华为OD机考2025C卷 - 园区参观路径 (Java & Python& JS & C++ & C )

园区参观路径算法
这篇博客介绍了华为OD机试中的一道题目,涉及园区参观路径的计算。问题是一个二维网格的动态规划问题,求从左上角到右下角的不同路径数量,路径只能向右或向下。文章详细阐述了动态规划的解题思路和递推关系,并给出了C++、Java、JavaScript、Python和C语言的解题代码示例。

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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

园区某部门举办了Family Day,邀请员工及其家属参加;

将公司园区视为一个矩形,起始园区设置在左上角,终点园区设置在右下角;

家属参观园区时,只能向右和向下园区前进,求从起始园区到终点园区会有多少条不同的参观路径。

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输入描述

第一行为园区的长和宽;

后面每一行表示该园区是否可以参观,0表示可以参观,1表示不能参观

输出描述

输出为不同的路径数量

用例

输入 3 3
0 0 0
0 1 0
0 0 0
输出 2
说明

解题思路

这个问题是一个典型的动态规划问题,主要解决的是在一个二维网格中,从左上角到右下角的所有可能路径的数量,其中一些单元格可能是不可达的。

动态规划的基本思想是将一个复杂的问题分解成一系列简单的子问题,并存储子问题的解,以便后续需要时直接使用,而不是重新计算。这种方法通过避免重复计算同一个子问题来节省计算时间。

在这个问题中,我们定义dp[i][j]为从起始点到网格中位置(i,j)的所有可能路径的数量。我们需要找到一个递推关系,用更小的子问题的解来表达dp[i][j]。

这里的递推关系是基于这样一个事实:到达一个特定单元格的路径只能来自其左边的单元格或其上边的单元格。因此,到达该单元格的所有可能路径的数量就是到达其左边单元格的所有可能路径的数量和到达其上边单元格的所有可能路径的数量的和。这就是我们的递推关系。

具体来说,如果我们在第一行或第一列,那么只有一种可能的路径(沿着边缘)。所以,对于第一行和第一列,dp[i][j]就等于其左边单元格或上边单元格的dp值。对于其他位置,dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1]。

这就是我们如何使用动态规划来解决这个问题的。我们首先初始化dp数组,然后使用上述递推关系来填充dp数组,最后dp[m-1][n-1]就是我们的答案,也就是从起始点到终点的所有可能路径的数量。

C++

### 华为OD机考2025B题库及相关资料 华为OD机考2025B的题库和相关资料可以通过以下方式获取或了解。以下是关于2025B的具体内容、备考建议以及相关信息。 #### 1. 题库来源与获取方式 华为OD机考2025B的题库通常由官方提供,但具体题目不会完全公开。考生可以通过以下途径获取相关资料: - **官方在线OJ环境**:华为提供了专门的在线OJ环境用于刷题[^2]。通过私信联系开通OJ环境,可以模拟真实考场景并练习类似题目- **第三方平台**:例如牛客网等平台会整理历真题及高频考点,供考生参考[^4]。 - **内部分享**:部分参加过考的考生会在社区中分享经验与题目类型,这些资源可以帮助理解考模式[^1]。 #### 2. 考内容概述 2025B主要考察以下几个方面: - **算法设计与实现**:涉及基础数据结构(如数组、链表、栈、队列)和常见算法(如排序、查找、动态规划)[^1]。 - **编程语言基础**:支持多种编程语言(C++Java、Python、JavaScript等),考生需熟悉所选语言的基本语法与标准库[^4]。 - **实际问题解决能力**:题目通常以实际应用场景为背景,例如数据分类、路径规划等问题[^3]。 #### 3. 备考建议 为了更好地准备2025B,以下是一些具体的备考建议: - **熟悉输入输出方式**:不同语言有各自的输入输出规范。例如,Python使用`input()`和`print()`,C++使用`cin`和`cout`。 - **掌握常见算法模板**:包括但不限于快速排序、二分查找、深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)等。 - **模拟真实考环境**:利用在线OJ平台进行模拟练习,确保在规定时间内完成题目[^2]。 #### 4. 示例代码 以下是一个简单的示例代码,展示如何处理输入输出并解决问题: ```python # 数据分类问题示例 def data_classification(data, threshold): result = [] for item in data: if item > threshold: result.append(item) return result # 输入处理 if __name__ == "__main__": n = int(input()) # 数据数量 data = list(map(int, input().split())) # 数据列表 threshold = int(input()) # 阈值 output = data_classification(data, threshold) print(len(output)) # 输出符合条件的数据数量 ``` 此代码展示了如何读取输入数据并根据条件筛选结果[^4]。 ###
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