华为OD机考2025C卷 - 分配土地 (Java & Python& JS & C++ & C )

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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

从前有个村庄,村民们喜欢在各种田地上插上小旗子,旗子上标识了各种不同的数字。

某天集体村民决定将覆盖相同数字的最小矩阵形的土地分配给村里做出巨大贡献的村民,请问此次分配土地,做出贡献的村民种最大会分配多大面积?

输入描述

第一行输入 m 和 n,

  • m 代表村子的土地的长
  • n 代表土地的宽

第二行开始输入地图上的具体标识

输出描述

此次分配土地,做出贡献的村民种最大会分配多大面积

备注

旗子上的数字为1~500,土地边长不超过500

未插旗子的土地用0标识

用例1

输入

3 3
1 0 1
0 0 0
0 1 0

输出

9

说明

土地上的旗子为1,其坐标分别为(0,0),(2,1)以及(0,2),为了覆盖所有旗子,矩阵需要覆盖的横坐标为0和2,纵坐标为0和2,所以面积为9,即(2-0+1)*(2-0+1)= 9

用例2

输入

3 3
1 0 2
0 0 0
0 3 4

输出

1

说明

由于不存在成对的小旗子,故而返回1,即一块土地的面积。

解题思路

  1. 初始化:

    • 读取用户输入的土地的长m和宽n
    • 创建一个二维数组land[m][n]来存储土地上每个位置的标识。
    • 创建两个二维数组minPos[501][2]maxPos[501][2]来分别存储每个标识数字的最小和最大位置。数组的大小设为501是因为题目中提到数字的范围是1到500。
    • minPos的每个位置初始化为(m, n)maxPos的每个位置初始化为(-1, -1),这是因为我们需要在后续的遍历中通过比较来找到实际的最小和最大值。
  2. 遍历土地:

    • 通过双层循环遍历土地上的每个位置(i, j)
    • 对于每个位置的数字num,如果num不是0,更新minPos[nu
内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
数字图像隐写术是一种将秘密信息嵌入到数字图像中的技术,它通过利用人类视觉系统的局限性,在保持图像视觉质量的同时隐藏信息。这项技术广泛应用于信息安全、数字水印和隐蔽通信等领域。 典型隐写技术主要分为以下几类: 空间域隐写:直接在图像的像素值中进行修改,例如LSB(最低有效位)替换方法。这种技术简单易行,但对图像处理操作敏感,容易被检测到。 变换域隐写:先将图像转换到频域(如DCT或DWT域),然后在变换系数中嵌入信息。这类方法通常具有更好的鲁棒性,能抵抗一定程度的图像处理操作。 自适应隐写:根据图像的局部特性动态调整嵌入策略,使得隐写痕迹更加分散和自然,提高了安全性。 隐写分析技术则致力于检测图像中是否存在隐藏信息,主要包括以下方法: 统计分析方法:检测图像统计特性的异常,如直方图分析、卡方检测等。 器学习方法:利用分类器(如SVM、CNN)学习隐写图像的区分特征。 深度学习方法:通过深度神经网络自动提取隐写相关特征,实现端到端的检测。 信息提取过程需要密钥或特定算法,通常包括定位嵌入位置、提取比特流和重组信息等步骤。有效的隐写系统需要在容量、不可见性和鲁棒性之间取得平衡。 随着深度学习的发展,隐写与反隐写的技术对抗正在不断升级,推动了这一领域的持续创新。
### 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真题及高频考点,供考生参考[^4]。 - **内部分享**:部分参加过考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模式[^1]。 #### 2. 考内容概述 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++Java、Python、JavaScript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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