华为OD机考2025C卷 - 数据单元的变量替换 (Java & Python& JS & C++ & C )

本文介绍了华为OD机考中的一道题目,涉及数据单元的变量替换。给定一个CSV格式的数据,需要将单元格内的引用替换为实际值。题目提供了输入输出描述、示例及多种编程语言的实现方案,并包含了完整的测试用例。

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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

将一个csv格式的数据文件中包含有单元格引用的内容替换为对应单元格内容的实际值。
Comma seprated values(CSV)逗号分隔值,csv格式的数据文件使用逗号作为分隔符将各单位的内容进行分隔。

输入描述

  1. 输入只有一行数据,用逗号分隔每个单元格,行尾没有逗号。最多26个单元格,对应编号A-Z。
  2. 每个单元格的内容包含字母和数字,以及使用<>分隔的单元格引用,例如:表示引用第一个单元的值。
  3. 每个单元格的内容,在替换前和替换后均不超过100个字符。
  4. 引用单元格的位置不受限制,运行排在后面的单元格被排在前面的单元格引用。
  5. 不存在循环引用的情况,比如下面这种场景是不存在的:
    A单元格:aCd8u
    B单元格:kAydzqo
  6. 不存在多重<>的情况,一个单元格只能引用一个其他单元格。比如下面这种场景是不存在的:
    A单元格:aCd8u
    B单元格:kAydzqo
    C单元格:y<>d

输出描述

输出所有单元格展开的内容,单元格之间用逗号分隔。处理过程中出现错误时,输出字符串“-1”表示出错。

示例1

输入

1,2<A>00

输出

1,2100

说明
第二个单元中有对A单元的引用,A单元格的值为1,替换时,将A单元的内容替代的位置,并和其他内容合并。

示例2

输入

<B>12,1

输出

112,1

说明
第一个单元中有对B单元的引用,B单元格的值为1,替换时,将第二个数据单元的内容替代的位置,并和其他内容合并。

示例3

输入

<B<12,1

输出

-1

说明
第一个单元中有错误的单元格引用方式,输出-1

C++

#include 
### 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,并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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