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来年度試験サンプル問題セット80問公開(IPA) [4738]
momochanさん(No.1)
2023年4月に開始予定の通年試験に関して、サンプル問題セットがIPAより公開されました。
科目Aが60問、科目Bが20問ありますので、来年に向けて勉強いたしましょう!
科目Aが60問、科目Bが20問ありますので、来年に向けて勉強いたしましょう!
2022.12.27 10:05
GinSanaさん(No.2)
★FE シルバーマイスター
https://www.jitec.ipa.go.jp/1_00topic/topic_20221226.html
基本情報技術者試験(科目A試験)サンプル問題(60問)セット
問題
https://www.jitec.ipa.go.jp/1_13download/fe_kamoku_a_set_sample_qs.pdf
解答
https://www.jitec.ipa.go.jp/1_13download/fe_kamoku_a_set_sample_ans.pdf
基本情報技術者試験(科目B試験)サンプル問題(20問)セット
問題
https://www.jitec.ipa.go.jp/1_13download/fe_kamoku_b_set_sample_qs.pdf
解答
https://www.jitec.ipa.go.jp/1_13download/fe_kamoku_b_set_sample_ans.pdf
ついでのようにあったリテイクポリシーを見たら、落ちても毎月受けられるような仕組みになったんですね。
運転免許の学科試験みてえだ・・・。
基本情報技術者試験(科目A試験)サンプル問題(60問)セット
問題
https://www.jitec.ipa.go.jp/1_13download/fe_kamoku_a_set_sample_qs.pdf
解答
https://www.jitec.ipa.go.jp/1_13download/fe_kamoku_a_set_sample_ans.pdf
基本情報技術者試験(科目B試験)サンプル問題(20問)セット
問題
https://www.jitec.ipa.go.jp/1_13download/fe_kamoku_b_set_sample_qs.pdf
解答
https://www.jitec.ipa.go.jp/1_13download/fe_kamoku_b_set_sample_ans.pdf
ついでのようにあったリテイクポリシーを見たら、落ちても毎月受けられるような仕組みになったんですね。
運転免許の学科試験みてえだ・・・。
2022.12.27 18:02
GinSanaさん(No.3)
★FE シルバーマイスター
ためしに頭の中で解いてみたら、頭の中だけだとひっかけになりそうなものもあったが、ほぼほぼアルゴリズム(午前に毛の生えた感じ)で基本情報は試したいんだな、という印象を受けた。昔の午後のアルゴリズムほどまずそんなに長くない。
2022.12.27 18:12
ナイトさん(No.4)
CBT方式になり過去問やサンプルが公開されないと思っていましたが、サンプル公開されたのですね。情報ありがとうございます。
2022.12.28 07:26
まきさん(No.5)
問14の解説をお願い致します。
例 要素10の場合には10-1=9を
i←(p*要素数-1)の小数点切り上げ値
0.25*9=2.25というのを考えてたのですが答えがクになる理由が分かりません
例 要素10の場合には10-1=9を
i←(p*要素数-1)の小数点切り上げ値
0.25*9=2.25というのを考えてたのですが答えがクになる理由が分かりません
2023.01.01 14:45
chihiroさん(No.6)
★FE プラチナマイスター
sortedData={0.1,0.2,…,1}
p={0,0.25,0.5,0.75,1}
summarizeの挙動を追っていきます。
i=1のとき
とあるのでfindRank(sortedData, p[1]=0)の戻り値を確認します。
p=0、(sortedDataの要素数 - 1)=9なので
i ← 0×9=0の小数点以下を切り上げた値=0
return sortedData[0+1]=sortedData[1]=0.1
よってrankDataの末尾に0.1を追加します。
rankData={0.1}
i=2のとき
findRank(sortedData, p[2]=0.25)の戻り値を確認します。
p=0.25、(sortedDataの要素数 - 1)=9なので
i ← 0.25×9=2.25の小数点以下を切り上げた値=3
return sortedData[3+1]=sortedData[4]=0.4
よってrankDataの末尾に0.4を追加します。
rankData={0.1,0.4}
i=3,4,5についても同じなので省略します。
p={0,0.25,0.5,0.75,1}
summarizeの挙動を追っていきます。
i=1のとき
>rankDataの末尾 に findRank(sortedData, p[i])の戻り値 を追加する
とあるのでfindRank(sortedData, p[1]=0)の戻り値を確認します。
>i ← (p × (sortedDataの要素数 - 1)) の小数点以下を切り上げた値
p=0、(sortedDataの要素数 - 1)=9なので
i ← 0×9=0の小数点以下を切り上げた値=0
return sortedData[0+1]=sortedData[1]=0.1
よってrankDataの末尾に0.1を追加します。
rankData={0.1}
i=2のとき
findRank(sortedData, p[2]=0.25)の戻り値を確認します。
p=0.25、(sortedDataの要素数 - 1)=9なので
i ← 0.25×9=2.25の小数点以下を切り上げた値=3
return sortedData[3+1]=sortedData[4]=0.4
よってrankDataの末尾に0.4を追加します。
rankData={0.1,0.4}
i=3,4,5についても同じなので省略します。
2023.01.01 15:30
まきさん(No.7)
丁寧にトレースしてみて分かりました。ありがとうございます。
2023.01.01 19:46
まきさん(No.8)
この投稿は投稿者により削除されました。(2023.01.01 22:51)
2023.01.01 22:51
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