判断回文 牛客网 python

这是一个关于字符串处理的编程问题,目标是检查给定的字符串是否为回文。提供的代码实现了一个名为`judge`的方法,通过比较字符串前半部分与后半部分的字符是否相同来判断是否为回文。示例中给出了多个测试用例,包括不同长度和内容的字符串,如'absba'返回true,'ranko'和'yamatomaya'返回false,以及单个字符'a'返回true。

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描述

给定一个字符串,请编写一个函数判断该字符串是否回文。如果回文请返回true,否则返回false。

示例1

输入:"absba"

返回值:true

示例2

输入:"ranko"

返回值:false

示例3

输入:"yamatomaya"

返回值:false

示例4

输入:"a"

返回值:true

备注:

字符串长度不大于1000000,且仅由小写字母组成

代码:

class Solution:
    def judge(self , str ):
        mid_len  = len(str) // 2
        for i in range(mid_len):
            if str[i] != str[len(str)-i-1]:
                return False
        return True

<think>嗯,用户问的是关于华为A卷的相关资料,需要生成详细的回答和相关问题。首先得确定华为A卷指的是什么,可能是指华为的招聘笔试题目,比如校招或者社招的笔试资料。接下来要调用搜索工具,查找网络上相关的资源,比如知乎、牛客网、优快云这些平台有没有相关的讨论或者分享。 然后要整合找到的信息,可能包括考试的结构、题型,比如编程题、选择题、多选题等,以及具体的例题和解答。比如编程题可能涉及动态规划、字符串处理,选择题可能涉及网络、操作系统、数据结构等知识点。需要注意用户提到的格式要求,比如分步骤,不使用第一人称,每个步骤间换行。 还要检查是否需要代码或公式,如果有的话要按照规范格式,比如用三个反引号包裹代码,数学公式用$符号包围。然后,在回答的最后生成相关问题,要基于原始问题和回答内容,比如可能涉及备考方法、真题资源、考点分布等。 需要确保回答中没有引用堆砌在末尾,信息要分散在内容中。同时避免使用步骤词汇,改用方法或部分来组织内容。比如分成考试结构、知识点覆盖、备考资源、解题技巧等部分。每个部分下给出具体的建议和例子,比如编程题例子附上代码,知识点部分列出需要复习的内容。 最后,生成相关问题时要考虑用户可能的后续需求,比如如何高效备考,哪里找真题,常考知识点有哪些,以及不同岗位的题型差异。确保三个问题相关且具体,符合用户可能的进一步疑问。</think>根据华为A卷相关资料检索结果,笔试内容主要聚焦于技术岗位考核,涉及编程能力、计算机基础及岗位相关专业知识。以下为整理后的关键信息及备考建议: **考试结构** 华为A卷笔试时长通常为90-120分钟,包含3道编程题(分值占比60-80%)及若干选择题/多选题。编程题难度梯度递增,第一题为基础语法应用,第三题常涉及动态规划或复杂数据结构 **典型知识点覆盖** - 编程题:字符串处理(如回文判断)、动态规划(背包问题变种)、图论(最短路径算法) - 选择题:TCP/IP协议栈分层、Linux系统命令、二叉树遍历时间复杂度计算 - 岗位专项:云计算岗位涉及虚拟化技术,AI岗位包含机器学习基础理论 **备考资源示例** ```python # 动态规划例题:最小路径和 def minPathSum(grid): m, n = len(grid), len(grid[0]) dp = [[0]*n for _ in range(m)] dp[0][0] = grid[0][0] for i in range(1, m): dp[i][0] = dp[i-1][0] + grid[i][0] for j in range(1, n): dp[0][j] = dp[0][j-1] + grid[0][j] for i in range(1, m): for j in range(1, n): dp[i][j] = min(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + grid[i][j] return dp[-1][-1] ``` **解题策略** 编程题需注意边界条件处理,建议使用牛客网/力扣进行真题模拟训练。选择题中网络协议相关题目常考TCP三次握手过程,需掌握状态转换图:$$SYN\rightarrow SYN-ACK\rightarrow ACK$$ **参考资料平台** - 牛客网华为题库(含历年真题) - LeetCode华为企业题库 - 优快云博客《华为OD机试A卷高频考点》 - GitHub开源项目huawei-exam-collection
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