【2024年华为OD机试】(A卷,100分)- 完美走位 （Java JS PythonC/C++）

ops/2025/1/18 12:14:16/

在这里插入图片描述

一、问题描述

题目解析

题目描述

在第一人称射击游戏中，玩家通过键盘的 A、S、D、W 四个按键控制游戏人物分别向左、向后、向右、向前进行移动。假设玩家每按动一次键盘，游戏人物会向某个方向移动一步。如果玩家在操作一定次数的键盘并且各个方向的步数相同时，此时游戏人物必定会回到原点，则称此次走位为完美走位。

现给定玩家的走位（例如：ASDA），请通过更换其中一段连续走位的方式，使得原走位能够变成一个完美走位。其中待更换的连续走位可以是相同长度的任何走位。

请返回待更换的连续走位的最小可能长度。如果原走位本身是一个完美走位，则返回 0。

输入描述

输入为由键盘字母表示的走位 s，例如：WASDAASD。

输出描述

输出为待更换的连续走位的最小可能长度。

用例

输入
WASDAASD
输出
1
说明
将第二个 A 替换为 W，即可得到完美走位。

输入
AAAA
输出
3
说明
将其中三个连续的 A 替换为 WSD，即可得到完美走位。

题目解析

问题分析

  1. 完美走位的定义
    完美走位要求 W、A、S、D 四个方向的步数相等。假设走位总长度为 n，则每个方向的步数应为 n/4。

  2. 问题转化
    如果原走位中某个方向的步数超过了 n/4，则需要通过替换一段连续走位来减少这些方向的步数，同时增加其他方向的步数，使得最终四个方向的步数相等。

  3. 关键点

    • 统计原走位中 W、A、S、D 的个数。
    • 计算每个方向需要减少的步数（即超出 n/4 的部分）。
    • 找到一段连续子串，使得这段子串中包含需要减少的步数，且长度最小。

解题思路

  1. 统计字符个数
    遍历字符串，统计 W、A、S、D 的个数，分别记为 count_W、count_A、count_S、count_D。

  2. 计算需要减少的步数
    假设走位总长度为 n，则每个方向的步数应为 n/4。计算每个方向需要减少的步数：

    • extra_W = max(0, count_W - n/4)
    • extra_A = max(0, count_A - n/4)
    • extra_S = max(0, count_S - n/4)
    • extra_D = max(0, count_D - n/4)

  3. 滑动窗口寻找最小子串
    使用滑动窗口的方法，在字符串中寻找一段连续子串，使得这段子串中包含至少 extra_W 个 W、extra_A 个 A、extra_S 个 S 和 extra_D 个 D。记录满足条件的最短子串长度。

  4. 返回结果
    如果原走位已经是完美走位，则返回 0；否则返回找到的最短子串长度。

示例分析

示例 1
输入：WASDAASD

  • 统计字符个数：W=2, A=3, S=2, D=2
  • 总长度 n=8，每个方向应满足 n/4=2
  • 需要减少的步数：extra_W=0, extra_A=1, extra_S=0, extra_D=0
  • 找到包含 1 个 A 的最短子串，长度为 1（如第二个 A）
  • 输出：1

示例 2
输入：AAAA

  • 统计字符个数：W=0, A=4, S=0, D=0
  • 总长度 n=4，每个方向应满足 n/4=1
  • 需要减少的步数：extra_W=0, extra_A=3, extra_S=0, extra_D=0
  • 找到包含 3 个 A 的最短子串，长度为 3
  • 输出：3

复杂度分析

  1. 时间复杂度

    • 统计字符个数：O(n)
    • 滑动窗口寻找最小子串：O(n)
    • 总时间复杂度：O(n)

  2. 空间复杂度

    • 使用常数空间存储字符个数和滑动窗口的指针，空间复杂度为 O(1)。

总结

本题的核心是通过滑动窗口的方法，找到一段连续子串，使得替换后能够满足完美走位的条件。关键在于统计字符个数并计算需要减少的步数，然后利用滑动窗口高效地找到最小子串。

二、JavaScript算法源码

这段JavaScript代码用于在Node.js环境下读取控制台输入，并计算字符串中的"W", “A”, “S”, "D"字符的平衡状态。目标是找到一个最短的子串，可以通过替换将整个字符串变得平衡（即每种字符的数量相同）。以下是代码的详细解析和讲解：

输入处理

javascript">const readline = require("readline");const rl = readline.createInterface({input: process.stdin,output: process.stdout,
});rl.on("line", (line) => {console.log(getResult(line));
});
  • 功能：使用Node.js中的readline模块从控制台读取一行输入。
  • 逻辑解释：
    • createInterface创建一个读写接口，绑定标准输入输出。
    • on("line", callback)监听每一行输入，每次输入时调用callback。

getResult 函数

javascript">function getResult(str) {// 初始化计数器用于统计每个字符的出现次数const count = {W: 0,A: 0,S: 0,D: 0,};// 统计输入字符串中每个字符的数量for (let c of str) count[c]++;// 计算平衡状态下每个字符应有的平均数量const avg = str.length / 4;let total = 0; // 用于记录不平衡状态下多余的字符个数let flag = true; // 用于标记字符串是否已经平衡for (let c in count) {if (count[c] > avg) {flag = false; // 如果某个字符数量超过平均值，标记为不平衡count[c] -= avg; // 更新多余字符的数量total += count[c];} else {delete count[c]; // 删除不需要调整的字符}}if (flag) return 0; // 如果字符串已经平衡，返回0let i = 0;let j = 0;let minLen = str.length + 1; // 初始化最小子串长度为字符串长度+1// 使用滑动窗口技术寻找最短子串while (j < str.length) {const jc = str[j];if (count[jc]-- > 0) {total--;}while (total === 0) {minLen = Math.min(minLen, j - i + 1);const ic = str[i];if (count[ic]++ >= 0) {total++;}i++;}j++;}return minLen;
}

代码讲解

  1. 统计字符数量：

    • 使用计数器count记录"W", “A”, “S”, "D"在输入字符串中的数量。

  2. 计算平衡状态：

    • 平衡状态下，每个字符应有的数量是总长度除以4。
    • 检查是否有字符的数量超过平均值，如果超过，计算多余数量并更新计数器。

  3. 滑动窗口寻找最短子串：

    • 滑动窗口：通过两个指针i和j，在字符串上移动，寻找满足条件的最短子串。
    • 调整窗口：如果窗口内的子串使得所有字符达到平衡状态（total为0），记录子串长度，并尝试缩小窗口。

  4. 返回结果：

    • 如果字符串本身已经平衡，返回0。
    • 否则，返回找到的最短子串长度。

通过这种方法，可以有效找出需要替换的最短子串，使字符串中的"W", “A”, “S”, "D"字符数量达到平衡。该算法利用了滑动窗口的技巧，使得时间复杂度相对较低，适合处理较长的字符串。

三、Java算法源码

这段Java代码用于解决一个字符串平衡问题，其中需要找到一个最短的子串，通过替换该子串，可以使整个字符串中的"W", “A”, “S”, "D"字符数量相等。下面是对代码的详细解释：

代码解析

main 方法
java">public static void main(String[] args) {Scanner sc = new Scanner(System.in);System.out.println(getResult(sc.next()));
}
  • 功能：从标准输入获取一个字符串，并输出计算结果。
  • 逻辑解释：
    • 使用Scanner类获取用户输入。
    • 调用getResult方法计算结果并打印。
getResult 方法
java">public static int getResult(String str) {// count用于记录W,A,S,D字母的数量HashMap<Character, Integer> count = new HashMap<>();for (int i = 0; i < str.length(); i++) {Character c = str.charAt(i);count.put(c, count.getOrDefault(c, 0) + 1);}
  • 功能：统计字符串中每个字符的数量。
  • 逻辑解释：
    • 使用HashMap记录"W", “A”, “S”, "D"字符的出现次数。
    • 遍历字符串，将每个字符的计数存入HashMap。
java">    int avg = str.length() / 4;int total = 0;boolean flag = true;for (Character c : count.keySet()) {if (count.get(c) > avg) {flag = false;count.put(c, count.get(c) - avg);total += count.get(c);} else {count.put(c, 0);}}
  • 功能：计算并验证字符的平衡状态。
  • 逻辑解释：
    • 计算平衡状态下每个字符应有的数量avg。
    • 如果字符数量超过avg，标记为不平衡，并计算多余数量。
    • 如果所有字符都未超过avg，则字符串已经平衡。
java">    if (flag) return 0;int i = 0;int j = 0;int minLen = str.length() + 1;while (j < str.length()) {Character jc = str.charAt(j);if (count.get(jc) > 0) {total--;}count.put(jc, count.get(jc) - 1);while (total == 0) {minLen = Math.min(minLen, j - i + 1);Character ic = str.charAt(i);if (count.get(ic) >= 0) {total++;}count.put(ic, count.get(ic) + 1);i++;}j++;}return minLen;
}
  • 功能：使用滑动窗口技术寻找最短子串。
  • 逻辑解释：
    • 使用两个指针i和j定义一个窗口，在字符串上滑动。
    • 当窗口内的子串满足所有字符达到平衡状态（total为0），记录当前子串长度。
    • 调整窗口大小，继续寻找更短的子串。

总结

  • 输入输出：该程序从标准输入读取字符串，并输出一个整数，表示能够使字符串平衡的最短子串的长度。
  • 时间复杂度：通过使用滑动窗口技术，该算法在大多数情况下运行时间为O(n)，适合处理较大的字符串。
  • 使用场景：这段代码适用于需要在字符串中平衡特定字符数量的场景，例如在游戏开发中平衡移动指令等。

希望这些解析对你理解这段代码有所帮助！如果有其他问题或需要进一步解释，请随时提出。

四、Python算法源码

这段Python代码的目标是从输入的字符串中找到一个最短的子串，通过替换该子串，可以使整个字符串中"W", “A”, “S”, "D"字符的数量达到平衡。以下是对代码的详细解析和讲解：

代码解析

输入获取
python">s = input()
  • 功能：从标准输入读取一个字符串，并将其存储在变量s中。
getResult 函数
python">def getResult(s):# 初始化一个字典用于统计W, A, S, D的数量count = {"W": 0,"A": 0,"S": 0,"D": 0}# 统计每个字符的数量for c in s:count[c] += 1
  • 功能：统计字符串中每个字符的数量。
  • 逻辑解释：
    • 使用字典count记录"W", “A”, “S”, "D"字符的出现次数。
python">    avg = len(s) / 4  # 平衡状态时每个字符应有的数量total = 0  # 记录多余字符的总数flag = True  # 标记是否已经平衡for c in count.keys():if count[c] > avg:flag = False  # 标记为不平衡count[c] -= avg  # 计算多余部分total += count[c]  # 更新多余字符总数else:count[c] = 0  # 设置为0，表示不需要调整
  • 功能：计算当前字符的平衡状态。
  • 逻辑解释：
    • 计算平衡状态下每个字符应有的平均数量avg。
    • 检查每种字符是否超过平均值，并更新多余数量。
    • 如果字符数量不超过平均值，设为0，表明不需要调整。
python">    if flag:return 0  # 如果已经平衡，返回0i = 0j = 0minLen = len(s) - 1  # 初始化最短子串长度while j < len(s):jc = s[j]if count[jc] > 0:total -= 1count[jc] -= 1while total == 0:minLen = min(minLen, j - i + 1)ic = s[i]if count[ic] >= 0:total += 1count[ic] += 1i += 1j += 1return minLen
  • 功能：使用滑动窗口技术寻找最短的子串。
  • 逻辑解释：
    • 使用两个指针i和j定义一个窗口，在字符串上滑动。
    • 当窗口内的子串使得所有字符达到平衡状态（total为0），记录当前子串长度。
    • 调整窗口大小，尝试找到更短的子串。

总结

  • 输入输出：程序从标准输入读取字符串，并输出能够使其达到平衡状态的最短子串的长度。
  • 时间复杂度：通过使用滑动窗口技术，该算法在大多数情况下运行时间为O(n)，适用于处理较长的字符串。
  • 使用场景：适合需要在字符串中平衡特定字符数量的应用场景，例如在游戏开发中控制移动指令的平衡等。

希望这些解析对你理解这段代码有所帮助！如果有其他问题或需要进一步解释，请随时提出。

五、C/C++算法源码：

好的，我将根据这段Python代码转换为C++和C语言版本，并提供详细的中文注释和讲解。

C++ 版本

#include <iostream>
#include <unordered_map>
#include <string>
#include <algorithm>
using namespace std;int getResult(const string& s) {// 使用unordered_map记录W, A, S, D的数量unordered_map<char, int> count = {{'W', 0},{'A', 0},{'S', 0},{'D', 0}};// 统计每个字符的数量for (char c : s) {count[c]++;}int avg = s.length() / 4; // 计算每个字符在平衡状态下应有的平均数量int total = 0; // 记录多余字符的总数bool flag = true; // 标记是否已经平衡for (auto& kv : count) {if (kv.second > avg) {flag = false; // 标记为不平衡kv.second -= avg; // 计算多余部分total += kv.second; // 更新多余字符总数} else {kv.second = 0; // 设置为0，表示不需要调整}}if (flag) return 0; // 如果已经平衡，返回0int i = 0;int j = 0;int minLen = s.length(); // 初始化最短子串长度while (j < s.length()) {char jc = s[j];if (count[jc] > 0) {total--;}count[jc]--;while (total == 0) {minLen = min(minLen, j - i + 1);char ic = s[i];if (count[ic] >= 0) {total++;}count[ic]++;i++;}j++;}return minLen;
}int main() {string s;cin >> s;cout << getResult(s) << endl;return 0;
}

C 版本

#include <stdio.h>
#include <string.h>// 定义一个结构体来模拟哈希映射
typedef struct {char key;int value;
} Entry;int getResult(const char* s) {// 使用数组模拟哈希映射，记录W, A, S, D的数量Entry count[4] = {{'W', 0},{'A', 0},{'S', 0},{'D', 0}};int n = strlen(s);// 统计每个字符的数量for (int i = 0; i < n; i++) {for (int j = 0; j < 4; j++) {if (s[i] == count[j].key) {count[j].value++;break;}}}int avg = n / 4; // 计算每个字符在平衡状态下应有的平均数量int total = 0; // 记录多余字符的总数int flag = 1; // 标记是否已经平衡for (int j = 0; j < 4; j++) {if (count[j].value > avg) {flag = 0; // 标记为不平衡count[j].value -= avg; // 计算多余部分total += count[j].value; // 更新多余字符总数} else {count[j].value = 0; // 设置为0，表示不需要调整}}if (flag) return 0; // 如果已经平衡，返回0int i = 0;int j = 0;int minLen = n; // 初始化最短子串长度while (j < n) {char jc = s[j];for (int k = 0; k < 4; k++) {if (jc == count[k].key) {if (count[k].value > 0) {total--;}count[k].value--;break;}}while (total == 0) {minLen = (j - i + 1 < minLen) ? j - i + 1 : minLen;char ic = s[i];for (int k = 0; k < 4; k++) {if (ic == count[k].key) {if (count[k].value >= 0) {total++;}count[k].value++;break;}}i++;}j++;}return minLen;
}int main() {char s[1001];scanf("%s", s);printf("%d\n", getResult(s));return 0;
}

代码讲解

  1. 输入输出：

    • C++: 使用cin和cout从标准输入输出读取和打印。
    • C: 使用scanf和printf进行输入输出操作。

  2. 数据结构：

    • C++: 使用unordered_map来记录每个字符的计数。
    • C: 使用结构体数组模拟哈希映射，进行字符计数。

  3. 逻辑流程：

    • 统计输入字符串中"W", “A”, “S”, "D"的数量。
    • 计算每种字符在平衡状态下应有的数量。
    • 使用滑动窗口技术寻找满足条件的最短子串：
      • 当窗口内的子串使得所有字符达到平衡状态时，记录当前子串长度。
      • 尝试缩小窗口以寻找更短的子串。

希望这些代码和讲解能够帮助你理解这段算法！如果有进一步的疑问或需要更多的解释，请随时告诉我。

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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