2023华为od机试B卷【计算误码率】

计算误码率:华为机试实战
本文介绍了一道华为在线测评(OD)中的计算误码率问题,该问题涉及移动通信网络中的比特误码率计算。通过给定的标准字符串和传输后的字符串,计算误码率,并提供了示例及参考代码。

题目描述

误码率是最常用的数据通信传输质量指标。它可以理解为“在多少位数据中出现一位差错”。移动通信 网络中的误码率主要是指比特误码率,其计算公式如下:比特误码率=错误比特数/传输总比特数。为了简单,我们使用字符串来标识通信的信息,一个字符错误了,就认为出现了一个误码输入一个标准的字符串,和一个传输后的字符串,计算误码率字符串会被压缩。
例:“2A3B4D5X1Z”表示"AABBBDDDDXXXXXZ"
用例会保证两个输入字符串解压后长度一致,解压前的长度不一定一致每个生成后的字符串长度<100000000.
输入描述
两行,分别为两种字符串的压缩形式。
每行字符串(压缩后的) 长度<100000
输出描述
一行,错误的字数量/展开后的总长度
备注
注意: 展开后的字符串不含数字
示例1:
输入
3A3B
2A4B
输出
1/6
示例2:
输入
5Y5Z
5Y5Z
输出
0/10
示例3:
输入
4Y5Z
9Y
输出
5/9

参考代码

def split_string(s)<
通信误码是通信过程中由于噪声、信号衰减或其他干扰因素引起的信号错误。解决通信误码的问题是通信领域中非常重要的一项任务。下面是我基于Python的解答: 首先,我们需要定义一个函数来计算两个二进制数字之间的汉明距离,即不同位置的比特数。可以通过将两个二进制数字进行逐位比较来实现。如果两个比特值不同,则汉明距离加1。代码如下: ```python def hamming_distance(bin_1, bin_2): distance = 0 for i in range(len(bin_1)): if bin_1[i] != bin_2[i]: distance += 1 return distance ``` 接下来,我们需要通过输入的二进制数字列表来判断是否存在误码。可以使用两个嵌套的循环来比较所有的数字对,并使用汉明距离函数计算它们之间的距离。如果距离小于等于1,则存在误码。代码如下: ```python def check_error_codes(bin_list): n = len(bin_list) for i in range(n-1): for j in range(i+1, n): distance = hamming_distance(bin_list[i], bin_list[j]) if distance <= 1: return True return False ``` 最后,我们可以编写一个简单的主程序来测上述函数。首先,从用户输入中获取二进制数字列表,然后调用`check_error_codes`函数来检查是否存在误码。根据检查结果,输出相应的提示信息。代码如下: ```python if __name__ == "__main__": bin_list = input("请输入二进制数字列表,以逗号分隔:") bin_list = bin_list.split(",") has_error_codes = check_error_codes(bin_list) if has_error_codes: print("存在误码") else: print("不存在误码") ``` 这样,我们就可以使用上述代码来检查给定的二进制数字列表中是否存在误码。希望这个解答能够帮助你理解该问题的解决方案。
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