2025年华为OD上机考试真题(Java)——整数对最小和


题目:
给定两个整数数组array1、array2,数组元素按升序排列。假设从array1、array2中分别取出一个元素可构成一对元素,现在需要取出k对元素,并对取出的所有元素求和,计算和的最小值。
注意:两对元素如果对应于array1、array2中的两个下标均相同,则视为同一对元素。
输入描述:
输入两行数组array1、array2,每行首个数字为数组大小size(0 < size <= 100);
0 < array1[i] <= 1000
0 < array2[i] <= 1000
接下来一行为正整数k
0 < k <= array1.size() * array2.size()
输出描述:
满足要求的最小和
示例1
输入:
3 1 1 2
3 1 2 3
2
输出:
4
Java源代码实现如下:
// 复制到上机考试时,去掉下面这行代码
package vip.buddha.demo;import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Scanner;public class Main {public static void main(String[] args) {// 获取终端输入Scanner scanner = new Scanner(System.in);String[] array1 = scanner.nextLine().split(" ");String[] array2 = scanner.nextLine().split(" ");int k = scanner.nextInt();// array1 和 array2 各取出1元素给求和放到数组ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < array1.length; i++) {for (int j = 0; j < array2.length; j++) {list.add(Integer.parseInt(array1[i]) + Integer.parseInt(array2[j]));}}// 排序Collections.sort(list);// 获取k对求和int sum = 0;for (int i = 0; i < k; i++) {sum += list.get(i);}System.out.println(sum);}
}
说明:
给出的示例中,array1取出1元素,array2取出1元素,共需要取出2对元素
取array1数组第1个元素与array2数组第1个元素组成1对元素[1,1];
取array1数组第2个元素与array2数组第1个元素组成1对元素[1,1];
上面两种组合求和值最小:1+1=2,1+1=2,2+2=4。
解题思路:
数值最小2对(每对已经求和了),list数组从小到大排序,所以肯定是前两个元素求和是最小了。
机试,采用测试用例检验代码是否准确,所以输入输出对就可以了。

相关文章:
2025年华为OD上机考试真题(Java)——整数对最小和
题目: 给定两个整数数组array1、array2,数组元素按升序排列。假设从array1、array2中分别取出一个元素可构成一对元素,现在需要取出k对元素,并对取出的所有元素求和,计算和的最小值。 注意:两对元素如果对应…...
进程间通信——网络通信——UDP
进程间通信(分类):网络通信、无名管道、有名管道、信号、消息队列、共享内存、信号量集 OSI七层模型:(理论模型) 应用层 : 要传输的数据信息,如文件传输,电子邮件等 表示层 : 数…...
【我的 PWN 学习手札】IO_FILE 之 FSOP
FSOP:File Stream Oriented Programming 通过劫持 _IO_list_all 指向伪造的 _IO_FILE_plus,进而调用fake IO_FILE 结构体对象中被伪造的vtable指向的恶意函数。 目录 前言 一、glibc-exit函数浅析 二、FSOP 三、Largebin attack FSOP (…...
新兴的开源 AI Agent 智能体全景技术栈
新兴的开源 AI Agent 智能体全景技术栈 LLMs:开源大模型嵌入模型:开源嵌入模型模型的访问和部署:Ollama数据存储和检索:PostgreSQL, pgvector 和 pgai后端:FastAPI前端:NextJS缺失的一环:评估和…...
统计学习方法(第二版) 概率分布学习
本文主要介绍机器学习的概率分布,帮助后续的理解。 定义直接从书上搬的想自己写,但没有定义准确,还浪费事件,作为个人笔记,遇到速查。 目录 一、二点分布(0-1分布、伯努利分布) 二、二项分布…...
淺談Cocos2djs逆向
前言 簡單聊一下cocos2djs手遊的逆向,有任何相關想法歡迎和我討論^^ 一些概念 列出一些個人認為比較有用的概念: Cocos遊戲的兩大開發工具分別是CocosCreator和CocosStudio,區別是前者是cocos2djs專用的開發工具,後者則是coco…...
【ROS2】RViz2加载URDF模型文件
1、RViz2加载URDF模型文件 1)运行RViz2 rviz22)添加组件:RobotModel 3)选择通过文件添加 4)选择URDF文件,此时会报错,需要修改Fixed Frame为map即可 5)因为没有坐标转换,依然会报错,下面尝试解决 2、运行坐标转换节点 1)运行ROS节点:robot_state_publishe...
Unity导入特效,混合模式无效问题
检查spine导出设置与Unity导入设置是否一致 检查Blend Mode Materials是否勾选 检查是否使用导入时产生的对应混合模式的材质,混合模式不适用默认材质 这里选导入时生成的材质...
el-table自定义按钮控制扩展expand
需求:自定义按钮实现表格扩展内容的展开和收起,实现如下: 将type“expand”的表格列的宽度设置为width"1",让该操作列不展示出来,然后通过ref动态调用组件的内部方法toggleRowExpansion(row, row.expanded)控…...
opencv CV_TM_SQDIFF未定义标识符
opencv CV_TM_SQDIFF未定义标识符 opencv4部分命名发生变换,将CV_WINDOW_AUTOSIZE改为WINDOW_AUTOSIZE;CV_TM_SQDIFF_NORMED改为TM_SQDIFF_NORMED。...
2024acl论文体悟
总结分析归纳 模型架构与训练方法:一些论文关注于改进大语言模型的架构和训练方法,以提高其性能和效率。例如,“Quantized Side Tuning: Fast and Memory-Efficient Tuning of Quantized Large Language Models”提出了一种量化侧调优方法&a…...
【Git原理与使用】版本回退reset 详细介绍、撤销修改、删除文件
目录 一、版本回退 reset 1.1 指令: 1.2 参数说明: 1.3 演示: 二、撤销修改 情况一:对于工作区的代码,还没有 add 情况二:已经 add ,但没有 commit 情况三:已经 add &…...
反规范化带来的数据不一致问题的解决方案
在数据库设计中,规范化(Normalization)和反规范化(Denormalization)是两个相互对立但又不可或缺的概念。规范化旨在消除数据冗余,确保数据的一致性和准确性,但可能会降低查询效率。相反…...
【Android】直接使用binder的transact来代替aidl接口
aidl提供了binder调用的封装,有的时候,比如: 1. 懒得使用aidl生成的接口文件(确实是懒,Android studio中aidl生成接口文件很方便) 2. 服务端的提供者只公开了部分接口出来,只给了调用编号和参…...
Python机器学习笔记(十八、交互特征与多项式特征)
添加原始数据的交互特征(interaction feature)和多项式特征(polynomial feature)可以丰富特征表示,特别是对于线性模型。这种特征工程可以用统计建模和许多实际的机器学习应用中。 上一次学习:线性模型对w…...
《跟我学Spring Boot开发》系列文章索引❤(2025.01.09更新)
章节文章名备注第1节Spring Boot(1)基于Eclipse搭建Spring Boot开发环境环境搭建第2节Spring Boot(2)解决Maven下载依赖缓慢的问题给火车头提提速第3节Spring Boot(3)教你手工搭建Spring Boot项目纯手工玩法…...
【AI进化论】 如何让AI帮我们写一个项目系列:将Mysql生成md文档
一、python脚本 下面给出一个简易 Python 脚本示例,演示如何自动获取所有表的结构,并生成一份 Markdown 文件。你可根据自己的需求做修改或使用其他编程语言。 import mysql.connector# ------------------------ # 1. 连接数据库 # -----------------…...
(已开源-AAAI25) RCTrans:雷达相机融合3D目标检测模型
在雷达相机融合三维目标检测中,雷达点云稀疏、噪声较大,在相机雷达融合过程中提出了很多挑战。为了解决这个问题,我们引入了一种新的基于query的检测方法 Radar-Camera Transformer (RCTrans)。具体来说: 首先设计了一个雷达稠密…...
Elasticsearch:在 HNSW 中提前终止以实现更快的近似 KNN 搜索
作者:来自 Elastic Tommaso Teofili 了解如何使用智能提前终止策略让 HNSW 加快 KNN 搜索速度。 在高维空间中高效地找到最近邻的挑战是向量搜索中最重要的挑战之一,特别是当数据集规模增长时。正如我们之前的博客文章中所讨论的,当数据集规模…...
unittest VS pytest
以下是 unittest 和 pytest 框架的对比表格: 特性unittestpytest设计理念基于类的设计,类似于 Java 的 JUnit更简洁,基于函数式编程设计,支持类和函数两种方式测试编写需要继承 unittest.TestCase 类,方法以 test_ 开…...
深度学习在微纳光子学中的应用
深度学习在微纳光子学中的主要应用方向 深度学习与微纳光子学的结合主要集中在以下几个方向: 逆向设计 通过神经网络快速预测微纳结构的光学响应,替代传统耗时的数值模拟方法。例如设计超表面、光子晶体等结构。 特征提取与优化 从复杂的光学数据中自…...
vscode里如何用git
打开vs终端执行如下: 1 初始化 Git 仓库(如果尚未初始化) git init 2 添加文件到 Git 仓库 git add . 3 使用 git commit 命令来提交你的更改。确保在提交时加上一个有用的消息。 git commit -m "备注信息" 4 …...
深入浅出Asp.Net Core MVC应用开发系列-AspNetCore中的日志记录
ASP.NET Core 是一个跨平台的开源框架,用于在 Windows、macOS 或 Linux 上生成基于云的新式 Web 应用。 ASP.NET Core 中的日志记录 .NET 通过 ILogger API 支持高性能结构化日志记录,以帮助监视应用程序行为和诊断问题。 可以通过配置不同的记录提供程…...
TDengine 快速体验(Docker 镜像方式)
简介 TDengine 可以通过安装包、Docker 镜像 及云服务快速体验 TDengine 的功能,本节首先介绍如何通过 Docker 快速体验 TDengine,然后介绍如何在 Docker 环境下体验 TDengine 的写入和查询功能。如果你不熟悉 Docker,请使用 安装包的方式快…...
VB.net复制Ntag213卡写入UID
本示例使用的发卡器:https://item.taobao.com/item.htm?ftt&id615391857885 一、读取旧Ntag卡的UID和数据 Private Sub Button15_Click(sender As Object, e As EventArgs) Handles Button15.Click轻松读卡技术支持:网站:Dim i, j As IntegerDim cardidhex, …...
Zustand 状态管理库:极简而强大的解决方案
Zustand 是一个轻量级、快速和可扩展的状态管理库,特别适合 React 应用。它以简洁的 API 和高效的性能解决了 Redux 等状态管理方案中的繁琐问题。 核心优势对比 基本使用指南 1. 创建 Store // store.js import create from zustandconst useStore create((set)…...
Mybatis逆向工程,动态创建实体类、条件扩展类、Mapper接口、Mapper.xml映射文件
今天呢,博主的学习进度也是步入了Java Mybatis 框架,目前正在逐步杨帆旗航。 那么接下来就给大家出一期有关 Mybatis 逆向工程的教学,希望能对大家有所帮助,也特别欢迎大家指点不足之处,小生很乐意接受正确的建议&…...
AtCoder 第409场初级竞赛 A~E题解
A Conflict 【题目链接】 原题链接:A - Conflict 【考点】 枚举 【题目大意】 找到是否有两人都想要的物品。 【解析】 遍历两端字符串,只有在同时为 o 时输出 Yes 并结束程序,否则输出 No。 【难度】 GESP三级 【代码参考】 #i…...
如何为服务器生成TLS证书
TLS(Transport Layer Security)证书是确保网络通信安全的重要手段,它通过加密技术保护传输的数据不被窃听和篡改。在服务器上配置TLS证书,可以使用户通过HTTPS协议安全地访问您的网站。本文将详细介绍如何在服务器上生成一个TLS证…...
html css js网页制作成品——HTML+CSS榴莲商城网页设计(4页)附源码
目录 一、👨🎓网站题目 二、✍️网站描述 三、📚网站介绍 四、🌐网站效果 五、🪓 代码实现 🧱HTML 六、🥇 如何让学习不再盲目 七、🎁更多干货 一、👨…...
