华为OD机考2025B卷 - 战场索敌(Java & Python& JS & C++ & C )

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题目描述

有一个大小是N*M的战场地图,被墙壁 ‘#’ 分隔成大小不同的区域,上下左右四个方向相邻的空地 ‘.’ 属于同一个区域,只有空地上可能存在敌人’E”,

请求出地图上总共有多少区域里的敌人数小于K。

输入描述

第一行输入为N,M,K;

  • N表示地图的行数,M表示地图的列数, K表示目标敌人数量
  • N,M<=100

之后为一个NxM大小的字符数组。

输出描述

敌人数小于K的区域数量

示例1

输入

3 5 2
..#EE
E.#E.
###..

输出

1

说明

地图被墙壁分为两个区域,左边区域有1个敌人,右边区域有3个敌人,符合条件的区域数量是1

解题思路

整体思路是,遍历地图中的每个位置,如果该位置未被访问过且不是墙壁,则调用dfs函数计算以该位置为起点的区域中敌人的数量,如果该数量小于目标敌人数量k,则将区域数量加1。最后,输出区域数量。

我们将地图矩阵存储在一个二维字符数组matrix中。

接下来,我们需要初始化一个二维布尔数组visited,用于标记地图中的每个位置是否已经被访问过。初始化visited为false。

然后,我们定义一个深度优先搜索函数dfs,用于计算以位置(i, j)为起点的区域中敌人的数量。在dfs函数中,我们首先将位置(i, j)标记为已访问,并根据该位置的值判断是否为敌人,如果是,则将计数器count加1。然后,我们使用一个栈来保存待访问的位置。在每一次循环中,我们从栈中取出一个位置(pos),并遍历其上下左右四个相邻位置。如果相邻位置在地图范围内、未被访问过且不是墙壁,则将其标记为已访问,并根据其值判断是否为敌人,如果是,则将计数器count加1,并将该位置加入到栈中。最后,返回计数器count。

接下来,我们定义主函数main。在主函数中,我们首先读取地图的行数n、列数m和目标敌人数量k。然后,根据地图的行数n和列数m初始化visited和matrix数组。接下来,我们遍历地图中的每个位置,如果该位置已经被访问过或者是墙壁,则跳过。否则,调用dfs函数计算以该位置为起点的区域中敌人的数量,如果该数量小于目标敌人数量k,则将区域数量加1。最后,输出区域数量。

Java

import java.util.Scanner
### 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(DFS)、广度优先搜(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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