华为OD机考2025C卷 - 用连续自然数之和来表达整数 (Java & Python& JS & C++ & C )

连续自然数之和表达整数
这篇博客介绍了华为OD机考的一道真题,要求用连续自然数之和来表达整数。文章详细阐述了题目的输入输出要求,解题思路以及ACM输入输出模式,并提供了C++、Java、JavaScript和Python四种语言的解题代码。通过实例解释了如何找出所有可能的连续自然数之和表达式,并按照自然数个数排序输出。

题目描述:用连续自然数之和来表达整数 (本题分值100)

一个整数可以由连续的自然数之和来表示。
给定一个整数,计算该整数有几种连续自然数之和的表达式,且打印出每种表达式

输入描述

一个目标整数T (1 <=T<= 1000)

输出描述

该整数的所有表达式和表达式的个数。如果有多种表达式,输出要求为:
自然数个数最少的表达式优先输出
每个表达式中按自然数递增的顺序输出,具体的格式参见样例。
在每个测试数据结束时,输出一行”Result:X”,其中X是最终的表达式个数。

ACM输入输出模式

如果你经常使用Leetcode,会知道letcode是不需要编写输入输出函数的。但是华为OD机考使用的是 ACM 模式,需要手动编写输入和输出。

所以最好在牛-客上提前熟悉这种模式。例如C++使用cin/cout,python使用input()/print()。JavaScript使用node的readline()console.log()。Java 使用sacnner/system.out.print()

用例1

输入

9

输出

9=9
9=4+5
9=2+3+4
Result:3

说明

整数 9 有三种表示方法,第1个表达式只有1个自然数,最先输出,
第2个表达式有2个自然数,第2次序输出,
第3个表达式有3个自然数,最后输出。
每个表达式中的自然数都是按递增次序输出的。
数字与符号之间无空格

用例2

输入

10

输出

10=10
10=1+2+3+4
Result:2

解题思路

解题思路如下:

  1. 首先,直接打印出目标整数本身作为一个表达式。

  2. 然后,我们需要找出所有可能的连续自然数之和的表达式。我们可以通过枚举起始自然数来实现这一点。对于每一个起始自然数,我们从这个数开始,依次加上后面的自然数,直到总和超过目标整数。

  3. 当总和等于目标整数时,我们就找到了一个有效的表达式。我们需要将这个表达式存储下来,以便稍后打印。在存储表达式的同时,我们还需要记录表达式中自然数的个数,因为我们需要按照这个数量对表达式进行排序。

  4. 一旦我们找到了所有的表达式,我们就可以对它们进行排序。排序的依据是表达式中自然数的个数,自然数个数少的表达式优先输出。

  5. 最后,我们按照排序后的顺序打印出所有的表达式,然后打印出表达式的总数。

这种方法的时间复杂度是O(n^2),其中n是目标整数。因为我们需要枚举所有可能的起始自然数,并且对于每一个起始自然数,我们可能需要加到目标整数才能确定是否可以形成有效的表达式。在实际应用中,由于目标整数的范围是1到1000,所以这种方法的效率是可以接受的。

### 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,并在最后一个员工时将剩余全部分配,从而枚举所有合法的分配方案。 ### 优化思路 - 如果题目要求的是&ldquo;最大最小差异&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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