【新】华为OD机试 - 分苹果(Python)

博客介绍了华为OD机试中的一道分苹果题目,要求按照特殊的计算规则(不进位的二进制加法)等分苹果,得到苹果总重量最大。提供了输入输出示例、编码思路和Python代码实现,主要涉及位运算、数组遍历和贪心算法。

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OD统一考试:分苹果

题目

AB 两个人把苹果分为两堆,A希望按照他的计算规则等分苹果
他的计算规则是按照二级制加法计算,并且不计算进位12+5=9(1100+0101=9)B的计算规则是十进制加法,包括正常进位,B希望在满足A的情况下获取苹果重量最多

输入苹果的数量和每个苹果重量
输出满足 A 的情况下 B 获取的苹果总重量
如果无法满足A的要求 输出-1

数据范围:
1 <= 苹果数量 <= 20000
1 <= 每个苹果重量 <= 10000

输入

输入第一行是苹果数量:3
输入第二行是每个苹果重量:3 5 6

输出描述

输出第一行是 B 获取的苹果总重量:11

示例一

输入

3
3 5 6

输出

11

示例二

输入

8
7258 6579 2602 6716 3050 3564 5396 1773

输出

35165

说明

按照A的计算方法5+6=3(101+110不算进位的话,值为3)

编码思路

本题的主要目的是在给定的整数数组中找到两个非空的、不相交的子集,使得它们的异或和相等,且它们的和最大。

该算法的基本思路是使用贪心的方法将输入的整数从小到大排序,然后通过遍历数组,尝试划分它为两个子数组,并计算每个子数组的和及异或和,如果两个子数组的异或和相等,则比较它们的和,并更新最大和。

核心知识点

位运算,数组遍历,贪心算法。

Python 代码实现


                
<think>好的,我需要解决用户提出的“苹果问题”,并提供一个简易的算法或实现方法。首先,我需要明确问题的具体要求。苹果问题通常指的是如何将一定数量的苹果公平或有效地配给多个人,可能涉及到最优化或均的情况。用户提到希望有简单的解决方案,所以我应该考虑常见的算法策略,比如贪心算法、动态规划,或者是数学上的排列组合方法。 首先,我需要确定问题的具体描述。例如,是否要将苹果成若干组,每组数量满足某些条件,或者如何让每个人得到的苹果数量差异最小。假设问题是经典的均问题,即将苹果尽可能平均配给多个人,使得每个人的苹果数量尽量接近,同时剩余苹果最少。这种情况下,基本的数学运算就可以解决,比如除法和取余数。 但是也有可能问题更复杂,比如每个苹果有不同的重量,需要成若干组,使得每组的总重量尽可能接近。这时候可能需要使用动态规划或回溯算法。但用户提到要简单的解决方案,所以可能问题属于基础版本,不需要考虑重量差异。 我需要查阅类似的问题,比如华为OD中的相关问题,用户提到了引用[1]和引用[2],但这两个引用似乎与路灯问题和Dijkstra算法有关,可能与当前问题无关。但可能问题结构类似,比如均或最优路径的问题。 接下来,我需要思考可能的算法。如果是均问题,假设总共有m个苹果,n个人,那么每个人得到m//n个苹果,剩下的m%n个苹果无法配,可能作为余数处理。但用户可能需要的是如何具体配,比如输出每个人的数量,或者处理某些约束条件。 比如,假设问题是将m个苹果给n个人,每个人至少得到一个苹果,且尽可能公平。这时候可能需要先给每个人m//n个苹果,然后将余下的逐个配。例如,当m=10,n=3时,每人3个,余1个,再给其中一个人加1个,得到[4,3,3]。 或者问题可能涉及不同的配规则,比如允许有人得到0个,但需要最小化差异。这时候可能更简单,直接使用除法和余数即可。 我需要进一步确认问题的具体描述。但用户没有给出更多细节,所以可能需要基于常见的配问题来回答。 假设问题是均苹果,使得每个人得到的数量尽可能相同,那么算法步骤可能是: 1. 计算每个人到的基本数量:base = m // n 2. 计算余数:remainder = m % n 3. 前remainder个人每人到base +1,其余到base 例如,m=7,n=3,则base=2,余数1,配为[3,2,2] 这种方法的时间复杂度是O(n),非常高效,适合作为简单算法。 如果需要代码实现,可以用Python编写一个函数,输入m和n,返回配列表。例如: def distribute_apples(m, n): base = m // n remainder = m % n distribution = [base + 1] * remainder + [base] * (n - remainder) return distribution 这可能就是用户需要的简易算法。但需要确认问题的具体要求是否允许有人得到0个苹果,或者必须至少1个。例如,如果m < n,则上述方法会得到base=0,余数=m,因此前m人得到1个,其余得到0。但若问题要求每人至少一个,则需要处理m >=n的情况,否则无法配。 例如,当m=5,n=7,此时无法每人至少一个,可能需要返回无法配,或者允许有人得到0。 因此,可能需要根据问题的不同条件进行调整。但用户需要的是简易解决方案,所以假设问题允许有人得到0,或者保证m>=n。 总结,可能的算法是计算基数和余数,然后构造配列表。接下来,我需要将这个思路整理成步骤,并给出代码示例。 同时,用户要求生成相关问题,可能需要包括如何验证配的公平性,如何处理边界条件,或者是否有其他配策略等。</think>### 苹果问题解决方案 苹果问题的核心在于实现**公平配**或**最小化差异**。以下以均苹果为例,给出基础算法实现。 #### 算法步骤 1. **计算基数**:$base = \lfloor \frac{m}{n} \rfloor$ 2. **计算余数**:$remainder = m \mod n$ 3. **构造配序列**:前$remainder$人各得$base+1$个,其余得$base$个 $$ \text{配公式}:distribution = [base+1] \times remainder + [base] \times (n-remainder) $$ #### 代码实现 ```python def distribute_apples(m: int, n: int) -> list: base, remainder = divmod(m, n) return [base + 1] * remainder + [base] * (n - remainder) ``` #### 示例- **输入**:$m=10$,$n=3$ - **计算**:$base=3$,$remainder=1$ - **输出**:$[4,3,3]$(差异最小) #### 复杂度- 时间复杂度:$O(n)$ - 空间复杂度:$O(n)$
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