华为OD 通信误码 Java 0169

这篇博客探讨了通信误码问题,特别是在华为OD场景下。文章通过具体例子介绍了如何找出频度最高的误码及其最小子数组长度。利用输入描述、输出描述以及示例解释了问题的解决思路,涉及数据处理和算法应用。

通信误码

题目描述

信号传播过程中会出现一些误码,不同的数字表示不同的误码ID,取值范围为1~65535,用一个数组记录误码出现的情况,每个误码出现的次数代表误码频度,请找出记录中包含频度最高误码的最小子数组长度。

输入描述

误码总数目:取值范围为0~255,取值为0表示没有误码的情况。
误码出现频率数组:误码ID范围为1~65535,数组长度为1~1000

输出描述

包含频率最高的误码最小子数组长度

示例一

输入

5 1 2 2 4 1

输出

2

说明

频度最高的有12,频度是2(出现的次数都是2)。
可以包含频度最高的记录数组是[2 2][1 2 2 4 1]
最短是[2 2],最小长度为2

示例二

输入

7 1 2 2 4 2 1 1

输出

4

Copy

说明

频度最高的是12,最短的是[2 2 4 2]

Java

import java.util.*;
public class Main{
    public static void main(String[] args) {
        try (Scanner in = new Scanner(System.in)) {
            String line = in.nextLine();

            int res = solution(line);
            System.out.println(res);
        }
    }

    private static int solution(String line) {
        String[] split = line.split(" ");
        int[] ints = new int[split.length];
        Set<Integer> maxCode = new HashSet<>();
        HashMap<Integer, Integer> codeCountMap = new HashMap<>();
        int maxCount = 0;
        for (int i = 0; i < split.length; i++) {
            int tmp = Integer.parseInt(split[i]);
            ints[i] = tmp;
            int count = codeCountMap.getOrDefault(tmp, 0)+1;
            maxCount = Math.max(count, maxCount);
            codeCountMap.put(tmp, count);
        }

        for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : codeCountMap.entrySet()) {
            if (entry.getValue() == maxCount) {
                maxCode.add(entry.getKey());
            }
        }

        int res = Integer.MAX_VALUE;
        for (Integer code : maxCode) {
            int li = 0, hi = ints.length - 1;
            while (ints[li] != code) {
                li++;
            }

            while (ints[hi] != code) {
                hi--;
            }
            if (li <= hi) {
                res = Math.min(hi - li + 1, res);
            }

        }
        return  res;
    }
}

<think>好的,我现在需要帮助用户解决华为OD项目中C++的通信误码处理问题。首先,用户提到了两个引用,分别是关于误码总数目和误码率的计算,还有误码率的定义。我需要结合这些信息,给出具体的处理方案。 首先,用户的需求是处理通信中的误码问题,可能涉及误码检测、统计和分析。根据引用[1],误码总数目范围是0到255,误码ID范围1~65535,数组长度1~1000。而引用[2]提到误码率是出错部分的比例,所以需要计算错误部分占传输总量的比例。 接下来,我需要考虑在C++中如何实现这些功能。可能的步骤包括读取输入数据、统计误码频率、计算总误码数和误码率。例如,输入可能包含原始信号数组和接收信号数组,通过比较这两个数组来找出误码的位置和数量。 然后,数据结构的选择很重要。使用哈希表(如std::map或std::unordered_map)来统计每个误码ID的出现次数会比较高效。同时,遍历两个数组,比较对应位置的元素,记录不同的位置,并统计误码总数。 此外,误码率的计算需要知道总传输量,这可能是数组的长度。比如误码率等于误码总数除以总传输量。需要注意的是处理除零的情况,但根据引用[1],总传输量至少是1,所以可以不用特别处理。 代码示例部分,用户可能需要一个具体的实现。例如,比较两个数组,统计误码,然后输出总误码数和误码率。还要考虑如何格式化输出,比如保留两位小数。 最后,相关问题的生成需要围绕误码处理的不同方面,比如优化方法、误码率计算的不同场景、误码ID频率统计的应用,以及如何提高检测效率。这些问题能够帮助用户进一步理解和深入解决实际问题。 总结一下,步骤应该是:解析输入数据,比较原始和接收信号,统计误码信息,计算总误码数和误码率,输出结果。同时注意代码的效率和正确性,使用合适的数据结构来优化性能。</think>### 华为OD C++通信误码处理方案 #### 1. 问题分析 通信误码问题需要处理以下核心需求: - **误码统计**:识别传输过程中出错的ID及其出现频率(引用[1]) - **误码率计算**:根据错误部分占总传输量的比例计算误码率(引用[2]) #### 2. 实现步骤 **步骤1:输入解析** ```cpp vector<int> original_signal; // 原始信号数组 vector<int> received_signal; // 接收信号数组 // 从输入流读取两个数组 ``` **步骤2:误码检测与统计** 使用哈希表统计误码ID频率: ```cpp unordered_map<int, int> error_freq; int total_errors = 0; for (int i = 0; i < original_signal.size(); ++i) { if (original_signal[i] != received_signal[i]) { error_freq[received_signal[i]]++; total_errors++; } } ``` **步骤3:误码率计算** $$ \text{误码率} = \frac{\text{总误码数}}{\text{传输总量}} \times 100\% $$ ```cpp double error_rate = (total_errors * 100.0) / original_signal.size(); ``` **步骤4:结果输出** ```cpp cout << "总误码数:" << total_errors << endl; cout << "误码率:" << fixed << setprecision(2) << error_rate << "%" << endl; ``` #### 3. 关键优化点 - **时间复杂度**:使用`unordered_map`实现$O(n)$时间复杂度(n为数组长度) - **空间效率**:仅存储差异数据,空间复杂度$O(k)$(k为不同误码ID数量) - **数值精度**:使用`fixed + setprecision(2)`保证输出精度(引用[2]) #### 4. 完整代码示例 ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <unordered_map> #include <iomanip> using namespace std; void process_errors(const vector<int>& orig, const vector<int>& recv) { unordered_map<int, int> error_freq; int total_errors = 0; for (size_t i = 0; i < orig.size(); ++i) { if (orig[i] != recv[i]) { error_freq[recv[i]]++; total_errors++; } } double error_rate = (total_errors * 100.0) / orig.size(); cout << "总误码数:" << total_errors << endl; cout << "误码率:" << fixed << setprecision(2) << error_rate << "%" << endl; // 可扩展输出误码频率分布 } ```
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