华为OD机试 - 通信误码（Python） | 机试题算法思路 【2023】

最新推荐文章于 2025-04-24 08:09:54 发布
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分类专栏： 2024华为OD机试真题(Python) 文章标签： 华为 python 算法 华为od 开发语言
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hihell/article/details/129107946
这篇博客介绍了华为OD机试中关于通信误码的题目，主要内容包括理解题目要求，输入输出说明，示例解析，解题思路，核心知识点以及Python代码实现。解题关键在于统计误码频率并找到包含最高频度误码的最小子数组长度。

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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

通信误码

题目

信号传播过程中会出现一些误码，不同的数字表示不同的误码 ID，取值范围为 1~65535，用一个数组记录误码出现的情况，每个误码出现的次数代表误码频度，请找出记录中包含频度最高误码的最小子数组长度。

输入

误码总数目：取值范围为0~255，取值为 0 表示没有误码的情况。
误码出现频率数组：误码 ID 范围为1~65535，数组长度为1~1000。

输出

包含频率最高的误码最小子数组长度

示例一

输入

5
1 2 2 4 1

输出

2

说明

频度最高的有1和2

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有时，当信息通过某种方式传输时，它会受到干扰，造成信息失真。现在，您需要帮助计算这种信息失真的程度，我们称之为误码率。简单地说，误码率就是传输过程中出错的信息部分所占的比例。我们使用简化的方式表示信息，如：“2A3B4D” 指的是 “AABBBDDDD”。第一行是原始信息的简化表示，第二行是传输后的信息的简化表示。给定两串信息，原始信息和传输后的信息，您需要计算误码率。格式为：错误的部分长度 / 总长度。请注意：解压后的字符串不会包含数字。
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信号传播过程中会出现一些误码，不同的数字表示不同的误码ID，取值范围为1~65535，用一个数组记录误码出现的情况，每个误码出现的次数代表误码频度，请找出记录中包含频度最高误码的最小子数组长度。误码总数目：取值范围为，取值为0表示没有误码的情况。 误码出现频率数组：误码ID范围为，数组长度为。包含频率最高的误码最小子数组长度 输出 说明 频度最高的有和，频度是（出现的次数都是）。 可以包含频度最高的记录数组是和， 最短是，最小长度为 输出 说明 频度最高的是和，最短的是
【华为OD】D卷真题 200分： 计算误码率 C/C++代码实现[思路+代码]
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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，按逻辑处理即可，先把字符按数字次数展开得到新的字符串，然后再进行比较，得到结果。为了简单，我们使用字符串来标识通信的信息，一个字符错误了，就认为出现了一个误码。两行，分别为两种字符串的压缩形式。用例会保证两个输入字符串解压后长度一致，解压前的长度不一定一致。输入一个标准的字符串，和一个传输后的字符串，计算误码率。输入输出示例仅供调试，后台判题数据一般不包含示例。一行，错误的字符数量 / 展开后的总长度。
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通过直接在压缩字符串的基础上进行比较，我们可以有效避免解压字符串带来的性能问题，同时准确计算出误码率。这种方法的时间复杂度较低，适合处理大规模数据。代码通过解析压缩字符串并逐个比较，避免了直接解压字符串的高时空复杂度。使用链表形式存储压缩字符串，方便处理剩余部分。逻辑清晰，注释详细，便于理解和维护。代码通过解析压缩字符串并逐个比较，避免了直接解压字符串的高时空复杂度。使用链表存储压缩字符串，方便处理剩余部分。逻辑清晰，注释详细，便于理解和维护。
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误码率是最常用的数据通信传输质量指标。它可以理解为“在多少位数据中出现一位差错”。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，我们使用字符串来标识通信的信息，一个字符错误了，就认为出现了一个误码输入一个标准的字符串，和一个传输后的字符串，计算误码率字符串会被压缩。例:“2A3B4D5X1Z”表示"AABBBDDDDXXXXXZ"用例会保证两个输入字符串解压后长度一致，解压前的长度不一定一致每个生成后的字符串长度<100000000.
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通信误码是通信过程中由于噪声、信号衰减或其他干扰因素引起的信号错误。解决通信误码的问题是通信领域中非常重要的一项任务。下面是我基于Python的解答： 首先，我们需要定义一个函数来计算两个二进制数字之间的汉明距离，即不同位置的比特数。可以通过将两个二进制数字进行逐位比较来实现。如果两个比特值不同，则汉明距离加1。代码如下： ```python def hamming_distance(bin_1, bin_2): distance = 0 for i in range(len(bin_1)): if bin_1[i] != bin_2[i]: distance += 1 return distance ``` 接下来，我们需要通过输入的二进制数字列表来判断是否存在误码。可以使用两个嵌套的循环来比较所有的数字对，并使用汉明距离函数计算它们之间的距离。如果距离小于等于1，则存在误码。代码如下： ```python def check_error_codes(bin_list): n = len(bin_list) for i in range(n-1): for j in range(i+1, n): distance = hamming_distance(bin_list[i], bin_list[j]) if distance <= 1: return True return False ``` 最后，我们可以编写一个简单的主程序来测试上述函数。首先，从用户输入中获取二进制数字列表，然后调用`check_error_codes`函数来检查是否存在误码。根据检查结果，输出相应的提示信息。代码如下： ```python if __name__ == "__main__": bin_list = input("请输入二进制数字列表，以逗号分隔:") bin_list = bin_list.split(",") has_error_codes = check_error_codes(bin_list) if has_error_codes: print("存在误码") else: print("不存在误码") ``` 这样，我们就可以使用上述代码来检查给定的二进制数字列表中是否存在误码。希望这个解答能够帮助你理解该问题的解决方案。
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