华为OD机考双机位A卷- 优雅子数组(Java & Python& JS & C/C++ & GO )

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2025华为od机试双机位A卷 -华为OD上机考试双机位A卷

题目描述

如果一个数组中出现次数最多的元素出现大于等于K次,被称为 k-优雅数组 ,k也可以被称为优雅阈值。
例如,数组1,2,3,1、2,3,1,它是一个3-优雅数组,因为元素1出现次数大于等于3次,
数组[1, 2, 3, 1, 2]就不是一个3-优雅数组,因为其中出现次数最多的元素是1和2,只出现了2次。

给定一个数组A和k,请求出A有多少子数组是k-优雅子数组。

子数组是数组中一个或多个连续元素组成的数组。

例如,数组[1,2,3,4]包含10个子数组,分别是:
[1], [1,2], [1,2,3], [1,2,3,4], [2], [2,3], [2,3,4], [3], [3, 4], [4]。

输入描述

第一行输入两个数字,以空格隔开,含义是:A数组长度 k值

第二行输入A数组元素,以空格隔开

输出描述

输出A有多少子数组是k-优雅子数组

示例1

输入

7 3
1 2 3 1 2 3 1 

输出

 1

说明

示例2

输入

7 2
1 2 3 1 2 3 1

输出

10

说明

解题思路

利用双指针(即一个双重for)找到所有子数组(有点暴力),外层 i 指针指向子数组左边界,内层 j 指针指向子数组右边界,然后统计子数组内部各数字出现个数,若有数字出现次数大于等于k,则该子数组符合要求,统计结果ans++。

上面算法逻辑中,找所有子数组的逻辑基本无法优化,但是统计每个子数组内部各数字出现次数的逻辑却可以优化。

我们可以基于动态规划前缀和的思想,对相同左边界的子数组,只统计初始子数组的内部元素个数,然后每当右边界变化,则基于上一个子数组的统计结果计算出新结果,例如:

Java

import java.util.Scanner
### 华为OD机考 2025B 数字游戏 Java 编程题 解决方案 在华为OD机考 2025B中,数字游戏相关的编程题目通常涉及算法设计、数据结构应用以及逻辑推理。以下是一个可能的数字游戏问题及其解决方案。 #### 问题描述 假设有一个数字游戏,玩家需要从一个整数数组中选择若干个数字,使得这些数字的和等于目标值 `target`。要求输出所有可能的组合。如果不存在这样的组合,则返回空列表。 **输入:** - 一个整数数组 `nums`。 - 一个整数目标值 `target`。 **输出:** - 所有可能的组合列表,每个组合是一个子数组。 **示例:** ```plaintext 输入: nums = [2, 3, 6, 7], target = 7 输出: [[7], [2, 2, 3]] ``` #### 解决方案 以下是使用回溯法(Backtracking)解决该问题的 Java 实现: ```java import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class NumberGame { public static List<List<Integer>> combinationSum(int[] candidates, int target) { List<List<Integer>> result = new ArrayList<>(); if (candidates == null || candidates.length == 0) return result; // 排序以优化剪枝 java.util.Arrays.sort(candidates); backtrack(result, new ArrayList<>(), candidates, target, 0); return result; } private static void backtrack(List<List<Integer>> result, List<Integer> tempList, int[] candidates, int remain, int start) { if (remain < 0) return; // 超过目标值,直接返回 if (remain == 0) { // 找到一个组合 result.add(new ArrayList<>(tempList)); return; } for (int i = start; i < candidates.length; i++) { tempList.add(candidates[i]); backtrack(result, tempList, candidates, remain - candidates[i], i); // 不移动起点,允许重复使用 tempList.remove(tempList.size() - 1); // 回溯 } } public static void main(String[] args) { int[] nums = {2, 3, 6, 7}; int target = 7; List<List<Integer>> result = combinationSum(nums, target); System.out.println("结果: " + result); } } ``` #### 代码说明 1. **输入排序**:为了优化剪枝操作,首先对输入数组进行排序[^1]。 2. **回溯函数**:通过递归实现回溯,每次尝试将当前数字加入临时列表,并递归调用自身以寻找剩余目标值的组合。 3. **剪枝条件**:当剩余目标值小于 0 时,停止进一步递归;当剩余目标值等于 0 时,保存当前组合并返回。 4. **重复使用元素**:允许同一个数字被多次使用,因此递归调用时传入的起点索引不增加。 #### 时间复杂度与空间复杂度 - **时间复杂度**:最坏情况下为 \(O(2^n)\),其中 \(n\) 是数组长度,因为每个数字都有选或不选两种状态。 - **空间复杂度**:取决于递归深度,最坏情况下为 \(O(n)\)[^2]。 #### 测试结果 运行上述代码,对于输入 `nums = [2, 3, 6, 7]` 和 `target = 7`,输出结果为: ```plaintext 结果: [[2, 2, 3], [7]] ```
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