华为OD机考2025B卷 - 查找单入口空闲区域(Java & Python& JS & C++ & C )

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2025华为od 机试2025B卷-华为机考OD2025年B卷

题目描述

给定一个 m x n 的矩阵,由若干字符 ‘X’ 和 ‘O’构成,’X’表示该处已被占据,’O’表示该处空闲,请找到最大的单入口空闲区域。

解释:

空闲区域是由连通的’O’组成的区域,位于边界的’O’可以构成入口,

单入口空闲区域即有且只有一个位于边界的’O’作为入口的由连通的’O’组成的区域。
如果两个元素在水平或垂直方向相邻,则称它们是“连通”的。

输入描述

第一行输入为两个数字,第一个数字为行数m,第二个数字为列数n,两个数字以空格分隔,1<=m,n<=200。

剩余各行为矩阵各行元素,元素为‘X’或‘O’,各元素间以空格分隔。

输出描述

若有唯一符合要求的最大单入口空闲区域,输出三个数字

  • 第一个数字为入口行坐标(0~m-1)
  • 第二个数字为入口列坐标(0~n-1)
  • 第三个数字为区域大小

三个数字以空格分隔;

若有多个符合要求,则输出区域大小最大的,若多个符合要求的单入口区域的区域大小相同,则此时只需要输出区域大小,不需要输出入口坐标。

若没有,输出NULL。

示例1

输入

4 4
X X X X
X O O X
X O O X
X O X X

输出

3 1 5

说明

存在最大单入口区域,入口坐标(3,1),区域大小5

示例2

输入

4 5
X X X X X
O O O O X
X O O O X
X O X X O

输出

3 4 1

说明

存在最大单入口区域,入口坐标(3,4),区域大小1

示例3

输入

5 4
X X X X
X O O O
X O O O
X O O X
X X X X

输出

NULL

说明

NULL

示例4

输入

5 4
X X X X
X O O O
X X X X
X O O O
X X X X

输出

3

说明

存在两个大小为3的最大单入口区域,两个入口坐标分别为(1,3)、(3,3)

解题思路

题目解析

本题的目标是找到一个矩阵中由字符 'O' 连通组成的最大的 单入口空闲区域,并根据具体情况输出不同的信息。


核心概念
  1. 空闲区域

    • 'O' 连通组成的区域。
    • 连通:水平或垂直方向相邻的 'O' 视为连通。
  2. 入口

    • 位于矩阵边界的 'O' 元素可作为入口。
  3. 单入口空闲区域

    • 一个空闲区域中仅有 一个 'O' 位于边界。
    • 例如,若一个空闲区域有多个边界上的 'O'
### 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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