华为OD机试 C++ -攀登者2

本文介绍了一道华为在线开发者测试(OD)的C++编程题——攀登者2。题目要求计算攀登者在给定地图中,能安全攀登并返回地面的山峰数量。攀登者上山、下山和平地行走会消耗不同体力,当体力耗尽时存在生命危险。文章提供了详细的问题描述、输入输出说明和样例,以及C++代码实现。

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攀登者2

前言:本专栏将持续更新互联网大厂机试真题,并进行详细的分析与解答,包含完整的代码实现,希望可以帮助到正在努力的你。关于大厂机试流程、面经、面试指导等,如有任何疑问,欢迎联系我,wechat:steven_moda;email:nansun0903@163.com;备注:优快云。


题目描述

攀登者喜欢寻找各种地图,并且尝试攀登到最高的山峰。地图表示为一维数组,数组的索引代表水平位置,数组的元素代表相对海拔高度。其中数组元素0代表地面。一个山脉可能有多座山峰(高度大于相邻位置的高度,或在地图边界且高度大于相邻的高度)。

登山时会消耗登山者的体力(整数),

•上山时,消耗相邻高度差两倍的体力

•下山时,消耗相邻高度差一倍的体力

•平地不消耗体力

登山者体力消耗到零时会有生命危险。

例如,上图所示的山峰:

•从索引0,走到索引1,高度差为1,需要消耗 2 * 1 = 2 的体力,

•从索引2,走到索引3,高度差为2,需要消耗 2 * 2 = 4 的体力。

•从索引3,走到索引4,高度差为1,需要消耗 1 * 1 = 1 的体力。

攀登者想要评估一张地图内有多少座山峰可以进行攀登,且可以安全返回到地面,且无生命危险。例如上图中的数组,有3个不同的山峰,登上位置在3的山可以从位置0或者位置6开

### 关于2024年华为真题及相关解析 #### 题目背景与描述 根据已知的信息,2024年的华为OD涉及多道编程题目,并提供了多种语言的支持,包括但不限于C语言C++、Java、Python以及JavaScript。这些题目不仅考察基础算法能力,还注重实际编码技巧和优化思维[^1]。 具体到“攀登者2”这道题目,其核心在于模拟登山过程中的路径规划或资源分配问题。该类问题通常可以通过动态规划(Dynamic Programming)、贪心算法(Greedy Algorithm)或者广度优先搜索(BFS)来解决。以下是针对此题目的进一步分析: #### 思路概述 对于此类问题,可以采用分步求解的方式进行处理。假设输入数据为一组山峰的高度列表`heights[]`,目标是最优地完成一次或多轮攀爬操作,在满足特定条件的前提下最大化收益或最小化代价。常见的约束可能包括能量消耗限制、时间窗口设定等[^2]。 一种典型的解决方案如下所示: - 定义状态转移方程用于记录当前状态下所能达到的最大值; - 初始化边界情况以便后续迭代计算能够顺利展开; - 循环遍历整个数组并依据既定规则更新各个位置的状态值直至得出最终结果。 #### 示例代码 (以 Python 实现为例) ```python def climb_peaks(heights, energy_limit): n = len(heights) dp = [-float('inf')] * n # 动态规划表初始化 # 初始状态设置 dp[0] = heights[0] for i in range(1, n): for j in range(i): if abs(heights[i]-heights[j]) <= energy_limit and \ dp[j]+heights[i]>dp[i]: dp[i]=dp[j]+heights[i] return max(dp) if any(x >=0 for x in dp )else -1 if __name__ == "__main__": test_heights=[3,8,-4,9,5] limit=6 result=climb_peaks(test_heights ,limit ) print(result) ``` 上述程序片段展示了如何利用二维DP方法解决问题的一个简化版本。其中考虑到了两个维度上的变化因素——高度差与剩余精力阈值之间的关系,并通过双重循环实现了全局最优解的寻找过程。 #### 注意事项 需要注意的是,尽管这里给出了基于Python的具体实现方案,但在实际考环境中可能会遇到更多复杂情形下的变体形式。因此建议考生熟悉各类经典模型及其变形应用的同时也要加强动手实践的能力训练。 ---
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