华为OD机试 - 内存资源分配 - 双指针（Java 2024 E卷 100分）

已于 2025-03-09 10:54:22 修改
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分类专栏： 华为OD机试（JAVA）真题 文章标签： java 华为 开发语言 算法 面试
于 2023-05-27 11:39:12 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/guorui_java/article/details/130898727
本文介绍了华为在线测评B卷中的一道编程题，涉及内存资源分配问题。根据分配规则，内存分配需按申请顺序进行，优先分配粒度小的资源，且不考虑内存释放。解题思路包括初始化内存和申请列表，然后逐个分配资源。提供的Java源码实现了这一算法，最后展示了输入输出示例及解释。

一、题目描述

有一个简易内存池，内存按照大小粒度分类，每个粒度有若干个可用内存资源，用户会进行一系列内存申请，需要按需分配内存池中的资源，返回申请结果成功失败列表。

分配规则如下：

  1. 分配的内存要大于等于内存的申请量，存在满足需求的内存就必须分配，优先分配粒度小的，但内存不能拆分使用；
  2. 需要按申请顺序分配，先申请的先分配，有可用内存分配则申请结果为true；
  3. 没有可用则返回false；

注意：不考虑内存释放。

二、输入描述

输入两行字符串。

第一行为内存池资源列表，包含内存粒度数据信息、粒度数据间用逗号分隔，一个粒度信息内用冒号分隔，冒号前为内存粒度大小，冒号后为数量。

资源列表不大于1024，每个粒度数量不大于4096。

第二行为申请列表。

申请的内存大小间用逗号分隔，申请列表不大于100000。

三、输出描述

输出内存池分配结果。

四、测试用例

测试用例1

1、输入

8:2,16:2,32:1
7,8,15,16,31,32,33

2、输出

true,true,true,true,true,false,false

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华为OD 机试 - 池化资源共享
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### 华为OD机试中池化资源共享的实现方案与算法优化 池化资源共享是一种常见的资源管理技术，特别是在内存分配、线程池或对象池等场景下。以下从理论到实践详细阐述其实现方案及优化策略。 #### 1. 池化资源共享的基本原理 池化资源共享的核心思想是通过预先分配一组资源（如内存块、线程等），避免频繁的资源分配和释放操作，从而提升系统性能[^1]。在华为OD机试中，此类问题通常涉及内存池或对象池的设计与实现。 - **内存池**：将内存划分为固定大小的块，预先分配这些块以供后续使用。 - **对象池**：复用已创建的对象实例，减少对象的频繁创建与销毁开销。 #### 2. 内存池的具体实现 根据引用[4]中的简易内存池问题，以下是内存池的实现步骤与代码示例： - **数据结构设计**： - 使用一个数组表示内存池，每个元素代表一个内存块。 - 使用一个哈希表记录已分配内存块的首地址及其大小。 - 使用一个队列存储未分配的内存块首地址。 - **操作逻辑**： - `REQUEST`：检查是否有足够的未分配内存块，若有则分配并返回首地址；若无则输出`error`。 - `RELEASE`：检查释放的首地址是否合法，若合法则将该内存块重新加入未分配队列；否则输出`error`。 ```python class MemoryPool: def __init__(self, total_size, block_size): self.total_size = total_size self.block_size = block_size self.free_blocks = list(range(0, total_size, block_size)) self.allocated = {} def request(self, size): if size <= 0 or size % self.block_size != 0: return "error" blocks_needed = size // self.block_size if len(self.free_blocks) < blocks_needed: return "error" start_address = self.free_blocks[0] for i in range(blocks_needed): self.allocated[self.free_blocks[i]] = True del self.free_blocks[0] return start_address def release(self, address): if address not in self.allocated: return "error" self.free_blocks.append(address) del self.allocated[address] return None ``` #### 3. 算法优化策略 为了提高池化资源共享的效率，可以从以下几个方面进行优化： - **快速查找与插入**：使用哈希表代替列表存储已分配资源，以降低查找时间复杂度至O(1)[^2]。 - **批量分配与释放**：支持一次性请求或释放多个资源块，减少调用次数。 - **碎片整理**：定期对内存池进行碎片整理，合并连续的空闲块，防止内存碎片化[^3]。 #### 4. 实战技巧 在华为OD机试中，针对池化资源共享问题，建议采取以下策略： - **限时训练**：按照题目分值设置时间限制，确保在规定时间内完成编码。 - **边界条件测试**：特别关注输入为0、负数或超出范围的情况。 - **代码优化**：避免不必要的循环与重复计算，确保算法效率。 --- ###
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