校招算法笔面试 | 华为机试-汽水瓶

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解题思路

  1. 问题分析:

    • 每3个空瓶可以换1瓶汽水
    • 喝完后又会产生新的空瓶
    • 2个空瓶时可以借1个空瓶换1瓶汽水
    • 1个空瓶时无法继续换取
  2. 处理流程:

    初始状态:10个空瓶
    第1轮:10/3=3瓶汽水,剩余1个空瓶,新增3个空瓶,共4个空瓶
    第2轮:4/3=1瓶汽水,剩余1个空瓶,新增1个空瓶,共2个空瓶
    第3轮:2个空瓶,借1个换1瓶汽水
    总计:3+1+1=5瓶汽水
    
  3. 关键点:

    • 每轮循环处理3个空瓶换1瓶的情况
    • 每轮更新剩余空瓶数 = 换不了的空瓶 + 新喝完的空瓶
    • 最后特殊处理2个空瓶的情况

代码

#include <iostream>
using namespace std;

int getDrinks(int bottles) {
    if (bottles < 2) {
        return 0;
    }
    
    // 每3个空瓶换1瓶汽水
    int total = 0;
    while (bottles >= 3) {
        // 当前可以换到的汽水数
        int newDrinks = bottles / 3;
        total += newDrinks;
        // 剩余的空瓶 = 换不了的空瓶 + 新喝完的空瓶
        bottles = bottles % 3 + newDrinks;
    }
    
    // 如果最后剩2个空瓶,还可以找老板借1个空瓶换1瓶汽水
    if (bottles == 2) {
        total += 1;
    }
    
    return total;
}

int main() {
    int n;
    while (cin >> n && n) {
        cout << getDrinks(n) << endl;
    }
    return 0;
}
import java.util.Scanner;

public class Main {
    public static int getDrinks(int bottles) {
        if (bottles < 2) {
            return 0;
        }
        
        // 每3个空瓶换1瓶汽水
        int total = 0;
        while (bottles >= 3) {
            // 当前可以换到的汽水数
            int newDrinks = bottles / 3;
            total += newDrinks;
            // 剩余的空瓶 = 换不了的空瓶 + 新喝完的空瓶
            bottles = bottles % 3 + newDrinks;
        }
        
        // 如果最后剩2个空瓶,还可以找老板借1个空瓶换1瓶汽水
        if (bottles == 2) {
            total += 1;
        }
        
        return total;
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        while (sc.hasNext()) {
            int n = sc.nextInt();
            if (n == 0) {
                break;
            }
            System.out.println(getDrinks(n));
        }
        sc.close();
    }
}
def get_drinks(bottles):
    if bottles < 2:
        return 0
    
    # 每3个空瓶换1瓶汽水
    total = 0
    while bottles >= 3:
        # 当前可以换到的汽水数
        new_drinks = bottles // 3
        total += new_drinks
        # 剩余的空瓶 = 换不了的空瓶 + 新喝完的空瓶
        bottles = bottles % 3 + new_drinks
    
    # 如果最后剩2个空瓶,还可以找老板借1个空瓶换1瓶汽水
    if bottles == 2:
        total += 1
        
    return total

def main():
    while True:
        try:
            n = int(input())
            if n == 0:
                break
            print(get_drinks(n))
        except EOFError:
            break

if __name__ == "__main__":
    main()


算法及复杂度

  1. 算法:贪心算法

    • 每次尽可能多地用3个空瓶换汽水
    • 最后处理特殊情况(2个空瓶)
  2. 时间复杂度: O ( log ⁡ n ) \mathcal{O}(\log n) O(logn)

    • 每次循环瓶子数量至少减少为原来的1/3
    • 假设初始n个瓶子,经过k轮后: n ∗ ( 1 / 3 ) k < 3 n * (1/3)^k < 3 n(1/3)k<3
    • 解得: k < log ⁡ 3 ( n / 3 ) k < \log_3(n/3) k<log3(n/3)
    • 因此时间复杂度为 O ( log ⁡ n ) \mathcal{O}(\log n) O(logn)
  3. 空间复杂度: O ( 1 ) \mathcal{O}(1) O(1)

    • 只需要常数级别的变量存储
    • 不需要额外的数据结构

题目链接

解题思路

这是一个求最小公倍数的问题。最小公倍数可以通过两个数的乘积除以它们的最大公约数得到。

关键点

  1. 数据范围: 1 ≤ a , b ≤ 100000 1 \leq a,b \leq 100000 1a,b100000
  2. 需要先求最大公约数(GCD)
  3. 最小公倍数 = a × b G C D ( a , b ) \frac{a \times b}{GCD(a,b)} GCD(a,b)a×b

代码

#include <iostream>
using namespace std;

// 求最大公约数 - 使用辗转相除法
int getGCD(int a, int b) {
    while (b != 0) {
        int temp = b;
        b = a % b;
        a = temp;
    }
    return a;
}

// 求最小公倍数
int getLCM(int a, int b) {
    int gcd = getGCD(a, b);
    return (long long)a * b / gcd;  // 注意防止溢出
}

int main() {
    int a, b;
    while (cin >> a >> b) {
        cout << getLCM(a, b) << endl;
    }
    return 0;
}
import java.util.Scanner;

public class Main {
    // 求最大公约数 - 使用辗转相除法
    public static int getGCD(int a, int b) {
        while (b != 0) {
            int temp = b;
            b = a % b;
            a = temp;
        }
        return a;
    }
    
    // 求最小公倍数
    public static int getLCM(int a, int b) {
        int gcd = getGCD(a, b);
        return (int)((long)a * b / gcd);  // 注意防止溢出
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        while (sc.hasNext()) {
            int a = sc.nextInt();
            int b = sc.nextInt();
            System.out.println(getLCM(a, b));
        }
    }
}
def get_gcd(a, b):
    # 求最大公约数 - 使用辗转相除法
    while b:
        a, b = b, a % b
    return a

def get_lcm(a, b):
    # 求最小公倍数
    gcd = get_gcd(a, b)
    return a * b // gcd

while True:
    try:
        a, b = map(int, input().split())
        print(get_lcm(a, b))
    except:
        break

算法及复杂度

算法分析

  1. 辗转相除法求GCD:

    • 基于 a = k b + r a = kb + r a=kb+r 的原理
    • 两数的最大公约数等于较小数和余数的最大公约数
  2. 最小公倍数计算:

    • 利用 L C M ( a , b ) ∗ G C D ( a , b ) = a ∗ b LCM(a,b) * GCD(a,b) = a * b LCM(a,b)GCD(a,b)=ab
    • 注意计算过程中的溢出问题

复杂度分析

  • 时间复杂度: O ( log ⁡ min ⁡ ( a , b ) ) \mathcal{O}(\log \min(a,b)) O(logmin(a,b))
  • 空间复杂度: O ( 1 ) \mathcal{O}(1) O(1)
<think>好的,我现在需要帮助用户解决华为OD中的射击比赛成绩统计问题。用户已经提供了三个引用,我需要结合这些信息来构建回答。首先,我得理解题目要求。 题目要求统计每个选手的最高三次成绩总和,并按照总和从高到低排序。如果总和相同,则按选手ID从大到小排列。这听起来像是一个排序和数据处理的问题。我需要考虑如何高效地处理输入数据,计算每个选手的最高三次成绩,然后进行排序。 接下来,我需要确定输入输出的格式。根据引用中的描述,输入可能是选手ID和对应的成绩,可能以列表或数组的形式给出。例如,输入可能是一个二维数组,每个元素包含选手ID和成绩。我需要将这些数据按ID分组,然后对每个ID的成绩进行排序,取前三名的总和。 然后,算法步骤大致分为三步:数据分组、计算总分、排序。数据分组可以使用哈希表或字典,将同一ID的成绩收集到一起。计算每个ID的总分时,需要对成绩进行降序排序,取前三个求和。排序阶段需要先按总分降序,总分相同则按ID降序。 接下来要考虑的是编程实现。不同的语言有不同的实现方式,比如Python可以用字典来分组,用sorted函数处理排序。需要确保代码的效率,尤其是在处理大规模数据时,哈希表的操作时间复杂度较低,应该是可行的。 可能遇到的难点是处理ID和成绩的对应关系,以及如何高效地进行排序。此外,要注意边界情况,比如某个选手的成绩少于三个时如何处理,是否需要补零还是直接取所有成绩的总和。根据题目描述,应该是取最高三次,如果不足三次则全部取用。 然后,我需要参考提供的引用内容,特别是引用[1]中提到的多语言实现,可能需要提到不同语言的解决方案,但用户主要关注编程实现和算法,所以可能需要给出一个通用的算法步骤,然后以Python为例展示代码。 另外,用户可能关心时间复杂度和优化方法。分组的时间复杂度是O(n),计算每个ID的总分是O(m log m)其中m是每个选手的成绩数量,排序是O(k log k)其中k是选手的数量。总体复杂度应该是可以接受的。 最后,我需要确保回答结构清晰,步骤明确,代码正确,并且符合用户的要求,如使用中文,数学公式用$...$,独立公式用$$...$$。同时生成相关问题,如性能优化、不同语言实现、处理其他条件等。</think>### 华为OD射击比赛成绩统计问题解析 该问题要求根据选手ID统计最高三次成绩的总和,并按总分降序、ID降序排列。以下是解决方案的详细步骤: #### 一、算法核心步骤 1. **数据分组** 使用哈希表将相同ID的成绩归组,时间复杂度$O(n)$ 2. **分数计算** 对每个ID的成绩排序后取前三求和: $$ \text{总分} = \sum_{i=0}^{2} \text{sorted\_scores}[i] $$ 时间复杂度$O(m \log m)$,其中$m$为单个选手成绩数量 3. **结果排序** 按总分降序→ID降序双关键字排序,时间复杂度$O(k \log k)$,$k$为选手数量 #### 二、Python代码实现 ```python def calculate_scores(data): # 数据分组 score_dict = {} for pid, score in data: if pid not in score_dict: score_dict[pid] = [] score_dict[pid].append(score) # 计算总分 result = [] for pid in score_dict: sorted_scores = sorted(score_dict[pid], reverse=True) total = sum(sorted_scores[:3]) result.append((pid, total)) # 双关键字排序 result.sort(key=lambda x: (-x[1], -x[0])) return result #
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