题目一：跨设备分布式数据同步

需求描述

开发一个分布式待办事项应用，要求：

1. 手机与平板登录同一华为账号时，自动同步任务列表
2. 任一设备修改任务状态（完成/删除），另一设备实时更新
3. 任务数据在设备离线时能本地存储，联网后自动同步

实现方案

// 1. 定义分布式数据模型
import distributedData from '@ohos.data.distributedData';class TodoItem {id: string;content: string;isCompleted: boolean = false;timestamp: number = new Date().getTime();
}// 2. 创建分布式数据表
const kvManager = distributedData.createKVManager({bundleName: 'com.example.todo',options: {securityLevel: distributedData.SecurityLevel.S1,isEncrypted: true}
});const kvStore = await kvManager.getKVStore<distributedData.SingleKVStore>('todo_store', {createIfMissing: true,encrypt: true,backup: false,autoSync: true
});// 3. 数据监听与同步
kvStore.on('dataChange', distributedData.SubscribeType.SUBSCRIBE_TYPE_ALL, (data) => {data.insertions.forEach(item => {// 处理新增/更新const todo = JSON.parse(item.value as string) as TodoItem;updateLocalUI(todo);});data.deletions.forEach(key => {// 处理删除removeFromLocalUI(key);});
});// 4. 数据操作封装
async function addTodo(content: string) {const todo = new TodoItem();todo.id = generateUUID();todo.content = content;await kvStore.put(todo.id, JSON.stringify(todo));
}async function toggleTodo(id: string) {const entry = await kvStore.get(id);if (entry) {const todo: TodoItem = JSON.parse(entry.value as string);todo.isCompleted = !todo.isCompleted;await kvStore.put(id, JSON.stringify(todo));}
}

技术要点：

• 使用@ohos.data.distributedData实现跨设备数据同步
• 配置数据安全级别（S1-S4）与加密策略
• 处理网络断连时的本地缓存与自动恢复机制

题目二：高性能列表渲染优化

需求描述

实现一个包含10,000+条目的通讯录列表，要求：

1. 滚动帧率稳定在60FPS
2. 快速滑动时无白屏
3. 支持拼音首字母快速定位

优化实现

// 1. 使用LazyForEach + 缓存池
@Component
struct ContactList {@State contacts: Contact[] = [];build() {List() {LazyForEach(this.contacts, (item: Contact) => {ListItem() {ContactItem({ contact: item }) // 复用组件.cachedCount(10) // 缓存10个ListItem}}, (item) => item.id)}.listDirection(Axis.Vertical).edgeEffect(EdgeEffect.None) // 禁用边缘效果}
}// 2. 字母索引快速跳转
class IndexBar {private scroller: Scroller = new Scroller();jumpToSection(key: string) {const index = this.findFirstIndex(key);this.scroller.scrollToIndex(index);}private findFirstIndex(key: string): number {// 二分查找优化let low = 0, high = contacts.length - 1;while (low <= high) {const mid = Math.floor((low + high) / 2);if (contacts[mid].pinyin[0] < key) {low = mid + 1;} else {high = mid - 1;}}return low;}
}// 3. 内存优化策略
class ContactItem {@ObjectLink contact: Contact;aboutToReuse(params: Record<string, Object>) {// 复用前重置状态this.contact = params.contact as Contact;}
}

性能优化点：

• 使用LazyForEach + cachedCount 减少内存占用
• 滚动时禁用复杂动效
• 字母索引采用二分查找算法优化定位速度
• 组件复用池减少GC压力

题目三：原子化服务卡片开发

需求描述

开发一个天气服务卡片，要求：

1. 支持在桌面上显示实时天气
2. 卡片尺寸适配2x2、2x4布局
3. 点击卡片跳转到应用详情页

实现代码

// 1. 定义卡片配置
"forms": [{"name": "weather_card","description": "实时天气卡片","src": "./ets/widget/WeatherCard.ets","uiSyntax": "arkts","window": {"designWidth": 720,"autoDesignWidth": true},"colorMode": "auto","isDefault": true,"updateEnabled": true,"scheduledUpdateTime": "10:00","formConfigAbility": "WeatherWidgetConfig"}
]// 2. 卡片UI组件
@Entry
@Component
struct WeatherCard {@LocalStorageProp('weatherData') weather: WeatherData = new WeatherData();build() {Column() {Text(this.weather.temperature).fontSize(24)Text(this.weather.city).fontSize(16)Image(this.weather.icon).width(48).height(48)}.onClick(() => {postCardAction({action: {bundleName: 'com.example.weather',abilityName: 'MainAbility',params: { }}});})}
}// 3. 卡片数据更新
import formProvider from '@ohos.app.form.formProvider';function updateWeatherCard(formId: string) {const newData = {"temperature": "26℃","city": "北京","icon": "cloudy.png"};formProvider.updateForm(formId, newData).catch(err => console.error('Update form failed: ' + JSON.stringify(err)));
}

关键技术：

• 卡片生命周期管理（onCreate/onDestroy）
• 使用LocalStorage实现数据绑定
• 定时更新与被动更新策略结合
• 多尺寸布局适配方案

题目四：Native C++性能优化

需求描述

优化图像处理模块性能：

1. 将耗时图像滤镜算法从TS迁移到C++
2. 实现多线程加速处理
3. 内存占用降低30%

混合开发实现

// 1. 原生层C++代码 (native_filter.cpp)
#include <hilog/log.h>
#include <multimedia/image/image_pixel_map.h>extern "C" {void ApplyGaussianBlur(OH_ImagePixelMap* pixelMap, int radius) {// 获取像素数据uint32_t width = OH_ImagePixelMap_GetWidth(pixelMap);uint32_t height = OH_ImagePixelMap_GetHeight(pixelMap);uint8_t* pixels = OH_ImagePixelMap_GetPixels(pixelMap);// SIMD优化算法#pragma omp parallel for collapse(2)for (int y = 0; y < height; y++) {for (int x = 0; x < width; x++) {// 高斯模糊计算...}}}
}// 2. TS层调用
import native from 'libnative.so';function processImage(pixelMap: image.PixelMap) {const nativePixelMap = pixelMap.getNativePixelMap();native.ApplyGaussianBlur(nativePixelMap, 5);
}

优化策略：

• 使用OpenMP实现多线程并行计算
• 基于NEON指令集实现SIMD优化
• 原生内存池减少JNI传输开销
• 像素处理算法复杂度从O(n²)优化至O(n)

连续整数之和

题干：一个正整数有可能可以被表示为 m(m>1) 个连续正整数之和，如：15=1+2+3+4+515=4+5+615=7+8 但现在你的任务是判断给定的整数 n 能否表示成连续的 m(m>1) 个正整数之和。

解笞要求
时间限制: 2000ms
内存限制: 2000MB

输入
输入只有一个整数 n(1<n<230+1)。

输出
若 n 能表示成连续的 m(m>1) 个正整数之和则输出 “YES”，否则输出 “NO”。

process.stdin.resume();
process.stdin.setEncoding('