2017中软国际面试题要点整理

中软国际是中国领先大型综合性软件与信息服务企业。想要应聘中软国际的求职者应该做好回答 面试 题的准备，以下是我为大家收集到的中软国际 面试题 ，希望对大家有帮助!

中软国际面试题：逻辑推理题

(1-5题为选择题，每题2分，6-7题为问答题，每题5分)

1. 某学校有四位外国专家，分别来自美国、加拿大、韩国和日本。他们分别在电子、机械和生物三个系工作。其中：

(1)日本专家单独在机械系

(2)韩国专家不在电子系

(3)美国专家和另外某个外国专家同在某个系

(4)加拿大专家不和美国专家同在一个系。

以上条件可以推出美国专家所在的系为( )。

A. 电子 B. 机械 C. 生物 D. 电子或生物

2. 有些上海人不爱吃辣椒。因此，有些爱吃甜食的人不爱吃辣椒。

以下哪项能保证上述推论成立?( )

A. 有些上海人爱吃辣椒。

B. 有些爱吃甜食的上海人爱吃辣椒。

C. 所有的上海人都爱吃甜食。

D. 有些上海人不爱吃辣椒也不爱吃甜食。

E. 所有爱吃甜食的人都是上海人。

3. 在某西方国家，高等学校的学费是中等收入家庭难以负担的，然而，许多家长还是节衣缩食供孩子上大学。有人说，这是因为高等 教育 是一项很好的投资。

以下哪项对以上说法提出质疑?( )

A. 一个大学文凭每年的利润率是13%以上，超过了股票的长期利润率。

B. 在25岁到29岁的人中，只有高中学历的失业率是受过高等教育的人的3倍。

C. 科技发展迅速，经济从依赖体力转变为更多地依赖脑力，对大学学历的回报进一步提高。

D. 随着计算机技术的发展，许多原来需要高技术人才承担的工作可以雇只会 *** 作键盘的技工来干。

4. 观察下列数列的规律，然后从四个供选择的选项中选出最恰当的一项填入括号中： 1 3 2 4 6 5 7 ( )。

A. 8 B. 9 C. 6 D. 10

5. 贾女士：毕加索的每幅画都是杰作。

魏先生：不对。有几幅达维和特莱克劳斯的绘画杰作也陈列在巴黎罗浮宫。

魏先生显然认为贾女士话中包含以下哪项断定?( )

A. 只有毕加索的画才是杰作。

B. 只有毕加索的绘画杰作才陈列在罗浮宫。

C. 达维和特莱克劳斯的绘画称不上杰作。

D. 所有的绘画杰作在罗浮宫都有陈列。

6. 凶手是谁?

小阳的妹妹是小蒂和小红他的女友叫小丽。小丽的哥哥是小刚和小温。他们的职业分别是： 小阳：医生

小刚：医生

小蒂：医生

小温：律师

小红：律师

小丽：律师

这6人中的一个杀了其余5人中的一个。

(1)假如这个凶手和受害者有一定的亲缘关系，那么说明凶手是男性

(2)假如这个凶手和受害者没有一定的亲缘关系，那么说明凶手是个医生

(3)假如这个凶手和受害者的职业一样，那么说明受害者是男性

(4)假如这个凶手和受害者的职业不一样，那么说明受害者是女性

(5)假如这个凶手和受害者的性别一样，那么说明凶手是个律师

(6)假如这个凶手和受害者的性别不一样，那么说明受害者是个医生。

根据上面的条件，请问凶手是谁?

7. 分辨硬币。

现在桌子上面放了25枚硬币，其中有10枚硬币是正面朝上。如果别人蒙住你的眼睛，而且你的手也摸不出硬币的反正面。你用什么 方法 能将硬币分成两堆，而且这两堆硬币正面朝上的个数相同。(给出解答过程)

中软国际面试题：阅读理解题

(1题5分)

1亿8千万年前，自然界就开始了它的最有创造性的工程设计。那时，圆蛛(蜘蛛的一种)就织出了能有效地捕捉飞虫的圆形网。这样柔弱的一张网是怎样分散这么大的动能的?这张网能够捕捉到多大的飞虫而蛛丝不断?究竟是由于它的丝强还是它的结构好呢?为了解答这些问题，英国牛津大学的物理学家唐纳德•艾德蒙兹、生物学家弗里兹•沃尔拉斯和结构工程师洛雷恩•林用计算机模型分析了蜘蛛网的结构。

“我们试着分析了这张网的设计方法。”埃德蒙兹说，“我们编制了一套程序，让汽车向整张网撞去并将它撞破，然后分析这种变形作用。”研究人员将单根丝、丝是怎样连接的以及昆虫撞击网的这些实验资料都输入了计算机。“如果蜘蛛网抵挡不住昆虫的撞击，于是要么昆虫突破这网，要么被d出，好像在蹦床上d跳一样，”埃德蒙兹说，“通过模拟，我们意外地发现，空气动力学引起的衰减在捕捉昆虫上起了很大的作用。在昆虫这一动量规模上，空气阻力起了很大的作用。当整张网在空气中来回摆动时能量被分散了。”为了证实计算机模拟的结果，他们三个又进行了实验。“我们用聚苯乙烯泡沫塑料作炮d轰击了真正的蜘蛛网，”沃尔拉斯说，“在这种情况下，我们发现空气是很粘滞的，就像在水中拖拉绳一样。”科学家们还分析了网的平衡力和张力的独一无二的几何形态，证明力被分配到整张网面之上。林说，“为了解决结构问题，建筑学家和工程师们总是在不断地寻找新方法。实际上，大自然就是最好的老师。

1. 科学家们认为圆蛛织出的圆形网能有效捕捉飞虫的原因是什么?

数据库题(1-4题为选择题，每题2分，5-8题为填空题，每题3分，第9题为问答题，10分)

中软国际面试题：选择题

(每题2分，共8分)

1. 关于数据库连接池下面说法错误的是( )。

A、数据库连接池可以提市并发访问数据库的性能

B、客户程序使用连接池访问数据库时，必须从连接池获取连接

C、客户程序从连接池获取的连接使用完之后必须关闭物理连接

D、连接池需要对可用的空闲连接进行维护

2. 关于数据库的索引，描述有问题的是( )。

A. 索引会占用磁盘空间，创建不必要的索引只会形成浪费

B. 经常性，例行性变动的表而言，则非常适合建立索引

C. 经常用来作为排序(order by 的字段)基准的字段适合建立索引

D. 聚集索引表记录的排列顺序与索引的排列顺序一致

3. 将User表内的性别字段为“未知”的，全部都改为“男”，使用哪条语句( )。

A. Update User SET Sex = ‘未知’ where Sex = ‘男’

B. Update User SET Sex = ‘男’ where Sex = ‘未知’

C. Update FROM User SET Sex = ‘未知’ where Sex = ‘男’

D. Update FROM User SET Sex = ‘男’ where Sex = ‘未知’

4. 数据库表Tab1包含字段A,B两列，该表中有两行数据，分别是 c01,c02和c11,c12数据库表Tab2包含字段C,D两列，该表中有两行数据，分别是c01,t01和c02,t02。 请指出下列SQL语句的执行结果( )。

SELECT Tab1.A,Tab1.B,Tab2.C,Tab2.D FROM Tab1 RIGHT JOIN Tab2 ON TAB1.A=TAB2.C

A. c01 c02 c01 t01

c11 c12 c02 t02

B. c01 c02 c01 t01

c11 c12 c01 t01

C. c01 c02 c01 t01

c11 c12 - -

D. c01 c02 c01 t01

- - c02 t02

计算机等级考试二级

首先我们先看下软件展示图，最后是软件！

图：

3、未来教育2017二级msoffice模拟软件

以其模式的高专业度，题库权威度而闻名业界，它聚合历年真题加以分析从而提出权威预测，效果非常不错。

2、捷成全国计算机等级考试练习系统。

上机考试系统提供了历届考试题100套，并附有试题分析和参考答案，可以帮助考生熟悉考试模式，提高应试能力，测试实际 *** 作和应变能力，自己评定成绩，对正式考试时能否通过进行初步的估计。

1、全国计算机等级考试超级模拟软件。

汇聚了多年开发全国计算机等级考试模拟软件的丰富经验，并综合有经验的命题专家、教授和全国各地考点一线教师的建议基础上研制而成。本套软件采用模拟考试形式，以大量的习题练习，强化考生的应考能力。

【1】SELECT xf_plu,xf_desci,xf_salesunit FROM xf_itemmas ORDER BY xf_plu

【2】SELECT xf_group0,count(1) FROM xf_itemmas GROUP BY xf_group0 ORDER BY xf_group0

【3】SELECT xf_plu,xf_desci,xf_salesunit FROM xf_itemmas WHERE xf_group1='饮料' ORDER BY xf_plu

【4】SELECT i.xf_plu,i.xf_desci,i.xf_salesunit,p.xf_seluprice FROM xf_itemmas i JOIN

(SELECT xf_plu,max(xf_fromdate),xf_seluprice FROM xf_priceh WHERE xf_fromdate <now() GROUP BY xf_plu

) p ON i.xf_plu=p.xf_plu ORDER BY xf_plu

【5】SELECT xf_plu,xf_desci,xf_group0 FROM xf_itemmas WHERE xf_plu NOT in (SELECT xf_plu FROM xf_priceh) ORDER BY xf_plu

【6】SELECT i.xf_plu,i.xf_desci,d.sm FROM xf_itemmas i JOIN (SELECT xf_plu, SUM(xf_qty) sm FROM xf_itemdm WHERE xf_txdate

BETWEEN DATE_FORMAT(curdate(),'%Y-%m-%d %H:%i:%s') AND DATE_FORMAT(DATE_SUB(curdate(),INTERVAL -1 DAY),'%Y-%m-%d %H:%i:%s')

GROUP BY xf_plu HAVING SUM(xf_qty) <-1000) d ON i.xf_plu=d.xf_plu

【7】SELECT store.xf_name,store.xf_numtill,sls.sm FROM xf_store store JOIN (

SELECT xf_storecode,SUM(xf_amt) sm FROM xf_itemdm WHERE xf_txdate

BETWEEN '2016-11-01 00:00:00' AND '2016-11-30 23:59:59'

GROUP BY xf_storecode) sls ON store.xf_storecode=sls.xf_storecode

【8】select MONTH(xf_txdate) 月份,SUM(xf_amt) from xf_itemdm where xf_txdate

BETWEEN '2016-07-01 00:00:00' AND '2016-12-30 23:59:59' AND xf_plu in (SELECT xf_plu FROM xf_itemmas WHERE xf_group0='生鲜') GROUP BY MONTH(xf_txdate)

【9】SELECT sto.xf_storecode,sto.xf_name,sto.xf_numtill,MONTH(it.xf_txdate) 月份,SUM(it.xf_amt),SUM(it.xf_amt)/sto.xf_shoparea FROM xf_itemdm it JOIN xf_store sto ON it.xf_storecode = sto.xf_storecode where it.xf_txdate

BETWEEN '2016-01-01 00:00:00' AND '2016-12-31 23:59:59' AND it.xf_storecode = '8002' GROUP BY MONTH(it.xf_txdate)

【10】SELECT xf_storecode,xf_name,xf_numtill,xf_shoparea FROM xf_store WHERE xf_shoparea >100 ORDER BY xf_storecode

前10个题。

【11】select it.xf_storecode,sto.xf_name,SUM(it.xf_amt) from xf_itemdm it JOIN xf_store sto ON it.xf_storecode=sto.xf_storecode where it.xf_txdate

BETWEEN '2016-11-01 00:00:00' AND '2016-11-30 23:59:59' GROUP BY it.xf_storecode HAVING SUM(it.xf_amt)>100000

【12】select mas.xf_plu,mas.xf_desci,SUM(it.xf_amt),SUM(it.xf_cost),SUM(it.xf_amt)-SUM(it.xf_cost) from xf_itemdm it JOIN xf_itemmas mas ON it.xf_plu = mas.xf_plu where it.xf_txdate

BETWEEN '2016-01-01 00:00:00' AND '2016-12-31 23:59:59' GROUP BY it.xf_plu

【13】SELECT it.xf_plu,it.xf_desci,pr.xf_seluprice FROM xf_itemmas it JOIN (SELECT xf_plu,max(xf_fromdate),xf_seluprice FROM xf_priceh WHERE xf_fromdate <now() GROUP BY xf_plu

) pr ON it.xf_plu=pr.xf_plu ORDER BY it.xf_plu

【14】SELECT YEAR(xf_txdate),SUM(xf_amt),SUM(xf_amt)-SUM(xf_cost),(SUM(xf_amt)+SUM(xf_cost))/SUM(xf_cost)

FROM xf_itemdm WHERE YEAR(xf_txdate) BETWEEN 2001 AND 2005 GROUP BY YEAR(xf_txdate)

【15】SELECT YEAR (xf_txdate), SUM(xf_amt), SUM(xf_amt) - SUM(xf_cost), (SUM(xf_amt) + SUM(xf_cost)) / SUM(xf_cost)

FROM xf_itemdm WHERE YEAR (xf_txdate) BETWEEN 2001 AND 2017 AND MONTH(xf_txdate) in (4,5,6) GROUP BY YEAR (xf_txdate) ORDER BY YEAR (xf_txdate)

【16】SELECT xf_txdate, SUM(xf_amt)

FROM xf_itemdm WHERE YEAR (xf_txdate) = 2005 GROUP BY YEAR (xf_txdate),MONTH(xf_txdate) ORDER BY SUM(xf_amt) DESC LIMIT 10

【17】SELECT mas.xf_plu,mas.xf_desci,it.xf_txdate, SUM(it.xf_amt),SUM(it.xf_cost),SUM(it.xf_amt)+SUM(it.xf_cost)

FROM xf_itemdm it JOIN xf_itemmas mas ON it.xf_plu=mas.xf_plu WHERE YEAR (it.xf_txdate) = 2005 GROUP BY it.xf_plu ORDER BY (SUM(it.xf_amt)-SUM(it.xf_cost))/SUM(it.xf_cost) DESC LIMIT 100

【18】SELECT mas.xf_plu,mas.xf_desci,SUM(xf_amt)

FROM xf_itemdm it JOIN xf_itemmas mas ON it.xf_plu=mas.xf_plu WHERE YEAR (it.xf_txdate) = 2016 AND it.xf_txtype='SR' GROUP BY it.xf_plu ORDER BY SUM(it.xf_qty) DESC LIMIT 100

---