华为OD机考2025B卷 - 启动多任务排序（Java & Python& JS & C++ & C ）

最新推荐文章于 2025-07-23 08:30:00 发布
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题目描述

一个应用启动时，会有多个初始化任务需要执行，并且任务之间有依赖关系，例如A任务依赖B任务，那么必须在B任务执行完成之后，才能开始执行A任务。

现在给出多条任务依赖关系的规则，请输入任务的顺序执行序列，规则采用贪婪策略，即一个任务如果没有依赖的任务，则立刻开始执行，如果同时有多个任务要执行，则根据任务名称字母顺序排序。

例如：B任务依赖A任务，C任务依赖A任务，D任务依赖B任务和C任务，同时，D任务还依赖E任务。那么执行任务的顺序由先到后是：

A任务，E任务，B任务，C任务，D任务

这里A和E任务都是没有依赖的，立即执行。

输入描述

输入参数每个元素都表示任意两个任务之间的依赖关系，输入参数中符号"->"表示依赖方向，例如：

A->B：表示A依赖B

多个依赖之间用单个空格分隔

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现在给出多条任务依赖关系的规则，请输入任务的顺序执行序列，规则采用贪婪策略，即一个任务如果没有依赖的任务，则立刻开始执行，如果同时有多个任务要执行，则根据任务名称字母顺序排序。一个应用启动时，会有多个初始化任务需要执行，并且任务之间有依赖关系，例如A任务依赖B任务，那么必须在B任务执行完成之后，才能开始执行A任务。例如：B任务依赖A任务，C任务依赖A任务，D任务依赖B任务和C任务，同时，D任务还依赖E任务。输出排序后的启动任务列表，多个任务之间用单个空格分隔。A任务，E任务，B任务，C任务，D任务。
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一个应用启动时，会有多个初始化任务需要执行，并且任务之间有依赖关系，例如A任务依赖B任务，那么必须在B任务执行完成之后，才能开始执行A任务。现在给出多条任务依赖关系的规则，请输入任务的顺序执行序列，规则采用贪婪策略，即一个任务如果没有依赖的任务，则立刻开始执行，如果同时有多个任务要执行，则根据任务名称字母顺序排序。例如：B任务依赖A任务，C任务依赖A任务，D任务依赖B任务和C任务，同时，D任务还依赖E任务。A任务，E任务，B任务，C任务，D任务这里A和E。
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task4在20时刻到达，此时CPU正在执行task2，但是由于task4的优先级更高，因此task4获得执行权开始执行，task2重回等待队列，task4需要2个时间，但是执行到时刻21时，task5到达了，且优先级更高，因此task4还需2 - (21-20) = 1 个时间才能执行完，task4进入等待队列。此时所有任务已经遍历完，我们检查等待队列是否有任务，若有，则此时任务队列中的任务必然是按优先级降序的，因此我们依次取出队头任务，在上一次结束时刻基础上添加需要的时间，就是新的结束时刻，比如。
华为OD机考2025B卷题库
06-23
### 华为OD机考2025B卷题库及相关资料 华为OD机考2025B卷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卷的具体内容、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卷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卷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++、Java、Python、JavaScript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卷，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 &gt; threshold: result.append(item) return result # 输入处理 if __name__ == &quot;__main__&quot;: 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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