华为OD机考双机位C卷 - 查找接口成功率最优时间段(Java & Python& JS & C/C++ & GO )

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2025华为od机试双机位C卷

题目描述

服务之间交换的接口成功率作为服务调用关键质量特性,某个时间段内的接口失败率使用一个数组表示,

数组中每个元素都是单位时间内失败率数值,数组中的数值为0~100的整数,

给定一个数值(minAverageLost)表示某个时间段内平均失败率容忍值,即平均失败率小于等于minAverageLost,

找出数组中最长时间段,如果未找到则直接返回NULL。

输入描述

输入有两行内容,第一行为{minAverageLost},第二行为{数组},数组元素通过空格(” “)分隔,

minAverageLost及数组中元素取值范围为0~100的整数,数组元素的个数不会超过100个。

输出描述

找出平均值小于等于minAverageLost的最长时间段,输出数组下标对,格式{beginIndex}-{endIndx}(下标从0开始),

如果同时存在多个最长时间段,则输出多个下标对且下标对之间使用空格(” “)拼接,多个下标对按下标从小到大排序。

用例

输入 1
0 1 2 3 4
输出 0-2
说明

输入解释:minAverageLost=1,数组[0, 1, 2, 3, 4]

前3个元素的平均值为1,因此数组第一个至第三个数组下标,即0-2

输入 2
0 0 100 2 2 99 0 2
输出 0-1 3-4 6-7
说明

输入解释:minAverageLost=2,数组[0, 0, 100, 2, 2, 99, 0, 2]

通过计算小于等于2的最长时间段为:

数组下标为0-1即[0, 0],数组下标为3-4即[2, 2],数组下标为6-7即[0, 2],这三个部分都满足平均值小于等于2的要求,

因此输出0-1 3-4 6-7

题目解析

解题思路如下:

  1. 首先,我们需要读取输入的数据,包括容忍的平均失败率和失败率数组。

  2. 然后,我们创建一个累积和数组,用于快速计算任意时间段的失败率总和。这个数组的每个元素都是从数组开始到当前位置的失败率的总和。

  3. 接下来,我

### 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“整数拆分”或“分配问题”,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 >= 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“最大最小差异”或“最公平分配”,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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