【华为OD技术面-手撕算法代码真题】-按票数和字母序排序输出

本文分享了华为OD面试中的一道算法真题,涉及将名字按票数高低及字母顺序排序。提供了解题思路和Java、Python、JavaScript、C++四种语言的解题代码。

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华为OD面试真题精选

🌟 强烈推荐:华为OD技术面试手撕算法代码真题 🌟

大家好!今天我给大家推荐一份备受赞誉的华为OD技术面试手撕算法代码真题。 所有题目均为华为od实际面试过程中出现的算法代码真题。

专栏:华为OD面试真题精选

题目

给定一组名字字符串,名字和名字之间逗号隔开,名字出现一次,代表获得一票,

按照票数高低的顺序输出名字空格票数,相同票数的按照字母升序输出

用例

输入:xiaoming,xiaozhang,xiaoli,zhangsan,xiaoming

输出:xiaoming 2,xiaoli 1, xiaozhang 1,zhangsan

思路

这个问题的解决思路如下:

  1. 解析输入:首先,我们需要解析输入的字符串。这个字符串包含了一系列的名字,名字之间用逗号分隔。我们可以使用Java的split方法来将字符串分割成一个名字数组。

  2. 计算票数:然后,我们需要计算每个名字的票数。我们可以使用一个HashMap来存储这些信息。在这个HashMap中,键是名字,值是票数。我们遍历名字数组,对每个名字,如果它在HashMap中不存在,我们就将它添加到HashMap中,并将票数设置为1。如果它已经在HashMap中,我们就将它的票数加1。

  3. 排序名字:接下来,我们需要按照票数和字母顺序对名字进行排序。我们可以使用一个PriorityQueue来实现这个功能。在这个PriorityQueue中,如果两个名字的票数相同,我们按照字母顺序排序。否则,我们按照票数的降序排序。我们将所有的名字添加到PriorityQueue中。

### 2025 华为 OD 技术代码准备指南 在准备 2025 年华为 OD 技术试中的代码环节时,需要重点关注以下几个方: #### 1. **掌握核心算法与数据结构** 华为 OD 代码环节通常考察基础算法与数据结构的应用能力。常见的题目类型包括: - **数组与字符串**:如两数之、最长无重复子串、旋转数组等。 - **链表**:如反转链表、判断链表是否有环、合并两个有序链表等。 - **树与图**:如二叉树的遍历、二叉搜索树的查找、图的深度优先搜索(DFS)与广度优先搜索(BFS)等。 - **排序与查找**:如快速排序、归并排序、二分查找等[^1]。 #### 2. **熟悉常见题型与解题技巧** 华为 OD代码题目通常来源于 LeetCode 或类似平台。根据历年真题总结,以下是一些常见的题目类型: - **双指针法**:适用于数组或链表的某些问题,例如“盛最多水的容器”或“删除排序数组中的重复项”。 - **滑动窗口**:适用于字符串匹配、子数组问题,例如“最小覆盖子串”或“无重复字符的最长子串”。 - **动态规划**:适用于最优化问题,例如“最长递增子序列”或“背包问题”。 - **递归与回溯**:适用于组合、排列、子集等问题,例如“全排列”或“N皇后问题”[^2]。 #### 3. **代码规范与调试能力** 在代码过程中,除了正确性外,代码的可读性与规范性同样重要。建议: - 使用清晰的变量命名。 - 添加必要的注释,尤其是在复杂逻辑部分。 - 避免冗余代码,尽量写出简洁高效的代码。 #### 4. **时间与空间复杂度分析** 在试中,除了写出正确的代码,还需要能够分析代码的时间与空间复杂度。例如,在实现快速排序时,需要说明其平均时间复杂度为 $O(n \log n)$,最坏情况下为 $O(n^2)$,并能够解释其原理。 #### 5. **练习平台与真题推荐** 可以通过以下平台进行练习: - **LeetCode**:华为 OD代码题目与 LeetCode 的中等难度题目较为接近。 - **在线 OJ**:华为 OD 提供了专门的在线刷题环境,建议在真实环境中进行练习[^2]。 #### 6. **模拟试与实战演练** 建议通过模拟试的方式进行实战演练,尤其是针对以下场景: - **限时完成**:代码环节通常时间较为紧张,需在短时间内完成代码编写与调试。 - **白板书写**:部分试可能要求在白板上书写代码,因此需适应无 IDE 的环境。 #### 7. **常见题目示例** 以下是一些华为 OD 常见的代码题目: - **两数之**:给定一个整数数组 `nums` 一个目标值 `target`,返回数组中满足两数之的两个整数的下标。 - **反转链表**:实现单链表的反转。 - **二叉树的层序遍历**:按层输出二叉树的节点值。 - **最长无重复子串**:找出字符串中最长的不含有重复字符的子串。 ### 示例代码 以下是一个经典的 **两数之** 问题的 Python 实现: ```python def two_sum(nums, target): hash_map = {} for i, num in enumerate(nums): complement = target - num if complement in hash_map: return [hash_map[complement], i] hash_map[num] = i return [] ``` 该算法通过哈希表将查找时间复杂度优化至 $O(1)$,整体时间复杂度为 $O(n)$,空间复杂度为 $O(n)$。 --- ###
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