华为OD机考双机位A卷- 国际移动用户识别码(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

小明是核心网工程师,客户交给小明一个任务:给定一个网络配置列表,每个配置是一个字符串,仅有数字和"*“、”?"符号组成。

输入用户的IMSI(国际移动用户识别码),根据以下规则匹配配置列表:

  • "*"匹配0个或连续多个任意字符。
  • "?“匹配下标为奇数的单个字符,比如123?中的”?"可以匹配123456789012345下标为3的字符’4’,下标从0开始。

输入描述

输入第一行为网络配置列表,列表中的每个配置是由数字和" * “、” ? “组成的字符串,每个字符串中” * “不会超过一个,”?"若干,网络配置列表长度小于200,每个字符串以英文逗号隔开。

输入第二行为用户的IMSI(国际移动用户识别码),仅有数字组成,长度等于15.

备注

保证输入格式正确,无需考虑格式错误.

输出描述

输出为满足匹配规则的配置字符串列表,列表按字典序升序输出,每个字符以英文逗号隔开。若没有满足条件的配置,则返回字符串"null"

示例1

输入

1234567,1234567*
123456789012345

输出

1234567*

说明

*可以匹配0或多个任意字符,故输出1234567 *

示例2

输入

123?????????345,123????*????345
123456789012345

输出

null

说明

'?'字符只能匹配IMSI中为奇数下标的字符,故都不符合要求,返回null

解题思路

IMSI配置匹配问题解题思路

1. 问题分析

这个问题本质上是一个带有特殊规则的字符串匹配问题,关键在于处理两种特殊通配符:

  • * 通配符:可以匹配0个或多个任意字符
  • ? 通配符:只能匹配奇数位置(下标从0开始,即第2、4、6…个字符)的单个字符

2. 匹配策略

对于每个配置字符串,采用如下匹配策略:

基本匹配流程

  • 使用两个指针分别指向IMSI字符串和配置字符串的当前位置
  • 逐字符进行匹配,根据当前配置字符的不同采取不同的处理策略

处理普通字符

  • 如果配置中的字符与IMSI中对应位置的字符相同,两个指针同时前进
  • 否则匹配失败,跳出当前配置的匹配过程

处理 ? 通配符

  • 首先检查IMSI当前位置是否为奇数下标(下标从0开始)
  • 如果是奇数位置,则匹配成功,两个指针同时前进
  • 如果不是奇数位置,则匹配失败,跳出当前配置的匹配过程

处理 * 通配符(最复杂的部分)

  • 跳过配置中的 * 字符(指针前进)
  • 如果 *</
### 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&lt;List&lt;Integer&gt;&gt; combinationSum(int[] candidates, int target) { List&lt;List&lt;Integer&gt;&gt; result = new ArrayList&lt;&gt;(); if (candidates == null || candidates.length == 0) return result; // 排序以优化剪枝 java.util.Arrays.sort(candidates); backtrack(result, new ArrayList&lt;&gt;(), candidates, target, 0); return result; } private static void backtrack(List&lt;List&lt;Integer&gt;&gt; result, List&lt;Integer&gt; tempList, int[] candidates, int remain, int start) { if (remain &lt; 0) return; // 超过目标值,直接返回 if (remain == 0) { // 找到一个组合 result.add(new ArrayList&lt;&gt;(tempList)); return; } for (int i = start; i &lt; 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&lt;List&lt;Integer&gt;&gt; result = combinationSum(nums, target); System.out.println(&quot;结果: &quot; + 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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