3. ( ) 以下哪一種排序演算法是使用 divide and conquer 原理進行排序？
(A) 氣泡排序 Bubble Sort
(B) 堆積排序 Heap Sort
(C) 合併排序 Merge Sort
(D) 插入排序 Insertion Sort

1. ( ) 下列何者為運算式「9-8/4+1」所對應的「前置」(prefix)表示式？ (A) +-9/841 (B) 9-8/4+1 (C) 984/-1+ (D) -9/84+1

2. ( ) 用 8 位元 1 的補數來表示「－45」，應得到： (A) 00101101 (B) 01000101 (C) 11010010 (D) 11000101

4. ( ) 以下關於資料結構與演算法的敘述哪些正確？(1) 寬度優先搜尋(Breadth-first search)通常使用 stack 進行實作。(2) 在最差的情況下，快速排序演算法(quick sort)效率 相較於合併排序(merge sort)來得快。(3) 動態規劃演算法(dynamic programming)使用陣列 (array)暫存計算結果避免重複計算。(4) 優先權佇列(priority queue)可以使用堆積樹(heap tree)進行實作。(5) 2-3-4-tree 是 B-tree 的一種。 (A) 1、2、3 (B) 1、3 (C) 3、4 (D) 3、5 (E) 3、4、5

5. ( ) 以下關於網路的 IP 位址、MAC 與 port 的敘述哪些正確？(1) MAC 為網路卡上的 位址，MAC 的長度為 4 位元組。(2) IP 位址可以設定於作業系統上，可以更改。(3) IPv6 的長度為 16 位元組。(4) 2001::2121::cd32 是合法的 IPv6 位址。(5) port 號碼為 443，主要 用於 HTTPS 的服務。 (A) 2、3、4 (B) 2、3、5 (C) 1、3、5 (D) 3、5 (E) 3、4、5

關於作業系統(Operating System)的資源與記憶體管理機制，下列哪些敘述是正確的？ (A)緩衝區(Buffer)：主要配置於實體記憶體(RAM)中作為暫存媒介，協調 CPU 處理速度與低速外部設備(如磁碟或印表機)間的傳輸速率差異。 (B)虛擬記憶體(Virtual Memory)：允許程式定址空間大於實際物理記憶體，其運作本質是將部分輔助儲存空間(如硬碟)作為物理記憶體的延伸，以支援大型程式執行。 (C)多元處理(Multi-processing)：指系統將所有工作任務拆分為微小片段，並限制在單一的 CPU 核心內輪流完成運算，以確保資料的運作順序。 (D)中斷機制(Interrupt)：為維護系統穩定，硬體設備發出請求後，必須等待 CPU 完整執行完當前應用程式的運算週期，才能獲得處理權限。

Fiona 為了強化電商平台的資料安全，她正與技術團隊討論如何針對會員個資與交易封包進行加密處理。根據對稱式與非對稱式加密的特性比較，下列哪些敘述是正確的？ (A)當需要針對伺服器內大量的商品圖檔與歷史訂單進行快速加密時，選擇對稱式加密較為合適，因為其加密速度快，適合處理大規模資料。 (B)在多方通訊的情境下，非對稱式加密能有效解決金鑰管理問題，使用者只需妥善保管自己的私鑰，並將公鑰自由分發給任何需要傳送加密訊息給他的人。 (C)非對稱式加密的缺點在於金鑰管理極其困難，因為每增加一位不同的通訊對象，系統就必須為該對象維護一把獨有的專屬金鑰，導致金鑰總數隨用戶量激增。 (D)對稱式加密的優勢在於運算邏輯簡單且速度快；而非對稱式加密雖然運算複雜且較慢，但能解決金鑰傳輸安全問題。

Alex 是一位跨境電商創辦人，他正試圖導入多種生成式 AI(Generative AI)工具以優化營運流程。關於他所接觸到的工具特性、分類與技術風險，下列哪些敘述是正確的？ (A)當 Alex 需要撰寫多國語言商品描述、產出客服對話劇本或進行長篇市場報告摘要時，可採用 ChatGPT、Claude 或 Gemini 等文字生成工具。 (B)Midjourney 與 DALL-E 屬於圖像生成工具，其核心技術在於將抽象的文字描述轉化為具體的視覺影像，在技術分類上屬於文字轉圖像(Text to Image)應用。 (C)若 Alex 的開發團隊使用 GitHub Copilot，該工具能透過分析上下文自動補全程式碼、撰寫註解或修正邏輯錯誤，這在分類上屬於程式碼生成，能有效提升軟體開發效率。 (D)生成式 AI 若產出看似合理但與事實不符的資訊，稱為幻覺(Hallucination)，這主要是因為輸入提示詞(Prompt)長度不足導致的運算溢位或硬體存取錯誤，通常只要增加指令字數即可完全消除此現象。

Sophie 是一間大型電商平台的數據分析師，她正試圖利用各種機器學習(Machine Learning)演算法來優化平台的營運效率。關於她所採用的演算法與對應的應用情境，下列哪些敘述是錯誤的？(A)關聯性分析(Apriori)：可用於分析購買咖啡豆的顧客，通常也會同時購買牛奶，進而優化網頁的交叉銷售推薦組合。(B)分群(K-means)：屬於一種監督式學習，Sophie 必須先手動標記出哪些顧客是高消費族群，系統才能將其他數據準確歸類。(C)分類(KNN)：可用於郵件系統的垃圾信過濾，透過已標記的歷史郵件特徵，來預測新收到的信件是否屬於垃圾郵件。(D)線性迴歸(Linear Regression)：主要用於處理非連續性的類別資料，例如將客戶自動區分為喜歡運動與喜歡閱讀兩個群體，不涉及數值預測。

某 AI 模型在訓練集表現極佳，但在新資料上表現明顯下降，此現象最可能為何？(A)欠擬合(Underfitting)(B)過擬合(Overfitting)(C)強化學習失敗(D)硬體效能不足

某電信公司準備在 A、B、C、D、E 五個節點之間佈設海底電纜。各節點間的連接成本如下表所示。若因特殊安全需求，規定佈線方案中「必須包含 C-D」這段線路，請問在連接所有節點且路徑不形成迴圈的前提下，最低總成本為多少百萬元？ (A)26(B)34(C)35(D)36

115年 - 教育部受託辦理115學年度公立高級中等學校教師甄選試題#139592

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