华为OD机试 - 求最小步数（Java 2025 B卷 100分）

已于 2025-06-14 15:23:58 修改
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分类专栏： 华为OD机试（JAVA）真题（B卷+A卷+C卷+D卷+E卷） 文章标签： 华为od java 华为 程序人生 学习
于 2023-07-20 12:48:42 首次发布
本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/guorui_java/article/details/131827739
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这篇博客详细介绍了如何解决华为在线开发者（OD）考试中的一道问题，即从原点到坐标n的最小步数。题目要求每次只能向左或向右移动2或3个单位。博主通过观察找到规律，并提供了Java解题思路和源码，最后展示了输入13时，输出最小步数为5的案例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、题目描述

求从坐标零点到坐标点n的最小步数，一次只能沿横坐标向左或向右移动 2 或 3。

注意：途径的坐标点可以为负数。

二、输入描述

坐标点n。

三、输出描述

输出从坐标零点移动到坐标点n的最小步数。

四、解题思路

先试算一下，找找规律

1 = -2 + 3
2 = 2
3 = 3
4 = 2 + 2
5 = 3 + 2
6 = 3 + 3
7 = 3 + 2 + 2
8 = 3 + 3 + 2
9 = 3 + 3 + 3
10 = 3 + 3 + 2 + 2
11 = 3 + 3 + 3 + 2
12 = 3 + 3 + 3 + 3

从4开始就有规律了，
4 - 6 是2
7 - 9 是3
10 - 12 是4

就是看有几个3，用的3越多，步数越小。

五、Java算法源码


                

                
                
        

         

    

  


        

            

                

                

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【华为OD机试真题 C语言】317、求最小步数 | 机试真题+思路参考+代码解析

				
			

			

				

					KJ.JK
				

				

					09-14
					
					1464
					
				

			

		

		

			
				
>求从坐标零点到坐标点n的最小步数，一次只能沿横坐标轴向左或向右移动2 或3
> 
注意:途径的坐标点可以为负数



			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
华为OD机试 - 求最小步数（JS）

				
			

			

				

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我们可以发现，n=1,2,3时不具备规律，但是当n>=4时，n每增加3，则对应最少步数+1，如果n的分解数种不存在2，那么n+1，其实就是将3变为2+2，此时会产生最小步数+1的效果。求从坐标零点到坐标点n的最小步数，一次只能沿横坐标轴向左或向右移动 2 或 3。如果n的分解数中存在2，那么n+1，其实就是将2变为3，此时最小步数保持不变。其实原因也很简单，通过上面过程我们可以发现，输出从坐标零点移动到坐标点n的最小步数。注意：途径的坐标点可以为负数。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
求最小步数

				
			

			

				

					优快云
				

				

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已支持（Java & JS & Python & C），考察：逻辑分析

			
		

	





	

		

			

				
					
华为OD机试 - 求最小步数（Java）

				
			

			

				

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					08-19
					
					141
					
				

			

		

		

			
				
求从坐标零点到坐标点n的最小步数，一次只能沿横坐标轴向左或向右移动 2 或 3。注意：途径的坐标点可以为负数坐标点n输出从坐标零点移动到坐标点n的最小步数。

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
华为OD机试2025B卷统一考试题库清单（持续收录中）以及考点说明

				
			

			

				

					学Java，找哪吒
				

				

					07-14
					
					6万+
					
				

			

		

		

			
				
每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、样例测试，发现新题目，随时更新，全天优快云在线答疑。

			
		

	





	

		

			

				
					
2025华为OD机考备考攻略 、刷题技巧 以及 最新2025B卷题库目录分值说明 + 考点说明+在线OJ

					
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2025华为OD机考备考攻略 、刷题技巧 以及 最新2025B卷题库目录分值说明 + 考点说明+在线OJ。2025年5月9日，华为od机考已经从2025年A卷（2025A卷）切换到华为OD2025年B卷（2025B卷）,有人说是16号，实际上是9号全面切换到B卷。

			
		

	





	

		

			

				
					
华为OD机试 - 找终点（Java 2025 A卷 100分）

				
			

			

				

					学Java，找哪吒
				

				

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每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、样例测试，发现新题目，随时更新，全天优快云在线答疑。

			
		

	





	

		

			

				
					
华为OD机试 - 求最小步数（Python）

				
			

			

				

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我们可以发现，n=1,2,3时不具备规律，但是当n>=4时，n每增加3，则对应最少步数+1，如果n的分解数种不存在2，那么n+1，其实就是将3变为2+2，此时会产生最小步数+1的效果。求从坐标零点到坐标点n的最小步数，一次只能沿横坐标轴向左或向右移动 2 或 3。如果n的分解数中存在2，那么n+1，其实就是将2变为3，此时最小步数保持不变。其实原因也很简单，通过上面过程我们可以发现，输出从坐标零点移动到坐标点n的最小步数。注意：途径的坐标点可以为负数。

			
		

	





	

		

			

				
					
华为OD机试 - 最小步骤数 - 广度优先搜索BFS（Java 2023 B卷 100分）

				
			

			

				

					学Java，找哪吒
				

				

					10-08
					
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一个正整数数组 设为nums，最大为100个成员，求从第一个成员开始正好走到数组最后一个成员所使用的最小步骤数。，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、样例测试，发现新题目，随时更新，全天优快云在线答疑。，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、样例测试，发现新题目，随时更新，全天优快云在线答疑。题目要求计算从第一个成员开始正好走到数组最后一个成员所使用的最小步骤数。华为OD机试 2023B卷题库疯狂收录中，刷题。有正整数数组空格分割，数组长度

			
		

	





	

		

			

				
					
华为OD机试 - 最小步骤数（Python）

				
			

			

				

					梦想橡皮擦，专栏100例写作模式先行者，现象级专栏 《Python 爬虫 100 例》作者、《滚雪球学 Python 专栏》原创者
				

				

					02-12
					
					3467
					
				

			

		

		

			
				
题目
一个正整数数组，设为nums
最大为100个成员
求从第一个成员开始正好走到数组最后一个成员所使用的最小步骤数

要求：

第一步，必须从第一元素起，且1 

			
		

	





	

		

			

				
					
华为OD机试真题-求最小步数-2023年OD统一考试（B卷）

				
			

			

				

					m0_52343631的博客
				

				

					10-08
					
					163
					
				

			

		

		

			
				
求从坐标零点到坐标点 `n` 的最小步数，一次只能沿横坐标轴向左或向右移动 2 或 3。从坐标零点移动到4，最小需要两步，即右移2，再右移2。输出从坐标零点移动到坐标点n的最小步数。解题思路：本题较简单，考察基础加减法。> 注意：途径的坐标点可以为负数。

			
		

	





	

		

			

				
					
华为OD机试 - 最小步骤数（Python）| 真题+思路+考点+代码+岗位

				
			

			

				

					坚果的博客
				

				

					02-15
					
					721
					
				

			

		

		

			
				
一个正整数数组，设为nums最大为100个成员求从第一个成员开始正好走到数组最后一个成员所使用的最小步骤数-1。

			
		

	





	

		

			

				
					
【华为OD机试考生抽中题 B卷】求最小步数，用 C 编码，速通

				
			

			

				

					梦想橡皮擦，专栏100例写作模式先行者，现象级专栏 《Python 爬虫 100 例》作者、《滚雪球学 Python 专栏》原创者
				

				

					09-07
					
					204
					
				

			

		

		

			
				
你在一个一维的数轴上，起始位置为 0。你每次只能走 2 步或 3 步，无论是向左还是向右。有时你可能需要走到负坐标上去，才能最终到达你的目标位置。开始时，可能你需要先走到负坐标上，例如当目标是 1 时，你需要先走到-2，然后再走到 1。参加华为 od 机试，一定要注意不要完全背诵代码，需要理解之后模仿写出，通过率才会高。一个整数，表示从 0 到达坐标 n 需要的最小步数。👇 全网 6000+人正在学习的 爬虫专栏 👇👇👇👇。给定一个坐标点，找出到达那里的最小步数。一个整数 n，表示目标坐标位置。

			
		

	





	

		

			

				
					
【华为OD机试真题】求最小步数 HUAWEI（C&C++&java&python&JavaScript&go）100%通过率

				
			

			

				

					笑着的程序员的博客
				

				

					07-30
					
					126
					
				

			

		

		

			
				
已支持（C&C++&java&python&JavaScript&go）100%通过率

			
		

	





	

		

			

				
					
【华为OD机试真题】最小步骤数（java）100%通过率【2023（B卷）100分】

				
			

			

				

					笑着的程序员的博客
				

				

					08-23
					
					140
					
				

			

		

		

			
				
已支持（java）100%通过率【2023（B卷）100分】

			
		

	





	

		

			

				
					
华为OD机试 - 求最小步数（C++ Java JavaScript Python）

				
			

			

				

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求从坐标零点到坐标点n的最小步数，一次只能沿横坐标轴向左或向右移动 2 或 3。


			
		

	





	

		

			

				
					
【华为OD机试真题 JS语言】317、求最小步数 | 机试真题+思路参考+代码解析

				
			

			

				

					KJ.JK
				

				

					10-11
					
					1785
					
				

			

		

		

			
				
>求从坐标零点到坐标点n的最小步数，一次只能沿横坐标轴向左或向右移动2 或3
> 
注意:途径的坐标点可以为负数



			
		

	





	

		

			

				
					
2023华为od机试统一考试B卷 Java【求最小步数/动态规划】

				
			

			

				

					wtswts1232的博客
				

				

					06-28
					
					1015
					
				

			

		

		

			
				
然后，我们从 i = 1 开始迭代计算 dp[i] 的值，每次只能沿横坐标轴向左或向右移动 2 或 3。因此，我们可以考虑前一步的状态，即 dp[i-2] 和 dp[i-3]，然后取其中的较小值，并加上 1（表示移动一步）。求从坐标零点到坐标点n的最小步数，一次只能沿横坐标轴向左或向右移动 2 或 3.注意: 途径的坐标点可以为负数。定义一个数组 dp，其中 dp[i] 表示从坐标零点移动到坐标点 i 的最小步数。初始状态下，dp[0] = 0，即从坐标零点到自身的最小步数为 0。

			
		

	





	

		

			

				
					
华为od机试 最小调整顺序次数

					
最新发布

				
			

			

				

					04-07
				

			

		

		

			
				
### 华为OD机试最小调整顺序算法问题解析

在华为OD机试中，“最小调整顺序次数”问题是常见的考察点之一，通常涉及数组或序列的操作。这类问题的核心在于优化操作步骤以达到特定的目标状态。

#### 问题描述
给定一个数组 `arr` 和目标数组 `target`，每次可以交换相邻的两个元素或将某个位置上的值增加/减少一定量。目标是最少经过多少次操作使得原数组变为目标数组。

---

#### 解决方案概述
此类问题可以通过以下几种常见方法解决：

1. **贪心策略**  
   如果允许直接修改数值而非仅限于交换，则可逐位比较两数组差异并累加所需变化步数[^2]。
   
2. **双指针法**  
   对于只允许交换的情况，利用双指针定位需移动的位置及其对应目标位置，统计总交换次数[^3]。

3. **动态规划 (Dynamic Programming)**  
   当存在复杂约束条件时（如路径代价），采用 DP 表记录中间状态转移关系，最终得出全局最优解[^4]。

以下是基于上述逻辑的具体实现方式：

---

#### 实现代码示例

##### 方法一：贪心算法
适用于简单场景下直接改变数值大小至匹配目标值的情形。
```java
public int minAdjustmentCost(int[] arr, int[] target) {
    int cost = 0;
    for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
        cost += Math.abs(arr[i] - target[i]); // 计算当前索引处差值绝对值作为单步成本
    }
    return cost; // 返回累积的成本即为最少调整次数
}
```

##### 方法二：双指针技术
当限定只能通过邻近互换来完成排列转换时适用此法。
```python
def minSwapsToTarget(source, target):
    swaps = 0
    n = len(source)
    
    src_idx = tar_idx = 0
    
    while src_idx < n and tar_idx < n:
        if source[src_idx] == target[tar_idx]:
            tar_idx += 1
        
        elif source[src_idx] != target[tar_idx]:
            # 寻找下一个相等项进行置换
            next_pos = src_idx + 1
            
            while next_pos < n and source[next_pos] != target[tar_idx]:
                next_pos += 1
                
            if next_pos >= n: break  # 若找不到则退出循环
            
            # 执行多次内部翻转直至正确放置该元素
            for j in range(next_pos, src_idx, -1):
                swapElements(source, j, j-1)
                swaps += 1
                
            tar_idx += 1
        
        src_idx += 1
    
    return swaps


def swapElements(lst, idxA, idxB):
    lst[idxA], lst[idxB] = lst[idxB], lst[idxA]
```

##### 方法三：动态规划
针对更复杂的变换规则或者额外限制条件下使用。
```cpp
#include <vector>
using namespace std;

// 动态规划表定义
struct State { 
    vector<int> prevStates; 
};

int minimumOperations(const vector<int>& nums, const vector<int>& targets){
    int N = nums.size();
    vector<State> dp(N);
    
    // 初始化第一个状态
    dp[0].prevStates.push_back(0); 
    
    for(int i=1;i<N;++i){
        for(auto prevState : dp[i-1].prevStates){
            // 尝试所有可能的状态迁移...
            // （此处省略具体细节）
        }
    }

    // 结果取最后一个节点可达状态集合中最优者
    return *min_element(dp[N-1].prevStates.begin(),dp[N-1].prevStates.end());
}
```

---

#### 总结说明
以上三种方法分别适应不同的输入特性与业务需求，在实际应用过程中可根据具体情况选用合适的技术路线加以应对。值得注意的是，无论采取哪种途径都需要充分考虑边界情况以及极端测试数据的影响因素[^1]。

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
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