华为OD机试 - 内存资源分配 内存池（Python） | 机试题算法思路

已于 2023-09-04 16:14:46 修改
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分类专栏： 2024华为OD机试真题(Python) 文章标签： python 算法 华为 华为od机试题 华为od
于 2023-02-17 23:52:03 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hihell/article/details/129095357
本文介绍了华为OD机试中关于内存资源分配的问题，提供了一种基于贪心算法的解决方案。主要内容包括题目描述、输入输出格式、编码思路、核心知识点和Python代码实现。通过遍历任务并优先分配粒度小的内存资源，确保分配顺序和需求匹配。

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使用说明

参加华为od机试，一定要注意不要完全背诵代码，需要理解之后模仿写出，通过率才会高。

华为 OD 清单查看地址：blog.youkuaiyun.com/hihell/category_12199275.html

华为OD详细说明：https://dream.blog.youkuaiyun.com/article/details/128980730

华为OD机试：内存资源分配 内存池

题目

有一个简易内存池，内存按照大小粒度分类，每个粒度有若干个可用内存资源。
用户会进行一系列内存申请，需要按需分配内存池中的资源，返回申请结果成功失败列表。
分配规则如下：

  1. 分配的内存要大于等于内存的申请量
    存在满足需求的内存就必须分配
    优先分配粒度小的，但内存不能拆分使用
  2. 需要按申请顺序分配
    先申请的先分配，有可用内存分配则申请结果为true
    没有可用则返回false
  • 注释：不考虑内存释放

输入

输入为两行字符串:
第一行为内存池资源列表，

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本期题目：内存池 题目 有一个简易内存池，内存按照大小粒度分类，每个粒度有若干个可用内存资源。 用户会进行一系列内存申请，需要按需分配内存池中的资源，返回申请结果成功失败列表。 分配规则如下： 分配的内存要大于等于内存的申请量 存在满足需求的内存就必须分配 优先分配粒度小的，但内存不能拆分使用 需要按申请顺序分配 先申请的先分配，有可用内存分配则申请结果为true 没有可用则返回false 注释：不考虑内存释放
2023华为OD机试 （B卷）|200分 内存资源分配（C++ Java JavaScript Python）
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有一个简易内存池，内存按照大小粒度分类，每个粒度有若干个可用内存资源，用户会进行一系列内存申请，需要按需分配内存池中的资源，返回申请结果成功失败列表。输入为两行字符串 第一行为内存池资源列表，包含内存粒度信息数据，粒度数据间用逗号分割。内存资源分配（C++ Java JavaScript Python）华为OD机试。第二行为申请列表，申请的内存大小间用逗号分割。输出位内存池分配结果。
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而资源列表没有顺序要求，因此我们可以将资源列表升序，然后每次申请一个内存时，都在资源列表中进行二分查找，这样即使资源列表有1024长度，最多也只需要10次即可查询到合适的内存池资源，此时整体时间复杂度为NlogM，循环次数降低到了 最大百万级别。有一个简易内存池，内存按照大小粒度分类，每个粒度有若干个可用内存资源，用户会进行一系列内存申请，需要按需分配内存池中的资源返回申请结果成功失败列表。需要按申请顺序分配，先申请的先分配，有可用内存分配则申请结果为true；因此，我们不能改变申请列表顺序。
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第三行：先使用 1 张 92 折券优惠到 368 元，再使用 3 张满减券优惠 30 元，最终价格是 338 元，总共使用 4 张优惠券。第二行：先使用 2 张满减券优惠到 180 元，再使用 5 张无门槛券优惠 25 元，最终价格是 155 元，总共使用 7 张优惠券。第一行：先使用 1 张满减券优惠到 90 元，再使用 5 张无门槛券优惠 25 元，最终价格是 65 元，总共使用 6 张优惠券。优惠后价格越低越好，同等优惠价格，使用的优惠券越少越好，可以允许某次购物不使用优惠券。
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【代码】华为机试：简易内存池。
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有一个简易内存池，内存按照大小粒度分类，每个粒度有若干个可用内存资源，用户会进行一系列内存申请，需要按需分配内存池中的资源，返回申请结果成功失败列表。第一行为内存池资源列表，包含内存粒度数据信息、粒度数据间用逗号分隔，一个粒度信息内用冒号分隔，冒号前为内存粒度大小，冒号后为数量。我猜会输出true,true,true,true，你觉得呢？申请的内存大小间用逗号分隔，申请列表不大于100000。资源列表不大于1024，每个粒度数量不大于4096。60无可对应的内存，即为false；注意：不考虑内存释放。
【华为OD机试】简易内存池（python, java, c++, js）
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请实现一个简易内存池，根据请求命令完成内存分配和释放。内存池支持两种操作命令，REQUEST和RELEASE，其格式为：REQUEST=请求的内存大小，表示请求分配指定大小内存，如果分配成功，返回分配到的内存首地址；如果内存不足，或指定的大小为0，则输error。 RELEASE=释放的内存首地址，表示释放掉之前分配的内存，释放成功无需输出，如果释放不存在的首地址则输出error。
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1. 请求分配指定大小内存时，如果分配成功，返回分配到的内存首地址；第四条指令，申请20字节内存，0~9的地址内存连续空间不足20字节，往后查找到30~49地址，返回首地址30；第三条指令，释放首地址为0的内存申请，0~9的地址内存被释放，变为空闲，释放成功，无需输出；2. 释放掉之前分配的内存时，释放成功无需输出，如果释放不存在的首地址则输出error。第五条指令，申请10字节内存，0~9的地址内存连续空间足够，返回首地址0；第一条指令，申请地址0~9的10个字节内存，返回首地址0；
华为OD机试 - 简易内存池（Python）
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当REQUEST申请size大小的内存时，我们从start=0位置开始申请，即申请[start, start+size-1]区间，接下来看该区间是否和used[i]区间存在交叉，如果存在交xian叉，则说明申请的内存区间中部分内存已被使用，因此我们应该更新 start = used[i][1] + 1位置，重新申请一个区间，这样就必然不和used[i]区间交叉了，但是要继续和used[i+1]区间比较。第三条指令，释放首地址为0的内存申请，0~9地址内存被释放，变为空闲，释放成功，无需输出。
简易内存池
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请求分配指定大小内存时，如果分配成功，返回分配到的内存首地址;如果内存不足，或指定的大小为0，则输出error释放掉之前分配的内存时，释放成功无需输出，如果释放不存在的首地址则输出error。.RELEASE=释放的内存首地址,表示释放掉之前分配的内存，释放成功无需输出，如果释放不存在的首地址则输出error。第四条指令，申请20字节内存，09地址内存连续空间不足20字节，往后查找到3049地址，返回首地址30。第三条指令，释放首地址为0的内存申请，0~9地址内存被释放，变为空闲，释放成功，无需输出。
华为OD 机试 - 池化资源共享
最新发布
06-15
### 华为OD机试中池化资源共享的实现方案与算法优化 池化资源共享是一种常见的资源管理技术，特别是在内存分配、线程池或对象池等场景下。以下从理论到实践详细阐述其实现方案及优化策略。 #### 1. 池化资源共享的基本原理 池化资源共享的核心思想是通过预先分配一组资源（如内存块、线程等），避免频繁的资源分配和释放操作，从而提升系统性能[^1]。在华为OD机试中，此类问题通常涉及内存池或对象池的设计与实现。 - **内存池**：将内存划分为固定大小的块，预先分配这些块以供后续使用。 - **对象池**：复用已创建的对象实例，减少对象的频繁创建与销毁开销。 #### 2. 内存池的具体实现 根据引用[4]中的简易内存池问题，以下是内存池的实现步骤与代码示例： - **数据结构设计**： - 使用一个数组表示内存池，每个元素代表一个内存块。 - 使用一个哈希表记录已分配内存块的首地址及其大小。 - 使用一个队列存储未分配的内存块首地址。 - **操作逻辑**： - `REQUEST`：检查是否有足够的未分配内存块，若有则分配并返回首地址；若无则输出`error`。 - `RELEASE`：检查释放的首地址是否合法，若合法则将该内存块重新加入未分配队列；否则输出`error`。 ```python class MemoryPool: def __init__(self, total_size, block_size): self.total_size = total_size self.block_size = block_size self.free_blocks = list(range(0, total_size, block_size)) self.allocated = {} def request(self, size): if size <= 0 or size % self.block_size != 0: return "error" blocks_needed = size // self.block_size if len(self.free_blocks) < blocks_needed: return "error" start_address = self.free_blocks[0] for i in range(blocks_needed): self.allocated[self.free_blocks[i]] = True del self.free_blocks[0] return start_address def release(self, address): if address not in self.allocated: return "error" self.free_blocks.append(address) del self.allocated[address] return None ``` #### 3. 算法优化策略 为了提高池化资源共享的效率，可以从以下几个方面进行优化： - **快速查找与插入**：使用哈希表代替列表存储已分配资源，以降低查找时间复杂度至O(1)[^2]。 - **批量分配与释放**：支持一次性请求或释放多个资源块，减少调用次数。 - **碎片整理**：定期对内存池进行碎片整理，合并连续的空闲块，防止内存碎片化[^3]。 #### 4. 实战技巧 在华为OD机试中，针对池化资源共享问题，建议采取以下策略： - **限时训练**：按照题目分值设置时间限制，确保在规定时间内完成编码。 - **边界条件测试**：特别关注输入为0、负数或超出范围的情况。 - **代码优化**：避免不必要的循环与重复计算，确保算法效率。 --- ###
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