华为OD机考2025C卷 - 智能成绩表 (Java & Python& JS & C++ & C )

本文介绍了华为OD机试中的一道题目,涉及到学生考试成绩的输入、排序和输出。题目要求根据学生的科目成绩或总分进行排名,并提供了C++、Java、JavaScript、Python和C语言的解题思路及完整用例。

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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

小明来到学校当老师,需要将学生按考试总分或单科分数进行排名,你能帮帮他吗?

输入描述

第 1 行输入两个整数,学生人数 n 和科目数量 m。

  • 0 < n < 100
  • 0 < m < 10

第 2 行输入 m 个科目名称,彼此之间用空格隔开。

  • 科目名称只由英文字母构成,单个长度不超过10个字符。
  • 科目的出现顺序和后续输入的学生成绩一一对应。
  • 不会出现重复的科目名称。

第 3 行开始的 n 行,每行包含一个学生的姓名和该生 m 个科目的成绩(空格隔开)

  • 学生不会重名。
  • 学生姓名只由英文字母构成,长度不超过10个字符。
  • 成绩是0~100的整数,依次对应第2行种输入的科目。

第n+2行,输入用作排名的科目名称。若科目不存在,则按总分进行排序。

输出描述

输出一行,按成绩排序后的学生名字,空格隔开。成绩相同的按照学生姓名字典顺序排序。

样例1

输入

3 2
yuwen shuxue
fangfang 95 90
xiaohua 88 98
minmin 100 82
shuxue

输出

xiaohua fangfang minmin

说明

按照shuxue成绩排名依次是 xiaohua fangfang minmin

样例2

输入

3 2
yuwen shuxue
fangfang 95 90
xiaohua 88 95
minmin 90 95
zongfen

输出

fangfang minmin xiaohua

说明

排序科目不存在,按总分排序 , fangfang 和 minmin 总分相同,按姓名的字典序顺序, fangfang 排在前面

解题思路

C++

### 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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