华为OD机试真题-通信误码【2023.Q1】

最新推荐文章于 2025-06-09 22:36:20 发布
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分类专栏： 算法题 算法题合集 文章标签： java 开发语言 面试 华为机试 算法
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该博客介绍了华为在线测评（OD）的一道真题，涉及通信误码问题。题目要求找出误码频度最高且子数组最短的情况。输入包括误码总数和误码频度数组，输出是最小子数组长度。解题思路包括定位最高频误码，确定其出现位置，并遍历寻找最短子数组。提供了解题参考代码。

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

题目内容

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。
输入描述
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。
输出描述
包含频率最高的误码最小子数组长度
示例1 输入输出示例仅供调试，后台判题数据一般不包含示例
输入
5
1 2 2 4 1
输出
2
说明
频度最高的有1和2，他们的频度均为2。可能的记录数组为[2,2]和 [1,2,2,4,1]。最短的长度为2.
示例2
输入
7
1 2 2 4 2 1 1
输出
4

解题思路

首先找到出现频率最高的误码。然后找到包含频率最高的误码

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华为OD机试真题大全，用 Python 解华为机试题 | 机试宝典
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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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