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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。
在一个充满魔法能量的消除游戏中，一排排不同颜色的能量球（代表不同质量/能量值）静止在网格中。当玩家触发消除机制时，相邻的
能量球会发生相互碰撞。
消除规则：
碰撞机制：当两个相邻的能量球相遇时，系统会根据它们的能量值（质量）进行判断。
强弱判定：如果两个能量球的能量值不同，能量值较低的那个球会被对手的能量波吞噬，从而消除。
同归于尽：如果两个能量
华为OD机试 新系统 双机位C卷 往年真题 机考题库（持续收录中）以及算法考点详解（Python/JS/C/C++）
刷的越多，抽中的概率越大，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释发现新题目，随时更新。
2026华为OD机试（C语言）真题【E卷+A卷+B卷+C卷+D卷】目录+在线OJ
华为OD机试真题题库【E卷+A卷+B卷+C卷+D卷】目录，C语言实现。
华为OD机试 新系统 双机位C卷 往年真题 机考题库（持续收录中）以及算法考点详解
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。
2026华为OD机试（JAVA&Go）真题【E卷+A卷+B卷+C卷+D卷】目录+在线OJ
华为OD机试真题题库【E卷+A卷+B卷+C卷+D卷】目录，Java实现。
2026华为OD机试（C++）真题【E卷+A卷+B卷+C卷+D卷】目录+在线OJ
华为OD机试真题题库【E卷+A卷+B卷+C卷+D卷】目录，C++实现。
华为OD机试 7月29号 新系统真题 【消消乐能量碰撞】
华为OD机试 新系统真题【消消乐能量碰撞】，提供C语言、Java、C++、Python、Go、JavaScript源码实现，并提供完整思路讲解，以及在线OJ模拟做题。华为OD机试真题【消消乐能量碰撞】多语言题解。
华为OD机试 - 最长的顺子 - 动态规划（Python/JS/C/C++ 新系统 200分）
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华为OD机试 - 简易内存池（Python/JS/C/C++ 新系统 200分）
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华为OD机试 - 字符串分割（Python/JS/C/C++ 2025 B卷 100分）
分隔成 N+1 个子串，给定正整数数组 K，要求除第一个子串外，其余的子串每 K 个字符组成新的子串，并‘-’分隔。反之，如果它含有的大写字母比小写字母多，则将这个子串的所有小写字母转换为大写字母；对于新组成的每一个子串，如果它含有的小写字母比大写字母多，则将这个子串的所有大写字母转换为小写 Q 字母；子串为 12abc、abCABc、4aB@，第一个子串保留，后面的子串每 3 个字符一组为 abC、ABC、4aB、@，子串为 12abc、abCABc、4aB@，第一个子串保留，输出转换后的字符串。
华为OD机试 - 幻方修复（Python/JS/C/C++ 2025 B卷 200分）
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。幻方（Magic Square）是一个由 1~N²，共 N² 个整数构成的 N*N 矩阵，满足每行、列和对角线上的数字和相等。上回你已经帮助小明将写错一个数字的幻方进行了修复，小明在感激之余也想进一步试试你的水平，于是他准备了有两个数字发生了位置
华为OD机试 - 荒岛求生 - 栈Stack（Python/JS/C/C++ 新系统 100分）
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华为OD机试 - 开源项目热度榜单（Python/JS/C/C++ 2025 C卷 100分）
华为OD机试 2024E卷题库疯狂收录中，刷题。
华为OD机试 - 计算误码率（Python/JS/C/C++ 双机位C卷 100分）
移动通信 网络中的误码率主要是指比特误码率，其计算公式如下：比特误码率 = 错误比特数 / 传输总比特数，为了简单，我们引入字符串来表示误码通信的信息，一个字符错误了，就认为出现了一个误码。我们需要将这两个压缩字符串解压成实际的字符序列，然后逐位比较它们，统计误码（不同字符）的数量。题目给出两个经过压缩编码的字符串，通过解压缩后需要判断两个字符串在解压后的误码率，即对应位置不同的字符数量占总字符数量的比例。输入一个标准的字符串，和一个传输前的字符串，计算误码率。两个解压后的字符串完全相同，没有错误字符。
华为OD机试 - 绘图机器 - 双指针（Python/JS/C/C++ 新系统 100分）
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华为OD机试 - 最快到达医院的方法（Python/JS/C/C++ 2024 E卷 100分）
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华为OD机试 - 德州扑克 - 逻辑分析（Python/JS/C/C++ 2025 C卷 200分）
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华为OD机试 - TLV格式（Python/JS/C/C++ 2025 C卷 100分）
两端通过TLV格式的报文来通信，现在收到对端的一个TLV格式的消息包，要求生成匹配后的(tag,length,valueOffset)列表。和需要匹配的n个tag对应的n行匹配结果，每一行由长度和偏移量组成。第二行：需要匹配的tag数量n(0 < n < 1000)后面N行：需要匹配n个tag值(十进制表示)，递增排列。标签10（0A）存在，长度3，valueOffset=2。标签15（0F）长度4，valueOffset=2。标签14（0E）长度2，valueOffset=8。
华为OD机试 - 找出作弊的人（Python/JS/C/C++ 2024 E卷 100分）
华为OD机试 2024E卷题库疯狂收录中，刷题。
【Linux】实际项目应该如何完成？--安防监控系统项目的总结
到目前为止我也做个5、6个嵌入式项目，但以往都是从零开始自己做，也就是毫无计划，想到那里做那里，有想法就会去实现，就这样导致我碰到了很多坑，也消耗了我许多时间，当然，不是说这样不好，因为在其中我也得到了一个很好的锻炼与练习，但是这不适用于在工作中去这样做。...
Qt开发实战：QWebEngineView缓存路径详解与自定义配置（Windows/Linux）
本文详细解析了Qt框架中QWebEngineView组件的缓存机制，提供了Windows和Linux系统下的默认缓存路径及自定义配置方案。通过实战代码示例，展示了如何实现跨平台缓存路径管理、权限设置以及企业级应用中的多用户隔离策略，帮助开发者有效管理Web内容缓存，提升应用性能和数据安全性。
逆变器专题（3）-锁相环-PLL
锁相环作为并网逆变器的第一道门户，其锁相的精度将直接影响逆变器是否并网成功，若锁相精度较差，则会直接导致系统的功率因数下降，产生无功等等。在有关文献中指出，提高PLL带宽可以准确且快速进行锁相，而当电网电压含有谐波时，可适当降低带宽抵制谐波的干扰。成为变化量，而如果两者旋转速度达到一致时，所在的交轴分量。ki很大，即带宽很大时，稳定裕度不够，锁相环锁不住。为交流量，当频率锁定而相位没有锁定时，即。，即控制环前馈，可实现将锁相速度的加快。控为0，则可实现系统完美锁相。mod，取余，可减少存储空间。
深入解析Pytest 底层源码
Pytest 的底层架构是一个基于 pluggy钩子机制的微内核架构。其核心流程是一个固定的链条，链条上的每个环节都通过钩子向外暴露，允许插件介入。这种设计使得 Pytest 极其灵活和强大。启动： 解析配置，加载所有插件（包括核心插件）。收集： 遍历文件系统，发现测试用例，并生成Item对象。执行： 对每个Item，依次执行setup->call->teardown协议。报告： 在整个过程中，通过不同的钩子收集信息，最终生成报告。
ROS2机械臂实战：从基础控制到视觉抓取
本文详细介绍了ROS2机械臂从仿真环境搭建到视觉抓取的全流程实战指南。内容涵盖使用Gazebo搭建仿真环境、编写基础控制节点、集成视觉感知进行目标检测与坐标变换，并设计状态机逻辑实现自动化抓取。通过系统集成与联调，帮助开发者掌握ROS2机械臂开发的核心技能。
WSL2 + Open3D点云可视化踩坑全记录：从GLFW报错到VcXsrv配置，一篇讲清所有‘坑’
本文详细解析了在WSL2环境中使用Open3D进行点云可视化时遇到的常见问题，特别是GLFW报错和VcXsrv配置问题。通过系统性的解决方案和高级配置技巧，帮助开发者彻底解决图形显示、驱动加载和库版本冲突等难题，实现高效的点云可视化。
手机端实时检测：YOLOv8n轻量化改进，骁龙865上35FPS，mAP+3.2%
YOLOv8n-Lite的改进不是简单的“砍通道、降分辨率”，而是结合手机端硬件特性（NPU加速、内存限制）和场景需求（小目标检测），通过“卷积拆分减少计算、通道瘦身适配内存、特征强化保留精度”的协同策略，在骁龙865上实现35FPS实时性与mAP+3.2%的双赢。该方案已在手机端AR应用中落地，支持实时手势识别、物体测量等功能，功耗比原始模型降低40%（连续检测1小时仅耗电12%）。
【YOLOv8改进 - 注意力机制】GAM（Global Attention Mechanism）：全局注意力机制，减少信息损失并放大全局维度交互特征
为了提高各种计算机视觉任务的性能，研究了多种注意力机制。然而，现有方法忽视了保留通道和空间两个方面信息的重要性，以增强跨维度的交互。因此，我们提出了一种全局注意力机制，通过减少信息损失和放大全局交互表示来提升深度神经网络的性能。我们引入了带有多层感知器的3D排列用于通道注意力，同时结合了卷积空间注意力子模块。在CIFAR-100和ImageNet-1K上的图像分类任务评估中，表明我们的方法在ResNet和轻量级MobileNet上稳定地优于几种最新的注意力机制。
IDEA的使用指南
IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.
Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf
作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...
怀旧版电脑GBC模拟器
再现原版GBC掌机的界面，电脑运行连游戏界面都一样大小，很怀旧，很真实，（英文版）强烈推荐，很小的文件，很难才找到的。
IEM模型，地表粗糙度模拟
利用微波反演土壤水分时候，利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟
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