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华为开发岗暑期实习笔试（2025年4月16日）

news 来源：原创 2025/7/15 2:48:01

刷题小记：

第一题怀疑测试样例不完整，贪心法不应该能够解决该题。第二题使用0-1BFS解决单源最短路径的问题，往往搭配双端队列实现。第三题是运用动态规划解决最大不重叠子区间个数的问题，难点在于满足3重判断规则，所需数据结构及相关操作较多。

1.最小测试用例集覆盖

题目分析：

题目描述：

二维cases表示测试用例的覆盖情况，cases[i][j]为 1 表示第i个测试用例覆盖了第j个模块，为 0 则表示未覆盖。

求一个最小的测试用例集合，使得该集合能够覆盖所有模块。

返回该最小的集合大小，如果不存在这样的集合，返回-1。

输入描述：

第一行给定两个整数，分别表示用例总数n和代码模块总数m

第二行开始的n行，每行有m个整数（0或1），表示覆盖情况。

n,m均属于[1,50]区间

输出描述：

输出一个整数表示最小用例集合的大小，若不存在则输出-1

解题思路：

当且仅当 存在j，对任意的i，均有cases[i][j] == 0时，不存在最小覆盖集合，此时返回-1。

第i行表示第i个测试用例对m个模块的覆盖情况，

用一个长度为m的数组mo记录样例集合对模块的覆盖情况，其值为每一列由各样例的对应列取并得到。

如果采用回溯法（暴力搜索），那么遍历全部覆盖集的时间复杂度为O(2^n)，而检查数组mo的时间复杂度为O(n)，那么总的时间复杂度为O(n * 2^n)，太大！

如果采用贪心法，每次选择覆盖模块最多的测试样例添入集合，仍然无法保证测试样例集合最小。（据说真实考试情况下，该贪心法过了？！）

2.小慕的地铁大挑战

题目分析：

题目描述：

有N条地铁线路，每条线路按顺序连接若干站点，且一条线路上不存在重复的站点名。

地铁乘坐规则如下：进入任意一条地铁线路需支付2元，每换乘一次加收1元。

现求小慕从某个出发站前往指定的目的站，规划一条最省钱的路线并返回最低票价；若不能抵达，输出"NA"。

输入描述：

第一行一个整数N表示地铁线路数量，介于[1,1000]。

接下来N行，每行描述一条地铁线路，用空格分隔若干个站点名（站点名长度不超过100个字符），最多包含100个站点。不同线路间站点名可能重复，表示是换乘站。

第N+1行包含两个站点名，分别是出发站和目的站。

输入保证：若存在可达路径，则方案唯一。

输出描述：

第一行输出“换乘路径”（除起始点外，只包含可能存在的换乘站点），站点之间用"-"连接。

第二行输出该方案的总票价。

若无可达路径，只输出一行"NA"

解题思路：

运用0-1广度优先搜索遍历所有路径，找出权值最小的路径，其中：在线路内部移动的边权为0，换乘时的边权为1。

关键步骤：
  1. 构建状态图：key是(站点名,所属线路编号)，value是(下一站点,权重)的列表，其中用"虚拟线路编号-1"表示换乘口
    1. 对于同一条地铁线路的相邻站点(A,i)和(B,i)相连，即给(A,i)的value列表添加((B,i),0)，给(B,i)的value列表添加((A,i),0)
    2. 对于每个站点，将其与对应的虚拟换乘口相连：
      1. 从站点(A,i)到虚拟换乘口(A,-1)的权为1，即给(A,i)的value列表添加((A,-1),1)
      2. 从虚拟换乘口(A,-1)到站点(A,i)的权为0，即给(A,-1)的value列表添加((A,i),0)
  1. 路径搜索算法 0-1BFS：
    1. 使用双端队列Deque，优先处理权值为0的边，即将其加入队头（优先出队）；处理权值为1的边时，将其加入队尾（后出队），已访问过的节点直接跳过
    2. 用一个映射d记录每个节点的最小费用，初始化为INT_MAX
    3. 用一个映射pre记录每个节点的前置节点，以便第一次找到终点后复现路径（权值为0的节点被优先处理，广度优先搜索能确保找到目标点时路径代价最小）
  1. 路径还原与票价计算：
    1. 找到终点时，借助pre映射还原路径，每遇到(node, -1)的节点表示为换乘节点，将其添加入路径并记录换乘代价
    2. 票价 = 2 + 换乘代价 - 1，因为(起点, -1)被视作了换乘节点加入路径，而其本身是不需要换乘的，只是为了统一写法才记为-1，因此票价公式末尾减去1
  1. 如果最终最短路径映射d不包含终点，表示不存在能够从起点到达该终点的路径，输出NA。

3.满足尽可能多的业务需求的IP区间方案组

题目分析：

题目描述：

业务的网络地址需求用一个闭区间[startip, endip]表示。

由于要求不同业务的IP地址区间不能重叠，要求按照一定的顺序将这些业务需求排序，尽可能满足更多的业务需求：

  • 当业务数量相同时，以IP地址占用区间最少的优先
  • 当业务数量相同时且IP地址占用区间大小也相同时，按照IP范围排序，比较起始地址，起始地址最小者优先。
输入描述：

第一行为业务个数N，有效范围是[1, 1000]

接下来N行是IP地址区间，每行有startip和endip，均为合法的IPv4地址格式，即(A, B, C, D)，其中ABCD的取值范围是[0, 255]

注意：IP地址大小的比较，是按照A、B、C和D的顺序进行比较。

输出描述：

输出排序好的M个IP区间，每行一个。

解题思路：

首先将IP地址转换成32位的整数进行存储，便于比较大小。

然后将这些IP区间按照startip进行升序排序，若startip相同，那么按照endip进行升序排序，得到32位转换以及排序后的N行2列的整型数组ips。

动规五部曲：
  1. 确定dp数组以及下标的含义：dp[i]表示以第i个区间结尾的最大不重叠子区间数量
  2. 确定递推公式：对于以j（j < i)为结尾的最大不重叠子区间方案，如果与第i个区间不重叠，那么：
    1. 如果dp[j] + 1> dp[i]，那么以第i个区间为结尾的方案为在以第j个区间为结尾的最大不重叠区间数方案的基础上加上第i个区间；
    2. 如果dp[j] + 1 == dp[i]，那么比较以第i个区间为结尾的最优方案，以及以第j个区间为结尾的最优方案的基础上添加第i个区间，比较这两个方案的长度，选择较短者；如果两个方案的长度相同，比较两个方案的起始IP地址。
  1. 确定遍历方向：由于dp[i]依赖于dp[j](j < i)，因此正序遍历即可。
  2. dp数组初始化：遍历第i个区间时，由于一定以第i个区间结尾，因此初始化dp[i] = 1表示将第i个区间添入业务组合方案。
import java.util.*;public class Ipv4ToIntConverter {public static int ipv4ToInt(String ipAddress) {String[] parts = ipAddress.split("\\.");int result = 0;for (int i = 0; i < 4; i++) {int octet = Integer.parseInt(parts[i]);result = (result << 8) | octet;}return result;}public static void main(String[] args) {Scanner scanner = new Scanner(System.in);int n = scanner.nextInt();scanner.nextLine(); // 消耗掉换行符int[][] ips = new int[n][2];for (int i = 0; i < n; i++) {String[] line = scanner.nextLine().split(" ");ips[i][0] = ipv4ToInt(line[0]);ips[i][1] = ipv4ToInt(line[1]);}// 按照 startip 升序排序，如果 startip 相同，按照 endip 升序排序Arrays.sort(ips, (a, b) -> {if (a[0] == b[0]) {return Integer.compare(a[1], b[1]);}return Integer.compare(a[0], b[0]);});// dp[i] 表示以第 i 个区间结尾的最大不重叠区间数量int[] dp = new int[n];// 记录每个状态下选择的区间List<List<int[]>> choices = new ArrayList<>();// 记录每个状态下选择的区间的总长度int[] lengths = new int[n];for (int i = 0; i < n; i++) {dp[i] = 1;choices.add(new ArrayList<>());choices.get(i).add(ips[i]);lengths[i] = ips[i][1] - ips[i][0];for (int j = 0; j < i; j++) {if (ips[j][1] < ips[i][0]) {// 第i个区间与第j个区间不重合if (dp[j] + 1 > dp[i]) {dp[i] = dp[j] + 1;List<int[]> newChoice = new ArrayList<>(choices.get(j));newChoice.add(ips[i]);choices.set(i, newChoice);lengths[i] = lengths[j] + (ips[i][1] - ips[i][0]);} else if (dp[j] + 1 == dp[i]) {int newLength = lengths[j] + (ips[i][1] - ips[i][0]);if (newLength < lengths[i]) {List<int[]> newChoice = new ArrayList<>(choices.get(j));newChoice.add(ips[i]);choices.set(i, newChoice);lengths[i] = newLength;} else if (newLength == lengths[i]) {if (newChoice.get(0)[0] < choices.get(i).get(0)[0]) {List<int[]> newChoice = new ArrayList<>(choices.get(j));newChoice.add(ips[i]);choices.set(i, newChoice);}}}}}}// 找到最大不重叠区间数量的方案int maxCount = 0;List<int[]> bestChoice = new ArrayList<>();int minLength = Integer.MAX_VALUE;int startIp = Integer.MAX_VALUE;for (int i = 0; i < n; i++) {if (dp[i] > maxCount) {maxCount = dp[i];bestChoice = choices.get(i);minLength = lengths[i];startIp = bestChoice.get(0)[0];} else if (dp[i] == maxCount) {if (lengths[i] < minLength) {bestChoice = choices.get(i);minLength = lengths[i];startIp = bestChoice.get(0)[0];} else if (lengths[i] == minLength) {if (choices.get(i).get(0)[0] < startIp) {bestChoice = choices.get(i);startIp = bestChoice.get(0)[0];}}}}// 输出结果for (int[] ip : bestChoice) {System.out.println(intToIpv4(ip[0]) + " " + intToIpv4(ip[1]));}scanner.close();}public static String intToIpv4(int ip) {StringBuilder sb = new StringBuilder();for (int i = 3; i >= 0; i--) {sb.append((ip >> (i * 8)) & 255);if (i > 0) {sb.append(".");}}return sb.toString();}
}

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编程日记 2025/7/12 2:04:11

Linux笔记---进程间通信：匿名管道

1. 管道通信 1.1 管道的概念与分类 管道&#xff08;Pipe&#xff09; 是进程间通信&#xff08;IPC&#xff09;的一种基础机制&#xff0c;主要用于在具有亲缘关系的进程&#xff08;如父子进程、兄弟进程&#xff09;之间传递数据&#xff0c;其核心特性是通过内核缓冲区实…...

编程日记 2025/7/7 23:22:33

JAVA设计模式——（三）桥接模式

JAVA设计模式——&#xff08;三&#xff09;桥接模式&#xff08;Bridge Pattern&#xff09; 介绍理解实现武器抽象类武器实现类涂装颜色的行为接口具体颜色的行为实现让行为影响武器修改武器抽象类修改实现类 测试 适用性 介绍 将抽象和实现解耦&#xff0c;使两者可以独立…...

编程日记 2025/7/8 9:48:23

设计模式--工厂模式详解

工厂模式 作用&#xff1a; 实现了创建者与调用者的分离 详细分类 简单工厂模式 工厂方法模式 抽象工厂模式 OOP七大原则&#xff1a; 开闭原则&#xff1a;一个软件的实体应该对拓展开发&#xff0c;对修改关闭 依赖反转原则&#xff1a;要针对接口编程&#xff0c;不…...

编程日记 2025/6/29 11:58:01

每天五分钟深度学习PyTorch:图像的处理的上采样和下采样

本文重点 在pytorch中封装了上采样和下采样的方法，我们可以使用封装好的方法可以很方便的完成采样任务，采样分为上采样和下采样。 上采样和下采样 下采样（缩小图像）的主要目的有两个：1、使得图像符合显示区域的大小；2、生成对应图像的缩略图。 下采样（ 放大图像）的…...

编程日记 2025/7/14 14:10:00

前端面试场景题

目录 1.项目第一次加载太慢优化 / vue 首屏加载过慢如何优化 2.说说了解的es6-es10的东西有哪些 ES6&#xff08;ES2015&#xff09;之后&#xff0c;JavaScript 新增了许多实用的数组和对象方法&#xff0c;下面为你详细介绍&#xff1a; 3.常见前端安全性问题 XSS&#…...

编程日记 2025/7/13 17:18:35

国际化不生效

经过我的重重检查 最终发现是 版本问题。 原本下载默认next版本cnpm install vue-i18nnext 下载 国际化插件 cnpm install vue-i18n^9.14.3 删除掉node_models&#xff0c;再重新加载包&#xff1a;cnpm install 这时候就可以正常显示了 国际化操作&#xff1a; en.js zh…...

编程日记 2025/7/8 12:08:40

新一代人工智能驱动医疗数智化：范式变革、实践方向及路径选择

人工智能（AI）正以前所未有的速度重构医疗健康行业的底层逻辑，从数据获取、知识建模到临床决策支持，AI不仅是“辅助工具”，更日益成为医疗生产力体系的核心引擎。随着大模型、计算平台和数智基础设施的迅猛发展，医疗数智化正进入从“点状创新”走向“系统重构”的深水区。…...

编程日记 2025/7/9 17:17:20

OpenCV 图形API（55）颜色空间转换-----将图像从 RGB 色彩空间转换为 I420 格式函数RGB2I420()

操作系统&#xff1a;ubuntu22.04 OpenCV版本&#xff1a;OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言&#xff1a;C11 算法描述 将图像从 RGB 色彩空间转换为 I420 色彩空间。 该函数将输入图像从 RGB 色彩空间转换为 I420。R、G 和 B 通道值的常规范围是 0 到 255。 输出图…...

编程日记 2025/6/29 11:45:51

大模型安全吗？数据泄露与AI伦理的黑暗面！

大模型安全吗&#xff1f;数据泄露与AI伦理的黑暗面&#xff01; 随着人工智能技术的飞速发展&#xff0c;尤其是大型语言模型&#xff08;如GPT-3、BERT等&#xff09;的出现&#xff0c;AI的应用场景越来越广泛&#xff0c;从智能客服到内容生成&#xff0c;从医疗诊断到金融…...

编程日记 2025/7/14 8:54:58

穿越链路的旅程：深入理解计算机网络中的数据链路层

一、引言 在计算机网络的七层模型中&#xff0c;数据链路层&#xff08;Data Link Layer&#xff09; 是连接物理世界与逻辑网络世界的关键一环。它位于物理层之上&#xff0c;网络层之下&#xff0c;负责将物理层的“比特流”转换成具有结构的数据帧&#xff0c;并确保数据在…...

编程日记 2025/6/29 11:26:53

《AI大模型应知应会100篇》第35篇：Prompt链式调用：解决复杂问题的策略

第35篇&#xff1a;Prompt链式调用&#xff1a;解决复杂问题的策略 摘要 在大模型应用中&#xff0c;单次提示的能力往往受限于上下文长度和任务复杂度。为了解决这些问题&#xff0c;Prompt链式调用应运而生。本文将深入探讨如何通过分解任务、设计逻辑链路、传递中间结果&am…...

编程日记 2025/6/29 12:26:40