【华为OD】B/C卷真题 100%通过：求最多可以派出多少支团队 双指针解法 C语言源码实现

最新推荐文章于 2025-12-15 22:32:00 发布
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文章标签： 算法 python 华为od java c语言 C++ 码蚁软件
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/mars1199/article/details/135378445
博客介绍了华为在线测试(B/C卷)的一道算法题，要求根据团队最低能力值N，计算最多能派出多少支符合要求的团队。题目采用双指针法解决，提供了C语言的源码实现。

Java实现的源码地址：

【华为OD】B/C卷真题 100%通过：求最多可以派出多少支团队 双指针解法 Java源码实现-优快云博客

python实现的源码地址：

【华为OD】B/C卷真题 100%通过：求最多可以派出多少支团队 双指针解法 Python源码实现-优快云博客

C++代码实现：

【华为OD】B/C卷真题 100%通过：求最多可以派出多少支团队 双指针解法 C/C++源码实现-优快云博客

题目描述：

用数组代表每个人的能力，一个比赛活动要求参赛团队的最低能力值为N，每个团队可以由1人或2人组成，且1个人只能参加1个团队，请计算出最多可以派出多少支符合要求的团队？

输入描述


                

        

    


  


        

                

                  

                  

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【华为OD】B/C卷真题 100%通过：求最多可以派出多少支团队 双指针解法 JS源码实现

				
			

			

				

					十年以上编程经验的干货分享
				

				

					01-22
					
					973
					
				

			

		

		

			
				
双指针解法，用数组代表每个人的能力，一个比赛活动要求参赛团队的最低能力值为N，每个团队可以由1人或2人组成，且1个人只能参加1个团队，请计算出最多可以派出多少支符合要求的团队？输入描述第一行数组代表总人数，范围[1,500000]第二行数组代表每个人的能力，每个元素的取值范围[1, 500000]，数组的大小范围[1,500000]第三行数值为团队要求的最低能力值，范围[1, 500000]输出描述3最多可以派出的团队数量。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
【华为OD】B/C卷真题 100%通过：求最多可以派出多少支团队 双指针解法 C/C++源码实现

				
			

			

				

					十年以上编程经验的干货分享
				

				

					12-17
					
					577
					
				

			

		

		

			
				
双指针解决，用数组代表每个人的能力，一个比赛活动要求参赛团队的最低能力值为N，每个团队可以由1人或2人组成，且1个人只能参加1个团队，请计算出最多可以派出多少支符合要求的团队？输入描述第一行数组代表总人数，范围[1,500000]第二行数组代表每个人的能力，每个元素的取值范围[1, 500000]，数组的大小范围[1,500000]第三行数值为团队要求的最低能力值，范围[1, 500000]输出描述3最多可以派出的团队数量。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
2025华为OD机考双机位C卷++ 双机位B卷 + 双机位A卷 + 2025C/B/A卷+ 往年真题 - 题库目录分值说明 + 考点说明+在线OJ

					
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【华为OD机考真题】- 航天器(盛水问题)(B卷-100分)（C版）

				
			

			

				

					**My Coding Family**
				

				

					05-12
					
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【华为OD机考真题】- 滑动窗口最大和(B卷-100分)（C版）

				
			

			

				

					**My Coding Family**
				

				

					05-13
					
					727
					
				

			

		

		

			
				
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【华为OD机考真题】- 太阳能板最大面积(E卷-100分)(B卷-100分)（C版）

				
			

			

				

					**My Coding Family**
				

				

					05-13
					
					684
					
				

			

		

		

			
				
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【2024年华为OD机试】(B卷,100分)- 数大雁 （JavaScript&Java & Python&C/C++）

				
			

			

				

					嵌入式技术开发
				

				

					01-27
					
					1104
					
				

			

		

		

			
				
本题的关键在于如何识别并剔除不完整或顺序错误的叫声，并通过区间交集的方式统计最少需要的大雁数量。通过合理的遍历和条件判断，我们可以有效地解决这个问题。华为OD（Outsourcing Developer，外包开发工程师）是华为针对软件开发工程师岗位的一种招聘形式，主要包括笔试、技术面试以及综合面试等环节。尤其在笔试部分，算法题的机试至关重要。

			
		

	





	

		

			

				
					
【2024年华为OD机试】(B卷,100分)- 增强的strstr （Java & JS & Python&C/C++）

				
			

			

				

					嵌入式技术开发
				

				

					01-19
					
					643
					
				

			

		

		

			
				
正则表达式解法适合目标字符串中不包含其他正则元字符的情况。实现简单，但可能存在匹配错误的风险。分层匹配解法稳健，适用于所有情况。需要手动解析目标字符串，实现稍复杂。根据题目要求和实际场景，可以选择合适的解法。优点使用滑动窗口和分层匹配，逻辑清晰，易于理解。支持目标字符串中的可选段[]。适用场景适用于目标字符串中包含可选段的情况。优点实现简单，代码量少。直接利用正则表达式的功能，支持目标字符串中的可选段[]。缺点如果目标字符串中包含其他正则元字符（如等），可能会影响匹配结果。

			
		

	





	

		

			

				
					
【2024年华为OD机试】(B卷,100分)- 补种未成活胡杨 （JavaScript&Java & Python&C/C++）

				
			

			

				

					嵌入式技术开发
				

				

					02-09
					
					925
					
				

			

		

		

			
				
本题通过滑动窗口和双指针的解法，高效地解决了补种胡杨的问题。关键在于维护一个窗口，使得窗口内的死亡胡杨数量不超过K，并记录窗口的最大长度。这种方法的时间复杂度为O(N)，适用于大规模数据。通过滑动窗口和双指针的实现，高效地解决了补种胡杨的问题。使用occur数组记录窗口中0的位置，确保窗口中的0数量不超过k。代码逻辑清晰，适用于大规模数据处理，时间复杂度为O(n)。通过详细的注释和逻辑讲解，确保代码易于理解和维护。

			
		

	





	

		

			

				
					
力扣hot100：搜索二维矩阵

				
			

			

				

					一本大学生java学习技术分享与交流
				

				

					12-14
					
					242
					
				

			

		

		

			
				
二分查找返回的是目标值最先出现的位置或者是在有序数组中的插入位置，如果是在有序数组中的插入位置则可能为在数组最后一个位置加一个数，这是如果进行matrix[i][weizi]==target的判断的话会导致数组越界，必须先处理越界问题，最终判断条件应为weizi<matrix[i].length&&matrix[i][weizi]==target。本题的本质是一个查找算法，为了提高性能可以使用二分查找，这个二维矩阵可以看出许多个数组，只需要对每个数组都进行一次二分查找就可以实现查找整个二维矩阵。

			
		

	





	

		

			

				
					
Louvain 算法

				
			

			

				

					FionaDong的博客
				

				

					12-12
					
					200
					
				

			

		

		

			
				
Louvain 是一种经典的图社区发现算法（Community Detection），由 Blondel 等人在 2008 年提出。核心目标：通过最大化 Modularity（模块度）来自动划分图中的社区（cluster）。它最大的特点是：✔ 速度非常快✔ 能处理百万级节点的大图✔ 结果相对稳定。

			
		

	





	

		

			

				
					
从零开始写算法——链表篇4:删除链表的倒数第 N 个结点 + 两两交换链表中的节点

					
最新发布

				
			

			

				

					m0_59624833的博客
				

				

					12-15
					
					560
					
				

			

		

		

			
				
hot100链表的两道题详解。

			
		

	





	

		

			

				
					
二次规划（QP）算法

				
			

			

				

					weixin_43156294的博客
				

				

					12-10
					
					595
					
				

			

		

		

			
				
二次规划的本质，是在一组线性约束条件下，求解一个二次函数的极值问题。其核心特征在于目标函数的二次性与约束条件的线性性，这种结构既保留了线性规划的求解高效性，又能处理更复杂的优化场景——例如实际系统中普遍存在的“最小能量”“最小方差”等目标，这类目标往往天然呈现二次形式。1.标准数学模型QP问题的标准形式通常分为“凸二次规划”与“非凸二次规划”两类，其中凸QP因具有全局最优解且求解难度可控，应用最为广泛。

			
		

	





	

		

			

				
					
【每天学习一点算法 2025/12/10】反转链表

				
			

			

				

					Colorful9的博客
				

				

					12-10
					
					893
					
				

			

		

		

			
				
本文介绍了反转链表的三种实现方法：1）使用栈结构存储节点后弹栈重建；2）迭代法通过遍历直接修改节点指向；3）递归法在回归过程中逐步反转节点。重点解析了递归实现的原理，通过递推找到尾节点后，在回归过程中逐个反转节点指向并断开原链接。三种方法各有特点，栈实现直观但需额外空间，迭代法高效，递归法则展示了递归的独特处理方式。

			
		

	





	

		

			

				
					
Conan-embedding整理

				
			

			

				

					kexin197的博客
				

				

					12-11
					
					927
					
				

			

		

		

			
				
本文提出了一种改进的文本嵌入模型Conan-embedding，其核心创新在于动态难负样本挖掘和跨GPU平衡损失。该方法在训练过程中实时挖掘难负样本，使模型能动态适应复杂数据分布；采用多阶段训练策略，包括预训练阶段的通识学习和微调阶段的专项训练；通过跨GPU平衡损失解决训练振荡问题，提升模型稳定性。实验表明，该方法能有效提升文本嵌入质量，尤其在检索任务中表现突出。研究还探讨了不同任务（检索与STS）在训练策略上的差异，为后续研究提供了重要参考。

			
		

	





	

		

			

				
					
**智能建模算法（GA-ELM）**与**多目标优化算法（NSGA-Ⅱ）** 相结合，用于解决**42CrMo钢表面激光熔覆工艺优化**问题

				
			

			

				

					算法如诗的博客
				

				

					12-09
					
					735
					
				

			

		

		

			
				
**智能建模算法（GA-ELM）**与**多目标优化算法（NSGA-Ⅱ）** 相结合，用于解决**42CrMo钢表面激光熔覆工艺优化**问题

			
		

	





	

		

			

				
					
二分答案算法详解：从理论到实践解决最优化问题

				
			

			

				

					2401_86619696的博客
				

				

					12-12
					
					838
					
				

			

		

		

			
				
文章记录了何为二分法，二分法怎么用，以及二分查找。主要详细讲了二分答案，讲了二分答案的模板，以及一部分题

			
		

	





	

		

			

				
					
二插堆的基本原理以及简单实现

				
			

			

				

					for_ever_love__的博客
				

				

					12-14
					
					220
					
				

			

		

		

			
				
二叉堆是一种完全二叉树，它满足堆属性：最大堆：每个节点的值都大于或等于其子节点的值最小堆：每个节点的值都小于或等于其子节点的值。

			
		

	





	

		

			

				
					
269. Java Stream API - Map-Filter-Reduce算法模型

				
			

			

				

					yaoxin521123的博客
				

				

					12-14
					
					368
					
				

			

		

		

			
				
本文介绍了Java Stream API中的Map-Filter-Reduce算法模型。通过一个计算十月销售总额的示例，对比了传统循环方式和Stream API的实现。该模型包含三个核心步骤：Filter筛选数据、Map转换数据、Reduce聚合结果。文章还将其与SQL查询进行类比，便于理解，并提供了扩展练习。Stream API的优势在于结构清晰、易于组合操作，能够实现函数式编程风格，特别适合数据处理场景。

			
		

	





	

		

			

				
					

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
hope_wisdom
 发出的红包
            

          

        

        

          

          

          

        

      

    

    

  





	
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