19(1)以圖示說明堆疊的運作
考點：Stack 與 Queue 定義與應用場景
堆疊（Stack）：只在 top 端 push 與 pop 的後進先出（LIFO）線性結構，操作皆 。圖示：push 10、20、30 後 top 為 30，pop 取出 30 後 top 為 20（如簡答圖）。
| 題號 | 考點主題 | 答案 |
|---|---|---|
| 1 | 十六進位與二進位轉換、無號與有號整數表示法 | O |
| 2 | OOP 基本概念：封裝、繼承與 Class／Instance Variable 定義、OOP 多型：Overloading 與 Overriding 比較，及 SOLID 五大原則 | X |
| 3 | 二進位補數表示法（2's Complement）：範圍、加減法與優點 | X |
| 4 | Merge Sort 與 Heap Sort 演算法邏輯 | O |
| 5 | Quick Sort：DS版／Algo版 Partition 邏輯與 Worst-case 成因（Partition Three／Three-way Partition） | O |
| 6 | AI 加速晶片比較：GPU、TPU、NPU 與 CUDA | O |
| 7 | Von Neumann 架構：四大單元與 Von Neumann Bottleneck | X |
| 8 | 電腦圖學基礎：3D 繪圖流程（Modeling／Rendering／Displaying）、光線反射類型與平面法向量 | O |
| 9 | B-tree 與 B+tree 比較（含區塊大小影響） | O |
| 10 | 常見應用層協定 Port 對照表與 DNS、DHCP、FTP | X |
| 題號 | 考點主題 | 答案 |
|---|---|---|
| 11 | RFID、NFC 與行動通訊技術演進（1G～5G） | (C) |
| 12 | AI 依能力強弱分類（弱AI、強AI、超強AI）與 AI 知識來源 | (B) |
| 13 | Mbps 與 MBps 頻寬單位換算：bit 與 Byte 差異 | (A) |
| 14 | 類推學派：KNN 與 SVM | (D) |
| 15 | CNN（卷積神經網路）核心概念：卷積層與池化層 | (A) |
| 16 | 位元遮罩(Bit Mask)技巧：以 AND 清除(Clear)、以 OR 設定(Set)特定位元 | (A) |
| 17 | Stack 與 Queue 定義與應用場景 | (E) |
| 18 | RFID、NFC 與行動通訊技術演進（1G～5G） | (E) |
19(2)堆疊的應用
考點：Stack 與 Queue 定義與應用場景
以堆疊為例：
- 函式呼叫：每次呼叫函式時把參數、區域變數與返回位址組成的活動紀錄（activation record）push 進呼叫堆疊，函式結束時 pop，遞迴即依此運作。
- 運算式處理：中序式轉後序式時用堆疊暫存運算子，計算後序式時用堆疊暫存運算元。
- 括號配對：遇到左括號 push，遇到右括號 pop 並檢查兩者是否同類；掃描結束時堆疊須為空，編譯器以此方式檢查程式中的括號。
- 復原（undo）與瀏覽器的上一頁：每個動作或造訪的頁面 push 進堆疊，復原時 pop 回到前一個狀態。
- 回溯（backtracking）與深度優先搜尋（DFS）：記錄走過的路徑，走不通時 pop 回上一個分岔點。
20MySQL 以 B-tree 作為索引的好處
考點：B-tree 與 B+tree 比較（含區塊大小影響）
- 扇出大、樹矮，查詢只需讀少數磁碟頁，I/O 次數少。
- 自動維持平衡，搜尋、插入、刪除皆為 ，效能穩定。
- 鍵有序（B+ 樹葉節點串接），支援範圍查詢、排序與前綴比對，雜湊索引做不到。
- 更新只需沿搜尋路徑分裂或合併節點，適合頻繁插入刪除。