【华为OD机考真题】- 快递货车（Java）

最新推荐文章于 2025-08-09 18:19:32 发布
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📚1. 题目描述

📢 具体题目描述如下：
辆运送快递的货车，运送的快递放在大小不等的长方体快递盒中，为了能够装载更多的快递同时不能让货车超载，需要计算最多能装多少个快递。注:快递的体积不受限制。快递数最多 1000 个，货车载重最大 50000。

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【华为OD机考真题】- 箱子之形摆放(B卷-100分)（C++版）
**My Coding Family**
05-07 1127
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【华为OD机考真题】- 快递运输(B卷-100分)（Java）
**My Coding Family**
02-08 976
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【华为OD机考真题】- 快递运输(B卷-100分)（Python）
**My Coding Family**
04-17 629
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【华为OD机考真题】- 快递运输(C卷-100分)（Java）
**My Coding Family**
02-13 1020
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【华为OD机考真题】- 最少停车数（Java）
**My Coding Family**
02-28 1077
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【华为OD机考真题】- 统一限载货物数最小值（Java）
**My Coding Family**
03-06 812
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【华为OD机考真题】- 快递运输(B卷-100分)（C版）
**My Coding Family**
05-12 701
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【华为OD机考真题】- 快递运输(B卷-100分)（Golang版）
**My Coding Family**
04-22 657
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【华为OD机考真题】- 快递运输(B卷-100分)（C++版）
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算法_python_学习记录_01
最新发布
AouSdu
08-09 865
【摘要】文章通过算法学习类比人生成长，强调突破思维局限的重要性。作者以排序算法为例，从低效的O(n²)算法（冒泡、选择、插入排序）入手，指出这些基础只是通往高效算法的台阶。通过对比快速排序和归并排序（O(nlogn)）千倍的速度提升，揭示认知层次跃迁的关键性。文中特别探讨递归思想在算法中的应用，结合阶乘、斐波那契数列等经典案例，说明递归"自顶向下分解，自底向上解决"的思维模式。最后指出，掌握基础算法不是为了直接应用，而是为理解更高效算法奠基，正如人生需要突破成见才能跨越障碍。
Java集合中的链表
Y409001的博客
08-08 762
本文详细介绍了Java中LinkedList的实现原理及其应用。首先分析了ArrayList在插入删除操作上的效率问题，引出链表结构的必要性。文章详细讲解了单向链表的基本概念、8种链表结构分类，以及不带头单向链表的具体实现，包括节点定义、接口设计和基本操作方法（增删改查）。重点说明了头插法、尾插法和任意位置插入的实现细节与注意事项。最后提供了9个链表相关的经典面试题及其解决方案，包括链表反转、中间节点查找、回文判断、环检测等。
需求EAV模型的优化与思考
HAN_789的博客
08-06 1025
针对EAV（Entity-Attribute-Value）存储模型及Elasticsearch集成需求，以下是详细方案设计和实现建议。
SpringMvc的原理深度剖析及源码解读
gonghua0502的专栏
08-07 769
文章主要讲解了SpringServletContainerInitializer类初始化的过程。拦截器与过滤器区别及应用场景。DispatcherServlet处理流程。控制器初始化涉及文件解析器、本地化解析器等组件配置。适配器模式支持多种handler类型，包括Controller继承、HTTP请求和注解方式。异步实现可通过@Async注解或Callable类，需在配置类中开启异步支持。
【32】C#实战篇——两个文件夹下 相同名字的文件 进行配对（两个文件夹下的文件数量和文件类型不一定相同，所以要过滤掉我们不要的文件）
程序员，他们想的是什么?他们想的永远都是技术，他们崇尚的也永远都是技术。
08-09 482
该代码实现了一个文件配对功能，用于匹配两个文件夹下具有相同文件名且符合指定后缀条件的CSV文件。通过正则表达式过滤出符合"Wide.csv"、"Tele.csv"或"Mid.csv"后缀的文件，将匹配成功的文件路径分别存储在StandardDataPath和CurrentDataPath两个数组中，保持一一对应关系，并返回匹配成功的文件对数。输入为标准数据和当前数据文件夹路径及后缀过滤条件，输出为匹配的文件路径数组和匹配总数。
LangChain4j终极指南：Spring Boot构建企业级Agent框架
夜雨的博客
08-08 1344
LangChain4j终极指南：Spring Boot构建企业级Agent框架。实时流量看板：QPS、错误率、响应时间；资源利用率：CPU/内存/GPU使用率；LLM性能分析：Token消耗、推理延迟分布；工具热力图：调用频率、执行时长排行
Spring_事务
CxK6666667的博客
08-06 988
本文总结了MySQL事务基本概念及Spring框架实现事务的两种方式。主要内容包括：1. 事务概念回顾：包括事务的ACID特性、事务操作步骤（开启/提交/回滚）；2. Spring事务实现：编程式事务（手动管理）和声明式事务（@Transactional注解）；3. @Transactional详解：异常处理（rollbackFor）、事务隔离级别、传播机制（7种传播行为）；4. 实践案例：通过用户注册和日志记录场景演示REQUIRED、REQUIRES_NEW等传播机制的实际效果。文章通过代码示例和测试结
数论手机辅助：打造便捷高效的移动应用交互体验
cybersnow精通 28 门计算机语言，凭借其超凡的技术能力，成功开发过上万个应用，广泛涉及政府、商业、个人等众多领域，甚至在检察院、环保局、公安局等专业场景中也大放异彩。不仅熟练掌握单片机和物联网开发，在软件架构设计方面更是独树一帜，自创了跨平台软件
08-06 1230
关键在于实现 WebView 弹窗的拖动大小功能，通过监听窗口的触摸事件，在触摸按下时记录初始的窗口大小和触摸位置，在触摸移动过程中根据触摸位置的变化计算新的窗口大小，并更新窗口的布局参数，从而实现窗口大小可随触摸操作动态改变。方法中，目前只是通过 Toast 提示接收到了要插入的文本，实际应用中可以根据需求进一步完善，比如利用 AccessibilityService 来实现真正的文本插入操作，将选中的文本模拟输入到当前聚焦的输入框中，从而实现更加智能化和便捷的交互体验。在 Android 端的。
如何实现分布式锁
m0_63486540的博客
08-06 1006
文章摘要：本文系统探讨了锁机制的核心特性与实现。首先阐述了锁的互斥性本质，分析Redis中setnx命令的原子性优势。针对锁使用中的关键问题，提出了过期时间、看门狗机制和守护线程等解决方案。深入讲解了可重入锁的实现原理，对比了synchronized和ReentrantLock的不同机制。在分布式锁方面，详细介绍了Redission的哈希结构实现、阻塞锁设计及主从架构下的联锁机制。最后讨论了红锁(Redlock)的优缺点，指出其时间敏感性和运维复杂性等实际应用中的挑战。全文提供了从基础到进阶的完整锁机制知识
JAVA 分布式锁的5种实现方式
gonghua0502的专栏
08-08 441
就是先select …每次更新修改，都会自增加一，然后去更新余额时，把查出来的那个版本号，带上条件去更新，如果是上次那个版本号，就更新，如果不是，表示别人并发修改过了，就继续重试。创建一个临时节点，获取当前父节点下的子节点，如果是为最小的节点，则表示获取锁成功，否则获取锁失败，阻塞等待，则监听上一个节点。多个jvm集群的定时任务，在触发的时候，获取分布式锁，如果能够获取到分布式锁的jvm，就能够执行定时任务，没有获取到的就不能执行定时任务。当我们定时任务服务集群的情况下，有可能会同时重复执行定时任务，
华为OD机考真题--数大雁
02-22
### 华为OD机考数大雁真题及答案解析 #### 题目描述 给定一个字符串 `croakOfFrogs`，表示不同时间点听到的大雁叫声。每只大雁发出的声音序列严格遵循 "quack" 的顺序。返回能够产生所给字符串的最少大雁数量。如果该字符串不是有效的组合，则返回 `-1`。 条件如下： - 输入字符串长度范围：\( 1 \leq croakOfFrogs.length \leq 10^5 \) - 字符串中的字符仅限于 'q', 'u', 'a', 'c' 或者 'k' #### 解决方案 为了计算最小的大雁数量，可以维护五个计数器来跟踪当前正在发声的不同阶段的大雁数目。每当遇到一个新的起始字母（即 'q'），增加相应计数器；当完成一次完整的 “quack” 声音循环时减少这些计数器。还需要确保任何时候后面的字母不会超过前面的字母的数量，否则就不是一个合法的输入[^1]。 下面是具体的实现方法： ```cpp class Solution { public: int minNumberOfGeese(string croakOfGeese) { unordered_map<char, int> count{{'q', 0}, {'u', 0}, {'a', 0}, {'c', 0}, {'k', 0}}; int max_geese = 0; for (char ch : croakOfGeese) { ++count[ch]; // Check the order of characters to ensure validity. if (!(count['q'] >= count['u'] && count['u'] >= count['a'] && count['a'] >= count['c'] && count['c'] >= count['k'])) { return -1; } // Update maximum number of geese at any point in time. max_geese = std::max(max_geese, *std::max_element(count.begin(), count.end(), [](const auto& p1, const auto& p2) { return p1.second < p2.second; })); // When a full sequence is completed ('quack'), decrement all counters by one. if (ch == 'k') { for (auto& pair : count) { --pair.second; } } } // Ensure no incomplete sequences are left over. for (int val : count.values()) { if (val != 0) return -1; } return max_geese; } }; ``` 此代码通过遍历整个字符串并保持对每个声音部分的追踪来解决问题。它还验证了每次读取新字符后的合法性，并在检测到完整的一轮发音后重置计数器。最后检查是否有未完成的序列存在，如果有则返回错误码 `-1`，否则返回最大并发大雁数量作为结果[^3]。
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