傳輸層協議，提供不可靠的、無連接的數據傳輸。
• Client-Server Architecture (客戶端-伺服器架構)：一種網路架構，其中客戶端請求服務，伺服器提供服務。
• 層次結構：TCP/IP 模型是分層的，每一層都為其上一層提供服務，並使用其下一層提供的服務。

逐題分析：

A. The TCP/IP model is a scalable, client-server architecture.

• True。 TCP/IP 協議的設計使得網路能夠擴展到全球範圍（可擴展性）。同時，互聯網上的許多應用（如網頁瀏覽、電子郵件）都採用客戶端-伺服器架構，TCP/IP 是支撐這種架構的基礎。

本題考查雲端運算服務模型：IaaS, PaaS, SaaS。

核心觀念：

• 雲端運算服務模型 (Cloud Computing Service Models)：
  • IaaS (Infrastructure as a Service, 基礎設施即服務)：提供最底層的計算資源，如虛擬機、儲存、網路。用戶需要自己管理作業系統、中間件、應用程式。例如 AWS EC2, Azure Virtual Machines。
  • PaaS (Platform as a Service, 平台即服務)：提供一個開發和部署應用程式的平台，包括作業系統、中間件、開發工具。用戶只需關注應用程式的開發和管理。例如 Google App Engine, Heroku。
  • SaaS (Software as a Service, 軟體即服務)：提供完整的、可直接使用的軟體應用程式，通過網路提供服務。用戶無需管理底層基礎設施或平台，只需使用軟體。例如 Google Docs, Microsoft 365, Salesforce。