华为OD机试 Python【承运最大利润】

题目

老李是货运公司承运人,老李的货车额定载货重量为 wt。
现有两种货物:
货物 A 单件重量为 wa,单件运费利润为 pa
货物 B 单件重量为 wb,单件运费利润为 pb
老李每次发车时载货总重量刚好为货车额定的载货重量 wt,车上必须同时有货物 A 和货物 B ,货物A、B不可切割。
老李单次满载运输可获得的最高利润是多少?

输入描述
第一列输入为货物 A 的单件重量 wa,0 < wa < 10000
第二列输入为货物 B 的单件重量 wb,0 < wb < 10000
第三列输入为货车的额定载重 wt,0 < wt < 100000
第四列输入为货物 A 的单件运费利润 pa,0 < pa < 1000
第五列输入为货物 B 的单件运费利润 pb,0 < pb < 1000

输出描述
单次满载运输的最高利润

用例

输入	
10 8 36 15 7
输出	
44

解题思路

使用双重循环枚举货物 A 和货物 B 的数量组合,计算每种组合的总重量和总利润。当组合的总重量恰好等于货车

### 华为OD中的Python编程题及解法 #### 九宫格问题解析 在华为OD中,有一类典型的题目是关于九宫格的操作。这类题目通常涉及在一个3×3的矩阵内移动字符或数字来达到特定的目标状态。 对于此类问题的一个实例,在给定初始状态下通过一系列合法操作转换为目标状态的过程中,可以采用广度优先搜索算法(BFS)求解最短路径[^2]。下面是一个简化版的例子: ```python from collections import deque def bfs(start, target): queue = deque([(start, "")]) visited = set([start]) while queue: state, path = queue.popleft() if state == target: return path empty_index = state.index('0') x, y = divmod(empty_index, 3) for dx, dy in ((0,-1), (-1,0), (1,0), (0,1)): nx, ny = x + dx, y + dy if 0 <= nx < 3 and 0 <= ny < 3: new_state = list(state) n_pos = nx * 3 + ny # Swap positions of '0' with adjacent number. new_state[empty_index], new_state[n_pos] = new_state[n_pos], new_state[empty_index] str_new_state = ''.join(new_state) if str_new_state not in visited: visited.add(str_new_state) queue.append((str_new_state, path + str(n_pos))) # Example usage print(bfs("867254301", "123804765")) ``` 此代码片段展示了如何利用BFS解决从起始布局到目标布局之间的最小步数计算问题。这里假设输入字符串表示的是一个扁平化后的二维数组形式的状态,其中`'0'`代表空白位置。 #### 准备建议 针对华为OD,除了熟悉常见的数据结构和算法外,还应该注重练习实际编写程序的能力以及理解业务场景下的需求分析技巧。多做模拟测并总结经验教训有助于提高应水平[^1]。
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