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25.4.22华为--算法真题整理（2025年4月22日）

news 来源：原创 2025/7/18 13:22:25

120.三角形最小路径和（120.三角形最小路径和）

题目分析：

给定一个三角形，用二维列表triangle表示，现在约定：自顶向下移动，每一步只能移动到下一行中相邻的节点上，即当前行的下标为i，则可移动到下一行下标为i或i+1处。现求自顶向下的最小路径和并输出。

解题思路：

回溯法：（超出时间限制）
  • 回溯的终止条件：达到最下层，尝试更新最短路径和，并返回
  • 回溯的参数：triangle，当前遍历行i，当前下标j，总行数n
  • 回溯的返回值：void
  • 回溯的搜索遍历逻辑：
    • 尝试下一行下标为j处加入路径
    • 尝试下一行下标为j+1处加入路径
    • 返回
class Solution {int res = Integer.MAX_VALUE;int cur = 0;public int minimumTotal(List<List<Integer>> triangle) {backtracking(triangle, 0, 0, triangle.size());return res;}public void backtracking(List<List<Integer>> triangle, int i, int j, int n) {if(i == n) {res = cur < res ? cur : res;return;}cur += triangle.get(i).get(j);backtracking(triangle, i + 1, j, n);backtracking(triangle, i + 1, j + 1, n);cur -= triangle.get(i).get(j);}
}
动态规划法：
  1. dp数组以及下标的含义：假设triangle共有n层，那么任意路径中均有n个节点，定义dp数组，其中dp[i][j]表示走到位置(i, j)的最小路径和。
  2. 递推公式：dp[i][j] = min(dp[i-1][j], dp[i-1][j-1])
  3. dp数组初始化：
    1. 任意第i层的下标为0的节点，均只能从上一层下标为0的节点到达，因此初始化dp[i][0] = dp[i-1][0] + triangle.get(i).get(0)，而dp[0][0]就是triangle.get(0).get(0)
    2. 任意第i层的下标为i的节点，只能由第i-1层的下标为i-1处的节点得到。
  1. 确定遍历顺序：观察递推公式，先自顶向下，再从左往右遍历即可，最终从dp[n-1][j]中选出最小者。
class Solution {public int minimumTotal(List<List<Integer>> triangle) {int res = Integer.MAX_VALUE;int n = triangle.size();int[][] dp = new int[n][n];dp[0][0] = triangle.get(0).get(0);for(int i = 1; i < n; i++) {dp[i][0] = dp[i - 1][0] + triangle.get(i).get(0);for(int j = 1; j < i; j++) {dp[i][j] = Math.min(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - 1]) + triangle.get(i).get(j);}dp[i][i] = dp[i - 1][i - 1] + triangle.get(i).get(i);}for(int j = 0; j < n; j++) {res = dp[n - 1][j] < res ? dp[n - 1][j] : res;}return res;}
}
动态规划思路优化：

观察递推公式，发现每一层的dp只与上一层有关，可以考虑化简dp为一维数组。

  1. dp数组以及下标的含义：dp[j]表示到当前层下标为j处的节点的最小路径和
  2. 确定dp数组递推公式：dp[j] += Math.min(dp[j-1], dp[j]) + triangle(i)(j)
  3. dp数组初始化：对第0列和每一层的第i列特殊化，dp[0]最开始初始化为triangle[0][0]
  4. 确定递推方向：如果正序遍历，当尝试更新第i层的dp[j]时，实际上dp[j-1]已被更新，而dp[j]仍是第i-1层的dp[j]，使得递推公式失效，因此必须倒序遍历。
class Solution {public int minimumTotal(List<List<Integer>> triangle) {int res = Integer.MAX_VALUE;int n = triangle.size();int[] dp = new int[n];dp[0] = triangle.get(0).get(0);for(int i = 1; i < n; i++) {dp[i] = dp[i - 1] + triangle.get(i).get(i);for(int j = i - 1; j > 0; j--) {dp[j] = Math.min(dp[j], dp[j - 1]) + triangle.get(i).get(j);}dp[0] = dp[0] + triangle.get(i).get(0);}for(int j = 0; j < n; j++) {res = dp[j] < res ? dp[j] : res;}return res;}
}

486.预测赢家（486.预测赢家）

题目分析：

给定一个整数数组nums，现在有玩家1和玩家2，两者轮流进行自己的回合，玩家1先手，两者的初始分值都是0。

每回合，玩家从数组的任意一端取一个数字并将其从数组中移除，且该数字会加到他的得分上，当数组中没有剩余数字可取时，游戏结束。

如果玩家1一定会输（不包括平局），返回false，否则返回true。

注意：假设每个玩家的玩法都会使他的分数最大化。

解题思路：

（参考官方题解）

记玩家1得分为正，记玩家2得分为负，两者分数的总和如果非负，那么玩家1获胜，否则玩家2获胜。

由于每次只能从数组的一端取数，因此可以用left和right来标定nums数组的合法区间。

递归搜索法：

设计一个递归函数，令玩家1和玩家2轮流取数，并用一个变量turn表示是谁的回合，如果是1则为玩家1的回合，如果是-1则为玩家2的回合。

当turn为1时，玩家1从左端或右端选取数并乘上系数1加至该选择的得分上，此时加的是正数；当turn为-1时，玩家2选数，加的是负数。

当left == end时无其他可选，递归结束，将该数乘上系数并直接返回。

由于每个玩家都会选择令他们得分最大化的选择，因此每层递归返回的总分应选取两种方案中的较大者。

class Solution {public boolean predictTheWinner(int[] nums) {return totalScore(nums, 0, nums.length - 1, 1) >= 0;}public int totalScore(int[] nums, int left, int right, int turn) {if (left == right) {return nums[left] * turn;}int scoreLeft = nums[left] * turn + totalScore(nums, left + 1, right, -turn);// 表示从nums左侧选数的总分int scoreRight = nums[right] * turn + totalScore(nums, left, right - 1, -turn);// 表示从nums右侧选数的总分return Math.max(scoreLeft * turn, scoreRight * turn) * turn;// 乘上对应系数，即相对当前玩家的总分，返回时应抵消该系数}
}
动态规划法：

定义一个行数和列数都为n的dp数组：

  1. dp数组以及下标的定义：dp[i][j]表示当数组中剩下的部分为下标i到下标j时，当前玩家与另一个玩家的分数之差的最大值。
  2. 递推公式：当前玩家可以选择nums[i]或nums[j]，然后轮到另一个玩家在数组剩下的部分选取数字，则在这两种方案中，当前玩家会选择最优的方案使得自己的分数最大化，因此得到：
    1. dp[i][j] = max(nums[i] - dp[i+1][j], nums[j] - dp[i][j-1])，最后判断dp[0][nums.length - 1]是否非负，如果非负则先手赢，否则后手赢。
  1. dp数组初始化：当i > j时，dp[i][j] = 0。当i = j时，表示只剩一个数字，则dp[i][i] = nums[i]
  2. 确定遍历方向：计算dp第i行的值时，要用到第i行和第i+1行的值，所以对i倒序遍历；计算dp第j列的值时，鸭涌道第j列和第j-1列的值，所以对j正序遍历。
class Solution {public boolean predictTheWinner(int[] nums) {int n = nums.length;int[][] dp = new int[n][n];for(int i = 0; i < n; i++) {dp[i][i] = nums[i];}for(int i = n - 2; i >= 0; i--) {for(int j = i + 1; j < n; j++) {dp[i][j] = Math.max(nums[i] - dp[i + 1][j], nums[j] - dp[i][j - 1]);}}return dp[0][n - 1] >= 0;}
}
一维动态规划：

第i行只依赖第i+1行和第i行的值，因此可以使用一维数组替代二维数组。

class Solution {public boolean predictTheWinner(int[] nums) {int n = nums.length;int[] dp = new int[n];/*for(int i = 0; i < n; i++) {dp[i] = nums[i];}*/for(int i = n - 1; i >= 0; i--) {dp[i] = nums[i];for(int j = i + 1; j < n; j++) {dp[j] = Math.max(nums[i] - dp[j], nums[j] - dp[j - 1]);}}return dp[n - 1] >= 0;}
}

912.排序数组（912.排序数组）

题目要求：

不使用任何内置函数，用快速排序算法实现升序排列

class Solution {public int[] sortArray(int[] nums) {quickSort(nums, 0, nums.length - 1);return nums;}public void quickSort(int[] nums, int l, int r) {if (l == r) return;int i = l - 1;int j = r + 1;int x = nums[l + r >> 1];while (i < j) {while(nums[++i] < x);while(nums[--j] > x);if (i < j) {int temp = nums[j];nums[j] = nums[i];nums[i] = temp;}}quickSort(nums, l, j);quickSort(nums, j + 1, r);}
}

877.石子游戏（877.石子游戏）

题目分析：

a和b正在用几堆石子做游戏，一共有偶数堆石子，排成一行，每堆石子的个数是正整数，记为piles[i]。

已知石子的总数是奇数，游戏以最终谁手中的石子更多来决定胜负。

a和b轮流进行，a先手。每回合，玩家从行的开始或结束处取走整堆石头，这种情况一直持续到没有更多的石子堆为止。

可以假设两者均做出最优选择，如果a赢得比赛则返回true，b赢得比赛则返回false。

解题思路：

动态规划法：
  1. 确定dp数组以及下标的含义：dp[i][j]表示当剩余石子的区间为[i, j]时，两者总分差的最大值，先手者分高时分差为正，后手者分高时分差为负。
  2. 确定递推公式：当前选手一定选择对于自己来说两种方案之一的最优解，则dp[i][j] = max(piles[i] - dp[i+1][j], piles[j] - dp[i][j-1])
  3. dp数组初始化：当且仅当i >= j时，dp数组有意义，而i == j时，只有一堆石子，则dp[i][i] = piles[i]
  4. 确定遍历方向：观察递推公式，可知i倒序遍历，j正序遍历
class Solution {public boolean stoneGame(int[] piles) {int n = piles.length;int[][] dp = new int[n][n];for(int i = n - 1; i >= 0; i--) {dp[i][i] = piles[i];for(int j = i + 1; j < n; j++) {dp[i][j] = Math.max(piles[i] - dp[i+1][j], piles[j] - dp[i][j-1]);}}return dp[0][n - 1] >= 0;}
}
一维动态规划：
class Solution {public boolean stoneGame(int[] piles) {int n = piles.length;int[] dp = new int[n];for(int i = n - 1; i >= 0; i--) {dp[i] = piles[i];for(int j = i + 1; j < n; j++) {dp[j] = Math.max(piles[i] - dp[j], piles[j] - dp[j-1]);}}return dp[n - 1] >= 0;}
}
数学性质巧解法：

这道题和486.预测赢家非常像，但包含了两个特殊条件：

  1. piles长度为偶数
  2. piles的数组和为奇数

因此，可以将piles按照下标的奇偶性分成两组，那么每当先手的a选取时，剩余piles的头、尾石子堆分属不同组；而当后手的b选取时，剩余piles的头、尾石子堆一定属于同组（奇偶性相同）。

那么我们可以假设，先手的a一开始从奇数组或偶数组中选取石子堆时，后续就一直从这一组中选取，那么后手的b一定只能从另一组中选取，由于piles数组和为奇数且奇数组和偶数组的元素个数相同，必然存在一组的数组和更大，因此可以直接返回true！

class Solution {public boolean stoneGame(int[] piles) {return true;}
}

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编程日记 2025/7/17 4:35:48

重装系统后的自用包

装驱动 sudo apt update sudo apt upgrade sudo apt install nvidia-driver-535搜狗输入法&#xff1a; https://shurufa.sogou.com/linux/guideClash verge&#xff1a; ubuntu20 下载1.7.7版本的 https://github.com/clash-verge-rev/clash-verge-rev/releases/tag/v1.7.7…...

编程日记 2025/7/17 4:35:40

4.22tx视频后台开发一面

总时长大概在一个小时&#xff0c;主要提问C、操作系统、计网以及数据库等方面&#xff0c;最后两个算法编程题。 一上来先介绍项目 Linux下的mybash命令处理器和内存池 mybash可以再总结归纳一下&#xff0c;一上来有点紧张没有条理 内存池是用边界标识法写的&#xff0c;…...

编程日记 2025/7/8 8:40:01

如何Ubuntu 22.04.5 LTS 64 位 操作系统部署运行SLAM3！ 详细流程

以下是在本地部署运行 ORB-SLAM3 的详细步骤&#xff0c;基于官方 README.md 和最佳实践整理&#xff0c;适用于 Ubuntu 16.04/18.04/20.04/22.04 系统&#xff1a; 一、系统要求与依赖项安装 1. 基础系统要求 操作系统&#xff1a;Ubuntu 16.04/18.04/20.04/22.04&#xff…...

编程日记 2025/7/16 18:50:58

Ubuntu 上安装 Conda

在 Ubuntu 上安装 Conda&#xff08;Anaconda 或 Miniconda&#xff09;的完整步骤如下&#xff1a; --- **方法1&#xff1a;安装 Miniconda&#xff08;推荐&#xff09;** Miniconda 是 Anaconda 的精简版&#xff0c;只包含基本组件。 **1. 下载安装脚本** bash # 下载最…...

编程日记 2025/7/17 15:02:19

初级云计算运维工程师学习二

全面解析云计算服务模式&#xff1a;公有云、私有云、混合云及IaaS/PaaS/SaaS/DaaS 云计算部署模式&#xff1a;三种主要形式 1. 公有云&#xff08;Public Cloud&#xff09; 定义&#xff1a;云端资源开放给社会公众使用&#xff0c;由第三方云服务提供商通过互联网交付。 …...

编程日记 2025/7/8 2:10:10

物联网蓬勃发展是助力楼宇自控技术迈向成熟的关键

在当今数字化时代&#xff0c;物联网&#xff08;IoT&#xff09;正以前所未有的速度蓬勃发展&#xff0c;其影响力已广泛渗透到各个领域&#xff0c;楼宇自控技术便是其中之一。从本质上讲&#xff0c;楼宇自控旨在实现对建筑物内各类机电设备的智能化管理与控制&#xff0c;为…...

编程日记 2025/6/29 10:38:51

数字孪生技术：企业数字化转型的助推器

在当今环境下&#xff0c;企业面临的挑战不断增加。从可持续发展目标的要求到员工数字技能的提升&#xff0c;转型的呼声越来越高。然而&#xff0c;即使是经验丰富的领导者&#xff0c;也很难在这种前所未有的商业环境下实现转型。企业如何在满足可持续发展目标的同时保持盈利…...

编程日记 2025/6/29 11:23:10

ESM 内功心法：化解 require 中的夺命一击！

前言 传闻在JavaScript与TypeScript武林中，曾有两大绝世心法：CommonJS与ESM。两派高手比肩而立，各自称霸一方，江湖一度风平浪静。 岂料，时局突变。ESM逐步修成阳春白雪之姿，登堂入室，成为主流正统。CommonJS则渐入下风，功力不济，逐渐退出主舞台。 话说某日，一位前…...

编程日记 2025/7/18 1:29:56

安全调度系统：安全管理的智能中枢

安全调度系统作为安全管理体系的核心枢纽&#xff0c;正在深刻改变着传统安全管理的模式和效能。这个集成了先进信息技术的智能化平台&#xff0c;通过实时监控、智能分析和快速响应三大核心功能&#xff0c;构建起全方位、多层次的安全防护网络&#xff0c;成为各类场所安全管…...

编程日记 2025/6/29 11:04:32

Python爬虫从入门到实战详细版教程Char01：爬虫基础与核心技术

1.1 什么是网络爬虫？ 1.1.1 定义与分类 网络爬虫：互联网世界的“信息捕手” 网络爬虫（Web Crawler），又称网络蜘蛛或网络机器人，是一种通过预设规则自动访问网页、提取数据的程序系统。从技术视角看，其核心任务是通过模拟浏览器行为向目标服务器发起请求，解析网页内容…...

编程日记 2025/6/29 10:48:49

jsconfig.json文件的作用

jsconfig.json文件的作用 ​ 为什么今天会谈到这个呢&#xff1f;有这么一个场景&#xff1a;我们每次开发项目时都会给路径配置别名&#xff0c;配完别名之后可以简化我们的开发&#xff0c;但是随之而来的就有一个问题&#xff0c;一般来说&#xff0c;当我们使用相对路径时…...

编程日记 2025/6/29 9:52:26

Python线程全面详解：从基础概念到高级应用

一、线程基础概念 1.1 进程与线程的关系 进程是操作系统资源分配的基本单位&#xff0c;它是程序的一次执行过程。当我们将程序加载到内存中运行时&#xff0c;系统会为它分配CPU、内存、文件句柄等资源&#xff0c;这时就形成了一个进程。 线程是CPU调度的基本单位&#xf…...

编程日记 2025/6/29 9:35:10

学习模拟电路

学习模拟电路需要掌握以下几个关键领域的知识和技能&#xff0c;涵盖基础理论、器件特性、电路设计、分析工具以及实践应用&#xff1a; 1. 基础理论与概念 电路基本定律&#xff1a;欧姆定律、基尔霍夫电压定律&#xff08;KVL&#xff09;和电流定律&#xff08;KCL&#xf…...

编程日记 2025/6/29 10:16:07

解码思维链：AI思维链如何重塑人类与机器的对话逻辑

第一章&#xff1a;思维链的诞生与进化 1.1 从"猜谜游戏"到"推理革命" 传统AI模型如同蒙眼解题的考生&#xff1a;当被问及"玛丽有12块饼干&#xff0c;吃掉4块后剩下多少"&#xff0c;它们擅长预测答案&#xff0c;却无法展示"12-48&quo…...

编程日记 2025/6/29 12:30:11

css3新特性第六章(2D变换)

css3新特性第五章(2D变换) CSS3 转换可以对元素进行移动、缩放、转动、拉长或拉伸。 2D位移2D缩放2D旋转2D扭曲多重变换变换原点 一、2D位移 2D 位移可以改变元素的位置&#xff0c;具体使用方式如下&#xff1a; 先给元素添加 转换属性 transform 编写 transform 的具体值&…...

编程日记 2025/6/29 12:13:48