华为OD机试真题2023Q1 100分 + 2023 B卷（Java）

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原创 2023-09-15 15:35:49 5.5k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

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一般来说对接你的HR会问你啥时候可以笔试，你觉得准备的ok了就会发你一个机考链接，这个机考链接的有效期为7天，你在这七天时间内找个时间参加考试即可！华为OD机考会影响薪资的，300分以上和300分一下的价格是不一样的，所以我建议大家好好准备争取超过300分，能拿高分就拿高分。

机试没考过的话，会有半年的冷冻期。

为什么我说华为机考并不难，原因很简单，因为这个考试是有题库的！你在进入机考页面的时候网页上会显示正在组卷中，其实就是去题库里找两个简单题一道复杂题。既然这是一场有题库的考试，那我们最重要的当然是获取最全面的题库对吧，这个大家放心我已经帮大家整理好了，未来也会持续更新！

我觉得准备机考前的第一件事是选择一门合适的编程语言，华为机考对编程语言是没有限定的，你可以选择自己最喜欢的编程语言。考虑到大部分华为OD的应聘者都是技术基础较为薄弱甚至非科班的同学，我还是满建议大家使用Java来应付机考还有后面的手撕代码的，当然如果你会JS、Python、C++的话也可以用来考试。

如果基于我提供的题库开始认认真真刷题，不开玩笑的说遇到原题是肯定的，正常情况下遇到两道原题是不难的，很多同学是直接三题全部命中！因为华为题库三个月会更新一部分新题进来，所以大家尽量不要在新题刚刚更新的时候去做，建议在新题发布一个月后再考我感觉命中两道很正常的！

下面，哪吒将华为OD机试真题归归类，让大家一目而了然。

关于订阅华为OD机试真题的后续问题

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在考试的时候，最好不要用优快云专栏里的源码去答题，因为华为OD机试是有查重的，这个一定要注意！最好是改一改变量名称，加一加注释，改一改逻辑顺序，掌握答题思路才是关键，下面的题中我都加了详细的答题思路，代码中也有详细的注释说明，代码运行是100%正确无误的，每一题都有样例测试，全网独一份。

如果你刚刚参加完机试考试，欢迎提供真题到哪吒这里，直接红包转账收题。

很多考过的小伙伴，总结了宝贵的经验，多刷题，先易后难，前期积累自信，后期逐一突破，效果最佳。

下面从最新题开始分享、按时间倒序、按难以程度正序排序，做到刷题的循序渐进。

2023 5月 B卷 “新加题”（100分值）

1、华为OD机试真题 Java 实现【跳房子II】【2023 B卷 100分】，附详细解题思路

2、华为OD机试真题 Java 实现【支持优先级的队列】【2023 B卷 100分】

3、华为OD机试真题 Java 实现【IPv4地址转换成整数】【2023 B卷 100分】

4、华为OD机试真题 Java 实现【字符统计】【2023 B卷 100分】

5、华为OD机试真题 Java 实现【食堂供餐】【2023 B卷考生抽中题】，附详细解题思路

6、华为OD机试真题（Java），跳跃游戏 II（100%通过+复盘思路）

7、华为OD机试真题 Java 实现【拼接URL】【2023 B卷 100分】，附详细解题思路

8、华为OD机试真题 Java 实现【找终点】【2023 B卷 100分】，附详细解题思路

9、华为OD机试真题 Java 实现【猴子爬山】【2023 B卷 100分】，附详细解题思路

10、华为OD机试真题 Java 实现【矩阵最大值】【2023 B卷 100分】，附详细解题思路

🏆更多华为OD真题，查看华为OD机试（JAVA）真题（A卷+B卷）

下面分享一道“2023Q1 200分机器人活动区域”的解题思路

一、题目描述

现有一个机器人，可放置于 M × N的网格中任意位置，每个网格包含一个非负整数编号。当相邻网格的数字编号差值的绝对值小于等于 1 时，机器人可在网格间移动

问题：求机器人可活动的最大范围对应的网格点数目。

说明：

1）网格左上角坐标为 (0, 0)，右下角坐标为 (m-1, n-1)

2）机器人只能在相邻网格间上、下、左、右移动

示例1，输入如下网格

输出：6

说明：图中绿色区域，相邻网格差值绝对值都小于等于1，且为最大区域，对应网格点数目为6

示例 2，输入如下网格：

输出：1

二、输入描述

第1行输入为M和N，M表示网格的行数，N表示网格的列数。

之后M行表示网格数值，每行N个数值（数值大小用k表示），数值间用单个空格分隔，行首行尾无多余空格。

M、N、k均为整数，且1<=M,N<=150，0<=k<=50。

三、输出描述

输出1行，包含1个数字，表示最大活动区域对应的网格点数目

行末无多余空格

四、解题思路

读取输入的网格行数 M 和列数 N；
创建一个二维数组 region，用于表示网格；
读取输入的网格数值，并将其存储到 region 数组中；
初始化最大活动区域对应的网格点数目 max 为 0；
遍历网格中的每个网格点，以每个网格点为起点进行深度优先搜索；
在深度优先搜索过程中，判断当前网格点的数值是否有效：
- 如果当前网格点的数值为 -1，表示该网格点已经访问过，直接返回 0；
- 如果当前网格点的数值与起点网格点的数值的差的绝对值大于 1，表示不满足相邻网格差值的要求，直接返回 0；
将当前网格点的数值设为 -1，表示已经访问过该网格点；
递归调用深度优先搜索函数，分别向上、下、左、右四个方向移动，并将每次递归返回的结果累加到 count 变量中；
返回最终的 count 值；
更新最大活动区域对应的网格点数目 max，取当前网格点的 count 值与 max 的较大值；
输出最大活动区域对应的网格点数目 max；

五、Python算法源码

def calculate_max_region(m, n, grid):
    # 创建一个二维数组 region 来表示网格
    region = []
    for i in range(m):
        # 将输入的网格数值复制到 region 数组中
        region.append(list(grid[i]))

    # 初始化最大活动区域对应的网格点数目为 0
    max_count = 0
    # 遍历网格中的每个网格点，以每个网格点为起点进行深度优先搜索
    for i in range(m):
        for j in range(n):
            if region[i][j] != -1:
                # 调用 move 函数进行深度优先搜索，并更新最大活动区域对应的网格点数目
                max_count = max(max_count, move(i, j, region[i][j], region))

    # 返回最大活动区域对应的网格点数目
    return max_count


def move(row, col, num, region):
    # 判断当前网格点的坐标是否越界
    if row < 0 or col < 0 or row >= len(region) or col >= len(region[0]):
        return 0

    # 获取当前网格点的数值
    current_num = region[row][col]
    # 判断当前网格点的数值是否有效
    if current_num == -1 or abs(current_num - num) > 1:
        return 0

    # 将当前网格点的数值设为 -1，表示已经访问过该网格点
    region[row][col] = -1
    # 初始化网格点数目为 1，表示当前网格点是活动区域的一部分
    count = 1
    # 分别向上、下、左、右四个方向移动，并将每次递归返回的结果累加到 count 变量中
    count += move(row - 1, col, current_num, region)  # 上移
    count += move(row + 1, col, current_num, region)  # 下移
    count += move(row, col - 1, current_num, region)  # 左移
    count += move(row, col + 1, current_num, region)  # 右移

    # 返回最终的 count 值
    return count