华为OD机试 - 推荐多样性(Python/JS/C/C++ 2024 E卷 100分)
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专栏导读
本专栏收录于《华为OD机试真题(Python/JS/C/C++)》。
刷的越多,抽中的概率越大,私信哪吒,备注华为OD,加入华为OD刷题交流群,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景,发现新题目,随时更新,全天CSDN在线答疑。
一、题目描述
推荐多样性需要从多个列表中选择元素,一次性要返回 N 屏数据(窗口数量),每屏展示 K 个元素(窗口大小),选择策略:
各个列表元素需要做穿插处理,即先从第一个列表中为每屏选择一个元素,再从第二个列表中为每屏选择一个元素,依次类推。
每个列表的元素尽量均分为 N 份,如果不够 N 份,也要全部分配完,参考样例图:
(1) 从第一个列表中选择 4 条 0123,分别放到 4 个窗口中
(2) 从第二个列表中选择 4 条 10111213,分别放到 4 个窗口中
(3) 从第三个列表中选择 4 条 20212223,分别放到 4 个窗口中
(4) 再从第一个列表中选择 4 条 4567,分别放到 4 个窗口中
…
(5) 再从第一个列表中选择,由于数量不足 4 条,取剩下的 2 条,放到窗口1 和窗口2
(6) 再从第二个列表中选择,由于数量不足 4 条且总的元素数达到窗口要求,取 1819 放到窗口3 和窗口4
二、输入描述
第一行输入为 N,表示需要输出的窗口数量,取值范围 [1, 10]
第二行输入为 K,表示每个窗口需要的 元素数量,取值范围 [1, 100]
之后的行数不定(行数取值范围 [1, 10]),表示每个列表输出的元素列表。元素之间以空格隔开,已经过排序处理,每个列表输出的元素数量取值范围 [1, 100]
三、输出描述
输出元素列表,元素数量 = 窗口数量 * 窗口大小,元素之间以空格分隔,多个窗口合并为一个列表输出,参考样例:
先输出窗口1的元素列表,再输出窗口2的元素列表,再输出窗口3的元素列表,最后输出窗口4的元素列表。
备注
- 每个列表会保证元素数量满足窗口要求,不需要考虑元素不足情况
- 每个列表的元素已去重,不需要考虑元素重复情况
- 每个列表的元素列表均不为空,不需要考虑列表为空的情况
- 每个列表的元素列表已经过排序处理,输出结果要保证不改变同一个列表的元素顺序
- 每个列表的元素数量可能是不同的
四、测试用例
测试用例1:
1、输入
4
7
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
20 21 22 23 24 25 26 27 28 29
2、输出
0 10 20 4 14 24 8 1 11 21 5 15 25 9 2 12 22 6 16 26 18 3 13 23 7 17 27 19
3、说明
测试用例2:
1、输入
2
3
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
20 21 22 23 24 25 26 27 28 29
2、输出
0 10 20 1 11 21
3、说明
五、解题思路
1、问题分析
问题要求我们从多个排序好的列表中选择元素,以 “轮询” 的方式将元素分配到多个窗口中。每个窗口的展示数量固定,窗口数量也固定。主要目标是通过轮询方式选择元素,确保列表中的元素尽量平均分布到各个窗口中,同时保持列表中元素的顺序不变。
2、ArrayList + LinkedList
使用 ArrayList 存储每个输入列表,每个输入列表使用 LinkedList 来存储元素。
选择 LinkedList 的原因是它可以高效地在列表头部移除元素(removeFirst 操作的时间复杂度为 O(1)),这在轮询分配元素时非常重要。
3、具体步骤:
- 读取窗口数量 N 和每个窗口需要的元素数量 K。接着读取多个列表,每个列表包含已排序的整数。
- 使用一个二维列表来存储输入的每个列表。每个列表使用 LinkedList 以便于从列表头部快速删除元素。
- 创建一个一维数组 windows,大小为 N * K,用于存储所有窗口的元素。
- 使用一个指针 idx 表示当前正在分配元素的位置,以及一个指针 level 表示当前从哪个列表中取元素。
- 使用一个循环,直到所有窗口都填满:
- 对于每一轮分配,轮询当前列表,将其前 N 个元素依次分配给 N 个窗口。
- 如果当前列表的元素不够 N 个,或者被取空,则切换到下一个列表进行分配。
- 每轮次需要检查列表是否为空,如果为空则移除,以防止越界。
- 按照窗口的列顺序进行输出,将每个窗口的元素按列拼接成最终的结果。
主要使用了轮询遍历法。每次从当前列表中为每个窗口分配一个元素,然后切换到下一个列表。这样可以确保元素被均匀分布在各个窗口中。
4、时间复杂度
总时间复杂度为 O(N * K),其中 N 是窗口数量,K 是每个窗口的元素数量。主要耗时在于分配元素和输出结果的过程中。
六、Python算法源码
def main():import sysinput = sys.stdin.readdata = input().splitlines()# 读取窗口数量和每个窗口的元素数量n = int(data[0])k = int(data[1])# 读取输入的所有列表lists = []for line in data[2:]:if line.strip() == '': # 本地测试时,以空行作为输入截止条件breaknums = list(map(int, line.split()))lists.append(nums)# 初始化窗口矩阵为一维数组windows = [0] * (k * n)# 当前正在为窗口矩阵赋值的索引位置idx = 0# 当前从第level个列表中取值level = 0# 当窗口矩阵填满后,结束循环while idx < len(windows):# 当前轮次是否发生了"借"动作flag = False# 从当前列表中取前 n 个元素for i in range(n):windows[idx] = lists[level].pop(0)idx += 1# 如果当前列表没有元素了,则继续切到下一个列表中"借"if len(lists[level]) == 0 and len(lists) > 1:lists.pop(level) # 删除空列表level %= len(lists) # 防止越界flag = True # 发生了"借"动作# 如果没有发生"借"动作,则切换到下一个列表if not flag:level = (level + 1) % len(lists) # 防止越界# 构建输出result = []# 遍历窗口矩阵的每一列for j in range(n): # 遍历列号for i in range(k): # 遍历行号result.append(str(windows[i * n + j])) # 将每一列的元素进行拼接print(' '.join(result))if __name__ == "__main__":main()
七、JavaScript算法源码
function main() {const fs = require('fs');// 读取输入const input = fs.readFileSync('/dev/stdin', 'utf8').split('\n');// 读取窗口数量和每个窗口的元素数量const n = parseInt(input[0]);const k = parseInt(input[1]);// 读取输入的所有列表let lists = [];for (let i = 2; i < input.length; i++) {const line = input[i].trim();if (line === '') break; // 本地测试时,以空行作为输入截止条件let nums = line.split(' ').map(Number);lists.push(nums);}// 初始化窗口矩阵为一维数组let windows = new Array(k * n);// 当前正在为窗口矩阵赋值的索引位置let idx = 0;// 当前从第 level 个列表中取值let level = 0;// 当窗口矩阵填满后,结束循环while (idx < windows.length) {// 当前轮次是否发生了"借"动作let flag = false;// 从当前列表中取前 n 个元素for (let i = 0; i < n; i++) {windows[idx++] = lists[level].shift();// 如果当前列表没有元素了,则继续切到下一个列表中"借"if (lists[level].length === 0 && lists.length > 1) {lists.splice(level, 1); // 删除空列表level %= lists.length; // 防止越界flag = true; // 发生了"借"动作}}// 如果没有发生"借"动作,则切换到下一个列表if (!flag) {level = (level + 1) % lists.length; // 防止越界}}// 构建输出let result = [];// 遍历窗口矩阵的每一列for (let j = 0; j < n; j++) { // 遍历列号for (let i = 0; i < k; i++) { // 遍历行号result.push(windows[i * n + j]); // 将每一列的元素进行拼接}}console.log(result.join(' '));
}main();
八、C算法源码
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>// 辅助函数:读取一行输入
char* read_line() {char* line = NULL;size_t len = 0;getline(&line, &len, stdin);return line;
}// 辅助函数:将字符串按空格分割并转换为整数数组
int* parse_integers(char* line, int* size) {int* nums = malloc(100 * sizeof(int)); // 假设每行最多有100个数字*size = 0;char* token = strtok(line, " ");while (token != NULL) {nums[(*size)++] = atoi(token);token = strtok(NULL, " ");}return nums;
}int main() {// 读取窗口数量和每个窗口的元素数量int n, k;scanf("%d", &n);scanf("%d", &k);getchar(); // 读取换行符// 存储所有的列表int** lists = malloc(10 * sizeof(int*)); // 最多有10个列表int list_sizes[10] = {0};int list_count = 0;while (1) {char* line = read_line();if (line[0] == '\n' || line[0] == '\0') {free(line);break;}lists[list_count] = parse_integers(line, &list_sizes[list_count]);list_count++;free(line);}// 初始化窗口矩阵为一维数组int* windows = malloc(k * n * sizeof(int));int idx = 0;int level = 0;// 当窗口矩阵填满后,结束循环while (idx < k * n) {int flag = 0;for (int i = 0; i < n; i++) {windows[idx++] = lists[level][0];// 移除第一个元素for (int j = 0; j < list_sizes[level] - 1; j++) {lists[level][j] = lists[level][j + 1];}list_sizes[level]--;// 如果当前列表没有元素了,则继续切到下一个列表中"借"if (list_sizes[level] == 0 && list_count > 1) {free(lists[level]); // 删除空列表for (int j = level; j < list_count - 1; j++) {lists[j] = lists[j + 1];list_sizes[j] = list_sizes[j + 1];}list_count--;level %= list_count; // 防止越界flag = 1;}}// 如果没有发生"借"动作,则切换到下一个列表if (!flag) {level = (level + 1) % list_count; // 防止越界}}// 构建输出for (int j = 0; j < n; j++) {for (int i = 0; i < k; i++) {printf("%d ", windows[i * n + j]);}}printf("\n");// 释放内存free(windows);for (int i = 0; i < list_count; i++) {free(lists[i]);}free(lists);return 0;
}
九、C++算法源码
#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <sstream>
using namespace std;int main() {int n, k;cin >> n >> k;cin.ignore(); // 读取换行符vector<queue<int>> lists;string line;// 读取输入的所有列表while (getline(cin, line)) {if (line.empty()) break; // 本地测试时,以空行作为输入截止条件istringstream iss(line);queue<int> q;int num;while (iss >> num) {q.push(num);}lists.push_back(q);}// 初始化窗口矩阵为一维数组vector<int> windows(k * n);// 当前正在为窗口矩阵赋值的索引位置int idx = 0;// 当前从第 level 个列表中取值int level = 0;// 当窗口矩阵填满后,结束循环while (idx < windows.size()) {// 当前轮次是否发生了"
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