华为OD机考2025A卷 - 机房布局(Java & Python& JS & C++ & C )

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题目描述

小明正在规划一个大型数据中心机房,为了使得机柜上的机器都能正常满负荷工作,需要确保在每个机柜边上至少要有一个电箱。

为了简化题目,假设这个机房是一整排,M表示机柜,I表示间隔,请你返回这整排机柜,至少需要多少个电箱。 如果无解请返回 -1 。

输入描述

cabinets = “MIIM”

备注:

其中 M 表示机柜,I 表示间隔

1 ≤ strlen(cabinets) ≤ 10000
其中 cabinets[i] = ‘M’ 或者 'I‘

输出描述

2

表示至少需要2个电箱

示例1

输入

MIIM

输出

2

示例2

输入

MIM

输出

1

示例3

输入

M

输出

-1

示例4

输入

MMM

输出

-1

示例5

输入

I

输出

0

解题思路

这个题目的主要意图是计算在给定的机柜排列中,至少需要多少个电箱来保证所有机柜都能正常工作。

示例分析

  • 示例 1

    • 输入: MIIM
    • 布局: M(电箱放在这)I M(电箱放在这)I M
    • 可以放置 2 个电箱,分别在第一个和第三个机柜旁边。
    • 输出: 2
  • 示例 2

    • 输入: MIM
    • 布局: M(电箱放在这)I M
    • 可以放置 1 个电箱,在第一个机柜旁边即可。
    • 输出: 1
  • 示例 3

    • 输入: M
    • 只有一个机柜,没有间隔可供放置电箱。
    • 输出: -1(因为无法满足条件)。

好的,以下是结合稍微复杂用例的优化表达:


代码思路

本题的关键在于合理放置电箱,以确保每个机柜旁边至少有一个电箱。我们采用从左到右的遍历方式,并优先将电箱放在机柜的右侧。

为什么优先放在

### 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<List<Integer>> combinationSum(int[] candidates, int target) { List<List<Integer>> result = new ArrayList<>(); if (candidates == null || candidates.length == 0) return result; // 排序以优化剪枝 java.util.Arrays.sort(candidates); backtrack(result, new ArrayList<>(), candidates, target, 0); return result; } private static void backtrack(List<List<Integer>> result, List<Integer> tempList, int[] candidates, int remain, int start) { if (remain < 0) return; // 超过目标值,直接返回 if (remain == 0) { // 找到一个组合 result.add(new ArrayList<>(tempList)); return; } for (int i = start; i < 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<List<Integer>> result = combinationSum(nums, target); System.out.println("结果: " + 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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