华为OD机考2025C卷 - 静态代码扫描服务 (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

静态扫描可以快速识别源代码的缺陷,静态扫描的结果以扫描报告作为输出:

1、文件扫描的成本和文件大小相关,如果文件大小为N,则扫描成本为N个金币

2、扫描报告的缓存成本和文件大小无关,每缓存一个报告需要M个金币

3、扫描报告缓存后,后继再碰到该文件则不需要扫描成本,直接获取缓存结果

给出源代码文件标识序列和文件大小序列,求解采用合理的缓存策略,最少需要的金币数。

输入描述

第一行为缓存一个报告金币数M,L<= M <= 100

第二行为文件标识序列:F1,F2,F3,…,Fn。

第三行为文件大小序列:S1,S2,S3,…,Sn。

备注:

  • 1 <= N <= 10000
  • 1 <= Fi <= 1000
  • 1 <= Si <= 10

备注:

  • 采用合理的缓存策略,需要的最少金币数

输出描述

可以被两方都到达的聚餐地点数量,行末无空格。

示例1

输入

5
1 2 2 1 2 3 4
1 1 1 1 1 1 1

输出

7

说明

7

示例2

输入

5
2 2 2 2 2 5 2 2 2
3 3 3 3 3 1 3 3 3

输出

9

说明

解题思路

简单的贪心题,对于每一种大小的文件,需要判断的是 每次都重新扫描的成本扫描一次加上缓存的成本,选择其中最小的即可。

Java

import java.util.HashMap;
import java.util.
### 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&ldquo;整数拆分&rdquo;或&ldquo;分配问题&rdquo;,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 &gt;= 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,在机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&ldquo;最大最小差异&rdquo;或&ldquo;最公平分配&rdquo;,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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