华为OD机考2025B卷 - 路口最短时间问题(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

假定街道是棋盘型的,每格距离相等,车辆通过每格街道需要时间均为 timePerRoad;

街道的街口(交叉点)有交通灯,灯的周期 T(=lights[row][col])各不相同;

车辆可直行、左转和右转,其中直行和左转需要等相应 T 时间的交通灯才可通行,右转无需等待。

现给出 n * m 个街口的交通灯周期,以及起止街口的坐标,计算车辆经过两个街口的最短时间。

其中:

  1. 起点和终点的交通灯不计入时间,且可以在任意方向经过街口
  2. 不可超出 n * m 个街口,不可跳跃,但边线也是道路(即:lights[0][0] -> lights[0][1] 是有效路径)

入口函数定义:

/**
 * @param lights:n*m个街口每个交通灯的周期,值范围[0, 120],n和m的范围为[1,9]
 * @param timePreRoad:相邻两个街口之间街道的通行时间,范围为[0,600]
 * @param rowStart:起点的行号
 * @param colStart:起点的列号
 * @param rowEnd:终点的行号
 * @param colEnd:终点的列号
 * @return lights[rowStart][colStart] 与 lights[rowEnd][colEnd] 两个街口之间的最短通行时间
 */
int calcTime(int[][] lights, int timePreRoad, int rowStart, int colStart, int rowEnd, int colEnd)

输入描述

第一行输入 n 和 m,以空格分隔

之后 n 行输入 lights矩阵,矩阵每行m个整数,以空格分隔

之后一行输入 timePerRoad

之后一行输入 rowStart colStart,以空格分隔

最后一行输入 rowEnd colEnd,以空格分隔

输出描述

lights[rowStart][colStart] 与 lights[rowEnd][colEnd] 两个街口之间的最短通行时间

用例

输入

3 3
1 2 3
### 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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