华为OD机考2025C卷 - 高效货运(Java & Python& JS & C++ & C )

这篇博客主要介绍了华为OD机试中的一道题目,涉及到如何在货车额定载货重量限制下,同时装载货物A和B以获得最高利润。解题思路包括暴力模拟计算所有可能的货物A数量,结合货物B计算总利润,并给出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

老李是货运公司承运人,老李的货车额定载货重量为 wt。

现有两种货物:

  • 货物 A 单件重量为 wa,单件运费利润为 pa
  • 货物 B 单件重量为 wb,单件运费利润为 pb

老李每次发车时载货总重量刚好为货车额定的载货重量 wt,车上必须同时有货物 A 和货物 B ,货物A、B不可切割。

老李单次满载运输可获得的最高利润是多少?

输入描述

  • 第一列输入为货物 A AA 的单件重量 wa ,0 < wa < 10000

  • 第二列输入为货物 B BB 的单件重量wb,0 < wb < 10000

  • 第三列输入为货车的额定载重wt,0 < wt < 100000

  • 第四列输入为货物 A AA 的单件运费利润pa,0 < pa < 1000

  • 第五列输入为货物 B BB 的单件运费利润pb,0 < pb < 1000

输出描述

单次满载运输的最高利润

用例1

输入

10 8 36 15 7

输出

44

用例2

输入

1 1 2 1 1

输出

2

解题思路

暴击模拟:遍历所有可能的货物A的装载数量,对于每种情况计算剩余重量能否完全由货物B填满,如果可以则计算当前组合的利润,并与已知的最大利润进行比较,更新最大利润。

重量计算:对于货物A和B,计算总重量的公式是:
总重量 = ( 货物A的数量 × 货物A的单件重量 ) + ( 货物B的数量 × 货物B的单件重量 ) \text{总重量} = (\text{货物A的数量} \times \text{货物A的单件重量}) + (\text{货物B的数量} \times \text{货物B的单件重量})

### 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 &gt; threshold: result.append(item) return result # 输入处理 if __name__ == &quot;__main__&quot;: 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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