华为OD统一考试 - 计算误码率（C++ Java Python javaScript）

已于 2025-10-08 20:48:46 修改
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分类专栏： 最新华为OD机试真题 (Java/JS/Py/C++/C) 华为OD机试真题 (Java/JS/Py/C) 文章标签： 华为od c++ java python javascript
于 2023-10-17 21:41:34 首次发布
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本文介绍了华为OD统一考试B卷中关于计算误码率的题目，包括题目描述、输入输出说明、解题思路及C++、Java、JavaScript、Python的代码实现。考生需要对比压缩后的字符串，计算并输出误码率。

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2025华为od机试双机位A卷 -华为OD上机考试双机位A卷

题目描述

误码率是最常用的数据通信传输质量指标。它可以理解为“在多少位数据中出现一位差错”。

移动通信网络中的误码率主要是指比特误码率，其计算公式如下: 比特误码率=错误比特数/传输总比特数，

为了简单，我们使用字符串来标识通信的信息，一个字符错误了，就认为出现了一个误码

输入一个标准的字符串，和一个传输后的字符串，计算误码率

字符串会被压缩，
例:“2A3B4D5X1Z”表示"AABBBDDDDXXXXXZ"
用例会保证两个输入字符串解压后长度一致，解压前的长度不一定一致

每个生成后的字符串长度<100000000。

备注

注意：展开后的字符串不含数字

输入描述

两行，分别为两种字符串的压缩形式。

每行字符串 (压缩后的) 长度<100000

输出描述

一行，错误的字等数量/展开后的总长度

示例1

输入

3A3B
2A4B

输出

1/6

示例2

输入

5Y5Z
5Y5Z

输出

0/10

示例3

输入

4Y5Z
9Y

输出

5/9

解题思路

  1. 误码率定义：误码率指的是在解压后相同位置上的字符不同的数量（即错误的字符数），与解压后的总字符数的比值，用“错误字符数/总字符数”的形式表示。

  2. 输入字符串的压缩格式：输入的字符串是压缩形式，例如 "2A3B" 表示 "AABB"，其中数字表示字符的重复次数。

  3. 解压缩字符串：每个压缩字符串需要解压得到完整的字符序列。例如：

    • 输入 "3A3B" 代表的解压字符串为 "AAABBB"。
    • 输入 "2A4B" 代表的解压字符串为 "AABBBB"。

  4. 误码率计算：

    • 解压后，对比两个字符串在相同位置的字符是否一致。
    • 统计解压后两个字符串中不同字符的数量（误码数）。
    • 输出误码数与解压后的总字符数的比值。

  5. 注意事项：

    • 输入保证解压后两个字符串的长度相等。
    • 解压后的字符串不含数字，且每个生成后
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字符串会被压缩， 例:“2A3B4D5X1Z”表示"AABBBDDDDXXXXXZ" 用例会保证两个输入字符串解压后长度一致，解压前的长度不一定一致。给定两个经过压缩的字符串 aaa 和 bbb，字符串中数字表示字符的出现次数，后跟该字符。移动通信网络中的误码率主要是指比特误码率，其计算公式如下: 比特误码率=错误比特数/传输总比特数，为了简单，我们使用字符串来标识通信的信息，一个字符错误了，就认为出现了一个误码。输入一个标准的字符串，和一个传输后的字符串，计算误码率。两行，分别为两种字符串的压缩形式。
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移动通信网络中的误码率主要是指比特误码率，其计算公式如下：比特误码率=错误比特数/传输总比特数，为了简单，我们使用字符串来标识通信的信息，一个字符错误了，就认为出现了一个误码输入一个标准的字符串，和一个传输后的字符串，计算误码率。② 从队列中不断去取数据，比较【先比较数字大小一致，再比较字符是否一致】之后多余部分再写入队列中,将不同的部分写入队列中。1、将压缩的数据全部解析完比较不同的数量【由于解压之后数据量可能很大，会导致超时问题】两行，分别为两种字符串的压缩形式。一行，错误的字等数量/展开后的总长度。
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另外，C++的STL容器虽然方便，但如果不注意使用场景，vector的频繁扩容或list的指针跳转都可能成为隐患。例如，遍历一个二维数组时，按行访问比按列访问快得多，因为内存是连续分配的。举个例子，在一个图像处理应用中，我发现某个滤波函数占用了80%的CPU时间，通过改用SIMD指令优化，性能提升了3倍。同时，日志记录要适度，过多的I/O操作会掩盖真实瓶颈。另外，内联函数和循环展开等编译器优化选项也能带来意外收获，但需谨慎使用，以免代码可读性下降。使用互斥锁时，如果临界区过大，会导致线程阻塞，降低吞吐量。
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通信误码是通信过程中由于噪声、信号衰减或其他干扰因素引起的信号错误。解决通信误码的问题是通信领域中非常重要的一项任务。下面是我基于Python的解答： 首先，我们需要定义一个函数来计算两个二进制数字之间的汉明距离，即不同位置的比特数。可以通过将两个二进制数字进行逐位比较来实现。如果两个比特值不同，则汉明距离加1。代码如下： ```python def hamming_distance(bin_1, bin_2): distance = 0 for i in range(len(bin_1)): if bin_1[i] != bin_2[i]: distance += 1 return distance ``` 接下来，我们需要通过输入的二进制数字列表来判断是否存在误码。可以使用两个嵌套的循环来比较所有的数字对，并使用汉明距离函数计算它们之间的距离。如果距离小于等于1，则存在误码。代码如下： ```python def check_error_codes(bin_list): n = len(bin_list) for i in range(n-1): for j in range(i+1, n): distance = hamming_distance(bin_list[i], bin_list[j]) if distance <= 1: return True return False ``` 最后，我们可以编写一个简单的主程序来测试上述函数。首先，从用户输入中获取二进制数字列表，然后调用`check_error_codes`函数来检查是否存在误码。根据检查结果，输出相应的提示信息。代码如下： ```python if __name__ == "__main__": bin_list = input("请输入二进制数字列表，以逗号分隔:") bin_list = bin_list.split(",") has_error_codes = check_error_codes(bin_list) if has_error_codes: print("存在误码") else: print("不存在误码") ``` 这样，我们就可以使用上述代码来检查给定的二进制数字列表中是否存在误码。希望这个解答能够帮助你理解该问题的解决方案。
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