华为OD机试 - 差值数组不同的字符串 - 数组（Java 2025 B卷 100分）

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分类专栏： 华为OD机试（JAVA）真题 文章标签： 华为od java 开发语言 华为OD机试 2025B卷
于 2025-05-16 12:43:14 首次发布
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专栏导读

本专栏收录于《华为OD机试（JAVA）真题（A卷+E卷+B卷+C卷+D卷）》。

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一、题目描述

给你一个字符串数组 words ，每一个字符串长度都相同，令所有字符串的长度都为 n 。

每个字符串 words[i] 可以被转化为一个长度为n - 1的 差值整数数组 difference[i] ，其中对于 0 <= j <= n -

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### 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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