华为OD机试 双机位B卷 - AI面板识别 (C++ & Python & JAVA & JS & GO)

已于 2025-11-23 13:02:10 修改
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于 2025-11-23 11:24:59 首次发布
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AI面板识别

2025华为OD机试双机位B卷 - 华为OD上机考试双机位B卷 100分题型

华为OD机试双机位B卷真题目录点击查看: 华为OD机试双机位B卷真题题库目录｜机考题库 + 算法考点详解

题目描述

AI识别到面板上有N（1 ≤ N ≤ 100）个指示灯，灯大小一样，任意两个之间无重叠。

由于AI识别误差，每次识别到的指示灯位置可能有差异，以4个坐标值描述AI识别的指示灯的大小和位置(左上角x1,y1，右下角x2,y2)，

请输出先行后列排序的指示灯的编号，排序规则：

  1. 每次在尚未排序的灯中挑选最高的灯作为的基准灯，
  2. 找出和基准灯属于同一行所有的灯进行排序。两个灯高低偏差不超过灯半径算同一行（即两个灯坐标的差 ≤ 灯高度的一半）。

输入描述

第一行为N，表示灯的个数
接下来N行，每行为1个灯的坐标信息，格式为：

编号 x1 y1 x2 y2

  • 编号全局唯一
  • 1<= 编号<=100
  • 0<=x1<x2<=1000
  • 0<=y1<y2
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由于给定引用中未提及华为OD机试双机位A卷流量波峰题目的具体内容，无法直接给出该题目的C++解法。一般来说，流量波峰问题可能涉及到对一段时间内流量数据的分析，找出流量的峰值点。 下面给出一个简单的模拟流量波峰问题的示例，假设问题是在一个数组中找出所有的局部波峰（即比相邻元素都大的元素），以下是C++代码示例： ```cpp #include &lt;iostream&gt; #include &lt;vector&gt; std::vector&lt;int&gt; findPeaks(const std::vector&lt;int&gt;&amp; flow) { std::vector&lt;int&gt; peaks; int n = flow.size(); if (n == 0) return peaks; for (int i = 1; i &lt; n - 1; ++i) { if (flow[i] &gt; flow[i - 1] &amp;&amp; flow[i] &gt; flow[i + 1]) { peaks.push_back(flow[i]); } } // 处理边界情况 if (n &gt; 1 &amp;&amp; flow[0] &gt; flow[1]) { peaks.push_back(flow[0]); } if (n &gt; 1 &amp;&amp; flow[n - 1] &gt; flow[n - 2]) { peaks.push_back(flow[n - 1]); } return peaks; } int main() { std::vector&lt;int&gt; flow = {1, 3, 2, 5, 4, 6, 3}; std::vector&lt;int&gt; peaks = findPeaks(flow); std::cout &lt;&lt; &quot;Peaks: &quot;; for (int peak : peaks) { std::cout &lt;&lt; peak &lt;&lt; &quot; &quot;; } std::cout &lt;&lt; std::endl; return 0; } ``` 这个示例代码定义了一个`findPeaks`函数，用于在给定的流量数组中找出所有的局部波峰。在`main`函数中，我们创建了一个示例流量数组，并调用`findPeaks`函数来找出波峰，最后输出结果。
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