华为OD机考双机位B卷 - AI处理器问题(Java & Python& JS & C/C++ & GO )

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2025华为od机试双机位B卷 -华为OD机考双机位B卷

题目描述

某公司研发了一款高性能AI处理器。每台物理设备具备8颗AI处理器,编号分别为0、1、2、3、4、5、6、7。

编号0-3的处理器处于同一个链路中,编号4-7的处理器处于另外一个链路中,不通链路中的处理器不能通信。

如下图所示。现给定服务器可用的处理器编号数组array,以及任务申请的处理器数量num,找出符合下列亲和性调度原则的芯片组合。

如果不存在符合要求的组合,则返回空列表

亲和性调度原则:

  • 如果申请处理器个数为1,则选择同一链路,剩余可用的处理器数量为1个的最佳,其次是剩余3个的为次佳,然后是剩余2个,最后是剩余4个。

  • 如果申请处理器个数为2,则选择同一链路剩余可用的处理器数量2个的为最佳,其次是剩余4个,最后是剩余3个。

  • 如果申请处理器个数为4,则必须选择同一链路剩余可用的处理器数量为4个。

  • 如果申请处理器个数为8,则申请节点所有8个处理器。

提示:

  1. 任务申请的处理器数量只能是1、2、4、8。
  2. 编号0-3的处理器处于一个链路,编号4-7的处理器处于另外一个链路。
  3. 处理器编号唯一,且不存在相同编号处理器。

输入描述

输入包含可用的处理器编号数组array,以及任务申请的处理器数量num两个部分。

第一行为array,第二行为num。例如:

[0, 1, 4, 5, 6, 7]  
1

表示当前编号为0、1、4、5、6、7的处理器可用。任务申请1个处理器。

  • 0 <= array.length <= 8
  • 0 <= array[i] <= 7
  • num in [1, 2, 4, 8]

输出描述

输出为组合列表,当array= [0,1,4,5,6,7 ],num=1 时,输出为[[0], [1]]。

示例1

输入

[0, 1, 4, 5, 6, 7]
1

输出

[[0], [1]]

说明

根据第一条亲和性调度原则,在剩余两个处理器的链路(0, 1, 2, 3)中选择处理器。

由于只有0和1可用,则返回任意一颗处理器即可。

示例2

输入

[0, 1, 4, 5, 6, 7]
4

输出

[[4, 5, 6, 7]]

说明

根据第三条亲和性调度原则,必须选择同一链路剩余可用的处理器数量为4个的环

解题思路

1. 分组处理器

分组处理器是解决这个问题的基础步骤,主要工作是:

  • 将输入的可用处理器按照编号范围分到两个不同的链路组
  • 链路1包含编号为0-3的处理器
  • 链路2包含编号为4-7的处理器
  • 分组前需要对处理器编号进行排序,确保处理有序性
### 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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