1.学生成绩存储。某在线考试系统需实时记录考生提交的答案，答案按提交顺序存储，但可能频繁插入迟到的考生答案。此时应选择：{{ select(1) }}

• 数组
• 链表
• 哈希表
• 栈

2.图书馆管理系统。图书馆需通过ISBN号快速检索书籍信息，所有ISBN已按升序录入。最佳存储结构是： {{ select(2) }}

• 有序数组
• 无序链表
• 队列
• 二叉树

3.数组与链表的区别，数组的优势是： {{ select(3) }}

• 插入元素更快
• 删除元素更快
• 随机访问更快
• 内存占用更小

4.链表节点定义，Python中链表节点的next属性表示： {{ select(4) }}

• 上一个节点的地址
• 当前节点的数据
• 下一个节点的地址
• 链表的长度

5.排序结果观察，对数组[7, 3, 9, 2]进行选择排序（升序），第一轮结束后数组变为： {{ select(5) }}

• [2, 3, 9, 7]
• [3, 7, 9, 2]
• [2, 7, 9, 3]
• [7, 3, 9, 2]

6.自动驾驶路径规划。车辆传感器需对周围障碍物距离进行排序，若使用选择排序，其核心缺陷是：{{ select(6) }}

• 内存占用高
• 时间复杂度为O(n²)
• 不支持浮点数
• 需要递归实现

7.基因组数据分析。对DNA序列片段[ATG, CGA, TAC, GCT]按字典序升序排列，选择排序第二轮后的结果为： {{ select(7) }}

• [ATG, CGA, GCT, TAC]
• [ATG, CGA, TAC, GCT]
• [ATG, GCT, CGA, TAC]
• [CGA, ATG, TAC, GCT]

8.链表访问元素。要获取链表中第5个元素的数据，必须：{{ select(8) }}

• 直接通过索引访问
• 从第一个节点开始逐个遍历
• 从最后一个节点倒着访问
• 无法访问

9.数组的元素在内存中是{{ input(9) }}存储的。

10.无人机编队通信。100架无人机的位置信息存储为链表，若需快速访问第50架无人机的位置，需遍历{{ input(10) }}次节点。

11.气象站每10分钟存储一次温度值，若使用链表存储，新增数据的时间复杂度为{{ input(11) }}。（假设有尾指针）

12.机器人路径回溯。机器人运动路径记录为数组[(0,0), (2,3), (4,1)]，若需删除最后一个错误坐标，应调用{{ input(12) }}方法。