结队编程 - 华为OD统一考试

已于 2024-01-13 12:41:48 修改
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分类专栏： 华为OD机试（A/B/C/D/E）最新题库 华为OD机试题库《C++》限时优惠 9.9 文章标签： 华为od 算法 java python c++ 面试 线段树
于 2024-01-06 12:23:21 首次发布
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博客介绍了华为OD统一考试中的一道题目，涉及结队编程的分组规则。解题方法使用线段树统计每个员工左边比他小的员工数和右边比他大的员工数，以计算可能的小组数量。文章提供Java、Python、C++三种语言的解题代码，并推荐了线段树学习资源。同时，还给出了相关练习题和华为OD面试交流群的信息。

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OD统一考试

题解： Java / Python / C++

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题目描述

某部门计划通过结队编程来进行项目开发，已知该部门有 N 名员工，每个员工有独一无二的职级，每三个员工形成一个小组进行结队编程，结队分组规则如下：

从部门中选出序号分别为 i、j、k 的3名员工，他们的职级分别为 level[i]，level[j]，level[k]，结队小组满足 level[i] < level[j] < level[k] 或者 level[i] > level[j] > level[k]，其中 0 ≤ i < j < k < n。

请你按上述条件计算可能组合的小组数量。同一员工可以参加多个小组。

输入描述

第一行输入：员工总数 n

第二行输入：按序号依次排列的员工的职级 level，中间用空格隔开

备注：

1 <= n <=

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### 关于华为编程笔试的相关真题与练习题 #### 题目类型概述 华为的编程笔试题目通常涉及基础的数据结构与算法设计，重点考察考生对核心计算机科学概念的理解以及实际编码能力。根据已有资料[^2]，常见的考点包括但不限于数组、链表、栈、队列、哈希表、集合、树和图等数据结构的操作；排序、查找、动态规划、贪心算法、回溯法等经典算法的应用。 以下是几道典型的练习题及其解析： --- #### 练习题一：字符串操作 **描述**: 给定两个字符串 `s` 和 `t`，判断 `t` 是否可以通过重新排列 `s` 中字符得到。如果可以，则返回 true；否则返回 false。 **示例输入**: `s = "anagram", t = "nagaram"` **示例输出**: `true` **解决方案**: 通过统计两字符串中各字符的数量来实现比较。 ```python from collections import Counter def isAnagram(s, t): return Counter(s) == Counter(t) # 测试用例 print(isAnagram("anagram", "nagaram")) # 输出 True ``` 此方法的时间复杂度为 O(n)，空间复杂度也为 O(1)。 --- #### 练习题二：链表反转 **描述**: 编写函数以反转单向链表，并返回新的头节点。 **示例输入**: `head = [1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5]` **示例输出**: `[5 -> 4 -> 3 -> 2 -> 1]` **解决方案**: 采用迭代方式逐步更新指针方向完成反转。 ```python class ListNode: def __init__(self, val=0, next=None): self.val = val self.next = next def reverseList(head: ListNode) -> ListNode: prev = None current = head while current: temp_next = current.next current.next = prev prev = current current = temp_next return prev # 辅助打印函数用于验证结果 def print_list(node): result = [] while node: result.append(node.val) node = node.next return result # 创建测试链表 node5 = ListNode(5) node4 = ListNode(4, node5) node3 = ListNode(3, node4) node2 = ListNode(2, node3) node1 = ListNode(1, node2) reversed_head = reverseList(node1) print(print_list(reversed_head)) # 输出 [5, 4, 3, 2, 1] ``` 该解法时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(1)[^2]。 --- #### 练习题三：最大子序列求和 **描述**: 找到一个连续子数组使其总和达到最大值，并返回这个最大值。 **示例输入**: `nums = [-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4]` **示例输出**: `6` **解决方案**: 利用 Kadane's Algorithm 动态规划解决。 ```python def maxSubArray(nums): if not nums: return 0 current_sum = max_sum = nums[0] for num in nums[1:]: current_sum = max(num, current_sum + num) max_sum = max(max_sum, current_sum) return max_sum # 测试用例 print(maxSubArray([-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4])) # 输出 6 ``` 上述代码实现了线性扫描的最大子序列计算逻辑，其时间复杂度为 O(n)。 --- #### 练习题四：结队编程问题 **描述**: 从部门中选出序号分别为 i、j、k 的 3 名员工，他们的职级分别为 level[i], level[j], level[k]。要求满足条件 level[i] < level[j] < level[k] 或者 level[i] > level[j] > level[k] 。给出符合条件的组合总数。 **示例输入**: `level = [1, 2, 3, 4]` **示例输出**: `4` **解决方案**: 枚举所有可能的三人组并计数符合要求的情况。 ```python def countTeams(level): n = len(level) count = 0 for i in range(n): for j in range(i+1, n): for k in range(j+1, n): if (level[i] < level[j] and level[j] < level[k]) or \ (level[i] > level[j] and level[j] > level[k]): count += 1 return count # 测试用例 print(countTeams([1, 2, 3, 4])) # 输出 4 ``` 这种方法虽然简单直观，但对于大数据量场景效率较低，适合初步理解问题背景[^4]。 --- ###
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