OD-整数分解(python)

该程序接收一个整数作为输入,然后找出所有可能的连续自然数之和来表示这个整数的方式。它首先输出等于输入值的基本表达式,然后寻找和大于或小于目标值的连续序列。找到所有可能的组合后,按照序列长度排序并输出。最后,程序显示总的表达式数量。

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整数分解

题目描述

一个整数可以由连续的自然数之和来表示。

给定一个整数,计算该整数有几种连续自然数之和的表达式,

并打印出每一种表达式。

输入描述

一个目标整数t,1 <= t <= 1000

输出描述

  1. 该整数的所有表达式和表达式的个数
    如果有多种表达式,自然数个数最少的表达式优先输出

  1. 每个表达式中按自然数递增输出
    具体的格式参见样例
    在每个测试数据结束时,输出一行Result:X
    其中X是最终的表达式个数

示例一

输入

9

输出

9=9
9=4+5
9=2+3+4
Result:3

说明

整数9有三种表达方法

示例二

输入

10

输出

10=10
10=1+2+3+4
Result:2

上代码

def int_resolve(num):
    print(f"{num}={num}")  # 输出要分解的等式
    num_list = []  # 存储分解出来的等式
    for i in range(1, num):  # 枚举所有可能的连续正整数序列
        sum_num = 0  # 记录序列的和
        bulid = []  # 存储当前序列中的数值
        for j in range(i, num):  # 继续枚举序列中的数值
            sum_num += j  # 将当前数值加入序列
            bulid.append(str(j))  # 将当前数值添加到序列中
            if sum_num == num:  # 如果序列之和等于目标数值
                num_list.append(f"{num}={'+'.join(bulid)}")  # 将等式添加到列表中
                break
            elif sum_num > num:  # 如果序列之和大于目标数值
                break  # 退出当前循环
    num_list.sort(key=len)  # 按等式字符串长度排序
    for i in num_list:  # 输出所有分解出来的等式
        print(i)
    print(f"Result:{len(num_list) + 1}")  # 输出计算结果(等式个数加一)

if __name__ == "__main__":
    num = int(input())
    int_resolve(num)

### 华为OD技术一面面试经验与题型分析 #### 技术一面的核心考察点 华为OD的技术一面主要关注候选人的编程能力、算法设计能力和对计算机科学基础知识的理解程度。通常会涉及据结构、算法实现以及实际工程中的问题解决思路[^1]。 #### 常见的面试题型分类 以下是基于过往经验和公开资料总结出来的常见题型: 1. **基础据结构类** 这些题目可能围绕组、链表、栈、队列等基本概念展开,例如反转单向链表或者查找二维矩阵中的特定元素。 2. **字符串处理** 字符串操作也是高频考点之一,像删除重复字符后的最短子序列长度计算等问题经常被提及。 3. **动态规划** 动态规划问题是评估求职者能否有效分解复杂问题并构建最优解方案的重要手段。一道典型的例子是从给定整数集合中找到满足某些条件的最大连续子组之和。 4. **图论相关** 图遍历(DFS/BFS)、最短路径寻找(Dijkstra/Floyd-Warshall)等方面的知识也有可能成为考核重点。 5. **系统设计初步探讨** 尽管属于高级话题范畴,但在某些情况下也会询问简单的分布式架构设计方案或缓存策略制定等内容来衡量应聘者的宏观视野和技术广度[^3]。 下面给出几个具体的模拟练习方向供参考学习使用: ```python def reverse_linked_list(head): prev = None current = head while(current is not None): next_node = current.next current.next = prev prev = current current = next_node return prev ``` 上述代码片段展示了如何手动完成单项链表节点顺序颠倒的任务过程[^2]。 --- #### 面试技巧建议 为了更好地应对这些挑战,在准备阶段可以采取如下措施提高成功率: - 复习经典书籍《Introduction to Algorithms》第三版等相关教材加深理论认知水平; - 利用LeetCode平台针对不同难度等级进行专项刷题训练积累实战经验; - 学会对解答逻辑清晰表达,即使遇到不会做的难题也要尝试阐述自己的思考脉络争取加分印象分[^1];
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