华为OD机考2025C卷 - API集群负载统计 (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

某个产品的RESTful API集合部署在服务器集群的多个节点上,近期对客户端访问日志进行了采集,需要统计各个API的访问频次,根据热点信息在服务器节点之间做负载均衡,现在需要实现热点信息统计查询功能。

RESTful API是由多个层级构成,层级之间使用 / 连接,如 /A/B/C/D 这个地址,A属于第一级,B属于第二级,C属于第三级,D属于第四级。

现在负载均衡模块需要知道给定层级上某个名字出现的频次,未出现过用0表示,实现这个功能。

输入描述

第一行为N,表示访问历史日志的条数,0 < N ≤ 100。

接下来N行,每一行为一个RESTful API的URL地址,约束地址中仅包含英文字母和连接符 / ,最大层级为10,每层级字符串最大长度为10。

最后一行为层级L和要查询的关键字

输出描述

输出给定层级上,关键字出现的频次,使用完全匹配方式(大小写敏感)。

用例

输入

5
/huawei/computing/no/one
/huawei/computing
/huawei
/huawei/cloud/no/one
/huawei/wireless/no/one
2 computing

输出

2

说明

在第二层级上,computing出现了2次,因此输出2

用例2

输入

5
/huawei/computing/no/one
/huawei/computing
/huawei
/huawei/cloud/no/one
/huawei/wireless/no/one
4 two

输出

0

说明

存在第四层级的URL上,没有出现two,因此频次是0

解题思路

  1. 创建一个映射表,键为层级和关键字,值为频次。这个映射表将用于存储每个层级和关键字的出现频次。
  2. 遍历每一条访问历史日志。对于每一条日志,将URL地址按照"/"分割成多个部分。
  3. 检查每个层级的字符串。对于每个层级,将层级和关键字作为键。如果键在映射表中存在,就将频次加1,否则将频次设为1。

C++

#
### 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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