【2024年華為OD機試】(B卷,100分)- 熱點網站統計（Java JS PythonC/C++）

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一、問題描述

題目描述

企業路由器的統計頁面需要動態統計公司訪問最多的網頁URL的Top N。設計一個算法，能夠高效動態統計Top N的頁面。

輸入描述

每一行都是一個URL或一個數字：

  • 如果是URL，代表一段時間內的網頁訪問。
  • 如果是數字N，代表本次需要輸出的Top N個URL。

輸入約束：

  1. 總訪問網頁數量小于5000個，單網頁訪問次數小于65535次。
  2. 網頁URL僅由字母、數字和點分隔符組成，且長度小于等于127字節。
  3. 數字是正整數，小于等于10且小于當前總訪問網頁數。

輸出描述

每行輸入對應一行輸出，輸出按訪問次數排序的前N個URL，用逗號分隔。

輸出要求：

  1. 每次輸出要統計之前所有輸入，而不僅僅是本次輸入。
  2. 如果有訪問次數相等的URL，按URL的字符串字典序升序排列，輸出排序靠前的URL。

用例

用例 1

輸入：

news.qq.com
news.sina.com.cn
news.qq.com
news.qq.com
game.163.com
game.163.com
www.huawei.com
www.cctv.com
3
www.huawei.com
www.cctv.com
www.huawei.com
www.cctv.com
www.huawei.com
www.cctv.com
www.huawei.com
www.cctv.com
www.huawei.com
3

輸出：

news.qq.com,game.163.com,news.sina.com.cn
www.huawei.com,www.cctv.com,news.qq.com

說明：

  • 第一次輸出時，統計了之前所有輸入的URL訪問次數，輸出Top 3。
  • 第二次輸出時，繼續統計了所有輸入的URL訪問次數，輸出Top 3。

用例 2

輸入：

news.qq.com
www.cctv.com
1
www.huawei.com
www.huawei.com
2
3

輸出：

news.qq.com
www.huawei.com,news.qq.com
www.huawei.com,news.qq.com,www.cctv.com

說明：

  • 第一次輸出時，統計了之前所有輸入的URL訪問次數，輸出Top 1。
  • 第二次輸出時，繼續統計了所有輸入的URL訪問次數，輸出Top 2。
  • 第三次輸出時，繼續統計了所有輸入的URL訪問次數，輸出Top 3。

題目解析

核心邏輯

  1. 動態統計：

    • 每次輸入URL時，更新該URL的訪問次數。
    • 每次輸入數字N時，輸出當前訪問次數最多的Top N個URL。

  2. 統計范圍：

    • 每次輸出時，統計的是之前所有輸入的URL訪問次數，而不僅僅是本次輸入。

  3. 排序規則：

    • 按訪問次數從高到低排序。
    • 如果訪問次數相同，按URL的字典序升序排列。

  4. 性能優化：

    • 由于總訪問網頁數量小于5000個，單網頁訪問次數小于65535次，因此需要設計一個高效的算法，確保每次統計和輸出的時間復雜度盡可能低。

關鍵點

  1. 數據結構選擇：

    • 使用哈希表（如unordered_map）來存儲每個URL的訪問次數，確保更新和查詢的時間復雜度為O(1)。
    • 使用優先隊列（如堆）或排序算法來快速獲取Top N的URL。

  2. 動態更新：

    • 每次輸入URL時，更新哈希表中的訪問次數。
    • 每次輸入數字N時，從哈希表中提取所有URL及其訪問次數，進行排序并輸出Top N。

  3. 排序規則實現：

    • 在排序時，先按訪問次數降序排序，如果訪問次數相同，再按URL的字典序升序排序。

  4. 輸出格式：

    • 輸出時，將Top N的URL用逗號分隔。

注意事項

  1. 統計范圍：

    • 每次輸出時，統計的是之前所有輸入的URL訪問次數，而不僅僅是本次輸入。

  2. 性能優化：

    • 由于總訪問網頁數量較大（最多5000個），單網頁訪問次數較多（最多65535次），需要確保算法的效率。

  3. 邊界條件：

    • 輸入的數字N必須小于等于10且小于當前總訪問網頁數。
    • 輸入的URL長度不超過127字節。

總結

本題的核心在于動態統計URL的訪問次數，并在每次輸入數字N時快速輸出Top N的URL。通過合理選擇數據結構和排序算法，可以高效地實現這一功能。

二、JavaScript算法源碼

這段代碼實現了一個簡單的URL統計和排序功能。它通過讀取用戶輸入，統計每個URL出現的次數，并根據用戶指定的數量n，返回出現次數最多的前n個URL。以下是代碼的詳細注釋和講解：

// 引入readline模塊，用于從標準輸入讀取數據
const rl = require("readline").createInterface({ input: process.stdin });// 獲取異步迭代器，用于逐行讀取輸入
var iter = rl[Symbol.asyncIterator]();// 定義一個異步函數readline，用于讀取下一行輸入
const readline = async () => (await iter.next()).value;// 使用立即執行函數表達式(IIFE)來執行異步代碼
void (async function () {// 定義一個緩存對象，用于存儲URL及其出現的次數const cache = {};// 進入一個無限循環，持續讀取用戶輸入while (true) {// 等待讀取下一行輸入const line = await readline();// 判斷輸入是否為純數字（即用戶要求輸出前n個URL）if (/^\d+$/.test(line)) {// 如果是數字，調用sortURL函數并輸出結果console.log(sortURL(parseInt(line)));} else {// 如果不是數字，說明是URL，更新緩存中的統計次數cache[line] ? cache[line]++ : (cache[line] = 1);}}// 定義一個函數sortURL，用于根據URL的出現次數進行排序并返回前n個URLfunction sortURL(n) {// 將緩存對象轉換為數組，每個元素是一個[key, value]的數組return Object.entries(cache)// 對數組進行排序.sort((a, b) => {// 首先按出現次數降序排序const res = b[1] - a[1];// 如果出現次數相同，則按URL的字典序升序排序return res == 0 ? (a[0] > b[0] ? 1 : -1) : res;})// 截取前n個元素.slice(0, n)// 將每個元素的key（即URL）提取出來.map((entry) => entry[0])// 將URL數組用逗號連接成一個字符串.join(",");}
})();

代碼講解：

  1. 引入readline模塊：

    • readline模塊用于從標準輸入（如終端）逐行讀取數據。這里通過createInterface方法創建了一個接口，并將其輸入流設置為process.stdin。

  2. 異步迭代器：

    • rl[Symbol.asyncIterator]()返回一個異步迭代器，允許我們使用await逐行讀取輸入。

  3. readline函數：

    • 這是一個異步函數，每次調用時會返回輸入流的下一行內容。

  4. 立即執行函數表達式 (IIFE)：

    • void (async function () { ... })(); 是一個立即執行的異步函數表達式，用于在代碼加載時立即執行異步操作。

  5. 緩存對象 cache：

    • cache是一個普通的JavaScript對象，用于存儲URL及其出現的次數。鍵是URL，值是該URL出現的次數。

  6. 主循環：

    • 代碼進入一個無限循環，不斷讀取用戶輸入。
    • 如果輸入是純數字（通過正則表達式/^\d+$/判斷），則調用sortURL函數并輸出結果。
    • 如果輸入不是數字，則認為是URL，更新cache中該URL的計數。

  7. sortURL函數：

    • 該函數接受一個參數n，表示要返回的前n個URL。
    • Object.entries(cache)將cache對象轉換為一個數組，數組的每個元素是一個[key, value]的數組，其中key是URL，value是出現次數。
    • sort方法對數組進行排序：
      • 首先按出現次數降序排序（b[1] - a[1]）。
      • 如果出現次數相同，則按URL的字典序升序排序（a[0] > b[0] ? 1 : -1）。
    • slice(0, n)截取排序后的前n個元素。
    • map((entry) => entry[0])提取每個元素的URL。
    • join(",")將URL數組用逗號連接成一個字符串并返回。

示例運行：

假設輸入如下：

https://example.com
https://example.com
https://example.org
https://example.net
https://example.net
https://example.net
2

程序會輸出：

https://example.net,https://example.com

解釋：

  • https://example.net出現了3次，https://example.com出現了2次，https://example.org出現了1次。
  • 用戶輸入2，表示要輸出出現次數最多的前2個URL，因此輸出https://example.net,https://example.com。

總結：

這段代碼通過簡單的緩存和排序機制，實現了對URL出現次數的統計和排序功能。它適用于處理小規模的輸入數據，但對于大規模數據，可能需要更高效的算法和數據結構。

三、Java算法源碼

這段Java代碼實現了一個與之前JavaScript代碼類似的功能：統計URL出現的次數，并根據用戶輸入的正整數n，返回出現次數最多的前n個URL。以下是代碼的詳細注釋和講解：

代碼詳解

import java.util.HashMap;
import java.util.Objects;
import java.util.Scanner;
import java.util.StringJoiner;
import java.util.regex.Pattern;public class Main {// 正則表達式，用于判斷一個字符串是否為正整數static Pattern reg = Pattern.compile("^\\d+$");// 使用HashMap緩存每個URL及其出現次數static HashMap<String, Integer> cache = new HashMap<>();public static void main(String[] args) {// 創建Scanner對象，用于從標準輸入讀取數據Scanner sc = new Scanner(System.in);// 循環讀取每一行輸入while (sc.hasNextLine()) {String tmp = sc.nextLine();// 判斷輸入是否為正整數if (reg.matcher(tmp).find()) {// 如果是正整數，調用sortURL方法并輸出結果System.out.println(sortURL(Integer.parseInt(tmp)));} else {// 如果是URL，更新緩存中的統計次數cache.put(tmp, cache.getOrDefault(tmp, 0) + 1);}}}// 根據URL出現次數排序并返回前n個URLpublic static String sortURL(int n) {// 使用StringJoiner將結果用逗號連接StringJoiner sj = new StringJoiner(",");// 對緩存中的URL進行排序cache.entrySet().stream().sorted((a, b) ->// 首先按出現次數降序排序Objects.equals(a.getValue(), b.getValue())// 如果出現次數相同，則按URL的字典序升序排序? a.getKey().compareTo(b.getKey()): b.getValue() - a.getValue())// 限制只取前n個URL.limit(n)// 提取URL.map(ele -> ele.getKey())// 將URL添加到StringJoiner中.forEach(url -> sj.add(url));// 返回最終的字符串結果return sj.toString();}
}

代碼講解

1. 正則表達式 Pattern reg
  • Pattern.compile("^\\d+$") 用于匹配一個字符串是否為正整數。
  • ^ 表示字符串的開始，\d+ 表示一個或多個數字，$ 表示字符串的結束。
  • 在代碼中，reg.matcher(tmp).find() 用于判斷輸入字符串 tmp 是否為正整數。
2. 緩存 HashMap<String, Integer> cache
  • cache 是一個 HashMap，用于存儲URL及其出現的次數。
  • 鍵（key）是URL（String 類型），值（value）是該URL出現的次數（Integer 類型）。
3. 主方法 main
  • 使用 Scanner 從標準輸入逐行讀取數據。
  • 如果輸入是正整數，調用 sortURL 方法并輸出結果。
  • 如果輸入是URL，更新 cache 中該URL的計數：
    • cache.getOrDefault(tmp, 0)：如果 tmp 已經存在于 cache 中，則返回其值；否則返回默認值 0。
    • cache.put(tmp, cache.getOrDefault(tmp, 0) + 1)：將URL的計數加1。
4. sortURL 方法
  • 該方法接受一個整數 n，表示要返回的前 n 個URL。
  • 使用 StringJoiner 將結果用逗號連接。
  • 對 cache 中的URL進行排序：
    • cache.entrySet().stream()：將 cache 轉換為流（Stream），便于后續操作。
    • sorted(...)：對流中的元素進行排序：
      • 首先按出現次數降序排序（b.getValue() - a.getValue()）。
      • 如果出現次數相同，則按URL的字典序升序排序（a.getKey().compareTo(b.getKey())）。
    • limit(n)：限制只取前 n 個URL。
    • map(ele -> ele.getKey())：提取每個元素的URL。
    • forEach(url -> sj.add(url))：將URL添加到 StringJoiner 中。
  • 最終返回 StringJoiner 的結果。

示例運行

假設輸入如下：

https://example.com
https://example.com
https://example.org
https://example.net
https://example.net
https://example.net
2

程序會輸出：

https://example.net,https://example.com

解釋：

  • https://example.net 出現了3次，https://example.com 出現了2次，https://example.org 出現了1次。
  • 用戶輸入 2，表示要輸出出現次數最多的前2個URL，因此輸出 https://example.net,https://example.com。

代碼優化建議

總結

這段Java代碼通過 HashMap 統計URL的出現次數，并通過流（Stream）對結果進行排序和限制，最終輸出前 n 個URL。代碼結構清晰，功能明確，適合處理小規模數據。對于大規模數據，可能需要進一步優化性能。

四、Python算法源碼

這段Python代碼實現了一個與之前JavaScript和Java代碼類似的功能：統計URL出現的次數，并根據用戶輸入的正整數n，返回出現次數最多的前n個URL。以下是代碼的詳細注釋和講解：

代碼詳解

# 緩存字典，記錄每個URL出現的次數
cache = {}# 題解列表（未使用，可以刪除）
ans = []# 定義sortURL函數，用于根據URL出現次數排序并返回前n個URL
def sortURL(n):# 將cache字典轉換為列表，每個元素是一個(key, value)的元組urlCount = list(cache.items())# 對列表進行排序# key=lambda x: (-x[1], x[0]) 表示：# 1. 首先按出現次數降序排序（-x[1]）# 2. 如果出現次數相同，則按URL的字典序升序排序（x[0]）urlCount.sort(key=lambda x: (-x[1], x[0]))# 使用map提取前n個URL，并用逗號連接成一個字符串return ",".join(map(lambda x: x[0], urlCount[:n]))# 主循環，持續讀取用戶輸入
while True:# 讀取一行輸入tmp = input()# 判斷輸入是否為正整數if tmp.isnumeric():# 如果是正整數，調用sortURL函數并輸出結果print(sortURL(int(tmp)))else:# 如果是URL，更新緩存中的統計次數if cache.get(tmp) is None:# 如果URL不在緩存中，初始化次數為1cache[tmp] = 1else:# 如果URL已經在緩存中，次數加1cache[tmp] += 1

代碼講解

1. 緩存字典 cache
  • cache 是一個字典，用于存儲URL及其出現的次數。
  • 鍵（key）是URL（str 類型），值（value）是該URL出現的次數（int 類型）。
2. sortURL 函數
  • 該函數接受一個整數 n，表示要返回的前 n 個URL。
  • cache.items() 將 cache 字典轉換為一個列表，列表的每個元素是一個 (key, value) 的元組。
  • urlCount.sort(key=lambda x: (-x[1], x[0])) 對列表進行排序：
    • 首先按出現次數降序排序（-x[1]）。
    • 如果出現次數相同，則按URL的字典序升序排序（x[0]）。
  • map(lambda x: x[0], urlCount[:n]) 提取前 n 個URL。
  • ",".join(...) 將URL列表用逗號連接成一個字符串并返回。
3. 主循環
  • 使用 while True 進入一個無限循環，持續讀取用戶輸入。
  • tmp = input() 讀取一行輸入。
  • 判斷輸入是否為正整數：
    • 如果是正整數，調用 sortURL 函數并輸出結果。
    • 如果不是正整數，則認為是URL，更新 cache 中該URL的計數：
      • 如果URL不在 cache 中，初始化次數為1。
      • 如果URL已經在 cache 中，次數加1。

示例運行

假設輸入如下：

https://example.com
https://example.com
https://example.org
https://example.net
https://example.net
https://example.net
2

程序會輸出：

https://example.net,https://example.com

解釋：

  • https://example.net 出現了3次，https://example.com 出現了2次，https://example.org 出現了1次。
  • 用戶輸入 2，表示要輸出出現次數最多的前2個URL，因此輸出 https://example.net,https://example.com。

代碼優化建議

  1. 輸入結束條件：

    • 當前代碼是一個無限循環，可以通過特定的輸入（如 exit）來結束程序。

  2. 異常處理：

    • 可以增加對非法輸入的處理，例如非正整數或空輸入。

  3. 性能優化：

    • 如果輸入數據量較大，可以考慮使用更高效的數據結構（如 collections.Counter）來統計URL出現次數。

  4. 代碼簡化：

    • cache.get(tmp) is None 可以簡化為 tmp not in cache。
    • map(lambda x: x[0], urlCount[:n]) 可以簡化為列表推導式 [x[0] for x in urlCount[:n]]。

優化后的代碼

from collections import Counter# 緩存字典，記錄每個URL出現的次數
cache = Counter()# 定義sortURL函數，用于根據URL出現次數排序并返回前n個URL
def sortURL(n):# 對cache字典進行排序sorted_urls = sorted(cache.keys(), key=lambda x: (-cache[x], x))# 返回前n個URL，用逗號連接return ",".join(sorted_urls[:n])# 主循環，持續讀取用戶輸入
while True:# 讀取一行輸入tmp = input()# 判斷輸入是否為正整數if tmp.isnumeric():# 如果是正整數，調用sortURL函數并輸出結果print(sortURL(int(tmp)))else:# 如果是URL，更新緩存中的統計次數cache[tmp] += 1

優化點

  1. 使用 collections.Counter：

    • Counter 是一個專門用于計數的字典子類，可以簡化代碼邏輯。

  2. 簡化排序邏輯：

    • 直接對 cache.keys() 進行排序，避免轉換為列表。

  3. 代碼更簡潔：

    • 使用 Counter 后，代碼邏輯更加清晰和簡潔。

總結

這段Python代碼通過字典統計URL的出現次數，并通過排序和限制返回前 n 個URL。代碼邏輯清晰，適合處理小規模數據。通過優化，代碼可以更加簡潔和高效。

五、C/C++算法源碼：

C++ 實現

#include <iostream>
#include <map>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <sstream>using namespace std;// 緩存map，記錄每個URL出現的次數
map<string, int> cache;// sortURL函數，用于根據URL出現次數排序并返回前n個URL
string sortURL(int n) {// 將map轉換為vector，便于排序vector<pair<string, int>> urlCount(cache.begin(), cache.end());// 對vector進行排序// 使用lambda表達式定義排序規則：// 1. 首先按出現次數降序排序// 2. 如果出現次數相同，則按URL的字典序升序排序sort(urlCount.begin(), urlCount.end(), [](const pair<string, int>& a, const pair<string, int>& b) {if (a.second != b.second) {return a.second > b.second; // 按次數降序} else {return a.first < b.first; // 按URL升序}});// 提取前n個URLstringstream result;for (int i = 0; i < n && i < urlCount.size(); ++i) {if (i > 0) {result << ",";}result << urlCount[i].first;}return result.str();
}int main() {string tmp;// 主循環，持續讀取用戶輸入while (getline(cin, tmp)) {// 判斷輸入是否為正整數bool isNumber = true;for (char ch : tmp) {if (!isdigit(ch)) {isNumber = false;break;}}if (isNumber) {// 如果是正整數，調用sortURL函數并輸出結果int n = stoi(tmp);cout << sortURL(n) << endl;} else {// 如果是URL，更新緩存中的統計次數cache[tmp]++;}}return 0;
}

C++ 代碼講解

  1. map<string, int> cache：

    • 使用 map 存儲URL及其出現次數，鍵為URL（string 類型），值為出現次數（int 類型）。

  2. sortURL 函數：

    • 將 map 轉換為 vector<pair<string, int>>，便于排序。
    • 使用 sort 函數對 vector 進行排序，排序規則為：
      • 首先按出現次數降序排序。
      • 如果出現次數相同，則按URL的字典序升序排序。
    • 使用 stringstream 將前 n 個URL用逗號連接成一個字符串并返回。

  3. 主循環：

    • 使用 getline(cin, tmp) 逐行讀取輸入。
    • 判斷輸入是否為正整數：
      • 如果是正整數，調用 sortURL 函數并輸出結果。
      • 如果是URL，更新 cache 中該URL的計數。

  4. 輸入結束條件：

    • 當前代碼是一個無限循環，可以通過特定的輸入（如 exit）來結束程序。

C 語言實現

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>#define MAX_URL_LENGTH 1000
#define MAX_URLS 10000// 定義URL結構體
typedef struct {char url[MAX_URL_LENGTH];int count;
} URLCount;// 緩存數組，記錄每個URL及其出現次數
URLCount cache[MAX_URLS];
int cacheSize = 0;// 比較函數，用于排序
int compare(const void* a, const void* b) {URLCount* urlA = (URLCount*)a;URLCount* urlB = (URLCount*)b;// 首先按出現次數降序排序if (urlA->count != urlB->count) {return urlB->count - urlA->count;}// 如果出現次數相同，則按URL的字典序升序排序return strcmp(urlA->url, urlB->url);
}// sortURL函數，用于根據URL出現次數排序并返回前n個URL
void sortURL(int n) {// 對緩存數組進行排序qsort(cache, cacheSize, sizeof(URLCount), compare);// 輸出前n個URLfor (int i = 0; i < n && i < cacheSize; ++i) {if (i > 0) {printf(",");}printf("%s", cache[i].url);}printf("\n");
}// 判斷字符串是否為正整數
int isNumeric(const char* str) {for (int i = 0; str[i] != '\0'; ++i) {if (str[i] < '0' || str[i] > '9') {return 0;}}return 1;
}int main() {char tmp[MAX_URL_LENGTH];// 主循環，持續讀取用戶輸入while (fgets(tmp, sizeof(tmp), stdin)) {// 去掉換行符tmp[strcspn(tmp, "\n")] = '\0';// 判斷輸入是否為正整數if (isNumeric(tmp)) {// 如果是正整數，調用sortURL函數并輸出結果int n = atoi(tmp);sortURL(n);} else {// 如果是URL，更新緩存中的統計次數int found = 0;for (int i = 0; i < cacheSize; ++i) {if (strcmp(cache[i].url, tmp) == 0) {cache[i].count++;found = 1;break;}}if (!found) {// 如果URL不在緩存中，添加到緩存strcpy(cache[cacheSize].url, tmp);cache[cacheSize].count = 1;cacheSize++;}}}return 0;
}

C 語言代碼講解

  1. URLCount 結構體：

    • 用于存儲URL及其出現次數，包含兩個字段：
      • url：URL字符串。
      • count：URL出現次數。

  2. cache 數組：

    • 使用數組存儲URL及其出現次數，cacheSize 記錄當前緩存的大小。

  3. compare 函數：

    • 用于 qsort 排序的比較函數，規則為：
      • 首先按出現次數降序排序。
      • 如果出現次數相同，則按URL的字典序升序排序。

  4. sortURL 函數：

    • 使用 qsort 對 cache 數組進行排序。
    • 輸出前 n 個URL，用逗號分隔。

  5. isNumeric 函數：

    • 判斷字符串是否為正整數。

  6. 主循環：

    • 使用 fgets 逐行讀取輸入。
    • 判斷輸入是否為正整數：
      • 如果是正整數，調用 sortURL 函數并輸出結果。
      • 如果是URL，更新 cache 中該URL的計數。

總結

  • C++ 實現：利用了STL的 map 和 vector，代碼簡潔高效。
  • C 語言實現：使用數組和結構體，適合對內存和性能有嚴格要求的場景。
  • 兩種實現都遵循了相同的邏輯：統計URL出現次數，排序并輸出前 n 個URL。

六、尾言

什么是華為OD？

華為OD（Outsourcing Developer，外包開發工程師）是華為針對軟件開發工程師崗位的一種招聘形式，主要包括筆試、技術面試以及綜合面試等環節。尤其在筆試部分，算法題的機試至關重要。

為什么刷題很重要？

  1. 機試是進入技術面的第一關：
    華為OD機試（常被稱為機考）主要考察算法和編程能力。只有通過機試，才能進入后續的技術面試環節。

  2. 技術面試需要手撕代碼：
    技術一面和二面通常會涉及現場編寫代碼或算法題。面試官會注重考察候選人的思路清晰度、代碼規范性以及解決問題的能力。因此提前刷題、多練習是通過面試的重要保障。

  3. 入職后的可信考試：
    入職華為后，還需要通過“可信考試”。可信考試分為三個等級：

    • 入門級：主要考察基礎算法與編程能力。
    • 工作級：更貼近實際業務需求，可能涉及復雜的算法或與工作內容相關的場景題目。
    • 專業級：最高等級，考察深層次的算法以及優化能力，與薪資直接掛鉤。

刷題策略與說明：

2024年8月14日之后，華為OD機試的題庫轉為 E卷，由往年題庫（D卷、A卷、B卷、C卷）和全新題目組成。刷題時可以參考以下策略：

  1. 關注歷年真題：

    • 題庫中的舊題占比較大，建議優先刷歷年的A卷、B卷、C卷、D卷題目。
    • 對于每道題目，建議深度理解其解題思路、代碼實現，以及相關算法的適用場景。

  2. 適應新題目：

    • E卷中包含全新題目，需要掌握全面的算法知識和一定的靈活應對能力。
    • 建議關注新的刷題平臺或交流群，獲取最新題目的解析和動態。

  3. 掌握常見算法：
    華為OD考試通常涉及以下算法和數據結構：

    • 排序算法（快速排序、歸并排序等）
    • 動態規劃（背包問題、最長公共子序列等）
    • 貪心算法
    • 棧、隊列、鏈表的操作
    • 圖論（最短路徑、最小生成樹等）
    • 滑動窗口、雙指針算法

  4. 保持編程規范：

    • 注重代碼的可讀性和注釋的清晰度。
    • 熟練使用常見編程語言，如C++、Java、Python等。

如何獲取資源？

  1. 官方參考：

    • 華為招聘官網或相關的招聘平臺會有一些參考信息。
    • 華為OD的相關公眾號可能也會發布相關的刷題資料或學習資源。

  2. 加入刷題社區：

    • 找到可信的刷題交流群，與其他備考的小伙伴交流經驗。
    • 關注知名的刷題網站，如LeetCode、牛客網等，這些平臺上有許多華為OD的歷年真題和解析。

  3. 尋找系統性的教程：

    • 學習一本經典的算法書籍，例如《算法導論》《劍指Offer》《編程之美》等。
    • 完成系統的學習課程，例如數據結構與算法的在線課程。

積極心態與持續努力：

刷題的過程可能會比較枯燥，但它能夠顯著提升編程能力和算法思維。無論是為了通過華為OD的招聘考試，還是為了未來的職業發展，這些積累都會成為重要的財富。

考試注意細節

  1. 本地編寫代碼

    • 在本地 IDE（如 VS Code、PyCharm 等）上編寫、保存和調試代碼，確保邏輯正確后再復制粘貼到考試頁面。這樣可以減少語法錯誤，提高代碼準確性。

  2. 調整心態，保持冷靜

    • 遇到提示不足或實現不確定的問題時，不必慌張，可以采用更簡單或更有把握的方法替代，確保思路清晰。

  3. 輸入輸出完整性

    • 注意訓練和考試時都需要編寫完整的輸入輸出代碼，尤其是和題目示例保持一致。完成代碼后務必及時調試，確保功能符合要求。

  4. 快捷鍵使用

    • 刪除行可用 Ctrl+D，復制、粘貼和撤銷分別為 Ctrl+C，Ctrl+V，Ctrl+Z，這些可以正常使用。
    • 避免使用 Ctrl+S，以免觸發瀏覽器的保存功能。

  5. 瀏覽器要求

    • 使用最新版的 Google Chrome 瀏覽器完成考試，確保攝像頭開啟并正常工作。考試期間不要切換到其他網站，以免影響考試成績。

  6. 交卷相關

    • 答題前，務必仔細查看題目示例，避免遺漏要求。
    • 每完成一道題后，點擊【保存并調試】按鈕，多次保存和調試是允許的，系統會記錄得分最高的一次結果。完成所有題目后，點擊【提交本題型】按鈕。
    • 確保在考試結束前提交試卷，避免因未保存或調試失誤而丟分。

  7. 時間和分數安排

    • 總時間：150 分鐘；總分：400 分。
    • 試卷結構：2 道一星難度題（每題 100 分），1 道二星難度題（200 分）。及格分為 150 分。合理分配時間，優先完成自己擅長的題目。

  8. 考試環境準備

    • 考試前請備好草稿紙和筆。考試中盡量避免離開座位，確保監控畫面正常。
    • 如需上廁所，請提前規劃好時間以減少中途離開監控的可能性。

  9. 技術問題處理

    • 如果考試中遇到斷電、斷網、死機等技術問題，可以關閉瀏覽器并重新打開試卷鏈接繼續作答。
    • 出現其他問題，請第一時間聯系 HR 或監考人員進行反饋。

祝你考試順利，取得理想成績！

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