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【2024年华为OD机试】 (A卷,100分)- 微服务的集成测试（JavaScriptJava PythonC/C++）

article 2025/1/25 1:48:50

在这里插入图片描述

一、问题描述

问题描述

我们有 n 个容器服务，每个服务的启动可能依赖于其他服务的启动，且每个服务自身启动需要一定的时间。给定一个 n x n 的二维矩阵 useTime，其中：

useTime[i][i] 表示服务 i 自身启动加载需要的时间。
useTime[i][j] = 1 表示服务 i 启动依赖于服务 j 的启动完成。
useTime[i][k] = 0 表示服务 i 启动不依赖于服务 k。

服务之间没有循环依赖。现在需要对某个服务 k 进行集成测试，求最少需要等待多少时间。

解题思路

1. 问题分析

我们需要计算服务 k 的启动时间，这个时间取决于：

服务 k 自身启动所需的时间。
服务 k 所依赖的所有服务的启动时间。

由于服务之间没有循环依赖，我们可以通过递归或动态规划的方式来计算每个服务的启动时间。

2. 递归思路

对于每个服务 i，其启动时间可以表示为：

启动时间[i] = max(启动时间[j] for j in 依赖服务) + 自身启动时间[i]

其中，依赖服务 是指所有 useTime[i][j] = 1 的服务 j。

3. 具体步骤

初始化：对于每个服务 i，如果它没有依赖服务，则其启动时间就是自身启动时间。
递归计算：对于有依赖的服务，递归计算其依赖服务的启动时间，然后取最大值加上自身启动时间。
返回结果：最终返回服务 k 的启动时间。

4. 示例分析

示例 1

输入：

输出：

分析：

服务 1 没有依赖，启动时间为 5。
服务 2 依赖于服务 1，启动时间为 max(5) + 5 = 10。
服务 3 依赖于服务 2，启动时间为 max(10) + 5 = 15。

示例 2

输入：

输出：

分析：

服务 1 没有依赖，启动时间为 5。
服务 3 依赖于服务 1，启动时间为 max(5) + 11 = 16。
服务 2 依赖于服务 1 和 3，启动时间为 max(5, 16) + 10 = 26。

示例 3

输入：

输出：

分析：

服务 1 没有依赖，启动时间为 2。
服务 2 没有依赖，启动时间为 3。
服务 3 依赖于服务 1 和 2，启动时间为 max(2, 3) + 4 = 7。
服务 4 依赖于服务 1、2 和 3，启动时间为 max(2, 3, 7) + 5 = 12。

5. 总结

通过递归计算每个服务的启动时间，并取依赖服务的最大值加上自身启动时间，我们可以得到服务 k 的最少等待时间。这种方法避免了复杂的拓扑排序，直接通过递归解决了问题。

二、JavaScript算法源码

以下是代码的详细注释和讲解：

代码结构

这段代码的目的是通过递归的方式计算服务 k 的最少等待时间。代码分为以下几个部分：

输入处理：从控制台读取输入数据，包括服务数量 n、依赖关系矩阵 matrix 以及目标服务 k。
缓存机制：使用 cache 数组记录每个服务的启动时间，避免重复计算。
递归函数：通过深度优先搜索（DFS）计算每个服务的启动时间。
主逻辑：调用递归函数并输出结果。

代码逐行解析

1. 输入处理

const readline = require("readline");

const rl = readline.createInterface({
  input: process.stdin,
  output: process.stdout,
});

const lines = [];
let n;
let cache;
rl.on("line", (line) => {
  lines.push(line);

  if (lines.length === 1) {
    n = lines[0] - 0;
  }

  if (n && lines.length === n + 2) {
    lines.shift();
    const k = lines.pop();
    const matrix = lines.map((line) => line.split(" ").map(Number));
    cache = new Array(n);
    console.log(getResult(matrix, k));
    lines.length = 0;
  }
});

readline 模块：用于从控制台逐行读取输入。
lines 数组：存储每一行的输入数据。
n：服务总数，从第一行输入中获取。
cache：用于缓存每个服务的启动时间，避免重复计算。
rl.on("line", ...)：监听输入事件，逐行读取数据。
- 当读取到第一行时，解析出服务总数 n。
- 当读取到 n + 2 行时（包括第一行和最后一行），表示输入完成。
- 从 lines 中提取依赖关系矩阵 matrix 和目标服务 k。
- 初始化 cache 数组，并调用 getResult 函数计算结果。

2. 主逻辑函数

function getResult(matrix, k) {
  return dfs(k - 1, matrix);
}

getResult 函数：主逻辑函数，调用递归函数 dfs 计算目标服务 k 的启动时间。
- 由于服务编号从 1 开始，而数组索引从 0 开始，因此传入 k - 1。

3. 递归函数

function dfs(k, matrix) {
  // cache用于记录每个服务所需要时间，避免多个子服务依赖同一个父服务时，对父服务启动时间的重复递归求解
  if (cache[k] != undefined) return cache[k];

  const preK = matrix[k];

  let maxPreTime = 0;
  for (let i = 0; i < preK.length; i++) {
    if (i != k && preK[i] != 0) {
      maxPreTime = Math.max(maxPreTime, dfs(i, matrix));
    }
  }

  cache[k] = matrix[k][k] + maxPreTime;

  return cache[k];
}

dfs 函数：递归计算服务 k 的启动时间。
- 缓存检查：如果 cache[k] 已经存在，则直接返回缓存值，避免重复计算。
- 依赖关系：preK 是服务 k 的依赖关系数组。
- 最大依赖时间：遍历 preK，找到所有依赖服务的启动时间的最大值 maxPreTime。
  - 如果 preK[i] != 0 且 i != k，表示服务 k 依赖于服务 i。
  - 递归调用 dfs(i, matrix) 计算服务 i 的启动时间。
- 计算启动时间：服务 k 的启动时间等于自身启动时间 matrix[k][k] 加上最大依赖时间 maxPreTime。
- 缓存结果：将计算结果存入 cache[k]，并返回。

代码执行流程

输入阶段：
- 读取服务总数 n。
- 读取依赖关系矩阵 matrix 和目标服务 k。
计算阶段：
- 调用 getResult 函数，传入 matrix 和 k。
- getResult 调用 dfs 函数，递归计算服务 k 的启动时间。
递归阶段：
- 对于每个服务，检查缓存中是否已经计算过启动时间。
- 如果没有，则递归计算其依赖服务的启动时间，并取最大值加上自身启动时间。
- 将结果存入缓存并返回。
输出阶段：
- 输出服务 k 的最少等待时间。

示例运行

输入：

执行过程：

读取 n = 3。

读取矩阵：

[ [5, 0, 0],
  [1, 5, 0],
  [0, 1, 5] ]

读取 k = 3。
调用 getResult(matrix, 3)。
递归计算：
- dfs(2, matrix)：
  - 依赖服务 1，调用 dfs(1, matrix)。
    - 依赖服务 0，调用 dfs(0, matrix)。
      - 无依赖，返回 5。
    - 返回 5 + 5 = 10。
  - 返回 10 + 5 = 15。
输出 15。

总结

这段代码通过递归和缓存机制，高效地计算了服务 k 的最少等待时间。代码逻辑清晰，注释详细，适合理解和学习递归与动态规划的结合使用。

三、Java算法源码

以下是代码的详细注释和讲解：

代码结构

这段代码的目的是通过递归的方式计算服务 k 的最少等待时间。代码分为以下几个部分：

输入处理：从控制台读取输入数据，包括服务数量 n、依赖关系矩阵 matrix 以及目标服务 k。
缓存机制：使用 cache 数组记录每个服务的启动时间，避免重复计算。
递归函数：通过深度优先搜索（DFS）计算每个服务的启动时间。
主逻辑：调用递归函数并输出结果。

代码逐行解析

1. 输入处理

import java.util.Arrays;
import java.util.Scanner;

public class Main {
  static int[] cache;

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

    int n = sc.nextInt();

    cache = new int[n];
    Arrays.fill(cache, -1);

    int[][] matrix = new int[n][n];
    for (int i = 0; i < n; i++) {
      for (int j = 0; j < n; j++) {
        matrix[i][j] = sc.nextInt();
      }
    }

    int k = sc.nextInt();

    System.out.println(getResult(matrix, n, k));
  }
}

Scanner 类：用于从控制台读取输入。
cache 数组：用于缓存每个服务的启动时间，避免重复计算。
main 方法：程序入口。
- 读取服务总数 n。
- 初始化 cache 数组，并将所有值设置为 -1，表示未计算。
- 读取依赖关系矩阵 matrix。
- 读取目标服务 k。
- 调用 getResult 函数计算结果并输出。

2. 主逻辑函数

public static int getResult(int[][] matrix, int n, int k) {
  return dfs(k - 1, matrix);
}

getResult 函数：主逻辑函数，调用递归函数 dfs 计算目标服务 k 的启动时间。
- 由于服务编号从 1 开始，而数组索引从 0 开始，因此传入 k - 1。

3. 递归函数

public static int dfs(int k, int[][] matrix) {
  // cache用于记录每个服务所需要时间，避免多个子服务依赖同一个父服务时，对父服务启动时间的重复递归求解
  if (cache[k] != -1) return cache[k];

  int[] preK = matrix[k];

  int maxPreTime = 0;
  for (int i = 0; i < preK.length; i++) {
    if (i != k && preK[i] != 0) {
      maxPreTime = Math.max(maxPreTime, dfs(i, matrix));
    }
  }

  cache[k] = matrix[k][k] + maxPreTime;

  return cache[k];
}

dfs 函数：递归计算服务 k 的启动时间。
- 缓存检查：如果 cache[k] 已经存在（即不为 -1），则直接返回缓存值，避免重复计算。
- 依赖关系：preK 是服务 k 的依赖关系数组。
- 最大依赖时间：遍历 preK，找到所有依赖服务的启动时间的最大值 maxPreTime。
  - 如果 preK[i] != 0 且 i != k，表示服务 k 依赖于服务 i。
  - 递归调用 dfs(i, matrix) 计算服务 i 的启动时间。
- 计算启动时间：服务 k 的启动时间等于自身启动时间 matrix[k][k] 加上最大依赖时间 maxPreTime。
- 缓存结果：将计算结果存入 cache[k]，并返回。

代码执行流程

输入阶段：
- 读取服务总数 n。
- 读取依赖关系矩阵 matrix。
- 读取目标服务 k。
计算阶段：
- 调用 getResult 函数，传入 matrix 和 k。
- getResult 调用 dfs 函数，递归计算服务 k 的启动时间。
递归阶段：
- 对于每个服务，检查缓存中是否已经计算过启动时间。
- 如果没有，则递归计算其依赖服务的启动时间，并取最大值加上自身启动时间。
- 将结果存入缓存并返回。
输出阶段：
- 输出服务 k 的最少等待时间。

示例运行

输入：

执行过程：

读取 n = 3。

读取矩阵：

[ [5, 0, 0],
  [1, 5, 0],
  [0, 1, 5] ]

读取 k = 3。
调用 getResult(matrix, 3)。
递归计算：
- dfs(2, matrix)：
  - 依赖服务 1，调用 dfs(1, matrix)。
    - 依赖服务 0，调用 dfs(0, matrix)。
      - 无依赖，返回 5。
    - 返回 5 + 5 = 10。
  - 返回 10 + 5 = 15。
输出 15。

总结

这段代码通过递归和缓存机制，高效地计算了服务 k 的最少等待时间。代码逻辑清晰，注释详细，适合理解和学习递归与动态规划的结合使用。

四、Python算法源码

以下是代码的详细注释和讲解：

代码结构

这段代码的目的是通过递归的方式计算服务 k 的最少等待时间。代码分为以下几个部分：

输入处理：从控制台读取输入数据，包括服务数量 n、依赖关系矩阵 matrix 以及目标服务 k。
缓存机制：使用 cache 数组记录每个服务的启动时间，避免重复计算。
递归函数：通过深度优先搜索（DFS）计算每个服务的启动时间。
主逻辑：调用递归函数并输出结果。

代码逐行解析

1. 输入处理

# 读取服务总数 n
n = int(input())

# 读取依赖关系矩阵 matrix
matrix = [list(map(int, input().split())) for i in range(n)]

# 读取目标服务 k
k = int(input())

# 初始化缓存数组 cache，用于记录每个服务的启动时间
cache = [-1] * n

input()：从控制台读取输入。
n：服务总数。
matrix：依赖关系矩阵，表示每个服务的依赖关系和自身启动时间。
k：目标服务编号。
cache：缓存数组，初始值为 -1，表示未计算。

2. 递归函数

def dfs(k, matrix):
    # cache用于记录每个服务所需要时间，避免多个子服务依赖同一个父服务时，对父服务启动时间的重复递归求解
    if cache[k] != -1:
        return cache[k]

    # 获取服务 k 的依赖关系数组
    preK = matrix[k]

    # 初始化最大依赖时间
    maxPreTime = 0

    # 遍历依赖关系数组
    for i in range(len(preK)):
        # 如果服务 k 依赖于服务 i，并且 i 不是 k 本身
        if i != k and preK[i] != 0:
            # 递归计算服务 i 的启动时间，并更新最大依赖时间
            maxPreTime = max(maxPreTime, dfs(i, matrix))

    # 服务 k 的启动时间 = 自身启动时间 + 最大依赖时间
    cache[k] = matrix[k][k] + maxPreTime

    # 返回服务 k 的启动时间
    return cache[k]

dfs 函数：递归计算服务 k 的启动时间。
- 缓存检查：如果 cache[k] 已经存在（即不为 -1），则直接返回缓存值，避免重复计算。
- 依赖关系：preK 是服务 k 的依赖关系数组。
- 最大依赖时间：遍历 preK，找到所有依赖服务的启动时间的最大值 maxPreTime。
  - 如果 preK[i] != 0 且 i != k，表示服务 k 依赖于服务 i。
  - 递归调用 dfs(i, matrix) 计算服务 i 的启动时间。
- 计算启动时间：服务 k 的启动时间等于自身启动时间 matrix[k][k] 加上最大依赖时间 maxPreTime。
- 缓存结果：将计算结果存入 cache[k]，并返回。

3. 主逻辑函数

# 算法入口
def getResult(matrix, k):
    return dfs(k - 1, matrix)

getResult 函数：主逻辑函数，调用递归函数 dfs 计算目标服务 k 的启动时间。
- 由于服务编号从 1 开始，而数组索引从 0 开始，因此传入 k - 1。

4. 算法调用

# 算法调用
print(getResult(matrix, k))

调用 getResult 函数，传入 matrix 和 k，并输出结果。

代码执行流程

输入阶段：
- 读取服务总数 n。
- 读取依赖关系矩阵 matrix。
- 读取目标服务 k。
计算阶段：
- 调用 getResult 函数，传入 matrix 和 k。
- getResult 调用 dfs 函数，递归计算服务 k 的启动时间。
递归阶段：
- 对于每个服务，检查缓存中是否已经计算过启动时间。
- 如果没有，则递归计算其依赖服务的启动时间，并取最大值加上自身启动时间。
- 将结果存入缓存并返回。
输出阶段：
- 输出服务 k 的最少等待时间。

示例运行

输入：

执行过程：

读取 n = 3。

读取矩阵：

[ [5, 0, 0],
  [1, 5, 0],
  [0, 1, 5] ]

读取 k = 3。
调用 getResult(matrix, 3)。
递归计算：
- dfs(2, matrix)：
  - 依赖服务 1，调用 dfs(1, matrix)。
    - 依赖服务 0，调用 dfs(0, matrix)。
      - 无依赖，返回 5。
    - 返回 5 + 5 = 10。
  - 返回 10 + 5 = 15。
输出 15。

总结

这段代码通过递归和缓存机制，高效地计算了服务 k 的最少等待时间。代码逻辑清晰，注释详细，适合理解和学习递归与动态规划的结合使用。

五、C/C++算法源码：

以下是 C++ 和 C语言 版本的代码实现，附带详细的中文注释和讲解。

C++ 版本

代码实现

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;

// 缓存数组，用于记录每个服务的启动时间，避免重复计算
vector<int> cache;

// 递归函数，计算服务 k 的启动时间
int dfs(int k, vector<vector<int>>& matrix) {
    // 如果缓存中已经计算过服务 k 的启动时间，则直接返回
    if (cache[k] != -1) {
        return cache[k];
    }

    // 获取服务 k 的依赖关系数组
    vector<int> preK = matrix[k];

    // 初始化最大依赖时间
    int maxPreTime = 0;

    // 遍历依赖关系数组
    for (int i = 0; i < preK.size(); i++) {
        // 如果服务 k 依赖于服务 i，并且 i 不是 k 本身
        if (i != k && preK[i] != 0) {
            // 递归计算服务 i 的启动时间，并更新最大依赖时间
            maxPreTime = max(maxPreTime, dfs(i, matrix));
        }
    }

    // 服务 k 的启动时间 = 自身启动时间 + 最大依赖时间
    cache[k] = matrix[k][k] + maxPreTime;

    // 返回服务 k 的启动时间
    return cache[k];
}

// 主逻辑函数，调用递归函数计算目标服务 k 的启动时间
int getResult(vector<vector<int>>& matrix, int k) {
    return dfs(k - 1, matrix);
}

int main() {
    int n;
    cin >> n; // 读取服务总数 n

    // 初始化缓存数组，大小为 n，初始值为 -1
    cache.resize(n, -1);

    // 读取依赖关系矩阵 matrix
    vector<vector<int>> matrix(n, vector<int>(n));
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            cin >> matrix[i][j];
        }
    }

    int k;
    cin >> k; // 读取目标服务 k

    // 调用主逻辑函数并输出结果
    cout << getResult(matrix, k) << endl;

    return 0;
}

代码讲解

输入处理：
- 使用 cin 从控制台读取服务总数 n。
- 初始化缓存数组 cache，大小为 n，初始值为 -1。
- 读取依赖关系矩阵 matrix。
- 读取目标服务 k。
递归函数 dfs：
- 检查缓存中是否已经计算过服务 k 的启动时间，如果已经计算过，则直接返回缓存值。
- 获取服务 k 的依赖关系数组 preK。
- 遍历依赖关系数组，递归计算每个依赖服务的启动时间，并更新最大依赖时间 maxPreTime。
- 计算服务 k 的启动时间：自身启动时间 + 最大依赖时间，并将结果存入缓存。
- 返回服务 k 的启动时间。
主逻辑函数 getResult：
- 调用递归函数 dfs，传入目标服务 k - 1（因为服务编号从 1 开始，而数组索引从 0 开始）。
输出结果：
- 调用 getResult 函数并输出结果。

C语言版本

代码实现

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

// 缓存数组，用于记录每个服务的启动时间，避免重复计算
int* cache;

// 递归函数，计算服务 k 的启动时间
int dfs(int k, int n, int** matrix) {
    // 如果缓存中已经计算过服务 k 的启动时间，则直接返回
    if (cache[k] != -1) {
        return cache[k];
    }

    // 获取服务 k 的依赖关系数组
    int* preK = matrix[k];

    // 初始化最大依赖时间
    int maxPreTime = 0;

    // 遍历依赖关系数组
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        // 如果服务 k 依赖于服务 i，并且 i 不是 k 本身
        if (i != k && preK[i] != 0) {
            // 递归计算服务 i 的启动时间，并更新最大依赖时间
            int preTime = dfs(i, n, matrix);
            if (preTime > maxPreTime) {
                maxPreTime = preTime;
            }
        }
    }

    // 服务 k 的启动时间 = 自身启动时间 + 最大依赖时间
    cache[k] = matrix[k][k] + maxPreTime;

    // 返回服务 k 的启动时间
    return cache[k];
}

// 主逻辑函数，调用递归函数计算目标服务 k 的启动时间
int getResult(int** matrix, int n, int k) {
    return dfs(k - 1, n, matrix);
}

int main() {
    int n;
    scanf("%d", &n); // 读取服务总数 n

    // 初始化缓存数组，大小为 n，初始值为 -1
    cache = (int*)malloc(n * sizeof(int));
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        cache[i] = -1;
    }

    // 读取依赖关系矩阵 matrix
    int** matrix = (int**)malloc(n * sizeof(int*));
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        matrix[i] = (int*)malloc(n * sizeof(int));
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            scanf("%d", &matrix[i][j]);
        }
    }

    int k;
    scanf("%d", &k); // 读取目标服务 k

    // 调用主逻辑函数并输出结果
    printf("%d\n", getResult(matrix, n, k));

    // 释放动态分配的内存
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        free(matrix[i]);
    }
    free(matrix);
    free(cache);

    return 0;
}

代码讲解

输入处理：
- 使用 scanf 从控制台读取服务总数 n。
- 动态分配缓存数组 cache，大小为 n，初始值为 -1。
- 动态分配依赖关系矩阵 matrix，并读取数据。
递归函数 dfs：
- 检查缓存中是否已经计算过服务 k 的启动时间，如果已经计算过，则直接返回缓存值。
- 获取服务 k 的依赖关系数组 preK。
- 遍历依赖关系数组，递归计算每个依赖服务的启动时间，并更新最大依赖时间 maxPreTime。
- 计算服务 k 的启动时间：自身启动时间 + 最大依赖时间，并将结果存入缓存。
- 返回服务 k 的启动时间。
主逻辑函数 getResult：
- 调用递归函数 dfs，传入目标服务 k - 1（因为服务编号从 1 开始，而数组索引从 0 开始）。
输出结果：
- 调用 getResult 函数并输出结果。
内存释放：
- 释放动态分配的内存，避免内存泄漏。

总结

C++ 版本：使用了 vector 和 algorithm 库，代码简洁易读。
C语言版本：手动管理内存，代码稍显复杂，但更贴近底层。

两种版本的代码逻辑一致，均通过递归和缓存机制高效计算服务 k 的启动时间。

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？

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。
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。
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：

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。
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。
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
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？

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。
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。
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

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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。