华为OD机考双机位B卷 - 文件缓存系统(Java & Python& JS & C/C++ & GO )

本文介绍了华为OD机考中的一道题目,要求设计一个LFU(Least Frequently Used)缓存系统,当缓存空间不足时,按照访问次数和访问时间删除文件。文章提供了解题思路,并给出了C++、Java、JavaScript和Python的实现代码。

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2025华为od机试双机位B卷

题目描述

请设计一个文件缓存系统,该文件缓存系统可以指定缓存的最大值(单位为字节)。

文件缓存系统有两种操作:

  • 存储文件(put)
  • 读取文件(get)

操作命令为:

  • put fileName fileSize
  • get fileName

存储文件是把文件放入文件缓存系统中;

读取文件是从文件缓存系统中访问已存在,如果文件不存在,则不作任何操作。

当缓存空间不足以存放新的文件时,根据规则删除文件,直到剩余空间满足新的文件大小位置,再存放新文件。

具体的删除规则为:文件访问过后,会更新文件的最近访问时间和总的访问次数,当缓存不够时,按照第一优先顺序为访问次数从少到多,第二顺序为时间从老到新的方式来删除文件。

输入描述

第一行为缓存最大值 m(整数,取值范围为 0 < m ≤ 52428800)

第二行为文件操作序列个数 n(0 ≤ n ≤ 300000)

从第三行起为文件操作序列,每个序列单独一行,文件操作定义为:

op file_name file_size

file_name 是文件名,file_size 是文件大小

输出描述

输出当前文件缓存中的文件名列表,文件名用英文逗号分隔,按字典顺序排序,如:

a,c

如果文件缓存中没有文件,则输出NONE

备注

  1. 如果新文件的文件名和文件缓存中已有的文件名相同,则不会放在缓存中
  2. 新的文件第一次存入到文件缓存中时,文件的总访问次数不会变化,文件的最近访问时间会更新到最新时间
  3. 每次文件访问后,总访问次数加1,最近访问时间更新到最新时间
  4. 任何两个文件的最近访问时间不会重复
  5. 文件名不会为空,均为小写字母,最大长度为10
  6. 缓存空间不足时,不能存放新文件
  7. 每个文件大小都是大于 0 的整数

用例1

输入

50
6
put a 10
put b 20
get a
get a
get b
put c 30

输出

a,c

用例2

输入

50
1
get file

输出

NONE

解题思路</

### 华为OD机考 2025B 数字游戏 Java 编程题 解决方案 在华为OD机考 2025B中,数字游戏相关的编程题目通常涉及算法设计、数据结构应用以及逻辑推理。以下是一个可能的数字游戏问题及其解决方案。 #### 问题描述 假设有一个数字游戏,玩家需要从一个整数数组中选择若干个数字,使得这些数字的和等于目标值 `target`。要求输出所有可能的组合。如果不存在这样的组合,则返回空列表。 **输入:** - 一个整数数组 `nums`。 - 一个整数目标值 `target`。 **输出:** - 所有可能的组合列表,每个组合是一个子数组。 **示例:** ```plaintext 输入: nums = [2, 3, 6, 7], target = 7 输出: [[7], [2, 2, 3]] ``` #### 解决方案 以下是使用回溯法(Backtracking)解决该问题的 Java 实现: ```java import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class NumberGame { public static List&lt;List&lt;Integer&gt;&gt; combinationSum(int[] candidates, int target) { List&lt;List&lt;Integer&gt;&gt; result = new ArrayList&lt;&gt;(); if (candidates == null || candidates.length == 0) return result; // 排序以优化剪枝 java.util.Arrays.sort(candidates); backtrack(result, new ArrayList&lt;&gt;(), candidates, target, 0); return result; } private static void backtrack(List&lt;List&lt;Integer&gt;&gt; result, List&lt;Integer&gt; tempList, int[] candidates, int remain, int start) { if (remain &lt; 0) return; // 超过目标值,直接返回 if (remain == 0) { // 找到一个组合 result.add(new ArrayList&lt;&gt;(tempList)); return; } for (int i = start; i &lt; candidates.length; i++) { tempList.add(candidates[i]); backtrack(result, tempList, candidates, remain - candidates[i], i); // 不移动起点,允许重复使用 tempList.remove(tempList.size() - 1); // 回溯 } } public static void main(String[] args) { int[] nums = {2, 3, 6, 7}; int target = 7; List&lt;List&lt;Integer&gt;&gt; result = combinationSum(nums, target); System.out.println(&quot;结果: &quot; + result); } } ``` #### 代码说明 1. **输入排序**:为了优化剪枝操作,首先对输入数组进行排序[^1]。 2. **回溯函数**:通过递归实现回溯,每次尝试将当前数字加入临时列表,并递归调用自身以寻找剩余目标值的组合。 3. **剪枝条件**:当剩余目标值小于 0 时,停止进一步递归;当剩余目标值等于 0 时,保存当前组合并返回。 4. **重复使用元素**:允许同一个数字被多次使用,因此递归调用时传入的起点索引不增加。 #### 时间复杂度与空间复杂度 - **时间复杂度**:最坏情况下为 \(O(2^n)\),其中 \(n\) 是数组长度,因为每个数字都有选或不选两种状态。 - **空间复杂度**:取决于递归深度,最坏情况下为 \(O(n)\)[^2]。 #### 测试结果 运行上述代码,对于输入 `nums = [2, 3, 6, 7]` 和 `target = 7`,输出结果为: ```plaintext 结果: [[2, 2, 3], [7]] ```
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