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【华为OD-E卷-通信误码 100分(python、java、c++、js、c)】

【华为OD-E卷-通信误码 100分(python、java、c++、js、c)】

题目

信号传播过程中会出现一些误码,不同的数字表示不同的误码ID,取值范围为1 ~ 65535,
用一个数组记录误码出现的情况,每个误码出现的次数代表误码频度,请找出记录中包含频度最高误码的最小子数组长度。

输入描述

  • 误码总数目:取值范围为0~255,取值为 0 表示没有误码的情况。

误码出现频率数组:误码ID范围为1 ~ 65535,数组长度为1 ~ 1000

输出描述

  • 包含频率最高的误码最小子数组长度

用例

用例一:
输入:
5
1 2 2 4 1
输出:
2
用例二:
输入:
7
1 2 2 4 2 1 1
输出:
4

python解法

  • 解题思路:
  • 目标: 找到数组中出现频率最高的元素,并返回包含该元素的最短子数组的长度。
    解题步骤:
    记录频率:用一个哈希表 freq_map 记录每个元素的出现次数。
    记录首次出现位置:用一个哈希表 first_pos 记录每个元素第一次出现的索引。
    更新最长频率和最短长度:
    如果当前元素的频率超过已知的最大频率,则更新最大频率 max_freq 和对应的最短子数组长度 min_len。
    如果频率相等,则比较当前子数组长度和已有的最短子数组长度,取较小值。
    返回结果: 返回包含频率最高的元素的最短子数组的长度。
def find_min_length(arr):
    # 哈希表:记录每个元素的出现频率
    freq_map = {}

    # 哈希表:记录每个元素首次出现的位置
    first_pos = {}

    # 记录出现的最大频率
    max_freq = 0

    # 记录包含出现频率最高元素的最短子数组长度
    min_len = float('inf')

    # 遍历数组
    for i, num in enumerate(arr):
        # 更新频率
        freq_map[num] = freq_map.get(num, 0) + 1

        # 记录元素首次出现的位置
        if num not in first_pos:
            first_pos[num] = i

        # 获取当前元素的频率
        freq = freq_map[num]

        # 如果当前频率超过已知最大频率
        if freq > max_freq:
            max_freq = freq
            min_len = i - first_pos[num] + 1  # 更新最短子数组长度

        # 如果频率相等,比较并更新最短子数组长度
        elif freq == max_freq:
            min_len = min(min_len, i - first_pos[num] + 1)

    # 返回最短子数组长度
    return min_len

if __name__ == "__main__":
    # 输入数组长度
    n = int(input())

    # 输入数组元素
    arr = list(map(int, input().split()))

    # 输出包含频率最高元素的最短子数组长度
    print(find_min_length(arr))

java解法

  • 解题思路
  • 目标: 找到数组中出现频率最高的元素,并返回包含该元素的最短子数组的长度。
    解题步骤:
    记录频率:使用 freqMap 记录每个元素的出现次数。
    记录首次出现位置:使用 firstPos 记录每个元素第一次出现的索引。
    更新最长频率和最短长度:
    如果当前元素的频率超过已知的最大频率,则更新 maxFreq 和对应的最短子数组长度 minLen。
    如果频率相等,则比较当前子数组长度和已有的最短子数组长度,取较小值。
    最终结果: 返回包含频率最高的元素的最短子数组的长度。
import java.util.HashMap;
import java.util.Scanner;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner sc = new Scanner(System.in);

        // 读取数组长度
        int n = sc.nextInt();
        int[] arr = new int[n];

        // 读取数组元素
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            arr[i] = sc.nextInt();
        }

        // 输出包含频率最高元素的最短子数组长度
        System.out.println(findMinLength(arr));
    }

    // 方法:找到包含频率最高元素的最短子数组长度
    public static int findMinLength(int[] arr) {
        // 哈希表:记录每个元素的出现频率
        HashMap<Integer, Integer> freqMap = new HashMap<>();

        // 哈希表:记录每个元素首次出现的位置
        HashMap<Integer, Integer> firstPos = new HashMap<>();

        // 记录出现的最大频率
        int maxFreq = 0;

        // 记录包含出现频率最高元素的最短子数组长度
        int minLen = Integer.MAX_VALUE;

        // 遍历数组
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            int num = arr[i];

            // 更新当前元素的出现频率
            freqMap.put(num, freqMap.getOrDefault(num, 0) + 1);

            // 记录当前元素首次出现的位置
            if (!firstPos.containsKey(num)) {
                firstPos.put(num, i);
            }

            // 获取当前元素的出现频率
            int freq = freqMap.get(num);

            // 如果当前频率超过最大频率
            if (freq > maxFreq) {
                maxFreq = freq; // 更新最大频率
                minLen = i - firstPos.get(num) + 1; // 更新最短子数组长度
            }
            // 如果频率相等,比较并更新最短子数组长度
            else if (freq == maxFreq) {
                minLen = Math.min(minLen, i - firstPos.get(num) + 1);
            }
        }

        // 返回最短子数组长度
        return minLen;
    }
}

C++解法

  • 解题思路
更新中

C解法

  • 解题思路

  • 目标: 找出数组中出现频率最高的错误类型,并返回包含该错误类型的最短子数组的长度。
    数据结构:
    使用 struct ErrorInfo 来记录每种错误类型的频率、首次出现的位置和最后一次出现的位置。
    假设错误类型的范围是 [0, 9999],因此定义一个固定大小的数组 errorMap 来存储每种错误类型的信息。
    步骤:
    遍历输入数组,更新每个错误类型的频率、首次出现位置和最后出现位置。
    遍历 errorMap,找到频率最高的错误类型;在频率相等的情况下,选取最短的子数组长度。
    结果: 返回包含频率最高的错误类型的最短子数组的长度。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <limits.h>

#define MAX_ERRORS 10000 // 假设错误类型范围为 [0, 9999]

// 定义结构体存储每种错误类型的信息
struct ErrorInfo {
    int frequency; // 错误类型的出现频率
    int start;     // 错误类型首次出现的位置
    int end;       // 错误类型最后一次出现的位置
};

// 函数:计算包含频率最高错误类型的最短子数组长度
int findMinLength(int* errors, int n) {
    struct ErrorInfo errorMap[MAX_ERRORS] = {0}; // 存储每种错误类型的信息
    int maxFreq = 0;  // 当前最大频率
    int minLen = INT_MAX; // 当前最短子数组长度

    // 遍历输入数组,更新错误类型的信息
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        int error = errors[i];
        errorMap[error].frequency++; // 增加频率

        // 如果是该错误类型首次出现,记录起始位置
        if (errorMap[error].frequency == 1) {
            errorMap[error].start = i;
            errorMap[error].end = i;
        } else {
            // 更新该错误类型的最后出现位置
            errorMap[error].end = i;
        }
    }

    // 遍历所有错误类型,找到频率最高的并计算最短子数组长度
    for (int i = 0; i < MAX_ERRORS; i++) {
        if (errorMap[i].frequency > 0) { // 仅处理出现过的错误类型
            int freq = errorMap[i].frequency; // 当前错误类型的频率
            int length = errorMap[i].end - errorMap[i].start + 1; // 子数组长度

            // 更新最大频率和最短子数组长度
            if (freq > maxFreq || (freq == maxFreq && length < minLen)) {
                maxFreq = freq;
                minLen = length;
            }
        }
    }

    return minLen; // 返回结果
}

int main() {
    int n;
    scanf("%d", &n); // 输入数组长度

    // 动态分配内存存储错误数组
    int* errors = (int*)malloc(n * sizeof(int));
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        scanf("%d", &errors[i]); // 输入错误类型
    }

    // 输出包含频率最高错误类型的最短子数组长度
    printf("%d\n", findMinLength(errors, n));

    // 释放分配的内存
    free(errors);
    return 0;
}

JS解法

  • 解题思路

  • 目标: 找到数组中出现频率最高的元素,并返回包含该元素的最短子数组的长度。
    解题步骤:
    记录频率:用 freq 哈希表记录每个元素的出现次数。
    记录范围:用 positions 哈希表记录每个元素首次出现的位置和最后一次出现的位置。
    计算最短子数组:
    遍历 freq,找到频率最高的元素;
    如果多个元素的频率相同,选择包含该元素的最短子数组。
    最终返回: 返回包含频率最高的元素的最短子数组的长度。

// 函数:找到包含频率最高元素的最短子数组长度
function getMinSubArray(arr) {
    const freq = {}; // 哈希表:记录每个元素的出现频率
    const positions = {}; // 哈希表:记录每个元素的起始和结束位置

    // 遍历数组,更新频率和范围信息
    for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
        const num = arr[i];
        freq[num] = (freq[num] || 0) + 1; // 更新元素的频率

        // 如果是首次出现,记录起始位置;否则更新结束位置
        if (!positions[num]) {
            positions[num] = [i, i];
        } else {
            positions[num][1] = i;
        }
    }

    let maxFreq = 0; // 当前最大频率
    let minLen = Infinity; // 当前最短子数组长度

    // 遍历频率表,找到频率最高的元素及其最短子数组长度
    for (const [key, count] of Object.entries(freq)) {
        const [start, end] = positions[key]; // 获取元素的起始和结束位置
        const len = end - start + 1; // 子数组长度

        // 如果当前频率更高,或者频率相等但长度更短,更新结果
        if (count > maxFreq || (count === maxFreq && len < minLen)) {
            maxFreq = count;
            minLen = len;
        }
    }

    return minLen; // 返回最短子数组长度
}

// 处理命令行输入
const readline = require("readline");
const rl = readline.createInterface({
    input: process.stdin,
    output: process.stdout,
});

let lines = []; // 存储输入行
rl.on("line", (line) => {
    lines.push(line);

    // 当输入达到两行时,处理数据
    if (lines.length === 2) {
        const arr = lines[1].split(" ").map(Number); // 解析数组
        console.log(getMinSubArray(arr)); // 输出结果
        lines = []; // 重置输入缓存
    }
});

注意:

如果发现代码有用例覆盖不到的情况,欢迎反馈!会在第一时间修正,更新。
解题不易,如对您有帮助,欢迎点赞/收藏


http://www.kler.cn/a/448031.html

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