### 华为OD模式机试试题A卷及相关开发资料
华为OD模式下的机试主要考察候选人的编程能力、算法设计能力和逻辑思维能力。虽然具体的A卷试题可能未完全公开，但基于已知的其他试卷（如C卷、D卷、E卷），可以推测其考查范围和形式。
#### 1. **华为OD模式简介**
OD模式（Outsourcing Dispatch）是由华为与外企德科合作推出的一种用工形式[^2]。该模式适用于定级在13至17级之间的候选人，属于华为储备人才计划的一部分。每年会从OD项目中挑选表现优异的员工转为正式编制。
#### 2. **机试常见考点**
根据已有资料，华为OD机试通常涉及以下几个方面：
- 数据结构：链表、栈、队列、树、图等基本数据结构的操作。
- 算法设计：排序算法、查找算法、动态规划、贪心算法等经典算法的应用。
- 编程实现：字符串处理、文件操作、矩阵运算等实际场景中的编码能力测试。
- 综合应用：结合业务背景的实际问题解决，例如开源项目的热度计算[^3]。
#### 3. **假设的A卷题目分析**
尽管具体A卷题目尚未披露，以下是根据现有信息推测的一个典型题目：
##### 题目描述
某公司需要对一批商品进行分类管理。每种商品有以下属性：
- 商品名称 `name` （字符串）
- 销售数量 `sales` （整数）
- 用户评分 `rating` （浮点数）
请编写程序完成以下功能：
1. 输入一组商品的数据；
2. 计算每个商品的综合得分 \( S \)，其中 \( S = w_1 \times sales + w_2 \times rating \)。（\( w_1, w_2 \) 是给定权重）
3. 按照综合得分降序排列；如果得分相同，则按商品名称升序排列。
##### 输入输出示例
**输入：**
```plaintext
w1=0.8,w2=0.2
ProductA,100,4.5
ProductB,90,4.8
ProductC,100,4.2
```
**输出：**
```plaintext
ProductA,S=84.0
ProductB,S=83.2
ProductC,S=82.4
```
##### 实现代码
```python
def calculate_scores(products_data, weights):
w1, w2 = map(float, weights.split(','))
products = []
for product_info in products_data:
name, sales, rating = product_info.strip().split(',')
score = float(sales) * w1 + float(rating) * w2
products.append((name.lower(), score))
# 排序规则：先按score降序，再按name升序
sorted_products = sorted(products, key=lambda x: (-x[1], x[0]))
result = []
for name, score in sorted_products:
result.append(f"{name},S={score:.1f}")
return "\n".join(result)
# 测试用例
weights_input = "w1=0.8,w2=0.2"
products_input = ["ProductA,100,4.5", "ProductB,90,4.8", "ProductC,100,4.2"]
print(calculate_scores(products_input, weights_input))
```
上述代码实现了商品综合得分的计算以及排序功能。
#### 4. **备考建议**
为了更好地应对华为OD机试A卷，考生可以从以下几个方向入手准备：
- 复习基础数据结构和常用算法。
- 提高Python/C++/Java等主流编程语言的熟练度。
- 参考历年真题（如C卷、D卷、E卷）并模拟练习。
- 关注实际应用场景中的问题建模与优化方法。
---
该博客详细介绍了华为在线开发者（OD）机试中的一道矩阵匹配问题，要求从N*M矩阵中选择N个元素，确保没有相同行或列的元素，然后找到这N个元素中第K大数值的最小可能值。博客内容包括题目描述、输入输出格式、测试用例、问题核心考点（二分图）以及Java、Python、C++三种语言的解题代码。
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