华为OD机试 - 最大坐标值 - 线性扫描(Python/JS/C/C++ 2024 D卷 100分)

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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。

一、题目描述

小明在玩一个游戏,游戏规则如下:在游戏开始前,小明站在坐标轴原点处(坐标值为0)给定一组指令和一个幸运数&#x

华为OD中的“路灯照明问题”是一个典型的算法设计题,常见于考察应聘者对贪心算法、动态规划以及区间覆盖等思想的理解与运用能力。这类题目通常涉及如何合理安排资源(如路灯的位置),使得满足特定条件下的最优解。 ### 路灯照明问题概述 假设有一条长度为 L 的街道,在这条街上有 N 根可以安装路灯的柱子。每盏路灯都有一定的照射范围 r,并且每个位置只能放置一盏路灯。目标是在保证整段路完全照亮的前提下,尽量减少所使用的路灯数目。 #### 解决思路 1. **排序**:首先将所有潜在可用的柱子按从左到右顺序排列; 2. **贪心选择**:对于当前尚未被点亮的部区域,总是优先选取能够延伸最远距离的一根柱子作为新的光源点; 3. **逐步推进**:通过不断更新已处理区间的终点坐标值,直到整个路段都被成功覆盖为止; 此策略背后的原理在于每次决策都力求最大化后续操作空间的可能性,从而达到全局优化的目的。 #### 示例代码片段 (Python) ```python def min_lamps(street_length, positions, radius): if not positions or street_length <=0 : return 0 # 对position升序排序 positions.sort() count = i = start_pos = end_pos = 0 while end_pos < street_length: max_reach = -float('inf') # 寻找下一个合适的灯杆 while i<len(positions) and positions[i]-radius<=end_pos+1e-8: if positions[i]+radius >=max_reach: max_reach=positions[i]+radius i +=1 if max_reach == float('-inf'): return -1 #无法完整覆盖 count+=1 end_pos=max_reach return count # 测数据 L = 9 # 街道总长 pos=[0, 4, 6] # 柱子所在的具体地址列表 r = 2 # 灯光半径大小 print(min_lamps(L,pos,r)) # 输出结果应该是2 ``` 以上仅为一种简化版解决方案示例,实际面过程中还可能会遇到更多限制因素需要考虑进去。
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