华为OD机试 - 信号发射和接收 - 矩阵（Python/JS/C/C++ 2024 E卷 200分）

最新推荐文章于 2025-05-18 23:39:53 发布
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分类专栏： 华为OD机试真题（Python/JS/C/C++） 文章标签： 华为od 矩阵 python
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华为OD机试 2024E卷题库疯狂收录中，刷题点这里

专栏导读

本专栏收录于《华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）》。

刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新，全天优快云在线答疑。

一、题目描述

有一个二维的天线矩阵，每根天线可以向其他天线发射信号，也能接收其他天线发射的信号。为了简化起见，我们约定每根天线只能向东和向南发射信号，换言之，每根天线只能接收到东侧或南侧的信号。

每根天线有自己的高度值anth，每根天线的高度存储在一个二维数组Q中，各个天线

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在这道题中，我们使用了暴力遍历的方法来解决问题，尽管这种方法的时间复杂度较高，但对于题目给定的最大输入规模，它依然能够在合理的时间内完成。我们可以通过适当的剪枝优化进一步提升算法效率，例如在某些情况下可以提前结束遍历，避免不必要的计算。总结来说，这道题目通过一个较为简单的信号传递模型，考察了我们对于二维矩阵遍历条件判断以及数组操作的能力。通过不同编程语言的实现，我们可以体会到各类语言在解决算法问题时的差异和优势。在华为OD机试中，熟练掌握这些基础算法题是至关重要的。
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本专栏收录于《华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）》。刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新。如果矩阵中的许多系数都为零，那么该矩阵就是稀疏的。对稀疏现象有兴趣是因为它的开发可以带来巨大的计算节省，并且在许多大的实践中都会出现矩阵稀疏的问题。给定一个矩阵，现在需要逐行和逐列地扫描矩阵，如果某一行或者某一列内，存在连续出现的0的个数超过了行
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### 华为OD模式机试试题A卷及相关开发资料 华为OD模式下的机试主要考察候选人的编程能力、算法设计能力和逻辑思维能力。虽然具体的A卷试题可能未完全公开，但基于已知的其他试卷（如C卷、D卷、E卷），可以推测其考查范围和形式。 #### 1. **华为OD模式简介** OD模式（Outsourcing Dispatch）是由华为与外企德科合作推出的一种用工形式[^2]。该模式适用于定级在13至17级之间的候选人，属于华为储备人才计划的一部分。每年会从OD项目中挑选表现优异的员工转为正式编制。 #### 2. **机试常见考点** 根据已有资料，华为OD机试通常涉及以下几个方面： - 数据结构：链表、栈、队列、树、图等基本数据结构的操作。 - 算法设计：排序算法、查找算法、动态规划、贪心算法等经典算法的应用。 - 编程实现：字符串处理、文件操作、矩阵运算等实际场景中的编码能力测试。 - 综合应用：结合业务背景的实际问题解决，例如开源项目的热度计算[^3]。 #### 3. **假设的A卷题目分析** 尽管具体A卷题目尚未披露，以下是根据现有信息推测的一个典型题目： ##### 题目描述 某公司需要对一批商品进行分类管理。每种商品有以下属性： - 商品名称 `name` （字符串） - 销售数量 `sales` （整数） - 用户评分 `rating` （浮点数） 请编写程序完成以下功能： 1. 输入一组商品的数据； 2. 计算每个商品的综合得分 \( S \)，其中 \( S = w_1 \times sales + w_2 \times rating \)。（\( w_1, w_2 \) 是给定权重） 3. 按照综合得分降序排列；如果得分相同，则按商品名称升序排列。 ##### 输入输出示例 **输入：** ```plaintext w1=0.8,w2=0.2 ProductA,100,4.5 ProductB,90,4.8 ProductC,100,4.2 ``` **输出：** ```plaintext ProductA,S=84.0 ProductB,S=83.2 ProductC,S=82.4 ``` ##### 实现代码 ```python def calculate_scores(products_data, weights): w1, w2 = map(float, weights.split(',')) products = [] for product_info in products_data: name, sales, rating = product_info.strip().split(',') score = float(sales) * w1 + float(rating) * w2 products.append((name.lower(), score)) # 排序规则：先按score降序，再按name升序 sorted_products = sorted(products, key=lambda x: (-x[1], x[0])) result = [] for name, score in sorted_products: result.append(f"{name},S={score:.1f}") return "\n".join(result) # 测试用例 weights_input = "w1=0.8,w2=0.2" products_input = ["ProductA,100,4.5", "ProductB,90,4.8", "ProductC,100,4.2"] print(calculate_scores(products_input, weights_input)) ``` 上述代码实现了商品综合得分的计算以及排序功能。 #### 4. **备考建议** 为了更好地应对华为OD机试A卷，考生可以从以下几个方向入手准备： - 复习基础数据结构和常用算法。 - 提高Python/C++/Java等主流编程语言的熟练度。 - 参考历年真题（如C卷、D卷、E卷）并模拟练习。 - 关注实际应用场景中的问题建模与优化方法。 ---
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