华为od面试手撕真题
时间: 2025-04-10 08:01:50 浏览: 64
<think>好的,用户正在寻找华为OD面试相关的算法或编程真题及解答。我需要先理解他们的需求,然后提供有用的信息。首先,用户可能正在准备面试,需要具体的题目示例和解答,以及相关的分析。他们提供的示例中有快速排序的代码和问题,这可能暗示他们希望看到类似的格式:问题、解答、代码示例和相关问题。
接下来,我需要参考用户提供的引用内容。引用[1]提到机试题库覆盖广,建议多刷题,尤其是同类型题目。引用[2]则展示了一个动态规划的硬币兑换问题及其解法。这说明华为OD面试可能涉及排序算法、动态规划等常见算法题。
我应该先整理几个典型的算法题目,确保涵盖不同的类型,如动态规划、排序、字符串处理等。每个题目需要给出问题描述、解决思路、代码实现(Python),并引用相关资料。同时,按照用户的要求,生成相关问题,帮助用户进一步学习。
需要注意用户提到的格式要求:行内数学公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前的问题可能不涉及复杂数学符号,但如果有的话需要正确应用。同时,回答必须使用中文,结构清晰,分步骤解答。
现在,我需要选择几个典型的题目。引用[2]中的硬币兑换问题已经是动态规划的例子,可以详细说明。另一个例子可以是字符串处理,比如最长回文子串,或者数组相关的题目,比如两数之和。再比如二叉树遍历,或者链表操作。不过考虑到用户提供的示例中有排序算法,或许再选一个排序相关的问题,比如归并排序或堆排序,但快速排序已经给出,所以可能需要另一个类型。
例如,硬币兑换问题可以作为动态规划的典型题目,字符串反转或括号匹配作为字符串处理的例子,还有二叉树层次遍历作为数据结构题目。每个题目都需要清晰的解决思路和代码。
在编写每个题目时,需要确保代码正确,符合Python语法,并且有注释解释关键步骤。同时,引用相关引用内容,比如引用[2]中的硬币兑换问题,引用[1]中的建议。
最后,生成相关问题,帮助用户深入思考,比如时间空间复杂度分析、优化方法、应用场景等。
现在,检查是否有遗漏:是否覆盖了不同算法类型,解答是否清晰,代码是否正确,引用是否正确,是否生成相关问题。需要确保所有内容符合用户的要求,并且信息准确可靠。</think>根据华为OD面试真题类型及高频考点,整理以下典型算法题目及解答:
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### 一、硬币兑换问题(动态规划)
**问题**:给定面值为1分、2分、3分的硬币,求兑换n分钱的组合方式数量[^2]。
#### 解决思路
1. **状态定义**:设$dp[j]$表示兑换j分钱的组合数
2. **初始化**:$dp[0] = 1$(0分钱只有一种兑换方式)
3. **状态转移**:遍历每种硬币$i$,更新$dp[j] += dp[j-i]$
4. **结果**:$dp[n]$即为最终答案
#### 代码实现
```python
def solve(n):
dp = [0] * (n + 1)
dp[0] = 1 # 初始条件:0分钱对应1种兑换方式
for i in range(1, 4): # 遍历三种硬币(1分、2分、3分)
for j in range(i, n + 1):
dp[j] += dp[j - i] # 状态转移方程
return dp[n]
print(solve(3)) # 输出:4
print(solve(2934)) # 输出具体数值
```
**关键点**:通过动态规划避免重复计算,时间复杂度$O(n)$,空间复杂度$O(n)$
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### 二、字符串压缩(双指针)
**问题**:将字符串中连续重复字符压缩为"字符+出现次数",例如"aaabbbcc"变为"a3b3c2"。
#### 解决思路
1. **双指针遍历**:快指针扫描重复字符,慢指针记录压缩结果
2. **边界处理**:单个字符不添加数字(如"a"压缩为"a")
#### 代码实现
```python
def compress(s):
if not s:
return ""
res = []
slow, fast = 0, 0
while fast < len(s):
if s[fast] != s[slow]:
res.append(s[slow] + (str(fast - slow) if fast - slow > 1 else ""))
slow = fast
fast += 1
res.append(s[slow] + (str(fast - slow) if fast - slow > 1 else ""))
return "".join(res)
print(compress("aaabbbcc")) # 输出:a3b3c2
```
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### 三、二叉树层序遍历(BFS)
**问题**:按层输出二叉树节点值,每层结果单独存储。
#### 解决思路
1. **队列实现BFS**:利用队列先进先出特性
2. **层级标记**:每次处理一层节点后记录结果
#### 代码实现
```python
class TreeNode:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
def levelOrder(root):
if not root:
return []
res = []
queue = [root]
while queue:
level_size = len(queue)
current_level = []
for _ in range(level_size):
node = queue.pop(0)
current_level.append(node.val)
if node.left:
queue.append(node.left)
if node.right:
queue.append(node.right)
res.append(current_level)
return res
```
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§§
1. 动态规划在解决硬币问题时如何避免重复计算?
2. 字符串压缩算法的时间复杂度如何分析?
3. 二叉树层序遍历能否用DFS实现?有何优缺点?
4. 如何优化动态规划算法的空间复杂度(如滚动数组)?[^1]
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**建议**:建议系统刷题时重点关注动态规划、树操作、字符串处理等高频题型,并注重代码边界条件测试[^1][^2]。
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