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news 2025/11/3 20:55:04
自助建站软件,微信app小程序开发,申请免费网站主页空间,上海浦东建筑建设网站一、问题描述 题目解析 我们需要找到一个下标 i，使得表达式 X[i] - X[i 1] - ... - X[i K - 1] 的结果最接近于数组的中位数。如果有多个 i 满足条件，则返回最大的 i。 关键点： 中位数计算： 将数组排序后，中位数…

在这里插入图片描述

一、问题描述

题目解析

我们需要找到一个下标 i，使得表达式 X[i] - X[i + 1] - ... - X[i + K - 1] 的结果最接近于数组的中位数。如果有多个 i 满足条件，则返回最大的 i。

关键点：
  1. 中位数计算：
    • 将数组排序后，中位数是 X[N/2]，其中 N 是数组的长度。
  2. 滑动窗口计算：
    • 对于每个窗口 [i, i + K - 1]，计算表达式 X[i] - X[i + 1] - ... - X[i + K - 1]。
    • 使用滑动窗口优化计算，避免重复计算。
  3. 状态转移：
    • 当窗口右移时，新的窗口结果可以通过旧窗口结果推导出来：
      new_window = old_window - X[i - 1] + 2 * X[i] - X[i + K - 1]
    • 这是因为在新窗口中，X[i] 从负变正，而 X[i + K - 1] 是新加入的负值。

代码实现

以下是完整的代码实现，包括输入输出处理和核心逻辑：

1. 输入输出处理
# 输入处理
def get_input():# 示例输入：[50, 50, 2, 3], 2input_str = input().strip()  # 读取输入x_str, k_str = input_str.split('],')  # 分割数组和Kx = list(map(int, x_str[1:].split(',')))  # 解析数组k = int(k_str)  # 解析Kreturn x, k# 输出处理
def print_output(result):print(result)
2. 核心逻辑
def find_closest_index(x, k):n = len(x)mid = sorted(x)[n // 2]  # 计算中位数# 初始化窗口结果window = x[0]for i in range(1, k):window -= x[i]min_diff = abs(window - mid)  # 当前最小差距result = 0  # 结果下标# 滑动窗口for i in range(1, n - k + 1):# 状态转移window = window - x[i - 1] + 2 * x[i] - x[i + k - 1]# 计算当前差距diff = abs(window - mid)# 更新结果if diff < min_diff or (diff == min_diff and i > result):min_diff = diffresult = ireturn result
3. 主函数
def main():x, k = get_input()  # 获取输入result = find_closest_index(x, k)  # 计算结果print_output(result)  # 输出结果if __name__ == "__main__":main()

代码详细注释

1. 输入处理
def get_input():input_str = input().strip()  # 读取输入并去除首尾空格x_str, k_str = input_str.split('],')  # 分割数组和Kx = list(map(int, x_str[1:].split(',')))  # 解析数组k = int(k_str)  # 解析Kreturn x, k
  • 功能：从控制台读取输入并解析为数组 x 和整数 k。
  • 关键点：
    • input().strip()：读取输入并去除首尾空格。
    • split('],')：将输入字符串分割为数组部分和 K 部分。
    • map(int, x_str[1:].split(','))：将数组部分解析为整数列表。
2. 核心逻辑
def find_closest_index(x, k):n = len(x)mid = sorted(x)[n // 2]  # 计算中位数# 初始化窗口结果window = x[0]for i in range(1, k):window -= x[i]min_diff = abs(window - mid)  # 当前最小差距result = 0  # 结果下标# 滑动窗口for i in range(1, n - k + 1):# 状态转移window = window - x[i - 1] + 2 * x[i] - x[i + k - 1]# 计算当前差距diff = abs(window - mid)# 更新结果if diff < min_diff or (diff == min_diff and i > result):min_diff = diffresult = ireturn result
  • 功能：找到使表达式结果最接近于中位数的下标 i。
  • 关键点：
    • 中位数计算：sorted(x)[n // 2]。
    • 窗口初始化：计算第一个窗口的结果 window = x[0] - x[1] - ... - x[k - 1]。
    • 滑动窗口：
      • 使用状态转移公式更新窗口结果。
      • 计算当前窗口结果与中位数的差距。
      • 更新最小差距和结果下标。
3. 主函数
def main():x, k = get_input()  # 获取输入result = find_closest_index(x, k)  # 计算结果print_output(result)  # 输出结果if __name__ == "__main__":main()
  • 功能：调用输入处理、核心逻辑和输出处理函数，完成整个流程。

示例运行

输入：
[50,50,2,3],2
输出：
1
解释：
  1. 中位数为 50。
  2. 窗口计算结果：
    • i = 0：50 - 50 = 0，差距为 |0 - 50| = 50。
    • i = 1：50 - 2 = 48，差距为 |48 - 50| = 2。
    • i = 2：2 - 3 = -1，差距为 |-1 - 50| = 51。
  3. 最接近中位数的是 i = 1，差距为 2。

总结

  • 通过滑动窗口和状态转移公式，代码能够高效地计算每个窗口的结果。
  • 时间复杂度为 O(n log n)（排序） + O(n)（滑动窗口），适合处理长度为 1000 的数组。
  • 代码逻辑清晰，易于理解和扩展。

二、JavaScript算法源码

代码详细注释与讲解

以下是代码的逐行注释和逻辑讲解：

1. 输入获取
const readline = require("readline");const rl = readline.createInterface({input: process.stdin,output: process.stdout,
});rl.on("line", (line) => {const i = line.lastIndexOf(","); // 找到最后一个逗号的位置const x = line.slice(1, i - 1) // 提取数组部分.split(",") // 分割为字符串数组.map(Number); // 转换为数字数组const k = parseInt(line.slice(i + 1)); // 提取K的值console.log(getResult(x, k)); // 调用核心逻辑并输出结果
});
  • 功能：从控制台读取输入并解析为数组 x 和整数 k。
  • 关键点：
    • line.lastIndexOf(",")：找到最后一个逗号的位置，用于分割数组和 k。
    • line.slice(1, i - 1)：提取数组部分，去除开头的 [ 和结尾的 ]。
    • split(",")：将数组部分分割为字符串数组。
    • map(Number)：将字符串数组转换为数字数组。
    • parseInt(line.slice(i + 1))：提取 k 的值。
2. 核心逻辑
function getResult(x, k) {const n = x.length; // 数组长度const midIdx = Math.floor(n / 2); // 中位数的索引// x数组的中位数const mid = [...x].sort((a, b) => a - b)[midIdx];// 初始化滑窗0~k-1, window为滑窗内部元素的表达式计算结果let window = x[0];for (let i = 1; i < k; i++) {window -= x[i];}// window和中位数的差距let minDiff = Math.abs(mid - window);// window滑窗起始索引let idx = 0;// 滑窗右移for (let i = 1; i <= n - k; i++) {// 右移一格后，新滑窗的表达式计算结果window += -x[i - 1] + 2 * x[i] - x[i + k - 1];// 新滑窗window值和中位数的差距const diff = Math.abs(mid - window);// 结果最接近于数组中位数的下标 i ，如果有多个 i 满足条件，请返回最大的 iif (diff <= minDiff) {minDiff = diff;idx = i;}}return idx;
}
  • 功能：找到使表达式结果最接近于中位数的下标 i。
  • 关键点：
    • 中位数计算：
      • [...x].sort((a, b) => a - b)[midIdx]：将数组排序后取中位数。
    • 窗口初始化：
      • 计算第一个窗口的结果 window = x[0] - x[1] - ... - x[k - 1]。
    • 滑动窗口：
      • 使用状态转移公式更新窗口结果：
        window += -x[i - 1] + 2 * x[i] - x[i + k - 1]
      • 计算当前窗口结果与中位数的差距。
      • 更新最小差距和结果下标。
    • 结果选择：
      • 如果当前差距小于等于最小差距，则更新最小差距和结果下标。
      • 如果差距相等，则选择更大的下标 i。

代码逻辑总结

  1. 输入处理：

    • 从控制台读取输入并解析为数组 x 和整数 k。

  2. 中位数计算：

    • 将数组排序后取中位数。

  3. 窗口初始化：

    • 计算第一个窗口的结果。

  4. 滑动窗口：

    • 使用状态转移公式更新窗口结果。
    • 计算当前窗口结果与中位数的差距。
    • 更新最小差距和结果下标。

  5. 结果输出：

    • 返回最接近中位数的下标 i。

示例运行

输入：
[50,50,2,3],2
输出：
1
解释：
  1. 中位数为 50。
  2. 窗口计算结果：
    • i = 0：50 - 50 = 0，差距为 |0 - 50| = 50。
    • i = 1：50 - 2 = 48，差距为 |48 - 50| = 2。
    • i = 2：2 - 3 = -1，差距为 |-1 - 50| = 51。
  3. 最接近中位数的是 i = 1，差距为 2。

总结

  • 通过滑动窗口和状态转移公式，代码能够高效地计算每个窗口的结果。
  • 时间复杂度为 O(n log n)（排序） + O(n)（滑动窗口），适合处理长度为 1000 的数组。
  • 代码逻辑清晰，易于理解和扩展。

三、Java算法源码

代码详细注释与讲解

以下是代码的逐行注释和逻辑讲解：

1. 输入获取
Scanner sc = new Scanner(System.in); // 创建 Scanner 对象，用于从控制台读取输入String line = sc.nextLine(); // 读取一行输入int i = line.lastIndexOf(","); // 找到最后一个逗号的位置int[] x = Arrays.stream(line.substring(1, i - 1).split(",")) // 提取数组部分并分割为字符串数组.mapToInt(Integer::parseInt) // 将字符串数组转换为整数数组.toArray();
int k = Integer.parseInt(line.substring(i + 1)); // 提取 K 的值System.out.println(getResult(x, k)); // 调用核心逻辑并输出结果
  • 功能：从控制台读取输入并解析为数组 x 和整数 k。
  • 关键点：
    • line.lastIndexOf(",")：找到最后一个逗号的位置，用于分割数组和 k。
    • line.substring(1, i - 1)：提取数组部分，去除开头的 [ 和结尾的 ]。
    • split(",")：将数组部分分割为字符串数组。
    • mapToInt(Integer::parseInt)：将字符串数组转换为整数数组。
    • Integer.parseInt(line.substring(i + 1))：提取 k 的值。
2. 核心逻辑
public static int getResult(int[] x, int k) {int n = x.length; // 数组长度// x数组的中位数int mid = Arrays.stream(x).sorted().toArray()[n / 2];// 初始化滑窗0~k-1, window为滑窗内部元素的表达式计算结果int window = x[0];for (int i = 1; i < k; i++) {window -= x[i];}// window和中位数的差距int minDiff = Math.abs(mid - window);// window滑窗起始索引int idx = 0;// 滑窗右移for (int i = 1; i <= n - k; i++) {// 右移一格后，新滑窗的表达式计算结果window += -x[i - 1] + 2 * x[i] - x[i + k - 1];// 新滑窗window值和中位数的差距int diff = Math.abs(mid - window);// 结果最接近于数组中位数的下标 i ，如果有多个 i 满足条件，请返回最大的 iif (diff <= minDiff) {minDiff = diff;idx = i;}}return idx;
}
  • 功能：找到使表达式结果最接近于中位数的下标 i。
  • 关键点：
    • 中位数计算：
      • Arrays.stream(x).sorted().toArray()[n / 2]：将数组排序后取中位数。
    • 窗口初始化：
      • 计算第一个窗口的结果 window = x[0] - x[1] - ... - x[k - 1]。
    • 滑动窗口：
      • 使用状态转移公式更新窗口结果：
        window += -x[i - 1] + 2 * x[i] - x[i + k - 1]
      • 计算当前窗口结果与中位数的差距。
      • 更新最小差距和结果下标。
    • 结果选择：
      • 如果当前差距小于等于最小差距，则更新最小差距和结果下标。
      • 如果差距相等，则选择更大的下标 i。

代码逻辑总结

  1. 输入处理：

    • 从控制台读取输入并解析为数组 x 和整数 k。

  2. 中位数计算：

    • 将数组排序后取中位数。

  3. 窗口初始化：

    • 计算第一个窗口的结果。

  4. 滑动窗口：

    • 使用状态转移公式更新窗口结果。
    • 计算当前窗口结果与中位数的差距。
    • 更新最小差距和结果下标。

  5. 结果输出：

    • 返回最接近中位数的下标 i。

示例运行

输入：
[50,50,2,3],2
输出：
1
解释：
  1. 中位数为 50。
  2. 窗口计算结果：
    • i = 0：50 - 50 = 0，差距为 |0 - 50| = 50。
    • i = 1：50 - 2 = 48，差距为 |48 - 50| = 2。
    • i = 2：2 - 3 = -1，差距为 |-1 - 50| = 51。
  3. 最接近中位数的是 i = 1，差距为 2。

总结

  • 通过滑动窗口和状态转移公式，代码能够高效地计算每个窗口的结果。
  • 时间复杂度为 O(n log n)（排序） + O(n)（滑动窗口），适合处理长度为 1000 的数组。
  • 代码逻辑清晰，易于理解和扩展。

四、Python算法源码

代码详细注释与讲解

以下是代码的逐行注释和逻辑讲解：

1. 输入获取
tmp = input()  # 从控制台读取输入i = tmp.rfind(",")  # 找到最后一个逗号的位置x = list(map(int, tmp[1:i-1].split(",")))  # 提取数组部分并转换为整数列表
k = int(tmp[i+1:])  # 提取 K 的值
  • 功能：从控制台读取输入并解析为数组 x 和整数 k。
  • 关键点：
    • tmp.rfind(",")：找到最后一个逗号的位置，用于分割数组和 k。
    • tmp[1:i-1]：提取数组部分，去除开头的 [ 和结尾的 ]。
    • split(",")：将数组部分分割为字符串列表。
    • map(int, ...)：将字符串列表转换为整数列表。
    • int(tmp[i+1:])：提取 k 的值。
2. 核心逻辑
def getResult():n = len(x)  # 数组长度# x数组的中位数mid = sorted(x)[n // 2]# 初始化滑窗0~k-1, window为滑窗内部元素的表达式计算结果window = x[0]for j in range(1, k):window -= x[j]# window和中位数的差距minDiff = abs(mid - window)# window滑窗起始索引idx = 0# 滑窗右移for i in range(1, n-k+1):# 右移一格后，新滑窗的表达式计算结果window += -x[i-1] + 2 * x[i] - x[i + k -1]# 新滑窗window值和中位数的差距diff = abs(mid - window)# 结果最接近于数组中位数的下标 i ，如果有多个 i 满足条件，请返回最大的 iif diff <= minDiff:minDiff = diffidx = ireturn idx
  • 功能：找到使表达式结果最接近于中位数的下标 i。
  • 关键点：
    • 中位数计算：
      • sorted(x)[n // 2]：将数组排序后取中位数。
    • 窗口初始化：
      • 计算第一个窗口的结果 window = x[0] - x[1] - ... - x[k - 1]。
    • 滑动窗口：
      • 使用状态转移公式更新窗口结果：
        window += -x[i-1] + 2 * x[i] - x[i + k -1]
      • 计算当前窗口结果与中位数的差距。
      • 更新最小差距和结果下标。
    • 结果选择：
      • 如果当前差距小于等于最小差距，则更新最小差距和结果下标。
      • 如果差距相等，则选择更大的下标 i。
3. 算法调用
print(getResult())  # 调用核心逻辑并输出结果
  • 功能：调用 getResult 方法并输出结果。

代码逻辑总结

  1. 输入处理：

    • 从控制台读取输入并解析为数组 x 和整数 k。

  2. 中位数计算：

    • 将数组排序后取中位数。

  3. 窗口初始化：

    • 计算第一个窗口的结果。

  4. 滑动窗口：

    • 使用状态转移公式更新窗口结果。
    • 计算当前窗口结果与中位数的差距。
    • 更新最小差距和结果下标。

  5. 结果输出：

    • 返回最接近中位数的下标 i。

示例运行

输入：
[50,50,2,3],2
输出：
1
解释：
  1. 中位数为 50。
  2. 窗口计算结果：
    • i = 0：50 - 50 = 0，差距为 |0 - 50| = 50。
    • i = 1：50 - 2 = 48，差距为 |48 - 50| = 2。
    • i = 2：2 - 3 = -1，差距为 |-1 - 50| = 51。
  3. 最接近中位数的是 i = 1，差距为 2。

总结

  • 通过滑动窗口和状态转移公式，代码能够高效地计算每个窗口的结果。
  • 时间复杂度为 O(n log n)（排序） + O(n)（滑动窗口），适合处理长度为 1000 的数组。
  • 代码逻辑清晰，易于理解和扩展。

五、C/C++算法源码：

以下是代码的 C++ 和 C 语言实现，并附带详细的中文注释和讲解。

C++ 实现

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <cmath>using namespace std;// 核心逻辑函数
int getResult(const vector<int>& x, int k) {int n = x.size();// 复制数组并排序，用于计算中位数vector<int> x_cp(x);sort(x_cp.begin(), x_cp.end());// 计算中位数int mid = x_cp[n / 2];// 初始化滑窗 0~k-1，window 为滑窗内部元素的表达式计算结果int window = x[0];for (int i = 1; i < k; i++) {window -= x[i];}// window 和中位数的差距int minDiff = abs(mid - window);// window 滑窗起始索引int idx = 0;// 滑窗右移for (int i = 1; i <= n - k; i++) {// 右移一格后，新滑窗的表达式计算结果window += -x[i - 1] + 2 * x[i] - x[i + k - 1];// 新滑窗 window 值和中位数的差距int diff = abs(mid - window);// 结果最接近于数组中位数的下标 i，如果有多个 i 满足条件，返回最大的 iif (diff <= minDiff) {minDiff = diff;idx = i;}}return idx;
}int main() {string s;cin >> s; // 读取输入字符串// 找到最后一个逗号的位置size_t lastComma = s.rfind(',');// 提取数组部分string arrStr = s.substr(1, lastComma - 2); // 去掉开头的 '[' 和结尾的 ']'// 提取 k 的值int k = stoi(s.substr(lastComma + 1));// 将数组部分分割为整数vector<int> x;size_t pos = 0;while ((pos = arrStr.find(',')) != string::npos) {x.push_back(stoi(arrStr.substr(0, pos)));arrStr.erase(0, pos + 1);}x.push_back(stoi(arrStr)); // 添加最后一个元素// 调用核心逻辑并输出结果cout << getResult(x, k) << endl;return 0;
}

C 语言实现

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <math.h>#define MAX_SIZE 1000// 比较函数，用于 qsort
int cmp(const void *a, const void *b) {return (*(int *)a) - (*(int *)b);
}// 核心逻辑函数
int getResult(const int x[], int n, int k) {int x_cp[n];for (int i = 0; i < n; i++) {x_cp[i] = x[i]; // 复制数组}// 排序数组，用于计算中位数qsort(x_cp, n, sizeof(int), cmp);// 计算中位数int mid = x_cp[n / 2];// 初始化滑窗 0~k-1，window 为滑窗内部元素的表达式计算结果int window = x[0];for (int i = 1; i < k; i++) {window -= x[i];}// window 和中位数的差距int minDiff = abs(mid - window);// window 滑窗起始索引int idx = 0;// 滑窗右移for (int i = 1; i <= n - k; i++) {// 右移一格后，新滑窗的表达式计算结果window += -x[i - 1] + 2 * x[i] - x[i + k - 1];// 新滑窗 window 值和中位数的差距int diff = abs(mid - window);// 结果最接近于数组中位数的下标 i，如果有多个 i 满足条件，返回最大的 iif (diff <= minDiff) {minDiff = diff;idx = i;}}return idx;
}int main() {char s[100000];scanf("%s", s); // 读取输入字符串// 找到最后一个逗号的位置char *p = strrchr(s, ',');*p = '\0'; // 将逗号替换为字符串结束符// 提取数组部分int nums[MAX_SIZE];int nums_size = 0;char *token = strtok(s + 1, ","); // 跳过开头的 '['while (token != NULL) {nums[nums_size++] = atoi(token); // 将字符串转换为整数token = strtok(NULL, ",");}// 提取 k 的值int k = atoi(p + 1);// 调用核心逻辑并输出结果printf("%d\n", getResult(nums, nums_size, k));return 0;
}

代码详细注释与讲解

1. 输入处理
  • C++：
    • 使用 cin 读取输入字符串。
    • 使用 substr 和 find 提取数组部分和 k 的值。
    • 将数组部分分割为整数并存入 vector<int>。
  • C：
    • 使用 scanf 读取输入字符串。
    • 使用 strrchr 找到最后一个逗号的位置，并分割字符串。
    • 使用 strtok 将数组部分分割为整数并存入数组。
2. 核心逻辑
  • 中位数计算：
    • 复制原数组并排序，取排序后数组的中间值作为中位数。
  • 滑动窗口初始化：
    • 计算第一个窗口的结果 window = x[0] - x[1] - ... - x[k - 1]。
  • 滑动窗口右移：
    • 使用状态转移公式更新窗口结果：
      window += -x[i - 1] + 2 * x[i] - x[i + k - 1]
    • 计算当前窗口结果与中位数的差距。
    • 更新最小差距和结果下标。
  • 结果选择：
    • 如果当前差距小于等于最小差距，则更新最小差距和结果下标。
    • 如果差距相等，则选择更大的下标 i。
3. 输出结果
  • C++：使用 cout 输出结果。
  • C：使用 printf 输出结果。

示例运行

输入：
[50,50,2,3],2
输出：
1
解释：
  1. 中位数为 50。
  2. 窗口计算结果：
    • i = 0：50 - 50 = 0，差距为 |0 - 50| = 50。
    • i = 1：50 - 2 = 48，差距为 |48 - 50| = 2。
    • i = 2：2 - 3 = -1，差距为 |-1 - 50| = 51。
  3. 最接近中位数的是 i = 1，差距为 2。

总结

  • C++ 和 C 的实现逻辑一致，主要区别在于输入处理和数据结构的使用。
  • C++ 使用 vector 和 string 简化了数组和字符串的操作。
  • C 使用数组和指针手动处理字符串分割和数组操作。
  • 代码通过滑动窗口和状态转移公式高效地计算每个窗口的结果，时间复杂度为 O(n log n)（排序） + O(n)（滑动窗口）。

六、尾言

什么是华为OD？

华为OD（Outsourcing Developer，外包开发工程师）是华为针对软件开发工程师岗位的一种招聘形式，主要包括笔试、技术面试以及综合面试等环节。尤其在笔试部分，算法题的机试至关重要。

为什么刷题很重要？

  1. 机试是进入技术面的第一关：
    华为OD机试（常被称为机考）主要考察算法和编程能力。只有通过机试，才能进入后续的技术面试环节。

  2. 技术面试需要手撕代码：
    技术一面和二面通常会涉及现场编写代码或算法题。面试官会注重考察候选人的思路清晰度、代码规范性以及解决问题的能力。因此提前刷题、多练习是通过面试的重要保障。

  3. 入职后的可信考试：
    入职华为后，还需要通过“可信考试”。可信考试分为三个等级：

    • 入门级：主要考察基础算法与编程能力。
    • 工作级：更贴近实际业务需求，可能涉及复杂的算法或与工作内容相关的场景题目。
    • 专业级：最高等级，考察深层次的算法以及优化能力，与薪资直接挂钩。

刷题策略与说明：

2024年8月14日之后，华为OD机试的题库转为 E卷，由往年题库（D卷、A卷、B卷、C卷）和全新题目组成。刷题时可以参考以下策略：

  1. 关注历年真题：

    • 题库中的旧题占比较大，建议优先刷历年的A卷、B卷、C卷、D卷题目。
    • 对于每道题目，建议深度理解其解题思路、代码实现，以及相关算法的适用场景。

  2. 适应新题目：

    • E卷中包含全新题目，需要掌握全面的算法知识和一定的灵活应对能力。
    • 建议关注新的刷题平台或交流群，获取最新题目的解析和动态。

  3. 掌握常见算法：
    华为OD考试通常涉及以下算法和数据结构：

    • 排序算法（快速排序、归并排序等）
    • 动态规划（背包问题、最长公共子序列等）
    • 贪心算法
    • 栈、队列、链表的操作
    • 图论（最短路径、最小生成树等）
    • 滑动窗口、双指针算法

  4. 保持编程规范：

    • 注重代码的可读性和注释的清晰度。
    • 熟练使用常见编程语言，如C++、Java、Python等。

如何获取资源？

  1. 官方参考：

    • 华为招聘官网或相关的招聘平台会有一些参考信息。
    • 华为OD的相关公众号可能也会发布相关的刷题资料或学习资源。

  2. 加入刷题社区：

    • 找到可信的刷题交流群，与其他备考的小伙伴交流经验。
    • 关注知名的刷题网站，如LeetCode、牛客网等，这些平台上有许多华为OD的历年真题和解析。

  3. 寻找系统性的教程：

    • 学习一本经典的算法书籍，例如《算法导论》《剑指Offer》《编程之美》等。
    • 完成系统的学习课程，例如数据结构与算法的在线课程。

积极心态与持续努力：

刷题的过程可能会比较枯燥，但它能够显著提升编程能力和算法思维。无论是为了通过华为OD的招聘考试，还是为了未来的职业发展，这些积累都会成为重要的财富。

考试注意细节

  1. 本地编写代码

    • 在本地 IDE（如 VS Code、PyCharm 等）上编写、保存和调试代码，确保逻辑正确后再复制粘贴到考试页面。这样可以减少语法错误，提高代码准确性。

  2. 调整心态，保持冷静

    • 遇到提示不足或实现不确定的问题时，不必慌张，可以采用更简单或更有把握的方法替代，确保思路清晰。

  3. 输入输出完整性

    • 注意训练和考试时都需要编写完整的输入输出代码，尤其是和题目示例保持一致。完成代码后务必及时调试，确保功能符合要求。

  4. 快捷键使用

    • 删除行可用 Ctrl+D，复制、粘贴和撤销分别为 Ctrl+C，Ctrl+V，Ctrl+Z，这些可以正常使用。
    • 避免使用 Ctrl+S，以免触发浏览器的保存功能。

  5. 浏览器要求

    • 使用最新版的 Google Chrome 浏览器完成考试，确保摄像头开启并正常工作。考试期间不要切换到其他网站，以免影响考试成绩。

  6. 交卷相关

    • 答题前，务必仔细查看题目示例，避免遗漏要求。
    • 每完成一道题后，点击【保存并调试】按钮，多次保存和调试是允许的，系统会记录得分最高的一次结果。完成所有题目后，点击【提交本题型】按钮。
    • 确保在考试结束前提交试卷，避免因未保存或调试失误而丢分。

  7. 时间和分数安排

    • 总时间：150 分钟；总分：400 分。
    • 试卷结构：2 道一星难度题（每题 100 分），1 道二星难度题（200 分）。及格分为 150 分。合理分配时间，优先完成自己擅长的题目。

  8. 考试环境准备

    • 考试前请备好草稿纸和笔。考试中尽量避免离开座位，确保监控画面正常。
    • 如需上厕所，请提前规划好时间以减少中途离开监控的可能性。

  9. 技术问题处理

    • 如果考试中遇到断电、断网、死机等技术问题，可以关闭浏览器并重新打开试卷链接继续作答。
    • 出现其他问题，请第一时间联系 HR 或监考人员进行反馈。

祝你考试顺利，取得理想成绩！

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