华为OD机考2025C卷 - 开源项目热度榜单 （Java & Python& JS & C++ & C ）

最新推荐文章于 2025-08-04 23:16:09 发布
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题目描述

某个开源社区希望将最近热度比较高的开源项目出一个榜单，推荐给社区里面的开发者。对于每个开源项目，开发者可以进行关注(watch)、收藏(star)、fork、提issue、提交合并请求(MR)等。

数据库里面统计了每个开源项目关注、收藏、fork、issue、MR的数量，开源项目的热度根据这5个维度的加权求和进行排序。

H = (Wwatch * #watch) + (Wstar * #star) + (Wfork * #fork) +  (Wissue * #issue) + (Wmr * #mr)

H表示热度值

Wwatch、Wstar、Wfork、Wissue、Wmr分别表示5个统计维度的权重。

#watch、#star、#fork、#issue、#mr分别表示5个统计维度的统计值。

榜单按照热度值降序排序，对于热度值相等的，按照项目名字转换为全小写字母后的字典序排序（‘a’,‘b’,‘c’,…,‘x’,‘y’,‘z’)。

输入描述

第一行输入为N，表示开源项目的个数，0 ＜ N ＜100。

第二行输入为权重值列表，一共 5 个整型值，分别对应关注、收藏、fork、issue、MR的权重，权重取值 0 < W ≤ 50。

第三行开始接下来的 N 行为开源项目的统计维度，每一行的格式为：

name nr_watch nr_start nr_fork nr_issue nr_mr

其中 name 为开源项目

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大模型知识库（2） Coze 开源化分析
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蓝河操作系统（BlueOS）内核 (VIVO开源)
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摘要：蓝河操作系统（BlueOS）内核采用三层架构设计，基于Rust开发的轻量级安全内核。硬件抽象层（HAL）通过多架构支持（ARM/RISC-V）和MMU管理实现硬件无关性；核心管理子系统包含任务调度、内存管理和中断处理等基础功能；系统服务层提供POSIX兼容接口和设备管理。架构采用模块化设计，支持安全内存模型和跨层组件如Kconfig配置系统，兼具嵌入式与通用计算需求。整体设计通过分层抽象与Rust安全特性，实现高性能、高安全性的操作系统内核。
1.6万 Star 的流行容器云平台停止开源
藏云阁
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我身边就有不少朋友使用 KubeSphere 来管理他们的容器云集群，有人说它 页面 UI 好看，也有人说它 产品交互设计体验好，降低了 Kubernetes 的学习成本 等，当然也有一部分人因为他是国内厂商主导的（青云）开源项目，便于后续信创 而选择
华为OD机考2025B卷 - 数字游戏 java
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### 华为OD机考 2025B卷 数字游戏 Java 编程题 解决方案 在华为OD机考 2025B卷中，数字游戏相关的编程题目通常涉及算法设计、数据结构应用以及逻辑推理。以下是一个可能的数字游戏问题及其解决方案。 #### 问题描述 假设有一个数字游戏，玩家需要从一个整数数组中选择若干个数字，使得这些数字的和等于目标值 `target`。要求输出所有可能的组合。如果不存在这样的组合，则返回空列表。 **输入：** - 一个整数数组 `nums`。 - 一个整数目标值 `target`。 **输出：** - 所有可能的组合列表，每个组合是一个子数组。 **示例：** ```plaintext 输入: nums = [2, 3, 6, 7], target = 7 输出: [[7], [2, 2, 3]] ``` #### 解决方案 以下是使用回溯法（Backtracking）解决该问题的 Java 实现： ```java import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class NumberGame { public static List&lt;List&lt;Integer&gt;&gt; combinationSum(int[] candidates, int target) { List&lt;List&lt;Integer&gt;&gt; result = new ArrayList&lt;&gt;(); if (candidates == null || candidates.length == 0) return result; // 排序以优化剪枝 java.util.Arrays.sort(candidates); backtrack(result, new ArrayList&lt;&gt;(), candidates, target, 0); return result; } private static void backtrack(List&lt;List&lt;Integer&gt;&gt; result, List&lt;Integer&gt; tempList, int[] candidates, int remain, int start) { if (remain &lt; 0) return; // 超过目标值，直接返回 if (remain == 0) { // 找到一个组合 result.add(new ArrayList&lt;&gt;(tempList)); return; } for (int i = start; i &lt; candidates.length; i++) { tempList.add(candidates[i]); backtrack(result, tempList, candidates, remain - candidates[i], i); // 不移动起点，允许重复使用 tempList.remove(tempList.size() - 1); // 回溯 } } public static void main(String[] args) { int[] nums = {2, 3, 6, 7}; int target = 7; List&lt;List&lt;Integer&gt;&gt; result = combinationSum(nums, target); System.out.println(&quot;结果: &quot; + result); } } ``` #### 代码说明 1. **输入排序**：为了优化剪枝操作，首先对输入数组进行排序[^1]。 2. **回溯函数**：通过递归实现回溯，每次尝试将当前数字加入临时列表，并递归调用自身以寻找剩余目标值的组合。 3. **剪枝条件**：当剩余目标值小于 0 时，停止进一步递归；当剩余目标值等于 0 时，保存当前组合并返回。 4. **重复使用元素**：允许同一个数字被多次使用，因此递归调用时传入的起点索引不增加。 #### 时间复杂度与空间复杂度 - **时间复杂度**：最坏情况下为 \(O(2^n)\)，其中 \(n\) 是数组长度，因为每个数字都有选或不选两种状态。 - **空间复杂度**：取决于递归深度，最坏情况下为 \(O(n)\)[^2]。 #### 测试结果 运行上述代码，对于输入 `nums = [2, 3, 6, 7]` 和 `target = 7`，输出结果为： ```plaintext 结果: [[2, 2, 3], [7]] ```
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