华为OD机试真题 - 最大股票收益 (D卷,100分)

最新推荐文章于 2025-04-28 02:15:07 发布

算法老李

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华为OD机试（Java/JS/Py/C/C++）专栏收录该内容

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2024华为OD机试真题，代码包含语言java、js、python、c 代码基本都有详细注释。

题目描述

假设知道某段连续时间内股票价格，计算通过买入卖出可获得的最大收益。

输入一个大小为 n 的数 price(p1,p2,p3,p4…….pn),pi 是第i天的股票价格。

pi 的格式为股票价格(非负整型)加上货币单位 Y 或者 S,其中 Y 代表人民币,S 代表美元,这里规定 1 美元可以兑换 7 人民币。

Pi 样例 1：123Y 代表 123 元人民币

pi 样例 2：123S 代表 123 元美元,可兑换 861 人民币。

假设你可以在任何一天买入或者卖出股票,也可以选择放弃交易,请计其在交易周期 n 天内你能获得的最大收(以人民币计算)。

输入描述

输入一个包含交易周期内各天股票价格的字符串，以空格分隔。不考虑输入异常情况。

输出描述

输出一个整型数代表在交易周期 n 天内你能获得的最大收益，n 不能超过 10000

备注：股票价格只会用 Y 人民币或 S 美元进行输入，不考虑其他情况。

用例

输入	2Y 3S 4S 6Y 8S
输出	76

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【华为OD机试真题】202、最大股票收益 | 机试真题+思路参考+代码分析（C++、Java、Py）

KJ.JK

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题目描述 >假设知道某段连续时间内股票价格，计算通过买入卖出可获得的最大收益 > 输入一个大小为n的数price(p1，p2，p3...p4...pn)，pi是第i天的股票价格 > pi的格式为股票价格(非负整型)加上货币单位Y或者S，其中Y代表人民币，S代表美元，这里规定1元可以兑换7人民币 > Pi样例1: 123Y 代表123元人民币 Pi样例2：123S 代表123元，可兑换861人民币 > 假设你可以在任何一天买入或者卖出股票，也可以选择放弃交易，

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假设知道某段连续时间内股票价格，计算通过买入卖出可获得的最大收益。输入一个大小为 n 的数 price(p1,p2,p3,p4…….pn),pi 是第i天的股票价格。 pi 的格式为股票价格(非负整型)加上货币单位 Y 或者 S,其中 Y 代表人民币,S 代表美元,这里规定 1 美元可以兑换 7 人民币。 Pi 样例 1：123Y 代表 123 元人民币 pi 样例 2：123S 代表 123 元美元,可兑换 861 人民币。假设你可以在任何一天买入或者卖出股票,也可以选择放弃交易,请计其在交易周

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### 关于华为OD机试中的施肥问题 #### 问题背景施肥问题是典型的算法优化类题目，在实际应用中涉及如何合理分配资源以达到最优效果。这类问题通常可以转化为动态规划、贪心算法或者二分查找等问题模型来解决。 #### 动态规划解法分析对于施肥问题，假设存在一块土地被划分为多个区域，每个区域有不同的收益函数 \( f(x) \)，其中 \( x \) 表示施加的肥料量。目标是在总肥料有限的情况下最大化整体收益。此问题可以通过动态规划求解[^1]： - 定义状态：设 \( dp[i][j] \) 表示前 \( i \) 块地使用了总量不超过 \( j \) 的肥料所能获得的最大收益。 - 转移方程： \[ dp[i][j] = \max_{k=0}^{j}(dp[i-1][j-k] + f(k)) \] 这里 \( k \) 是第 \( i \) 块地上使用的肥料数量。 - 边界条件：当没有任何地块时，即 \( i=0 \)，无论有多少肥料可用，最大收益均为零；\( dp[0][j]=0, \forall j\geq0 \)。以下是基于上述思路的一个Java实现版本: ```java public class FertilizerProblem { public static int maxProfit(int[] profits, int totalFertilizers){ int n = profits.length; // 初始化DP数组 int[][] dp = new int[n+1][totalFertilizers+1]; for (int i=1;i<=n;i++){ for (int j=0;j<=totalFertilizers;j++){ dp[i][j] = dp[i-1][j]; // 不给当前田地施肥的情况 for (int k=0; k<=Math.min(j,i); k++) { if(i >=2 && k>profits[i-2]) continue;// 防止超出单块地可承受范围 dp[i][j] = Math.max(dp[i][j], dp[i-1][j-k]+(i>=1 ? profits[k]:0)); } } } return dp[n][totalFertilizers]; } public static void main(String[] args){ int[] profitsPerUnit={1,2,5}; // 每单位肥料带来的利润 System.out.println(maxProfit(profitsPerUnit,4)); // 输出应为9 } } ``` 该程序定义了一个二维数组 `dp` 来存储不同状态下能达到的最大效益，并通过双重循环遍历所有可能的状态组合完成计算过程。 #### 使用Python实现更简洁的方式如果采用Python，则能利用其内置的数据结构简化部分操作逻辑。下面给出一种基于列表推导式的解决方案[^2]: ```python def fertilizer_profit(fert_per_unit, total_ferts): n=len(fert_per_unit)+1 m=total_ferts+1 dp=[[0]*m for _ in range(n)] for i in range(1,n): for w in range(m): dp[i][w]=dp[i-1][w] for k in range(min(w,(len(fert_per_unit)-1))): val=fert_per_unit[k]*(k+1) if w-(k+1)>=0 and ((i-1)>=(k)): dp[i][w]=max(dp[i][w],val+dp[i-1][w-(k+1)]) return dp[-1][-1] print(fertilizer_profit([1,2,3],4)) # 结果应该是10 ``` 以上两种方法分别展示了用Java和Python处理此类问题的具体方式及其背后的理论依据。