华为OD机试E卷 - 猴子吃桃/爱吃蟠桃的孙悟空(Java & Python& JS & C++ & C )

题目描述

孙悟空爱吃蟠桃,有一天趁着蟠桃园守卫不在来偷吃。已知蟠桃园有 N 棵桃树,每颗树上都有桃子,守卫将在 H 小时后回来。

孙悟空可以决定他吃蟠桃的速度K(个/小时),每个小时选一颗桃树,并从树上吃掉 K 个,如果树上的桃子少于 K 个,则全部吃掉,并且这一小时剩余的时间里不再吃桃。

孙悟空喜欢慢慢吃,但又想在守卫回来前吃完桃子。

请返回孙悟空可以在 H 小时内吃掉所有桃子的最小速度 K(K为整数)。如果以任何速度都吃不完所有桃子,则返回0。

输入描述

一行输入为 N 个数字,N 表示桃树的数量,这 N 个数字表示每颗桃树上蟠桃的数量。

第二行输入为一个数字,表示守卫离开的时间 H。

其中数字通过空格分割,N、H为正整数,每颗树上都有蟠桃,且 0 < N < 10000,0 < H < 10000。

输出描述

吃掉所有蟠桃的最小速度 K,无解或输入异常时输出 0。

示例1

输入

2 3 4 5
4

输出

5

说明

示例2

输入

2 3 4 5
3

输出

0

说明

解题思路

本题22年、23年、24年都考过。

参考:875. 爱吃香蕉的珂珂 - 力扣(LeetCode)

Java

import java.util.*;

public class Main {
   
   
    pu
### 华为ODE&mdash;&mdash;自动曝光算法与平均像素值的C语言实现 #### 问题描述 在图像处理领域,自动曝光是一种常见的技术需求。其基本原理是通过对图像中的像素值进行统计分析,调整相参数(如ISO、光圈大小或快门速度)以达到理想的亮度效果。通常情况下,这一过程涉及以下几个方面: - 计算图像中所有像素的平均灰度值。 - 基于预设的目标亮度值,判断当前图像是否过曝或欠曝。 - 调整相关参数直至图像亮度接近目标值。 以下是基于此逻辑的一个简单实现方案[^1]。 --- #### 解决思路 1. **核心概念**: - 将图像视为二维矩阵,每个元素代表对应位置的像素强度。 - 图像的整体亮度可通过计算所有像素值的平均值得到。 - 定义一个理想的目标亮度值 `target_brightness`,并通过比较实际亮度与目标亮度决定下一步动作。 2. **具体步骤**: - 输入图像尺寸及各像素值。 - 遍历所有像素,累加它们的灰度值并除以总像素数得到平均亮度。 - 如果平均亮度低于目标值,则认为图像欠曝;反之则认为过曝。 - 返回相应的调整建议或直接输出结果。 3. **注意事项**: - 此处仅提供基础版本,未考虑色彩通道分离等问题。 - 实际应用中还需加入更多细节校正制,例如局部对比度增强等。 --- #### C语言代码实现 ```c #include &lt;stdio.h&gt; #include &lt;stdlib.h&gt; // 函数声明 float calculate_average_pixel_value(int rows, int cols, unsigned char pixels[]); void adjust_exposure(float avg_pixel_value, float target_brightness); int main() { // 示例输入:假设我们有一个简单的灰度图 int rows = 3; // 行数 int cols = 3; // 列数 unsigned char pixels[] = {50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120, 130}; // 像素值数组 // 设定目标亮度值 float target_brightness = 100.0; // 计算平均像素值 float avg_pixel_value = calculate_average_pixel_value(rows, cols, pixels); // 打印结果 printf(&quot;Average Pixel Value: %.2f\n&quot;, avg_pixel_value); // 进行曝光调整评估 adjust_exposure(avg_pixel_value, target_brightness); return 0; } /** * @brief 计算图像的平均像素值 */ float calculate_average_pixel_value(int rows, int cols, unsigned char pixels[]) { int total_pixels = rows * cols; long sum = 0; for (int i = 0; i &lt; total_pixels; ++i) { sum += pixels[i]; } return (float)sum / total_pixels; } /** * @brief 根据平均像素值和目标亮度值调整曝光设置 */ void adjust_exposure(float avg_pixel_value, float target_brightness) { if (avg_pixel_value &lt; target_brightness) { printf(&quot;Image is underexposed.\n&quot;); printf(&quot;Suggestion: Increase ISO or widen aperture.\n&quot;); } else if (avg_pixel_value &gt; target_brightness) { printf(&quot;Image is overexposed.\n&quot;); printf(&quot;Suggestion: Decrease ISO or narrow aperture.\n&quot;); } else { printf(&quot;Exposure is well-balanced.\n&quot;); } } ``` --- #### 输出样例说明 假设有如下输入: ``` rows = 3, cols = 3 pixels = {50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120, 130} target_brightness = 100.0 ``` 运行程序后将显示以下内容: ``` Average Pixel Value: 90.00 Image is underexposed. Suggestion: Increase ISO or widen aperture. ``` 解释: 通过遍历所有像素点得出该图片的平均亮度约为90,在设定的理想阈值之下,故判定为不足曝光,并给出相应改进建议。 --- #### 注意事项 以上演示版主要针对单色静态场景做了简化处理[^2]。真实项目里往往还需要兼顾RGB三原色平衡状况以及动态视频流实时反馈等多种因素影响下的综合考量[^3]。 ---
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