华为OD机试 - 模拟数据序列化传输（Python/JS/C/C++ 2025 B卷 200分）

原创 已于 2025-06-28 14:32:51 修改 · 1.6k 阅读 · 16 ·
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#华为od #python #javascript #华为OD机试 #2025B卷

于 2025-05-26 09:19:09 首次发布

一、题目描述

模拟一套简化的序列化传输方式，请实现下面的数据编码与解码过程。

编码前数据格式为[位置，类型，值]，多个数据的时侯用逗号隔开，位置仅支持数字，不考虑重复场景；类型仅支持: Integer / String / Compose（Compose的数据类型表示该存储的数据也需要编码）。

编码后数据参考图示，数据区的格式是: 位置#类型#长度#数据，类型存储需要编码，Integer->0；String->1；Compose->2，长度是指数据的字符长度；数据仅允许数字、大写字母、小写字母、空格。

输入的编码字符长度不能超过1000，一个数据的格式错误，则解码剩余数据，其他错误输出ENCODE_ERROR。

输入的解码字符不能超过1000，数据区异常则跳过，继续解析剩余数据区，其余异常输出DECODE_ERROR。

二、输入描述

输入有行：

第一行是命令，1表示编码，2表示解码，第二行为输入待解码、解码的字符，数据最多嵌套10层，[1,Compose,[1,String,Second]] 为2层嵌套。

三、输出描述

如果输入要求是编码，则输出编码结果；如果输入要求是解码，则输出解码结果；当异常时输出对应的错误字符。

四、测试用例

测试用例1：

1、输入

1
[1,String,I am Mary],[2,

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华为OD机试模拟数据序列化传输问题在不同语言中有不同的实现方式，以下为你分别介绍： ### Java 实现 虽然未给出具体 Java 代码，但可以按照以下思路实现： 1. 定义数据项类型映射，如 `Integer→0`，`String→1`，`Compose→2`。 2. 使用括号匹配技术解析每个 `[位置,类型,值]` 数据项。 3. 按格式 `位置#类型编码#数据长度#数据` 生成编码，对于 `Compose` 类型递归编码内部数据。 4. 对于解码，使用正则表达式 `(\d+)#(\d+)#(\d+)#` 解析 `位置#类型#长度#数据` 格式，若语言不支持正则则手动解析，解析 `Compose` 时递归调用解码函数。 5. 异常处理方面，若数据项格式错误，继续解析剩余部分，其他异常返回 `"DECODE_ERROR"`。 ### C 语言实现 - **编码**：递归解析 `[...]` 格式，`Compose` 类型的值需要嵌套递归处理，组装 `位置#类型#长度#数据` 格式。 - **解码**：由于 C 语言不支持正则，手动解析 `位置#类型#长度#数据` 格式，解析 `Compose` 时递归调用 `decode()` 解析嵌套部分，按 `[位置,类型,值]` 还原格式。 - **异常处理**：数据项格式错误，继续解析剩余部分，其他异常返回 `"DECODE_ERROR"` [^2]。 ### Python/JS/C/C++ 实现 以示例数据 `[1,String,I am Mary],[2,Integer,23],[3,Integer,879],[4,Compose,[1,String,I am Kitty],[2,Integer,44]]` 为例： - **解题思路**： - 使用括号匹配技术解析每个 `[位置,类型,值]` 数据项。 - 类型映射：`Integer→0`，`String→1`，`Compose→2`。 - 按格式 `位置#类型编码#数据长度#数据` 生成编码，对 `Compose` 类型递归编码内部数据 [^3]。 以下是一个简化的 Python 示例代码： ```python # 类型映射 type_mapping = { "Integer": 0, "String": 1, "Compose": 2 } def encode(data): result = [] for item in data.split("],["): item = item.strip("[]") position, data_type, value = item.split(",", 2) if data_type == "Compose": inner_encoded = encode(value.strip("[]")) encoded = f"{position}#{type_mapping[data_type]}#{len(inner_encoded)}#{inner_encoded}" else: encoded = f"{position}#{type_mapping[data_type]}#{len(value)}#{value}" result.append(encoded) return ",".join(result) data = "[1,String,I am Mary],[2,Integer,23],[3,Integer,879],[4,Compose,[1,String,I am Kitty],[2,Integer,44]]" encoded_data = encode(data) print(encoded_data) ```
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