华为OD机考2025C卷 - 推荐多样性 (Java & Python& JS & C++ & C )

华为OD机考2025C卷推荐多样性题解

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2025华为od机试2025C卷-华为OD上机考试2025年C卷

题目描述

推荐多样性需要从多个列表中选择元素,一次性要返回 N 屏数据(窗口数量),每屏展示 K 个元素(窗口大小),选择策略:

  1. 各个列表元素需要做穿插处理,即先从第一个列表中为每屏选择一个元素,再从第二个列表中为每屏选择一个元素,依次类推

  2. 每个列表的元素尽量均分为 N 份,如果不够 N 个,也要全部分配完,参考样例图:

    (1)从第一个列表中选择 4 条 0 1 2 3,分别放到 4 个窗口中

    (2)从第二个列表中选择 4 条 10 11 12 13,分别放到 4 个窗口中

    (3)从第三个列表中选择 4 条 20 21 22 23,分别放到 4 个窗口中

    (4)再从第一个列表中选择 4 条 4 5 6 7,分别放到 4 个窗口中

    (5)再从第一个列表中选择,由于数量不足 4 条,取剩下的 2 条,放到 窗口1 和 窗口2

    (6)再从第二个列表中选择,由于数量不足 4 条并且总的元素数达到窗口要求,取 18 19 放到 窗口3 和 窗口4

在这里插入图片描述

输入描述

第一行输入为 N,表示需要输出的窗口数量,取值范围 [1, 10]

第二行输入为 K,表示每个窗口需要的元素数量,取值范围 [1, 100]

之后的行数不定(行数取值范围 [1, 10]),表示每个列表输出的元素列表。元素之间以空格隔开,已经过排序处理,每个列表输出的元素数量取值范围 [1, 100]

输出描述

输出元素列表,元素数量 = 窗口数量 * 窗口大小,元素之间以空格分隔,多个窗口合并为一个列表输出,参考样例:

先输出窗口1的元素列表,再输出窗口2的元素列表,再输出窗口3的元素列表,最后输出窗口4的元素列

### 华为OD机考 2025C - 分月饼 算法题解 在华为OD机考中,分月饼问题通常可以转化为经典的“整数拆分”或“分配问题”,即在给定的约束条件下,将 $ n $ 个月饼分给 $ m $ 个员工,每个员工至少分到 1 个月饼,求所有可能的分配方案数量或满足特定条件的最优解。 该问题可以通过**动态规划**或**递归+剪枝**的方式解决。以下是一个基于动态规划的解法,用于计算所有可能的分配方式数量。 ```python def distribute_mooncakes(n, m): # dp[i][j] 表示将 j 个月饼分给前 i 个员工的方案数 dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)] # 初始化:分 0 个月饼给 0 个员工,有 1 种方式 dp[0][0] = 1 for i in range(1, m + 1): for j in range(i, n + 1): # 每个员工至少分到 1 个月饼,所以当前员工可以分到 k 个月饼(k >= 1) for k in range(1, j - i + 2): dp[i][j] += dp[i - 1][j - k] return dp[m][n] ``` 上述代码中,`dp[i][j]` 表示将 `j` 个月饼分给前 `i` 个员工的方案数。通过逐步构建状态转移方程,可以高效地计算出所有合法的分配方式数量。此方法适用于数据规模不大的情况,在中通常能够通过测用例[^1]。 如果题目要求输出所有具体的分配方案,则可以采用**回溯法**进行枚举: ```python def find_all_distributions(n, m): result = [] def backtrack(index, remain, path): if index == m - 1: path.append(remain) result.append(path[:]) path.pop() return for i in range(1, remain - (m - index - 1) + 1): path.append(i) backtrack(index + 1, remain - i, path) path.pop() backtrack(0, n, []) return result ``` 该函数通过递归地为每个员工分配月饼,并在最后一个员工时将剩余全部分配,从而枚举出所有合法的分配方案。 ### 优化思路 - 如果题目要求的是“最大最小差异”或“最公平分配”,则可以采用**二分查找 + 贪心**的方式,结合可行性判断来优化搜索过程。 - 若数据规模较大,可使用**记忆化搜索**或**滚动数组**优化空间复杂度。
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