【2023华为od-C卷-电脑病毒感染】100%通过率(JavaScript&Java&Python&C++)

博客详细介绍了如何解决一个关于电脑病毒感染传播的网络问题,利用Dijkstra算法求解单源最短路径。提供了JavaScript, Java, Python和C++四种语言的实现代码,并附有样例输入和输出,以及思路解释。购买该博主的专栏可以获得OJ答疑服务。" 138981674,17243493,FlinkCEP与机器学习融合:实时特征提取实践,"['实时处理', 'Flink', '机器学习', '深度学习', '数据工程']

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本题已有网友报告代码100%通过率

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​ 一个局域网内有很多台电脑,分别标注为 1 1 1 ~ N N

### 关于华为OD模式下算法面试题的解题思路 #### 题目背景与目标 华为OD(Outsourcing Dispatcher)模式下的算法面试通常涉及实际工程场景中的问题解决能力测试。这类题目不仅考察候选人的基础算法知识,还注重其对时间复杂度、空间复杂度以及代码实现效率的理解。以下是对给定内容中提到的一道典型动态规划问题的深入解析。 --- #### 动态规划问题详解 这是一道典型的 **硬币兑换问题**,属于经典的动态规划范畴。以下是具体分析: 1. **定义状态变量** 定义 `dp[j]` 表示金额为 `j` 的情况下,可以组合成该金额的不同方法数[^2]。 2. **初始化条件** 初始时设置 `dp[0] = 1`,因为当金额为零时,只有一种方式——不选任何硬币即可完成兑换。 3. **状态转移方程** 对每一种面额的硬币 `i` 进行遍历,并更新数组 `dp[]` 中的状态值。对于每一个可能的金额 `j >= i`,有如下关系: \[ dp[j] += dp[j - i] \] 其含义是:如果当前金额可以通过加入一枚价值为 `i` 的硬币来构成,则将其之前的方案数目累加到当前金额上。 4. **最终结果** 经过上述过程处理完毕之后,`dp[n]` 就代表了总金额为 `n` 时能够找到的所有不同兑换方法总数。 下面是基于此逻辑的具体代码实现: ```python def solve(n): dp = [0] * (n + 1) # 初始化DP表,默认所有情况都不可达 dp[0] = 1 # 基础情形:金额为0仅存在唯一解法 coins = [1, 2, 3] # 可供使用的硬币种类列表 for coin in coins: # 枚举每种可用硬币 for amount in range(coin, n + 1): # 更新从当前硬币面值至最大金额范围内的数据 dp[amount] += dp[amount - coin] return dp[n] # 返回所需计算的目标金额对应的结果 print(solve(3)) # 测试样例一 print(solve(2934)) # 测试更大规模输入 ``` 以上Python版本实现了完整的解决方案,其他语言如C/C++, Java, JavaScript也可以按照相同原理编写相应程序。 --- #### 时间与空间复杂度评估 - **时间复杂度**: 设共有 \( m \) 种不同的硬币类型,总额度为 \( n \),则总体运算次数大约等于两层循环乘积即 \( O(m \times n) \)[^2]。 - **空间复杂度**: 使用了一个长度为 \( n+1 \) 的辅助数组存储中间结果,因此占用额外内存大小约为 \( O(n) \)[^2]。 这种设计既满足高效求解需求又兼顾资源消耗合理性,在实际应用中有较高实用价值。 --- #### 总结 通过对上述案例的研究可以看出,针对华为OD模式下面向开发人员的技术考核环节,掌握扎实的数据结构基础知识非常重要;同时还需要具备灵活运用这些理论工具的能力以应对各种复杂的业务挑战情境。此外,熟悉常见算法模板及其变体形式也是提高答题成功率的关键所在之一。 ---
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