【2024年华为OD机试】(B卷,100分)- 热点网站统计(Java JS PythonC/C++)
一、问题描述
题目描述
企业路由器的统计页面需要动态统计公司访问最多的网页URL的Top N。设计一个算法,能够高效动态统计Top N的页面。
输入描述
每一行都是一个URL或一个数字:
- 如果是URL,代表一段时间内的网页访问。
- 如果是数字N,代表本次需要输出的Top N个URL。
输入约束:
- 总访问网页数量小于5000个,单网页访问次数小于65535次。
- 网页URL仅由字母、数字和点分隔符组成,且长度小于等于127字节。
- 数字是正整数,小于等于10且小于当前总访问网页数。
输出描述
每行输入对应一行输出,输出按访问次数排序的前N个URL,用逗号分隔。
输出要求:
- 每次输出要统计之前所有输入,而不仅仅是本次输入。
- 如果有访问次数相等的URL,按URL的字符串字典序升序排列,输出排序靠前的URL。
用例
用例 1
输入:
news.qq.com
news.sina.com.cn
news.qq.com
news.qq.com
game.163.com
game.163.com
www.huawei.com
www.cctv.com
3
www.huawei.com
www.cctv.com
www.huawei.com
www.cctv.com
www.huawei.com
www.cctv.com
www.huawei.com
www.cctv.com
www.huawei.com
3
输出:
news.qq.com,game.163.com,news.sina.com.cn
www.huawei.com,www.cctv.com,news.qq.com
说明:
- 第一次输出时,统计了之前所有输入的URL访问次数,输出Top 3。
- 第二次输出时,继续统计了所有输入的URL访问次数,输出Top 3。
用例 2
输入:
news.qq.com
www.cctv.com
1
www.huawei.com
www.huawei.com
2
3
输出:
news.qq.com
www.huawei.com,news.qq.com
www.huawei.com,news.qq.com,www.cctv.com
说明:
- 第一次输出时,统计了之前所有输入的URL访问次数,输出Top 1。
- 第二次输出时,继续统计了所有输入的URL访问次数,输出Top 2。
- 第三次输出时,继续统计了所有输入的URL访问次数,输出Top 3。
题目解析
核心逻辑
-
动态统计:
- 每次输入URL时,更新该URL的访问次数。
- 每次输入数字N时,输出当前访问次数最多的Top N个URL。
-
统计范围:
- 每次输出时,统计的是之前所有输入的URL访问次数,而不仅仅是本次输入。
-
排序规则:
- 按访问次数从高到低排序。
- 如果访问次数相同,按URL的字典序升序排列。
-
性能优化:
- 由于总访问网页数量小于5000个,单网页访问次数小于65535次,因此需要设计一个高效的算法,确保每次统计和输出的时间复杂度尽可能低。
关键点
-
数据结构选择:
- 使用哈希表(如
unordered_map
)来存储每个URL的访问次数,确保更新和查询的时间复杂度为O(1)。 - 使用优先队列(如堆)或排序算法来快速获取Top N的URL。
- 使用哈希表(如
-
动态更新:
- 每次输入URL时,更新哈希表中的访问次数。
- 每次输入数字N时,从哈希表中提取所有URL及其访问次数,进行排序并输出Top N。
-
排序规则实现:
- 在排序时,先按访问次数降序排序,如果访问次数相同,再按URL的字典序升序排序。
-
输出格式:
- 输出时,将Top N的URL用逗号分隔。
注意事项
-
统计范围:
- 每次输出时,统计的是之前所有输入的URL访问次数,而不仅仅是本次输入。
-
性能优化:
- 由于总访问网页数量较大(最多5000个),单网页访问次数较多(最多65535次),需要确保算法的效率。
-
边界条件:
- 输入的数字N必须小于等于10且小于当前总访问网页数。
- 输入的URL长度不超过127字节。
总结
本题的核心在于动态统计URL的访问次数,并在每次输入数字N时快速输出Top N的URL。通过合理选择数据结构和排序算法,可以高效地实现这一功能。
二、JavaScript算法源码
这段代码实现了一个简单的URL统计和排序功能。它通过读取用户输入,统计每个URL出现的次数,并根据用户指定的数量n
,返回出现次数最多的前n
个URL。以下是代码的详细注释和讲解:
// 引入readline模块,用于从标准输入读取数据
const rl = require("readline").createInterface({ input: process.stdin });
// 获取异步迭代器,用于逐行读取输入
var iter = rl[Symbol.asyncIterator]();
// 定义一个异步函数readline,用于读取下一行输入
const readline = async () => (await iter.next()).value;
// 使用立即执行函数表达式(IIFE)来执行异步代码
void (async function () {
// 定义一个缓存对象,用于存储URL及其出现的次数
const cache = {};
// 进入一个无限循环,持续读取用户输入
while (true) {
// 等待读取下一行输入
const line = await readline();
// 判断输入是否为纯数字(即用户要求输出前n个URL)
if (/^\d+$/.test(line)) {
// 如果是数字,调用sortURL函数并输出结果
console.log(sortURL(parseInt(line)));
} else {
// 如果不是数字,说明是URL,更新缓存中的统计次数
cache[line] ? cache[line]++ : (cache[line] = 1);
}
}
// 定义一个函数sortURL,用于根据URL的出现次数进行排序并返回前n个URL
function sortURL(n) {
// 将缓存对象转换为数组,每个元素是一个[key, value]的数组
return Object.entries(cache)
// 对数组进行排序
.sort((a, b) => {
// 首先按出现次数降序排序
const res = b[1] - a[1];
// 如果出现次数相同,则按URL的字典序升序排序
return res == 0 ? (a[0] > b[0] ? 1 : -1) : res;
})
// 截取前n个元素
.slice(0, n)
// 将每个元素的key(即URL)提取出来
.map((entry) => entry[0])
// 将URL数组用逗号连接成一个字符串
.join(",");
}
})();
代码讲解:
-
引入
readline
模块:readline
模块用于从标准输入(如终端)逐行读取数据。这里通过createInterface
方法创建了一个接口,并将其输入流设置为process.stdin
。
-
异步迭代器:
rl[Symbol.asyncIterator]()
返回一个异步迭代器,允许我们使用await
逐行读取输入。
-
readline
函数:- 这是一个异步函数,每次调用时会返回输入流的下一行内容。
-
立即执行函数表达式 (IIFE):
void (async function () { ... })();
是一个立即执行的异步函数表达式,用于在代码加载时立即执行异步操作。
-
缓存对象
cache
:cache
是一个普通的JavaScript对象,用于存储URL及其出现的次数。键是URL,值是该URL出现的次数。
-
主循环:
- 代码进入一个无限循环,不断读取用户输入。
- 如果输入是纯数字(通过正则表达式
/^\d+$/
判断),则调用sortURL
函数并输出结果。 - 如果输入不是数字,则认为是URL,更新
cache
中该URL的计数。
-
sortURL
函数:- 该函数接受一个参数
n
,表示要返回的前n
个URL。 Object.entries(cache)
将cache
对象转换为一个数组,数组的每个元素是一个[key, value]
的数组,其中key
是URL,value
是出现次数。sort
方法对数组进行排序:- 首先按出现次数降序排序(
b[1] - a[1]
)。 - 如果出现次数相同,则按URL的字典序升序排序(
a[0] > b[0] ? 1 : -1
)。
- 首先按出现次数降序排序(
slice(0, n)
截取排序后的前n
个元素。map((entry) => entry[0])
提取每个元素的URL。join(",")
将URL数组用逗号连接成一个字符串并返回。
- 该函数接受一个参数
示例运行:
假设输入如下:
https://example.com
https://example.com
https://example.org
https://example.net
https://example.net
https://example.net
2
程序会输出:
https://example.net,https://example.com
解释:
https://example.net
出现了3次,https://example.com
出现了2次,https://example.org
出现了1次。- 用户输入
2
,表示要输出出现次数最多的前2个URL,因此输出https://example.net,https://example.com
。
总结:
这段代码通过简单的缓存和排序机制,实现了对URL出现次数的统计和排序功能。它适用于处理小规模的输入数据,但对于大规模数据,可能需要更高效的算法和数据结构。
三、Java算法源码
这段Java代码实现了一个与之前JavaScript代码类似的功能:统计URL出现的次数,并根据用户输入的正整数n
,返回出现次数最多的前n
个URL。以下是代码的详细注释和讲解:
代码详解
import java.util.HashMap;
import java.util.Objects;
import java.util.Scanner;
import java.util.StringJoiner;
import java.util.regex.Pattern;
public class Main {
// 正则表达式,用于判断一个字符串是否为正整数
static Pattern reg = Pattern.compile("^\\d+$");
// 使用HashMap缓存每个URL及其出现次数
static HashMap<String, Integer> cache = new HashMap<>();
public static void main(String[] args) {
// 创建Scanner对象,用于从标准输入读取数据
Scanner sc = new Scanner(System.in);
// 循环读取每一行输入
while (sc.hasNextLine()) {
String tmp = sc.nextLine();
// 判断输入是否为正整数
if (reg.matcher(tmp).find()) {
// 如果是正整数,调用sortURL方法并输出结果
System.out.println(sortURL(Integer.parseInt(tmp)));
} else {
// 如果是URL,更新缓存中的统计次数
cache.put(tmp, cache.getOrDefault(tmp, 0) + 1);
}
}
}
// 根据URL出现次数排序并返回前n个URL
public static String sortURL(int n) {
// 使用StringJoiner将结果用逗号连接
StringJoiner sj = new StringJoiner(",");
// 对缓存中的URL进行排序
cache.entrySet().stream()
.sorted(
(a, b) ->
// 首先按出现次数降序排序
Objects.equals(a.getValue(), b.getValue())
// 如果出现次数相同,则按URL的字典序升序排序
? a.getKey().compareTo(b.getKey())
: b.getValue() - a.getValue())
// 限制只取前n个URL
.limit(n)
// 提取URL
.map(ele -> ele.getKey())
// 将URL添加到StringJoiner中
.forEach(url -> sj.add(url));
// 返回最终的字符串结果
return sj.toString();
}
}
代码讲解
1. 正则表达式 Pattern reg
Pattern.compile("^\\d+$")
用于匹配一个字符串是否为正整数。^
表示字符串的开始,\d+
表示一个或多个数字,$
表示字符串的结束。- 在代码中,
reg.matcher(tmp).find()
用于判断输入字符串tmp
是否为正整数。
2. 缓存 HashMap<String, Integer> cache
cache
是一个HashMap
,用于存储URL及其出现的次数。- 键(
key
)是URL(String
类型),值(value
)是该URL出现的次数(Integer
类型)。
3. 主方法 main
- 使用
Scanner
从标准输入逐行读取数据。 - 如果输入是正整数,调用
sortURL
方法并输出结果。 - 如果输入是URL,更新
cache
中该URL的计数:cache.getOrDefault(tmp, 0)
:如果tmp
已经存在于cache
中,则返回其值;否则返回默认值0
。cache.put(tmp, cache.getOrDefault(tmp, 0) + 1)
:将URL的计数加1。
4. sortURL
方法
- 该方法接受一个整数
n
,表示要返回的前n
个URL。 - 使用
StringJoiner
将结果用逗号连接。 - 对
cache
中的URL进行排序:cache.entrySet().stream()
:将cache
转换为流(Stream
),便于后续操作。sorted(...)
:对流中的元素进行排序:- 首先按出现次数降序排序(
b.getValue() - a.getValue()
)。 - 如果出现次数相同,则按URL的字典序升序排序(
a.getKey().compareTo(b.getKey())
)。
- 首先按出现次数降序排序(
limit(n)
:限制只取前n
个URL。map(ele -> ele.getKey())
:提取每个元素的URL。forEach(url -> sj.add(url))
:将URL添加到StringJoiner
中。
- 最终返回
StringJoiner
的结果。
示例运行
假设输入如下:
https://example.com
https://example.com
https://example.org
https://example.net
https://example.net
https://example.net
2
程序会输出:
https://example.net,https://example.com
解释:
https://example.net
出现了3次,https://example.com
出现了2次,https://example.org
出现了1次。- 用户输入
2
,表示要输出出现次数最多的前2个URL,因此输出https://example.net,https://example.com
。
代码优化建议
总结
这段Java代码通过 HashMap
统计URL的出现次数,并通过流(Stream
)对结果进行排序和限制,最终输出前 n
个URL。代码结构清晰,功能明确,适合处理小规模数据。对于大规模数据,可能需要进一步优化性能。
四、Python算法源码
这段Python代码实现了一个与之前JavaScript和Java代码类似的功能:统计URL出现的次数,并根据用户输入的正整数n
,返回出现次数最多的前n
个URL。以下是代码的详细注释和讲解:
代码详解
# 缓存字典,记录每个URL出现的次数
cache = {}
# 题解列表(未使用,可以删除)
ans = []
# 定义sortURL函数,用于根据URL出现次数排序并返回前n个URL
def sortURL(n):
# 将cache字典转换为列表,每个元素是一个(key, value)的元组
urlCount = list(cache.items())
# 对列表进行排序
# key=lambda x: (-x[1], x[0]) 表示:
# 1. 首先按出现次数降序排序(-x[1])
# 2. 如果出现次数相同,则按URL的字典序升序排序(x[0])
urlCount.sort(key=lambda x: (-x[1], x[0]))
# 使用map提取前n个URL,并用逗号连接成一个字符串
return ",".join(map(lambda x: x[0], urlCount[:n]))
# 主循环,持续读取用户输入
while True:
# 读取一行输入
tmp = input()
# 判断输入是否为正整数
if tmp.isnumeric():
# 如果是正整数,调用sortURL函数并输出结果
print(sortURL(int(tmp)))
else:
# 如果是URL,更新缓存中的统计次数
if cache.get(tmp) is None:
# 如果URL不在缓存中,初始化次数为1
cache[tmp] = 1
else:
# 如果URL已经在缓存中,次数加1
cache[tmp] += 1
代码讲解
1. 缓存字典 cache
cache
是一个字典,用于存储URL及其出现的次数。- 键(
key
)是URL(str
类型),值(value
)是该URL出现的次数(int
类型)。
2. sortURL
函数
- 该函数接受一个整数
n
,表示要返回的前n
个URL。 cache.items()
将cache
字典转换为一个列表,列表的每个元素是一个(key, value)
的元组。urlCount.sort(key=lambda x: (-x[1], x[0]))
对列表进行排序:- 首先按出现次数降序排序(
-x[1]
)。 - 如果出现次数相同,则按URL的字典序升序排序(
x[0]
)。
- 首先按出现次数降序排序(
map(lambda x: x[0], urlCount[:n])
提取前n
个URL。",".join(...)
将URL列表用逗号连接成一个字符串并返回。
3. 主循环
- 使用
while True
进入一个无限循环,持续读取用户输入。 tmp = input()
读取一行输入。- 判断输入是否为正整数:
- 如果是正整数,调用
sortURL
函数并输出结果。 - 如果不是正整数,则认为是URL,更新
cache
中该URL的计数:- 如果URL不在
cache
中,初始化次数为1。 - 如果URL已经在
cache
中,次数加1。
- 如果URL不在
- 如果是正整数,调用
示例运行
假设输入如下:
https://example.com
https://example.com
https://example.org
https://example.net
https://example.net
https://example.net
2
程序会输出:
https://example.net,https://example.com
解释:
https://example.net
出现了3次,https://example.com
出现了2次,https://example.org
出现了1次。- 用户输入
2
,表示要输出出现次数最多的前2个URL,因此输出https://example.net,https://example.com
。
代码优化建议
-
输入结束条件:
- 当前代码是一个无限循环,可以通过特定的输入(如
exit
)来结束程序。
- 当前代码是一个无限循环,可以通过特定的输入(如
-
异常处理:
- 可以增加对非法输入的处理,例如非正整数或空输入。
-
性能优化:
- 如果输入数据量较大,可以考虑使用更高效的数据结构(如
collections.Counter
)来统计URL出现次数。
- 如果输入数据量较大,可以考虑使用更高效的数据结构(如
-
代码简化:
cache.get(tmp) is None
可以简化为tmp not in cache
。map(lambda x: x[0], urlCount[:n])
可以简化为列表推导式[x[0] for x in urlCount[:n]]
。
优化后的代码
from collections import Counter
# 缓存字典,记录每个URL出现的次数
cache = Counter()
# 定义sortURL函数,用于根据URL出现次数排序并返回前n个URL
def sortURL(n):
# 对cache字典进行排序
sorted_urls = sorted(cache.keys(), key=lambda x: (-cache[x], x))
# 返回前n个URL,用逗号连接
return ",".join(sorted_urls[:n])
# 主循环,持续读取用户输入
while True:
# 读取一行输入
tmp = input()
# 判断输入是否为正整数
if tmp.isnumeric():
# 如果是正整数,调用sortURL函数并输出结果
print(sortURL(int(tmp)))
else:
# 如果是URL,更新缓存中的统计次数
cache[tmp] += 1
优化点
-
使用
collections.Counter
:Counter
是一个专门用于计数的字典子类,可以简化代码逻辑。
-
简化排序逻辑:
- 直接对
cache.keys()
进行排序,避免转换为列表。
- 直接对
-
代码更简洁:
- 使用
Counter
后,代码逻辑更加清晰和简洁。
- 使用
总结
这段Python代码通过字典统计URL的出现次数,并通过排序和限制返回前 n
个URL。代码逻辑清晰,适合处理小规模数据。通过优化,代码可以更加简洁和高效。
五、C/C++算法源码:
C++ 实现
#include <iostream>
#include <map>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <sstream>
using namespace std;
// 缓存map,记录每个URL出现的次数
map<string, int> cache;
// sortURL函数,用于根据URL出现次数排序并返回前n个URL
string sortURL(int n) {
// 将map转换为vector,便于排序
vector<pair<string, int>> urlCount(cache.begin(), cache.end());
// 对vector进行排序
// 使用lambda表达式定义排序规则:
// 1. 首先按出现次数降序排序
// 2. 如果出现次数相同,则按URL的字典序升序排序
sort(urlCount.begin(), urlCount.end(), [](const pair<string, int>& a, const pair<string, int>& b) {
if (a.second != b.second) {
return a.second > b.second; // 按次数降序
} else {
return a.first < b.first; // 按URL升序
}
});
// 提取前n个URL
stringstream result;
for (int i = 0; i < n && i < urlCount.size(); ++i) {
if (i > 0) {
result << ",";
}
result << urlCount[i].first;
}
return result.str();
}
int main() {
string tmp;
// 主循环,持续读取用户输入
while (getline(cin, tmp)) {
// 判断输入是否为正整数
bool isNumber = true;
for (char ch : tmp) {
if (!isdigit(ch)) {
isNumber = false;
break;
}
}
if (isNumber) {
// 如果是正整数,调用sortURL函数并输出结果
int n = stoi(tmp);
cout << sortURL(n) << endl;
} else {
// 如果是URL,更新缓存中的统计次数
cache[tmp]++;
}
}
return 0;
}
C++ 代码讲解
-
map<string, int> cache
:- 使用
map
存储URL及其出现次数,键为URL(string
类型),值为出现次数(int
类型)。
- 使用
-
sortURL
函数:- 将
map
转换为vector<pair<string, int>>
,便于排序。 - 使用
sort
函数对vector
进行排序,排序规则为:- 首先按出现次数降序排序。
- 如果出现次数相同,则按URL的字典序升序排序。
- 使用
stringstream
将前n
个URL用逗号连接成一个字符串并返回。
- 将
-
主循环:
- 使用
getline(cin, tmp)
逐行读取输入。 - 判断输入是否为正整数:
- 如果是正整数,调用
sortURL
函数并输出结果。 - 如果是URL,更新
cache
中该URL的计数。
- 如果是正整数,调用
- 使用
-
输入结束条件:
- 当前代码是一个无限循环,可以通过特定的输入(如
exit
)来结束程序。
- 当前代码是一个无限循环,可以通过特定的输入(如
C 语言实现
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#define MAX_URL_LENGTH 1000
#define MAX_URLS 10000
// 定义URL结构体
typedef struct {
char url[MAX_URL_LENGTH];
int count;
} URLCount;
// 缓存数组,记录每个URL及其出现次数
URLCount cache[MAX_URLS];
int cacheSize = 0;
// 比较函数,用于排序
int compare(const void* a, const void* b) {
URLCount* urlA = (URLCount*)a;
URLCount* urlB = (URLCount*)b;
// 首先按出现次数降序排序
if (urlA->count != urlB->count) {
return urlB->count - urlA->count;
}
// 如果出现次数相同,则按URL的字典序升序排序
return strcmp(urlA->url, urlB->url);
}
// sortURL函数,用于根据URL出现次数排序并返回前n个URL
void sortURL(int n) {
// 对缓存数组进行排序
qsort(cache, cacheSize, sizeof(URLCount), compare);
// 输出前n个URL
for (int i = 0; i < n && i < cacheSize; ++i) {
if (i > 0) {
printf(",");
}
printf("%s", cache[i].url);
}
printf("\n");
}
// 判断字符串是否为正整数
int isNumeric(const char* str) {
for (int i = 0; str[i] != '\0'; ++i) {
if (str[i] < '0' || str[i] > '9') {
return 0;
}
}
return 1;
}
int main() {
char tmp[MAX_URL_LENGTH];
// 主循环,持续读取用户输入
while (fgets(tmp, sizeof(tmp), stdin)) {
// 去掉换行符
tmp[strcspn(tmp, "\n")] = '\0';
// 判断输入是否为正整数
if (isNumeric(tmp)) {
// 如果是正整数,调用sortURL函数并输出结果
int n = atoi(tmp);
sortURL(n);
} else {
// 如果是URL,更新缓存中的统计次数
int found = 0;
for (int i = 0; i < cacheSize; ++i) {
if (strcmp(cache[i].url, tmp) == 0) {
cache[i].count++;
found = 1;
break;
}
}
if (!found) {
// 如果URL不在缓存中,添加到缓存
strcpy(cache[cacheSize].url, tmp);
cache[cacheSize].count = 1;
cacheSize++;
}
}
}
return 0;
}
C 语言代码讲解
-
URLCount
结构体:- 用于存储URL及其出现次数,包含两个字段:
url
:URL字符串。count
:URL出现次数。
- 用于存储URL及其出现次数,包含两个字段:
-
cache
数组:- 使用数组存储URL及其出现次数,
cacheSize
记录当前缓存的大小。
- 使用数组存储URL及其出现次数,
-
compare
函数:- 用于
qsort
排序的比较函数,规则为:- 首先按出现次数降序排序。
- 如果出现次数相同,则按URL的字典序升序排序。
- 用于
-
sortURL
函数:- 使用
qsort
对cache
数组进行排序。 - 输出前
n
个URL,用逗号分隔。
- 使用
-
isNumeric
函数:- 判断字符串是否为正整数。
-
主循环:
- 使用
fgets
逐行读取输入。 - 判断输入是否为正整数:
- 如果是正整数,调用
sortURL
函数并输出结果。 - 如果是URL,更新
cache
中该URL的计数。
- 如果是正整数,调用
- 使用
总结
- C++ 实现:利用了STL的
map
和vector
,代码简洁高效。 - C 语言实现:使用数组和结构体,适合对内存和性能有严格要求的场景。
- 两种实现都遵循了相同的逻辑:统计URL出现次数,排序并输出前
n
个URL。
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。
- 删除行可用
-
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。
祝你考试顺利,取得理想成绩!