华为 OD 一面算法原题

2024-02-24 18:04
文章标签 算法 华为 od 一面 原题

本文主要是介绍华为 OD 一面算法原题,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

2.2 亿彩票公布调查结果

昨天,闹得沸沸扬扬的《10 万中 2.2 亿》的彩票事件,迎来了官方公告。

alt

简单来说,调查结果就是:一切正常,合规合法

关于福利彩票事件,之前的推文我们已经分析过。

甚至在后面出现《双色球 6.8 亿》事件时,还用类似的逻辑分析写了回答发到过某乎:

alt

这次所谓调查通报,其实还是没有走出使用「公信力」来进行自证的圈子。

该说的都说过了,本次不再点评。

...

回归主线。

今天接着看「华为 OD」一面算法原题。

昨天分享了一道「子序列」相关的「华为 OD」一面算法原题,很多网友表示不可思议。

那道题在 LeetCode 中是 Hard,现在连 OD 都这么卷了吗?

是的,OD 都开始卷了。

这其实不难理解。

算法在笔试面试中出现,主要是起到一个「过滤」的作用。

以前面试算法题难度普遍没有很高,是因为出到普通难度,也足以产生过滤作用,再难可能就没有候选人做出来,反而起不到过滤效果。

现如今,随着互联网大厂的各种裁员,加上应届大学生毕业人数屡创新高,连华为 OD 岗位都供远大于求了,因此算法题难度也上来了。

题目描述

平台:LeetCode

题号:943

给定一个字符串数组 words,找到以 words 中每个字符串作为子字符串的最短字符串。

如果有多个有效最短字符串满足题目条件,返回其中任意一个即可。

我们可以假设 words 中没有字符串是 words 中另一个字符串的子字符串。

示例 1:

输入:words = ["alex","loves","leetcode"]

输出:"alexlovesleetcode"

解释:"alex""loves""leetcode" 的所有排列都会被接受。

示例 2:

输入:words = ["catg","ctaagt","gcta","ttca","atgcatc"]

输出:"gctaagttcatgcatc"

提示:

  • words[i] 由小写英文字母组成
  • words 中的所有字符串互不相同

状压 DP

为了方便,将 words 记为 ws

预处理二维数组 g 来表示字符串 ws[i]ws[j] 的重叠部分的长度:若 g[i][j] = len 代表字符串 ws[i] 长度为 len 的后缀与字符串 ws[j] 长度为 len 的前缀相同。

另外用一个二进制数 status 来代表当前超级串 answs 的使用(覆盖)情况:status 的第 i 位为 1 代表字符串 ws[i] 已被使用(即 ws[i] 已是 ans 的子串),若 status 的第 i 位为 0 代表 ws[i] 未被使用

我们知道,当所有的 时,代表所有拼接方式长度均为 ,即不能通过产生重叠部分来缩短超级串的长度。

因此,最小化超级串 ans 的长度等价于最大化重叠部分的长度

定义 代表当前状态为 s 且当前最后一个使用到的字符串为 ws[i] (当前超级串 ans 的结尾部分为 ws[i])时的最大重合长度。

最终超级串的长度为所有字符串的总长度 减去最大重合长度

不失一般性考虑 可用于更新哪些状态,我们可枚举接在字符串 ws[i] 后面的字符串 ws[j] 为何值:

  1. 由于每个字符串只能使用一次,转移需要满足 s 的第 i 位为 s 的第 j 位为 的前提条件,含义为 ws[i] 已被使用,而 ws[j] 未被使用
  2. 满足前提条件 ,代表 ws[j] 可接在 ws[i] 后面,此时有状态转移方程:

接下来,考虑如何构建具体方案。

使用二维数组 记录每个状态是由哪个前驱转移而来:若有 ,代表取得最大重叠长度过程中,字符串 ws[j] 接在 ws[i] 后面。

我们从后往前对 ans 进行构造,若 ans = ws[0] + ws[1] + ... + ws[k - 1] + ws[k],我们是先找 ws[k],再通过 ws[k]ws[k - 1],直到将整个 ans 构建出来。

构造过程中使用变量解释如下:

  • ans 为具体的超级串
  • status 代表当前还有哪些字符串待拼接到,初始化为 ,代表还没有任何字符串拼接到 ans
  • idx 代表当前处理到的字符串下标,初始化通过遍历所有的 找到合适的 作为 idx
  • last 代表前一个处理到字符串下标,初始化为 -1

一些细节:当 last 不为初始值 -1 时,需要跳过 ws[idx]ws[last] 的重复部分进行拼接。

Java 代码:

class Solution {
    public String shortestSuperstring(String[] ws) {
        int n = ws.length, mask = 1 << n;
        int[][] g = new int[n][n];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                String a = ws[i], b = ws[j];
                int l1 = a.length(), l2 = b.length(), len = Math.min(l1, l2);
                for (int k = len; k >= 1; k--) {
                    if (a.substring(l1 - k).equals(b.substring(0, k))) {
                        g[i][j] = k;
                        break;
                    }
                }
            }
        }
        int[][] f = new int[mask][n], p = new int[mask][n];
        for (int s = 0; s < mask; s++) {
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                if (((s >> i) & 1) == 0continue;
                for (int j = 0; j < n; j++) {
                    if (((s >> j) & 1) == 1continue;
                    if (f[s | (1 << j)][j] <= f[s][i] + g[i][j]) {
                        f[s | (1 << j)][j] = f[s][i] + g[i][j];
                        p[s | (1 << j)][j] = i;
                    }
                }
            }
        }
        int max = f[mask - 1][0], idx = 0, last = -1, status = mask - 1;
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            if (max < f[mask - 1][i]) {
                max = f[mask - 1][i];
                idx = i;
            }
        }
        String ans = "";
        while (status != 0) {
            if (last == -1) ans = ws[idx];
            else ans = ws[idx].substring(0, ws[idx].length() - g[idx][last]) + ans;
            last = idx;
            idx = p[status][idx];
            status ^= (1 << last);
        }
        return ans;
    }
}

Python 代码:

class Solution:
    def shortestSuperstring(self, ws: List[str]) -> str:
        n, mask = len(ws), 1 << len(ws)
        g = [[0 for _ in range(n)] for _ in range(n)]
        for i in range(n):
            for j in range(n):
                a, b = ws[i], ws[j]
                l1, l2 = len(a), len(b)
                length = min(l1, l2)
                for k in range(length, 0-1):
                    if a[l1 - k:] == b[:k]:
                        g[i][j] = k
                        break
        f = [[0 for _ in range(n)] for _ in range(mask)]
        p = [[0 for _ in range(n)] for _ in range(mask)]
        for s in range(mask):
            for i in range(n):
                if (s >> i) & 1 == 0:
                    continue
                for j in range(n):
                    if (s >> j) & 1 == 1:
                        continue
                    if f[s | (1 << j)][j] <= f[s][i] + g[i][j]:
                        f[s | (1 << j)][j] = f[s][i] + g[i][j]
                        p[s | (1 << j)][j] = i
        
        max_val = f[mask - 1][0]
        idx, last, status = 0-1, mask - 1        
        for i in range(1, n):
            if max_val < f[mask - 1][i]:
                max_val = f[mask - 1][i]
                idx = i
        ans = ""
        while status != 0:
            if last == -1:
                ans = ws[idx]
            else:
                ans = ws[idx][:len(ws[idx]) - g[idx][last]] + ans
            last = idx
            idx = p[status][idx]
            status ^= 1 << last
        return ans

C++ 代码:

class Solution {
public:
    string shortestSuperstring(vector<string>& ws) {
 int n = ws.size(), mask = 1 << n;
        vector<vector<int>> g(n, vector<int>(n, 0));
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                string a = ws[i], b = ws[j];
                int l1 = a.length(), l2 = b.length(), len = min(l1, l2);
                for (int k = len; k >= 1; k--) {
                    if (a.substr(l1 - k) == b.substr(0, k)) {
                        g[i][j] = k;
                        break;
                    }
                }
            }
        }
        vector<vector<int>> f(mask, vector<int>(n, 0))p(mask, vector<int>(n, 0));
        for (int s = 0; s < mask; s++) {
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                if (((s >> i) & 1) == 0continue;
                for (int j = 0; j < n; j++) {
                    if (((s >> j) & 1) == 1continue;
                    if (f[s | (1 << j)][j] <= f[s][i] + g[i][j]) {
                        f[s | (1 << j)][j] = f[s][i] + g[i][j];
                        p[s | (1 << j)][j] = i;
                    }
                }
            }
        }
        int max = f[mask - 1][0], idx = 0, last = -1, status = mask - 1;
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            if (max < f[mask - 1][i]) {
                max = f[mask - 1][i];
                idx = i;
            }
        }
        string ans = "";
        while (status != 0) {
            if (last == -1) ans = ws[idx];
            else ans = ws[idx].substr(0, ws[idx].length() - g[idx][last]) + ans;
            last = idx;
            idx = p[status][idx];
            status ^= (1 << last);
        }
        return ans;
    }
};

TypeScript 代码:

function shortestSuperstring(ws: string[]): string {
    const n = ws.length, mask = 1 << n;
    const g = new Array(n).fill(0).map(() => new Array(n).fill(0));
    for (let i = 0; i < n; i++) {
        for (let j = 0; j < n; j++) {
            const a = ws[i], b = ws[j];
            const l1 = a.length, l2 = b.length;
            const len = Math.min(l1, l2);
            for (let k = len; k >= 1; k--) {
                if (a.substring(l1 - k) === b.substring(0, k)) {
                    g[i][j] = k;
                    break;
                }
            }
        }
    }
    const f = new Array(mask).fill(0).map(() => new Array(n).fill(0));
    const p = new Array(mask).fill(0).map(() => new Array(n).fill(0));
    for (let s = 0; s < mask; s++) {
        for (let i = 0; i < n; i++) {
            if (((s >> i) & 1) === 0continue;
            for (let j = 0; j < n; j++) {
                if (((s >> j) & 1) === 1continue;
                if (f[s | (1 << j)][j] <= f[s][i] + g[i][j]) {
                    f[s | (1 << j)][j] = f[s][i] + g[i][j];
                    p[s | (1 << j)][j] = i;
                }
            }
        }
    }
    let max = f[mask - 1][0], idx = 0, last = -1, status = mask - 1;
    for (let i = 1; i < n; i++) {
        if (max < f[mask - 1][i]) {
            max = f[mask - 1][i];
            idx = i;
        }
    }
    let ans = "";
    while (status != 0) {
        if (last === -1) ans = ws[idx];    
        else ans = ws[idx].substring(0, ws[idx].length - g[idx][last]) + ans;
        last = idx;
        idx = p[status][idx];
        status ^= (1 << last);
    }
    return ans;
}
  • 时间复杂度:将字符串 的最大长度记为 ,预处理复杂度为 ;状态数量为 DP 复杂度为 。构造答案复杂度为 。整体复杂度为
  • 空间复杂度:

我是宫水三叶,每天都会分享算法知识,并和大家聊聊近期的所见所闻。

欢迎关注,明天见。

更多更全更热门的「笔试/面试」相关资料可访问排版精美的 合集新基地 🎉🎉

这篇关于华为 OD 一面算法原题的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/742909

相关文章

你的华为手机升级了吗? 鸿蒙NEXT多连推5.0.123版本变化颇多

《你的华为手机升级了吗?鸿蒙NEXT多连推5.0.123版本变化颇多》现在的手机系统更新可不仅仅是修修补补那么简单了,华为手机的鸿蒙系统最近可是动作频频,给用户们带来了不少惊喜... 为了让用户的使用体验变得很好,华为手机不仅发布了一系列给力的新机,还在操作系统方面进行了疯狂的发力。尤其是近期,不仅鸿蒙O

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

康拓展开(hash算法中会用到)

康拓展开是一个全排列到一个自然数的双射(也就是某个全排列与某个自然数一一对应) 公式: X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[1]*0! 其中,a[i]为整数,并且0<=a[i]<i,1<=i<=n。(a[i]在不同应用中的含义不同); 典型应用: 计算当前排列在所有由小到大全排列中的顺序,也就是说求当前排列是第

csu 1446 Problem J Modified LCS (扩展欧几里得算法的简单应用)

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题,这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题,在比赛之后请教了队友,然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意:把题意转变下就变成了:求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点:求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动,这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升:减少抖动,提高图像的清晰度和细节表现力,使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强:在低光条件下,抖

【数据结构】——原来排序算法搞懂这些就行,轻松拿捏

前言:快速排序的实现最重要的是找基准值,下面让我们来了解如何实现找基准值 基准值的注释:在快排的过程中,每一次我们要取一个元素作为枢纽值,以这个数字来将序列划分为两部分。 在此我们采用三数取中法,也就是取左端、中间、右端三个数,然后进行排序,将中间数作为枢纽值。 快速排序实现主框架: //快速排序 void QuickSort(int* arr, int left, int rig

poj 3974 and hdu 3068 最长回文串的O(n)解法(Manacher算法)

求一段字符串中的最长回文串。 因为数据量比较大,用原来的O(n^2)会爆。 小白上的O(n^2)解法代码:TLE啦~ #include<stdio.h>#include<string.h>const int Maxn = 1000000;char s[Maxn];int main(){char e[] = {"END"};while(scanf("%s", s) != EO

秋招最新大模型算法面试,熬夜都要肝完它

💥大家在面试大模型LLM这个板块的时候,不知道面试完会不会复盘、总结,做笔记的习惯,这份大模型算法岗面试八股笔记也帮助不少人拿到过offer ✨对于面试大模型算法工程师会有一定的帮助,都附有完整答案,熬夜也要看完,祝大家一臂之力 这份《大模型算法工程师面试题》已经上传CSDN,还有完整版的大模型 AI 学习资料,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

dp算法练习题【8】

不同二叉搜索树 96. 不同的二叉搜索树 给你一个整数 n ,求恰由 n 个节点组成且节点值从 1 到 n 互不相同的 二叉搜索树 有多少种?返回满足题意的二叉搜索树的种数。 示例 1: 输入:n = 3输出:5 示例 2: 输入:n = 1输出:1 class Solution {public int numTrees(int n) {int[] dp = new int

Codeforces Round #240 (Div. 2) E分治算法探究1

Codeforces Round #240 (Div. 2) E  http://codeforces.com/contest/415/problem/E 2^n个数,每次操作将其分成2^q份,对于每一份内部的数进行翻转(逆序),每次操作完后输出操作后新序列的逆序对数。 图一:  划分子问题。 图二: 分而治之,=>  合并 。 图三: 回溯: