华为OD机试 - 数据最节约的备份方法(C++ Java JavaScript Python C语言)

本文介绍了华为OD统一考试B卷的题库更新,并讲解了一道关于如何以最节省方式备份不超过500MB的文件到光盘的问题。要求输出使用光盘的最少数量。提供了多个编程语言的输入输出示例和完整用例。

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题目描述:数据最节约的备份方法

有若干个文件,使用刻录光盘的方式进行备份,假设每张光盘的容量是500MB,求使用光盘最少的文件分布方式

所有文件的大小都是整数的MB,且不超过500MB;文件不能分割、分卷打包

输入描述:

一组文件大小的数据

输出描述:

使用光盘的数量

不用考虑输入数据不合法的情况;假设最多100个输入文件。

用例1

输入:

100,500,300,200,400

输出:

3

说明:

(100,400),(200,300),(500) 3张光盘即可。
输入和输出内容都不含空格。

用例2

输入:

1,100,200,300

输出:

2

解题思路

  • minDisks:至少需要1个磁盘。
  • maxDisks:最多需要的磁盘数,等于文件的总数。
  1. 二分查找:使用二分查找算法找到最少需要的磁盘数量。在minDisksmaxDisks定义的范围内,不断尝试不同的磁盘数量(mid),使用canFilesBeDistributed方法检查这个数量的磁盘是否足以存储所有文件。

  2. 递归分配canFilesBeDistributed方法通过递归检查给定数量的磁盘是否能够分配所有文件。对于每个文件,方法尝试将其放入每个磁盘,如果当前磁盘容量允许,就将文件"放入"磁盘(即增加磁盘上的已用容量),然后递归地尝试放入下一个文件。如果无法找到合适的分配方式,会进行回溯(减少磁盘上的已用容量),尝试其他分配方案。

  3. 回溯与剪枝:在尝试分配文件到磁盘时,如果一个磁盘在加入当前文件后容量达到或超过500,或者磁盘是空的,则不再尝试将当前文件放入其他磁盘。这一步骤是优化的关键,可以减少不必要的计算。

python



def can_files_be_distributed(disks, file_sizes, index):
    
### 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++JavaPython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[]`,目标是优地完成一次或多轮攀爬操作,在满足特定条件的前提下大化收益或小化代价。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终结果。 #### 示例代码 (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,但在实际考试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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