2024最新华为OD机试试题库全 -【小明找位置】- C卷

最新推荐文章于 2024-05-01 14:26:06 发布
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分类专栏： 华为OD试题练习A+B+C卷 文章标签： 华为od java python c++
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这篇博客详细介绍了华为OD面试题中的‘小明找位置’问题，要求算法复杂度不高于nLog(n)，并给出了使用二分查找法的解题思路和Java、Python、C++三种语言的实现代码。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1. 🌈题目详情

1.1 ⚠️题目

小朋友出操，按学号从小到大排成一列；

小明来迟了，请你给小明出个主意，让他尽快找到他应该排的位置。

算法复杂度要求不高于nLog(n)；学号为整数类型，队列规模 ≤ 10000；

1.2 🔣输入要求

第一行：输入已排成队列的小朋友的学号（正整数），以","隔开；例如：

93,95,97,100,102,123,155

第二行：小明学号，如：

110

1.3 ℹ️输出要求

输出一个数字，代表队列位置（从1开始）。例如：

6

1.4 ✍测试用例

  • 用例1

输入
93,95,97,100,102,123,155
110
输出<

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小明找位置
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小朋友出操，按学号从小到大排成一列;小明来迟了，请你给小明出个主意，让他尽快找到他应该排的位置。例如: 93,95,97,100,102,123,155 2、第二行:小明学号，如110;算法复杂度要求不高于nLog(n);学号为整数类型，队列规模<=10000;1、第一行:输入已排成队列的小朋友的学号 (正整数)，以”,”隔开。输入93,95,97,100,102,123,155。输出一个数字，代表队列位置 (从1开始)例如: 6。
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算法复杂度要求不高于nlog（ n）;学号为整数类型，队列规模＜ 10000;题目比较简单，但是算法复杂度要求不高于nlog(n)，那么就直接用二分法就可以了。第一行:输入已排成队列的小朋友的学号（正整数），以","隔开.小明来迟了，请你给小明出个主意，让他尽快找到他应该排的位置。输出一个数字，代表队列位置（从1开始）小朋友出操，按学号从小到大排成一列；
华为OD机试 2025B卷 - 小明减肥
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### 关于华为OD机试2025B卷中小明减肥的算法题 #### 题目描述 小明计划通过锻炼来减轻体重。他每天可以选择不同的运动方式，每种运动消耗一定的卡路里并花费一定的时间完成。为了达到最佳效果，小明希望在有限时间内最大化燃烧的总卡路里数。 给定一系列活动及其对应的卡路里消耗和所需时间，以及一天内的最大可用时间，请设计一种方法帮助小明制定最优方案，在不超过规定时间的前提下实现最大的卡路里消耗目标。 此问题属于经典的 **动态规划 (Dynamic Programming)** 类型[^1]。 --- #### 动态规划解决思路 定义状态 `dp[i][j]` 表示从前 `i` 种活动中选取若干项，并且总耗时不超过 `j` 的情况下能够获得的最大卡路里消耗量。 转移方程如下： - 如果不选第 `i` 项，则 `dp[i][j] = dp[i-1][j]`; - 如果选择第 `i` 项（前提是该活动所需的耗时小于等于当前剩余时间），则有 `dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-t_i]+c_i)`， 其中 `t_i` 和 `c_i` 分别表示第 `i` 项活动所耗费时间和对应能减少的卡路里数量。 初始条件设置为当没有任何项目可选 (`i=0`) 或者没有剩余时间可供分配(`j=0`) 时候均为零即 `dp[0][*]=dp[*][0]=0`. 最终答案存储于变量 `dp[n][T_max]`, 这里的 n 是总的活动数目而 T_max 则代表每日允许使用的最长小时数. --- #### 示例代码实现 (Python) 以下是基于以上理论的一个简单实现： ```python def max_calories_burned(activities, time_limit): """ 计算在限定时间内可以烧掉的最大卡路里 :param activities: list of tuples [(time_required_1, calories_burned_1), ...] :param time_limit: int 总共有的时间限制 :return: int 可以得到的最大卡路里值 """ num_activities = len(activities) # 初始化 DP 数组 dp = [[0]*(time_limit+1) for _ in range(num_activities+1)] for i in range(1, num_activities + 1): t_i, c_i = activities[i-1] # 当前活动的时间需求与卡路里贡献 for j in range(time_limit + 1): if j >= t_i: dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j - t_i] + c_i) else: dp[i][j] = dp[i-1][j] return dp[num_activities][time_limit] # 测试数据 if __name__ == "__main__": test_activities = [(3, 40), (4, 50), (2, 20)] # 每个元组形式为 (所需时间, 减少的卡路里) total_time_available = 6 # 设定总共拥有的时间为6个小时 result = max_calories_burned(test_activities, total_time_available) print(f"Maximum Calories Burned within {total_time_available} hours is {result}") ``` 上述程序展示了如何利用二维数组构建动态规划表解决问题的过程[^1]. --- #### 复杂度分析 - 时间复杂度 O(n*T)，这里n指代的是不同种类的任务总数,T则是设定好的最长时间界限. - 空间复杂度同样也是 O(n*T). 这种解法虽然占用较多内存空间但是由于其清晰易懂所以非常适合用来处理此类背包类别的优化难题[^1]. ---
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