华为OD机考2025A卷 - 内存资源分配(Java & Python& JS & C++ & C )

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题目描述

有一个简易内存池,内存按照大小粒度分类,每个粒度有若干个可用内存资源,用户会进行一系列内存申请,需要按需分配内存池中的资源返回申请结果成功失败列表。

分配规则如下:

  • 分配的内存要大于等于内存的申请量,存在满足需求的内存就必须分配,优先分配粒度小的,但内存不能拆分使用;
  • 需要按申请顺序分配,先申请的先分配,有可用内存分配则申请结果为true;
  • 没有可用则返回false。

注意:不考虑内存释放

输入描述

输入为两行字符串

第一行为内存池资源列表,包含内存粒度数据信息,粒度数据间用逗号分割

  • 一个粒度信息内用冒号分割,冒号前为内存粒度大小,冒号后为数量
  • 资源列表不大于1024
  • 每个粒度的数量不大于4096

第二行为申请列表,申请的内存大小间用逗号分割

  • 申请列表不大于100000

如:
64:2,128:1,32:4,1:128
50,36,64,128,127

输出描述

输出为内存池分配结果

如true,true,true,false,false

示例1

输入

64:2,128:1,32:4,1:128
50,36,64,128,127

输出

true,true,true,false,false

说明

内存池资源包含:64K共2个、128K共1个、32K共4个、1K共128个的内存资源;
针对50,36,64,128,127的内存申请序列,分配的内存依次是:64,64,128,NULL,NULL,
第三次申请内存时已经将128分配出去,因此输出结果是:
true,true,true,false,false

解题思路

规则总结:

  • 按需分配内存,不能拆分。
  • 优先分配最小的满足条件的内存块。
  • 内存池中的资源一旦分配出去,就无法再次使用。
  • 若没有可用内存块满足需求,返回 false

示例解释:

输入:

64:2,128:1,32:4,1:128
50,36,64,128,127

输出:

true,true,true,false,false
解释过程:
  1. 内存池初始化

    • 内存池资源为:
      • 64K 的内存块有 2 个。
      • 128K 的内存块有 1 个。
### 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,可以模拟真实考试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年真题及高频考点,供考生参考[^4]。 - **内部分享**:部分参加过考试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试模式[^1]。 #### 2. 考试内容概述 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++JavaPythonJavaScript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。 - **模拟真实考试环境**: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 > threshold: result.append(item) return result # 输入处理 if __name__ == "__main__": 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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