2025华为OD机试A卷-智能驾驶(JAVA、Python、JavaScript、C++、C)

2025华为OD机试A卷-智能驾驶(JAVA、Python、JavaScript、C++、C)

题目描述

有一辆汽车需要从 m * n 的地图左上角(起点)开往地图的右下角(终点),去往每一个地区都需要消耗一定的油量,加油站可进行加油。

请你计算汽车确保从从起点到达终点时所需的最少初始油量。

说明:

  1. 智能汽车可以上下左右四个方向移动
  2. 地图上的数字取值是 0 或 -1 或 正整数:
    • -1 :表示加油站,可以加满油,汽车的油箱容量最大为100;
    • 0 :表示这个地区是障碍物,汽车不能通过
    • 正整数:表示汽车走过这个地区的耗油量
  3. 如果汽车无论如何都无法到达终点,则返回 -1

输入描述

第一行为两个数字,M,N,表示地图的大小为 M * N

  • 0 < M,N ≤ 200

后面一个 M * N 的矩阵,其中的值是 0 或 -1 或正整数,加油站的总数不超过 200 个

输出描述

如果汽车无论如何都无法到达终点,则返回 -1

如果汽车可以到达终点,则返回最少的初始油量

示例1

输入

2,2
10,20
30,40
  • 1
  • 2
  • 3

输出

70
  • 1

说明

行走的路线为:右→下

示例2

输入

4,4
10,30,30,20
30,30,-1,10
0,20,20,40
10,-1,30,40
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5

输出

70
  • 1

说明

行走的路线为:右→右→下→下→下→右

示例3

输入

4,5
10,0,30,-1,10
30,0,20,0,20
10,0,10,0,30
10,-1,30,0,10
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5

输出

60
  • 1

说明

行走的路线为:下→下→下→右→右→上→上→上→右→右→下→下→下

示例4

输入

4,4
10,30,30,20
30,30,20,10
10,20,10,40
10,20,30,40
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5

输出

-1
  • 1

说明

无论如何都无法到达终点

解题思路+代码

📢 ‌资源内容说明

《华为OD机试2025A卷全解析》‌(持续更新版)包含:
✅ ‌真题分类‌:按算法类型划分高频考点(动态规划/字符串处理/图论等)‌
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    ▸ 三连本文章可获取ABCD卷

### 关于华为ODA卷的相关信息 华为OD(On-Demand)模式下的题通常会覆盖多个技术领域,包括但不限于数据结构、算法设计、编程能力等。根据已知的信息[^1],华为OD题形式和难度分布较为固定,不同卷(如C卷、D卷、B卷、A卷)之间可能存在一定的相似性。 #### 总体考安排 华为OD的时间限制为 **150分钟**,总分为 **400分**。具体题目构成如下: - 第一道题:简单或中等难度,分值为 **100分**。 - 第二道题:同样为简单或中等难度,分值也为 **100分**。 - 第三道题:中等或困难难度,分值为 **200分**。 尽管具体的A卷内容未被明确提及,但从其他卷的内容推测[^3],其考察的知识点可能涉及以下几个方面: #### 常见考点分析 1. **基础数据结构** - 数组操作、链表遍历、栈与队列的应用等。 - 示例问题:给定一个数组,找出其中的最大子序列和[^2]。 2. **经典算法应用** - 动态规划、贪心算法、回溯法等。 - 示例问题:通过动态规划解决背包问题或最长公共子序列问题。 3. **字符串处理** - 字符串匹配、正则表达式解析、字符替换等。 - 示例问题:判断两个字符串是否互为变位词。 4. **图论与网络流** - 图的遍历(DFS/BFS)、最短路径计算(Dijkstra/Floyd-Warshall)、最小生成树构建(Prim/Kruskal)等。 - 示例问题:求解加权无向图中的最小生成树。 5. **多线程与并发控制** - 同步制、锁的设计与实现、死锁检测等。 - 示例问题:编写一个多线程程序来模拟生产者消费者模型。 #### 编程语言支持 根据参考资料,华为OD允许使用多种主流编程语言完成答题,包括但不限于: - Python - Java - C++ - JavaScript - C 考生可以根据自己的熟悉程度选择合适的语言作答。 --- ### 如何获取更多关于A卷的具体资料? 由于公开渠道并未详细披露A卷的具体题目,建议采取以下方法准备: 1. 参考官方提供的OJ平台链接进行刷题训练。 2. 结合C卷、D卷以及其他卷的真题目录复习常见知识点。 3. 加入相关学习社群,与其他备考人员交流经验。 以下是基于上述信息的一个典型代码示例(假设某道题目要求寻找最大子序列和): ```python def max_subarray_sum(nums): """ 使用动态规划找到数组中的最大子序列和。 参数: nums (list): 输入整数列表 返回: int: 最大子序列和 """ if not nums: return 0 current_max = global_max = nums[0] for num in nums[1:]: current_max = max(num, current_max + num) global_max = max(global_max, current_max) return global_max # 测用例 nums = [-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4] print(max_subarray_sum(nums)) # 输出应为6 ``` ---
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