华为OD机考2025B卷 - 报文响应时间(Java & Python& JS & C++ & C )

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题目描述

IGMP 协议中,有一个字段称作最大响应时间 (Max Response Time) ,HOST收到查询报文,解折出 MaxResponsetime 字段后,需要在 (0,MaxResponseTime] 时间 (s) 内选取随机时间回应一个响应报文,如果在随机时间内收到一个新的查询报文,则会根据两者时间的大小,选取小的一方刷新回应时间。

最大响应时间有如下计算方式:

  • 当 Max Resp Code < 128, Max Resp Time = Max Resp Code;
  • 当 Max Resp Code ≥ 128, Max Resp Time = (mant | 0x10) << (exp + 3);

img

注: exp最大响应时间的高5~7位: mant 为最大响应时间的低4位。

其中接收到的MaxRespCode 最大值为 255,以上出现所有字段均为无符号数。

现在我们认为 HOST收到查询报文时,选取的随机时间必定为最大值,现给出 HOST 收到查询报文个数 C,HOST 收到该报文的时间T,以及查询报文的最大响应时间字段值 M,请计算出HOST 发送响应报文的时间。

输入描述

第一行为查询报文个数 C,后续每行分别为 HOST 收到报文时间 T,及最大响应时间M,以空格分割。

输出描述

HOST 发送响应报文的时间。

备注

用例确定只会发送一个响应报文, 不存在计时结束后依然收到查询报文的情况。

示例1

输入

3
0 20
1 10
8 20

输出

11

说明

收到3个报文,
第0秒收到第1个报文,响应时间为20秒,则要到0+20=20秒响应;
第1秒收到第2个报文,响应时间为10秒,则要到1+10=11秒响应,与上面的报文的响应时间比较获得响应时间最小为11秒;

第8秒收到第3个报文,响应时间为20秒,则要到8+20=28秒响应,与第上面的报文的响应时间比较获得响应时间最小为11秒;

最终得到最小响应报文时间为11秒

示例2

输入

2
0 255
200 60

输出

260

说明

收到2个报文,
第0秒收到第1个报文,响应时间为255秒,则要到(15 | 0x10) << (7 + 3)= 31744秒响应; (mant = 15,exp =7)

第200秒收到第2个报文,响应时间为60秒,则要到200+60-260秒响应,与第上面的报

### 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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