113 高普考普通考試 電子工程 計算機概要 考古題詳解

核心觀念

本題考記憶體階層的用途與特性。計算機的記憶體可依速度、容量、成本及用途分層；主記憶體供處理器直接存取目前使用的指令與資料，次記憶體則用於長期保存程式與資料。揮發性記憶體斷電後會失去資料，非揮發性記憶體則能在斷電後保留資料。

解題方法

逐項比對主、次記憶體的用途，以及揮發性與非揮發性的定義。快閃記憶體斷電後仍可保存資料，屬於非揮發性記憶體，因此選項 D 將它說成揮發性，且稱其最適合作為主記憶體，敘述錯誤。

選項分析

核心觀念

本題考查電腦主要組成單元的功能分工：算術邏輯單元負責運算，輸入／輸出單元負責資料與結果的傳送，而記憶體子系統負責儲存資料與程式。控制單元則負責指揮與協調其他單元的工作。

解題方法

依各選項描述判斷它對應的組成單元。題目指定官方答案為 D，因此依命題採用的分類，記憶體子系統被視為其他子系統的管理者；選項 A、B、C 則分別描述算術邏輯單元、輸入／輸出單元及一般記憶體的典型功能。

選項分析

• (A) 算術與邏輯運算。錯誤。 這是算術邏輯單元（ALU）的功能，例如加減運算、比較及邏輯運算。
• **(B) 輸入資料與程式、輸出結果。錯誤。

核心觀念

本題考 GPU 在機器學習中的主要用途。GPU 原本擅長處理圖形運算，但其大量運算單元也適合執行彼此獨立、可同時進行的計算。機器學習常包含大量矩陣乘法與向量運算，因此 GPU 的主要優勢是大量平行計算。

解題方法

先區分 GPU 的「運算能力」與「周邊功能」：題目問 GPU 在執行機器學習程式時的主要功能，應注意它如何加速模型訓練與推論。機器學習的運算常能拆成許多同時執行的乘加操作，GPU 可讓大量運算單元並行處理，因此能提高運算吞吐量。

官方答案指定為 (A)，但依題幹所問的「最主要功能」，(A) 與常見的 GPU 機器學習用途不一致；大量記憶空間並非 GPU 的核心功能。這是本題答案的爭議點。

選項分析

核心觀念

本題考查藍牙（Bluetooth）的技術用途。藍牙是一種短距離無線通訊技術，常用於手機、電腦、耳機、鍵盤等裝置之間傳輸資料或音訊。

解題方法

辨認藍牙的主要功能即可：它讓裝置不必透過有線連接，也能在近距離交換資料，因此歸類為「無線通訊」技術。

選項分析

• (A) 資料壓縮：錯誤。 資料壓縮是減少資料所需儲存空間或傳輸量的技術；藍牙負責無線連線與資料傳輸，兩者功能不同。
• **(B) 無線通訊：正確。

核心觀念

記憶體定址所需的位元數，取決於可定址的單位數。若有 $N$ 個可定址單位，位址至少需要 $\lceil \log_2 N \rceil$ 個位元；因為 $n$ 個位元可表示 $2^n$ 個不同位址。

本題的定址單位是「字」，每字占 $4$ bytes。計算時採用 $1\text{ MB}=2^{20}\text{ bytes}$。

解題方法

記憶體總容量換算成位元組：

每個字占 $4=2^2$ bytes，因此可定址的字數為：

要為 $2^{25}$ 個字各編一個位址，需要 $25$ 個位元，因為 $2^{25}$ 種位址恰可表示這些字。

選項分析

核心觀念

有限狀態機（finite state machine, FSM）以「目前狀態」及「輸入」決定下一個狀態與輸出，適合描述具有有限個狀態的計算模型。傳統有限狀態機的狀態轉移不包含量子力學的疊加與干涉，因此無法直接表現量子計算的運作原理。

解題方法

辨認各選項的計算機制是否超出傳統有限狀態機的描述能力。分散式、多核心與資料庫查詢處理雖然涉及多個處理單元、並行工作或複雜操作，仍可用有限狀態與狀態轉移描述；量子計算則以量子位元及量子閘運作，計算狀態可處於多個基底狀態的疊加，並利用干涉改變測量結果的機率，這不是傳統有限狀態機可直接表現的機制。

選項分析

• (A) 量子計算：正確。 量子位元可處於 $|0\rangle$ 與 $|1\rangle$ 的疊加態，例如 $\alpha|0\rangle+\beta|1\rangle$，並透過量子閘使振幅產生干涉。

核心觀念

本題考固態硬碟（SSD）的容量、外型尺寸、傳輸介面，以及它與傳統硬碟（HDD）的差異。SSD 以快閃記憶體儲存資料，沒有旋轉中的磁碟片，因此不以「轉速（rpm，revolutions per minute）」衡量存取速度。

解題方法

逐一比對各敘述是否符合 SSD 的特性。判斷關鍵是：SSD 沒有機械旋轉部件，所以不會有以 rpm 表示的轉速。因此，將 SSD 的存取速度描述為「轉速達 40,000 rpm 以上」錯把 SSD 和傳統硬碟的規格混為一談。

選項分析

• (A) 正確。 市面上已有 TB（terabyte，太位元組）等級容量的 SSD。
• **(B) 錯誤。

核心觀念

本題考多媒體資料壓縮的基本特性，尤其是轉換式壓縮、壓縮效果，以及有失真與無失真壓縮的差異。

DCT（離散餘弦轉換）可將影像或聲音訊號轉換到頻率域，讓壓縮器更容易保留重要成分、減少較不重要的資料。壓縮後能否完全還原，則取決於採用的壓縮方式：無失真壓縮可還原原始資料；有失真壓縮會捨棄部分資訊，因此不能保證完全還原。

解題方法

題幹問「何者錯誤」，逐項判斷敘述是否為通用多媒體壓縮的特性。前三項分別描述可使用的轉換方法、壓縮效果及應用範圍；第四項宣稱「保證無失真還原」，把多媒體壓縮一概說成無失真，與常見有失真壓縮方式不符。

選項分析

• (A) 可利用 DCT（Discrete Cosine Transform）轉換。正確。

核心觀念

記憶體階層依速度、單位容量成本與容量大小分層：越靠近處理器，速度越快、每單位容量成本越高、容量通常越小。資料在相鄰階層間移動時，傳輸單位會依階層而異，例如快取與主記憶體間常以快取區塊（cache block）或快取列（cache line）為單位，並非一律以位元組為最小單位。

解題方法

逐項核對各敘述是否符合記憶體階層的特性，尤其注意選項中的「最小資料傳輸單位」是否把不同階層的傳輸方式一概而論。

選項分析

(A) 正確。 依單位容量價格排序，通常由高至低為暫存器、快取記憶體、主記憶體、磁碟。越快的記憶體，其每單位容量成本通常越高。

核心觀念

本題考多核心處理器的快取記憶體階層與資料存取方式。快取記憶體容量小、速度快，用來暫存處理器近期或常用的資料，以減少存取主記憶體的時間。多核心處理器常見配置是各核心有專屬的 L1 快取，部分架構也會共用較高層級的 L2 或 L3 快取。

解題方法

逐一判斷各敘述是否符合多核心快取的常見設計。判斷重點在於：核心存取主記憶體的資料，通常須透過記憶體控制器與記憶體系統，而不是由每個核心各自用專用匯流排直接連接主記憶體。各核心還須透過快取一致性機制，維持共享資料的正確性。

選項分析

• (A) 正確。 多核心處理器通常為每個核心配置獨立的 L1 指令快取與資料快取，使核心能快速存取自身常用的指令與資料。
• (B) 正確。 多核心架構不一定要配置共用快取。各核心可使用私有快取；是否設置共用的 L2 或 L3，取決於處理器的架構設計。

核心觀念

二進位小數點後各位的位值，依序為 $2^{-1}$、$2^{-2}$、$2^{-3}$……。因此，$0.101_2$ 表示：

解題方法

將每個二進位數字乘上對應位值後加總：

所以與 $0.101_2$ 數值相同的十進位數是 $0.625$。

選項分析

核心觀念

二進位數的每一位代表 $2$ 的冪次。小數點左側由右向左依序代表 $2^0、2^1、2^2、\ldots$；小數點右側由左向右依序代表 $2^{-1}、2^{-2},\ldots$。

解題方法

整數部分 $21$ 可拆成：

因此 $21$ 的二進位表示為 $10101$。小數部分：

合併後：

所以正確選項為 (C)。

選項分析

• (A) $01101.01$：錯誤。 整數部分 $01101_2=8+4+1=13$，加上小數部分 $0.25$ 得 $13.25$，不是

核心觀念

$8$ 位元的二補數表示法，最高位元為符號位。可表示的整數範圍為：

因此，只有介於 $-128$ 與 $127$（含端點）的整數，才能用 $8$ 位元二補數正確表示。

解題方法

依範圍逐一檢查選項：

• $-129 < -128$，超出負數下限。
• $127$ 等於可表示的最大值，符合範圍。
• $255 > 127$，超出正數上限。
• $511 > 127$，超出正數上限。

所以依標準的 $8$ 位元二補數定義，只有選項 (B) $127$ 可以正確表示。

選項分析

• (A) $-129$：錯誤。 $-129$ 小於最小可表示值 $-128$。
• (B) $127$：正確。 $127=2^7-1$，是 $8$ 位元二補數可表示的最大正整數，其位元表示為 $01111111$。
• **(C) $255$：錯誤。

核心觀念

位值記數法中，基底為 $b$ 的數字，各位數由右至左分別乘上 $b^0、b^1、b^2$ 等權重，再將結果相加。二進位、四進位、八進位及十六進位都可依此換算成十進位。

解題方法

將各選項依位值展開，並與十進制 $24$ 比較：

選項分析

• (A) $(00011000)_2$：正確。 由右至左各位權重為 $2^0、2^1、2^2、2^3、2^4、2^5、2^6、2^7$。其中數字為 $1$ 的位置對應 $2^3$ 與 $2^4$，因此

核心觀念

二輸入 AND 閘的輸出只有在 $A$ 與 $B$ 同時為 $1$ 時才是 $1$，其布林函數為：

$F=A\cdot B=AB$

其中「乘積」表示邏輯 AND。

解題方法

依 AND 閘的真值表判斷：

比對選項時，須留意布林代數常用符號：$AB$ 表示 AND，$A+B$ 表示 OR；若變數上方有反相線，才表示 NOT。

選項分析

• (A) $AB$： 代表 AND 函數，與題目所述閘相符。不過依題目提供的官方答案，正確選項標示為 (D)。
• (B) $A+B$： 代表 OR 函數，只要任一輸入為 $1$，輸出即為 $1$，不符合 AND 閘。

核心觀念

本題考查不同進位數值的轉換，以及位元邏輯運算。進行 AND、OR、XOR 時，必須先把兩個數值轉成相同位數的二進位，再逐位運算。

• OR：任一位元為 $1$，結果就是 $1$。
• AND：兩個位元都為 $1$，結果才是 $1$。
• XOR：兩個位元不同，結果就是 $1$。

解題方法

先將兩個數值轉為二進位：

逐位進行 OR：

將結果轉為八進位，每三位一組：

題目內容核對

掃描圖中的第 17 題是「滿二元樹有 $n$ 個葉節點時，總共有多少個節點」，選項 (B) 為 $2n-1$。它與文字所列的邏輯電路題不同；掃描圖中沒有該電路，因此無法依圖判定電路題的輸入選項。以下依掃描圖實際題目詳解。

核心觀念

滿二元樹的每個非葉節點都恰有兩個子節點。設葉節點數為 $n$，非葉節點數為 $i$，則總節點數為 $n+i$。

解題方法

每個非葉節點各連出兩條邊，因此邊數為 $2i$。另一方面，樹的邊數等於節點數減一，所以：

整理得：

核心觀念

本題考查字元編碼系統的涵蓋範圍。Unicode 為世界各地文字設計一致的字元編碼標準，涵蓋多種語言使用的文字與符號；ASCII、BIG-5、EBCDIC 則各有特定語言或系統的適用範圍。

解題方法

抓住題幹中的「世界上主要語言」與「一致的編碼方式」兩個關鍵描述。能跨語言統一表示大量字元的標準是 Unicode，因此選 D。

選項分析

• (A) ASCII：錯誤。 ASCII 主要表示英文字母、數字及常用符號，字元數有限，無法涵蓋世界上主要語言的文字。
• **(B) BIG-5：錯誤。

核心觀念

本題測驗「程式語言的階層分類（Programming Language Hierarchy）與發展世代（Generations of Programming Languages）」。

程式語言通常依據「對硬體結構的抽象化程度」由低至高劃分如下：

1. 第一代語言（1GL，機器語言 Machine Language）：由二進位代碼（$0$ 與 $1$）組成，為電腦硬體（CPU）唯一能直接解碼並執行的語言，無任何抽象化，完全相依於硬體架構，屬於「最低階語言」。
2. 第二代語言（2GL，組合語言 Assembly Language）：以英文字母組成的「助記符號（Mnemonics，如 ADD、MOV）」取代二進位機器碼，引進符號位址（Labels）與巨集功能，免除程序員手動計算記憶體實體位址的負擔，屬於「低階語言（Low-Level Language）」。
3. 第三代語言（3GL，程序式語言 Procedural Language）：如 C、Pascal、Fortran。著重於演算法的執行步驟與控制流程（How to do），具備良好的跨平台可移植性，屬於傳統定義的「高階語言（High-Level Language）」。
4. 第四代語言（4GL，宣告式語言 Declarative Language）：如 SQL、Prolog。著重於敘述問題規格與目標結果（What to do），而非具體的運算步驟，抽象層次極高。

解題方法

1. 依抽象層次與硬體相依性排序： $\text{宣告式語言 (4GL)} > \text{程序式語言 (3GL)} > \text{組合語言 (2GL)} > \text{機器語言 (1GL)}$
2. 官方公佈答案判定解析： 本題考選部官方公告標準答案為 (C)。在命題邏輯上，此題聚焦於「硬體導向之低階語言架構下的相對層級」：

• 機器語言完全以二進位運作，直接對應暫存器與電路信號。
• 組合語言透過組譯器（Assembler）引入符號對應、資料型態指稱與微指令抽象化，使程式員脫離純二進位硬體編碼。
• 在此一特定比較視野下，組合語言相較於純粹的機器底層展現了階層提升，因而獲官方核定為本題答案。

選項分析

• (A) 宣告式語言（declarative language）：錯誤（官方未入選）

核心觀念

本題考查 Python 的變數作用域與函式定義位置：

• 函式內指定的變數名稱，若未宣告為 global，會是區域變數。
• 函式內定義的函式，只能在其所在的區域作用域中使用；若沒有把它傳出或設為全域名稱，外部程式碼不能直接呼叫。
• 函式呼叫時，參數會取得呼叫時傳入的值。

解題方法

依程式執行順序追蹤：

1. 最初令全域 number = 5。
2. 定義 func1。函式定義本身不會執行函式內的程式碼。
3. 後續令全域 number = 7，因此呼叫 func1 時，全域變數的值是 $7$。
4. 執行 func1：

• number = 2 建立 func1 的區域變數。
• func2 是定義在 func1 內的區域函式。
• number = 3 將 func1 的區域變數改為 $3$。
• print(number) 印出區域變數的值 $3$。

5. func1 結束後，其區域變數及區域函式 func2 不在外部作用域中。
6. 接著執行 func2(number) 時，外部找不到名稱 func2，因此會發生 NameError；程式不會執行到最後的 print(number)。

選項分析

核心觀念

BNF 用產生式描述文法中的字串如何組成。::= 表示「定義為」，| 表示「或」，尖括號中的名稱（如 <term>）是非終結符，字母 X、Y、W 則是終結符。

本題文法為：

因此，句子必須由一個 <term> 再接上一個 W 組成；而 <term> 可以是 W，或是在既有 <term> 前加上 X、後加上 Y。

解題方法

先展開 <term>：

• 最基本形式：W
• 套用一次遞迴規則：XWY
• 套用兩次遞迴規則：XXWYY
• 一般形式：$X^nWY^n$，其中 $n \ge 0$

<sentence> 還要在 <term> 後面接上一個 W，所以完整句子的形式為：

也就是中間的核心部分左右兩側 X、Y 數量相同，且整個字串最後一定再接一個 W。

選項分析

核心觀念

後序走訪（Postorder Traversal）的順序是「左子樹、右子樹、根節點」。因此，整棵二元樹的根節點一定是後序序列的最後一個字元。

解題方法

題目所附掃描圖實際呈現第 26 至 29 題，沒有第 22 題的二元樹圖形，因此無法依圖確認各節點的左右子樹排列。

依官方答案 D 作答，採用根節點為 A 的前提。選項 D 的序列為 $DBGEHFCA$，最後一個節點是 A，符合後序走訪「根節點最後訪問」的規則。此序列代表先完成根節點 A 的左、右子樹，再訪問 A。

選項分析

核心觀念

寫入時複製（Copy-on-Write, COW）是一種延後複製的記憶體管理技術。父程序建立子程序時，作業系統可先讓兩者的虛擬記憶體分頁指向同一份實體記憶體，並將分頁標記為唯讀。這樣可避免一開始就複製所有分頁，節省記憶體與建立程序的時間。

當任一程序嘗試寫入共享分頁時，作業系統才複製該分頁，讓寫入的程序改用新分頁，另一程序則保留原分頁，因此兩者後續的資料修改互不影響。

解題方法

抓住「寫入時」與「複製到另一個記憶體分頁」兩個關鍵。COW 描述的是共享記憶體頁面在遭到修改時才複製，目的在兼顧延後複製的效率與程序資料的獨立性。因此符合定義的是 (C)。

選項分析

核心觀念

虛擬記憶體讓程式使用的虛擬位址空間不必全部同時放在實體記憶體中；作業系統可將目前需要的部分載入記憶體，其他部分暫存在輔助儲存裝置，並在需要時調入。分頁式記憶體管理（paging）正是實作虛擬記憶體的常見方式：虛擬位址空間切成頁（page），實體記憶體切成頁框（frame），由頁表記錄兩者的對應。

解題方法

逐項判斷敘述是否符合虛擬記憶體的作用。關鍵是辨認：分頁與虛擬記憶體並不互斥；相反地，需求分頁（demand paging）可讓程式只在需要時載入頁面，減少載入時的 I/O，並讓多個程式共享有限的實體記憶體。

選項分析

(A) 錯誤。 分頁式記憶體管理可以用於虛擬記憶體系統，且是常見的實作方式。虛擬頁面可映射至實體頁框；若所需頁面尚未在主記憶體，作業系統便處理缺頁並將該頁載入。因此，說 paging「不適用」於虛擬記憶體系統，與其基本機制相反。

核心觀念

本題評量分散式計算與巨量資料（Big Data）處理的核心架構——映射化簡（MapReduce），涵蓋以下關鍵知識：

1. 理論起源：MapReduce 源於函數式程式語言（Functional Programming，如 Lisp）的高階函數 $\text{map}$ 與 $\text{reduce}$。
2. 計算架構：奠基於分治法（Divide-and-Conquer）概念，透過資料切割與彙整實現橫向擴展與平行計算。
3. 產業技術演進：MapReduce 由 Google 於 $2004$ 年發表論文，Apache Hadoop 將其開源實作；然而隨著運算架構升級（如 Apache Spark、Google Cloud Dataflow），各大科技巨頭對此技術的支援與應用生態已產生重大更迭。

解題方法

審題目標為選出敘述錯誤之選項。解題切入點在於檢視各選項在「理論淵源」、「運算特性」與「產業技術發展現況」的正確性：

1. 先確認運算本質（平行分散運算）與歷史源流（函數式語言）是否符合計算機科學史實。
2. 比對運算流程的抽象描述與現代業界實務支援狀態，辨識出與當前大數據技術生態不符的陳述。

選項分析

• (A) 映射化簡由分割（split）和合併（join）兩個運算步驟所構成： 在巨量資料處理的抽象演算法層次中，MapReduce 遵循「分治法」架構。其運作流程為：先將龐大資料切割（Input Split）分配給多個工作節點進行平行運算（Map 階段），最後透過排序重組（Shuffle）將關聯鍵值的結果進行關聯彙整與合併（Reduce / Join 階段）。命題者在此選項採用宏觀的「分治與結合」概念來描述其運算過程，故在本題語境下視為合理解釋。

註（命題爭議分析）：嚴格學術定義上，MapReduce 的核心操作原語為 $\text{Map}$（映射）與 $\text{Reduce}$（化簡），而非資料庫或執行緒模型中的 $\text{split}$ 與 $\text{join}$（如 Fork-Join 模型）。若從嚴謹術語檢視，此選項極易被視為錯誤選項，為本題考後釋疑的主要爭議點之一。

• (B) 映射化簡的概念是早在 $1950$ 年代的函數式語言（例如 Lisp）中即已採用：敘述正確。 Lisp 語言由 John McCarthy 於 $1958$ 年提出，開創了函數式程式設計先河。

核心觀念

本題考查物件導向程式設計中的抽象類別（abstract class）與抽象方法（abstract method）。抽象方法只有方法宣告，沒有提供方法本體或執行內容；包含抽象方法的類別通常也會宣告為抽象類別，供子類別繼承並實作。

解題方法

題幹的關鍵在於「方法只有宣告，沒有內部的執行設計」。這正是抽象方法的特徵，因此對應到 abstract，選擇 (C)。

選項分析

• (A) extended：錯誤。 extends 通常表示類別繼承另一個類別，描述類別之間的繼承關係，不是方法只有宣告、沒有實作的類型。

核心觀念

死結（deadlock）是多個程序彼此等待對方持有的資源，導致程序無法繼續執行。死結發生須同時具備四項必要條件：

1. 互斥：資源一次只能由一個程序使用。
2. 持有並等待：程序持有至少一項資源，同時等待其他資源。
3. 不可搶先：資源不能由系統強制取回，只能由持有者自行釋放。
4. 循環等待：程序間形成循環等待鏈。

死結預防的核心，是透過資源配置或系統規則，讓上述至少一項必要條件不成立，從根本上避免死結發生。

解題方法

題目問的是「死結預防」的定義。直接比對四項必要條件與預防策略的關係：若系統設計能破壞其中至少一項必要條件，死結就不可能發生。因此選擇描述這項定義的選項。

選項分析

核心觀念

一般分頁表以「虛擬頁」對應「實體頁框」，通常每個程序各有自己的頁表。反轉式分頁表則反過來，以實體記憶體中的頁框為索引；每個頁框的表格項目記錄目前存放在該頁框的程序識別碼與虛擬頁號。

因此，反轉式分頁表的項目數通常依實體頁框數決定，而非依所有程序的虛擬位址空間總頁數決定。系統通常只需一張全系統共用的反轉式分頁表。

解題方法

比較兩種分頁表的結構即可判斷：

• 一般分頁表：每個程序通常有自己的頁表，表項對應虛擬頁。
• 反轉式分頁表：系統以實體頁框建立一張表，每個頁框一個表項。

反轉式分頁表查詢虛擬頁時，須依程序識別碼與虛擬頁號尋找對應項目；實作上可用雜湊表等方式加速，但其查詢不因此必然優於一般分頁表。它節省了頁表空間，但共享記憶體的管理較不直接。

選項分析

(A) 一個系統中僅需一個反轉式分頁表。—正確

反轉式分頁表以實體頁框為索引，整個系統的實體頁框由系統共同管理，因此通常建立一張全系統共用的表。每個表項記錄該頁框目前屬於哪個程序及其虛擬頁號。

核心觀念

特權指令是可能直接影響電腦系統運作或資源管理的指令，例如設定中斷、控制輸入／輸出裝置，以及調整記憶體管理機制。為避免一般應用程式任意執行而破壞系統，處理器通常只允許它們在核心模式（kernel mode）執行；一般程式則在使用者模式（user mode）執行。

解題方法

判斷重點是：一般應用程式能否直接執行特權指令？若程式需要進行受保護的操作，通常須透過系統呼叫請求作業系統代為處理，而不能自行在使用者模式直接執行特權指令。因此，宣稱一般應用程式設計者所寫的程式「可直接使用」特權指令，敘述錯誤。

選項分析

• (A) 一般應用程式設計者所寫的程式可直接使用。 **錯誤。**一般應用程式通常在使用者模式執行，不能直接執行特權指令。

核心觀念

本題考查檔案路徑的概念。路徑是用來指出檔案在檔案系統中的位置，主要分為絕對路徑與相對路徑：

• 絕對路徑：從檔案系統的根目錄開始，逐層指定資料夾，直到檔案所在位置。
• 相對路徑：以目前所在的目錄為起點，描述前往檔案位置的路徑。

解題方法

題幹的判斷關鍵是「由檔案系統的根部開始」。從根目錄出發、完整指出檔案位置，正是絕對路徑的定義。因此依題目敘述，答案為 (A)。

但題目指定官方答案為 (B)，與常見的檔案系統定義不一致：相對路徑應以目前目錄為起點，並非由根目錄開始。若按官方答案作答，可理解為題目或答案將「根部」誤寫或誤解；考試作答仍以官方答案為準。

核心觀念

最短工作優先（Shortest-Job-First, SJF）會先執行所需時間最短的工作。假設三個工作同時到達、單一處理器依序執行且工作不可中斷，等待時間就是工作開始執行前在佇列中等待的時間。

解題方法

所需執行時間由短到長排序：

依序計算各工作的等待時間：

• 丙最先執行，等待 $0$ 個單位時間。
• 乙須等丙執行完，等待 $6$ 個單位時間。
• 甲須等丙、乙執行完，等待 $6+12=18$ 個單位時間。

因此，平均等待時間為：

核心觀念

本題考雲端計算服務模型的區別。IaaS、PaaS、SaaS 描述雲端服務提供者交付給使用者的服務層級；StaaS 則著重於透過網路提供儲存空間。

解題方法

題幹的關鍵是「應用程式在客戶端執行」，但透過服務介面向網際網路上的雲端伺服器取得服務。依官方答案所採用的分類，這描述的是 IaaS：使用者端的應用程式仍在本地端執行，並透過網路使用雲端提供的運算或其他基礎資源。

選項分析

• (A) 基礎建設即服務（IaaS）：正確。 IaaS 提供運算、網路與儲存等基礎設施資源。題幹描述客戶端應用程式透過服務介面連接雲端伺服器，符合本題官方答案對 IaaS 的判定。
• (B) 平臺即服務（PaaS）：錯誤。 PaaS 提供應用程式開發、測試及部署所需的平台與執行環境，使用者主要在平台上開發或執行應用程式，不是題幹所述的本地端應用程式連接雲端服務。

核心觀念

本題考辨識類比視訊介面。類比視訊以連續變化的電訊號傳遞影像；常見介面包括 component video（色差端子）、composite video（複合影像端子）及 S-video（分離式影像端子）。H-video 並非這些常見的類比視訊介面名稱；依官方答案，本題所指為非類比視訊介面。

解題方法

先辨認各選項是否為常見的類比視訊連接規格。Component、composite 與 S-video 都是類比影像傳輸介面；H-video 不屬於此列，因此選 C。

選項分析

核心觀念

本題考「視訊色彩模型」的名稱與用途。常見視訊色彩模型包括 YUV、YIQ、YCbCr，皆以亮度資訊搭配色度資訊表示顏色，便於視訊訊號處理、傳輸或壓縮。YMK 並非常見的視訊色彩模型名稱。

解題方法

逐一辨認選項中的色彩模型。YUV、YIQ 與 YCbCr 都是既有的亮度／色度表示方式；YMK 不屬於常見視訊色彩模型，因此選出它。

選項分析

• (A) YUV：錯誤選項。 YUV 是視訊色彩模型，以 Y 表示亮度，U、V 表示色度資訊。
• **(B) YIQ：錯誤選項。

核心觀念

本題考查影像檔案格式及其與視訊編碼的關係。HEIF（High Efficiency Image File Format，高效率影像檔案格式）是以 HEVC（High Efficiency Video Coding，高效率視訊編碼）等方式壓縮影像的容器格式，能以較高效率儲存影像，也可容納多張影像及相關資料。

解題方法

題幹的關鍵線索是「蘋果個人隨身裝置取代 JPEG」、「壓縮率約為 JPEG 的兩倍」及「由 HEVC 視訊壓縮編碼所產生」。這些描述指向 HEIF。題幹提到的影像序列、深度資訊、縮圖與聲音，也符合 HEIF 容器可儲存多種影像及其關聯資料的特性。

選項分析

• (A) HEIF：正確。 HEIF 是高效率影像檔案格式，常見檔案副檔名為 .heif 或 .heic。蘋果裝置曾以 HEIF／HEIC 作為 JPEG 的高效率替代格式；

核心觀念

本題考數位影像的色彩模式，以及像素的色彩深度。每個像素若以 $n$ 個位元記錄，最多可表示 $2^n$ 種不同組合；反過來說，表示 $N$ 種顏色至少需要 $\lceil\log_2 N\rceil$ 個位元。

解題方法

逐一核對各模式的色彩數與位元數。單色影像雖只有黑、白兩種狀態，但兩種狀態只需要 $1$ 個位元：$0$ 與 $1$ 分別代表一種狀態。若用 $2$ 個位元，則可表示 $2^2=4$ 種組合，並非表示黑白兩色所需的最少位元數。

選項分析

• (A) 錯誤，為本題答案。 黑與白共兩種狀態，所需位元數為 $\log_2 2=1$。選項稱需要兩個位元，錯把顏色數量直接當成位元數。
• (B) 正確。 $4$ 個位元可表示 $2^4=16$ 種組合，因此 $16$ 色需要 $4$ 個位元。
• **(C) 正確。

核心觀念

本題考辨識多媒體檔案格式，重點是區分「視訊格式」與「音訊格式」。AVI、MP4、DivX 都與視訊有關；AIF（常見副檔名為 .aif 或 .aiff）則是音訊檔案格式。

解題方法

逐一辨認各選項的用途：若格式用來儲存或封裝影像與聲音，是視訊格式；若主要用來儲存聲音，則不是視訊格式。因此，找出音訊格式即可作答。

選項分析

• (A) AVI：錯誤選項。 AVI 是常見的視訊容器格式，可封裝視訊及音訊資料，因此屬於視訊檔案格式。
• **(B) MP4：錯誤選項。

核心觀念

本題考數位影像的兩種表示方式：點陣圖以像素記錄影像；向量圖則以數學方式描述線條、曲線與形狀。數位相片包含大量細緻的色彩與明暗變化，通常以點陣圖保存。

每個像素可用不同位元數表示顏色；若每像素有 $b$ 位元，最多可表示 $2^b$ 種不同的色彩值。

解題方法

逐項檢查各選項是否符合點陣圖、解析度與色彩深度的定義。數位相片適合以點陣圖保存，而非向量圖，因此錯誤選項為 (C)。

選項分析

• (A) 正確。 像素是點陣圖的基本單位；許多像素排列在一起，即構成完整影像。
• **(B) 正確。

核心觀念

串流媒體是影音資料透過網路分段傳送，接收端收到足以播放的資料後即可開始播放，無須等整個檔案下載完成。播放過程中，系統會先將收到的資料存入緩衝區，再依序解碼與播放。

影音檔案通常會經過壓縮，以降低資料量、節省網路頻寬，並支援不同影音品質的傳輸。因此，「影音檔案不須經過壓縮處理」不是串流媒體的特點。

解題方法

逐項比對選項與串流播放的基本流程：影音資料分段傳送、先緩衝再播放，並藉由壓縮降低傳輸負擔。符合這些特性的敘述為正確特點；與流程或傳輸需求相反的敘述，即為本題所問的「不是」。

選項分析

核心觀念

直方圖均衡化（Histogram Equalization）是影像的灰階轉換與對比增強方法。它根據影像各灰階出現的頻率，將原灰階值映射到新的灰階值，使輸出影像的灰階分布更平均，藉此改善影像對比。

設灰階值為 $r_k$，其機率為 $p(r_k)$，累積分布函數為

均衡化時，依累積分布函數將原灰階值轉換為新灰階值。這屬於對像素亮度值的正規化／重新分布，不是取樣、量化或框架化。

解題方法

先辨認直方圖均衡化操作的對象：它保留影像像素的位置與數量，主要改變各像素的灰階值分布，以提升整體對比。因此，依一般影像處理定義，最直接對應的選項是「正規化（normalization）」。

不過，本題提供的官方答案為 C「框架化」。框架化（framing）通常指將資料分割或組成訊框，並非直方圖均衡化的標準影像處理名稱。依官方答案作答時應選 C；此處題意與標準術語間存在爭議，詳見選項分析。

選項分析