华为OD机考2025C卷 - 不等式是否满足约束并输出最大差 (Java & Python& JS & C++ & C )

这篇博客介绍了华为OD统一考试B卷的最新题库情况,重点在于解决一个涉及不等式判断和计算最大差值的问题。考生需要处理double类型的不等式系数和目标值,以及int类型的变量,并根据给定的不等式约束判断是否满足条件,同时输出最大差的整数部分。博客内容包括题目描述、输入输出要求、ACM输入输出模式的解释以及代码实现(C++、JavaScript、Java、Python)。此外,还提醒考生注意机考后的代码查重问题,建议修改变量名和调整代码结构以避免原题抄袭嫌疑。

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2025华为od机试2025C卷-华为OD上机考试2025年C卷

题目描述

给定一组不等式,判断是否成立并输出不等式的最大差(输出浮点数的整数部分)

要求:

  1. 不等式系数为 double类型,是一个二维数组

  2. 不等式的变量为 int类型,是一维数组;

  3. 不等式的目标值为 double类型,是一维数组

  4. 不等式约束为字符串数组,只能是:“>”,“>=”,“<”,“<=”,“=”,

例如,不等式组:

 a11x1 + a12x2 + a13x3 + a14x4 + a15x5 <= b1; 
 a21x1 + a22x2 + a23x3 + a24x4 + a25x5 <= b2; 
 a31x1 + a32x2 + a33x3 + a34x4 + a35x5 <= b3; 

最大差 = max{(a11x1+a12x2+a13x3+a14x4+a15x5-b1),(a21x1+a22x2+a23x3+a24x4+ a25x5-b2),(a31x1+a32x2+a33x3+a34x4+a35x5-b3)},

类型为整数(输出浮点数的整数部分)

输入描述

a11,a12,a13,a14,a15,a21,a22,a23,a24,a25, a31,a32,a33,a34,a35,x1,x2,x3,x4,x5,b1,b2,b3,<=,<=,<=

  • 不等式组系数(double类型):

    a11,a12,a13,a14,a15

    a21,a22,a23,a24,a25

    a31,a32,a33,a34,a35

  • 不等式变量(int类型):x1,x2,x3,x4,x5

  • 不等式目标值(double类型):b1,b2,b3

  • 不等式约束(字符串类型):<=,<=,<=

输出描述

true或者 false,最大差

示例1

输入

2.3,3,5.6,7,6;11,3,8.6,25,1;0.3,9,5.3,66,7.8;1,3,2,7,5;340,670,80.6;<=,<=,<=

输出

false 458

说明

示例2

输入

2.36,3,6,7.1,6;1,30,8.6,2.5,21;0.3,69,5.3,6.6,7.8;1,13,2,17,5;340,67,300.6;<=,>=,<=

输出

false 758

说明

解题思路

题目解读

题目要求你根据一组不等式判断

### 华为OD机考 2025C - 分月饼 算法题解 在华为OD机考中,分月饼问题通常可以转化为经典的&ldquo;整数拆分&rdquo;或&ldquo;分配问题&rdquo;,即在给定的约束条件下,将 $ n $ 个月饼分给 $ m $ 个员工,每个员工至少分到 1 个月饼,求所有可能的分配方案数量或满足特定条件的最优解。 该问题可以通过**动态规划**或**递归+剪枝**的方式解决。以下是一个基于动态规划的解法,用于计算所有可能的分配方式数量。 ```python def distribute_mooncakes(n, m): # dp[i][j] 表示将 j 个月饼分给前 i 个员工的方案数 dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)] # 初始化:分 0 个月饼给 0 个员工,有 1 种方式 dp[0][0] = 1 for i in range(1, m + 1): for j in range(i, n + 1): # 每个员工至少分到 1 个月饼,所以当前员工可以分到 k 个月饼(k &gt;= 1) for k in range(1, j - i + 2): dp[i][j] += dp[i - 1][j - k] return dp[m][n] ``` 上述代码中,`dp[i][j]` 表示将 `j` 个月饼分给前 `i` 个员工的方案数。通过逐步构建状态转移方程,可以高效地计算出所有合法的分配方式数量。此方法适用于数据规模不大的情况,在中通常能够通过测用例[^1]。 如果题目要求输出所有具体的分配方案,则可以采用**回溯法**进行枚举: ```python def find_all_distributions(n, m): result = [] def backtrack(index, remain, path): if index == m - 1: path.append(remain) result.append(path[:]) path.pop() return for i in range(1, remain - (m - index - 1) + 1): path.append(i) backtrack(index + 1, remain - i, path) path.pop() backtrack(0, n, []) return result ``` 该函数通过递归地为每个员工分配月饼,在最后一个员工时将剩余全部分配,从而枚举出所有合法的分配方案。 ### 优化思路 - 如果题目要求的是&ldquo;最大最小&rdquo;或&ldquo;最公平分配&rdquo;,则可以采用**二分查找 + 贪心**的方式,结合可行性判断来优化搜索过程。 - 若数据规模较大,可使用**记忆化搜索**或**滚动数组**优化空间复杂度。
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