【2024年华为OD机试】(B卷,100分)- 热点网站统计（Java JS PythonC/C++）

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一、问题描述

题目描述

企业路由器的统计页面需要动态统计公司访问最多的网页URL的Top N。设计一个算法，能够高效动态统计Top N的页面。

输入描述

每一行都是一个URL或一个数字：

  • 如果是URL，代表一段时间内的网页访问。
  • 如果是数字N，代表本次需要输出的Top N个URL。

输入约束：

  1. 总访问网页数量小于5000个，单网页访问次数小于65535次。
  2. 网页URL仅由字母、数字和点分隔符组成，且长度小于等于127字节。
  3. 数字是正整数，小于等于10且小于当前总访问网页数。

输出描述

每行输入对应一行输出，输出按访问次数排序的前N个URL，用逗号分隔。

输出要求：

  1. 每次输出要统计之前所有输入，而不仅仅是本次输入。
  2. 如果有访问次数相等的URL，按URL的字符串字典序升序排列，输出排序靠前的URL。

用例

用例 1

输入：

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

输出：

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

说明：

  • 第一次输出时，统计了之前所有输入的URL访问次数，输出Top 3。
  • 第二次输出时，继续统计了所有输入的URL访问次数，输出Top 3。

用例 2

输入：

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

输出：

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

说明：

  • 第一次输出时，统计了之前所有输入的URL访问次数，输出Top 1。
  • 第二次输出时，继续统计了所有输入的URL访问次数，输出Top 2。
  • 第三次输出时，继续统计了所有输入的URL访问次数，输出Top 3。

题目解析

核心逻辑

  1. 动态统计：

    • 每次输入URL时，更新该URL的访问次数。
    • 每次输入数字N时，输出当前访问次数最多的Top N个URL。

  2. 统计范围：

    • 每次输出时，统计的是之前所有输入的URL访问次数，而不仅仅是本次输入。

  3. 排序规则：

    • 按访问次数从高到低排序。
    • 如果访问次数相同，按URL的字典序升序排列。

  4. 性能优化：

    • 由于总访问网页数量小于5000个，单网页访问次数小于65535次，因此需要设计一个高效的算法，确保每次统计和输出的时间复杂度尽可能低。

关键点

  1. 数据结构选择：

    • 使用哈希表（如unordered_map）来存储每个URL的访问次数，确保更新和查询的时间复杂度为O(1)。
    • 使用优先队列（如堆）或排序算法来快速获取Top N的URL。

  2. 动态更新：

    • 每次输入URL时，更新哈希表中的访问次数。
    • 每次输入数字N时，从哈希表中提取所有URL及其访问次数，进行排序并输出Top N。

  3. 排序规则实现：

    • 在排序时，先按访问次数降序排序，如果访问次数相同，再按URL的字典序升序排序。

  4. 输出格式：

    • 输出时，将Top N的URL用逗号分隔。

注意事项

  1. 统计范围：

    • 每次输出时，统计的是之前所有输入的URL访问次数，而不仅仅是本次输入。

  2. 性能优化：

    • 由于总访问网页数量较大（最多5000个），单网页访问次数较多（最多65535次），需要确保算法的效率。

  3. 边界条件：

    • 输入的数字N必须小于等于10且小于当前总访问网页数。
    • 输入的URL长度不超过127字节。

总结

本题的核心在于动态统计URL的访问次数，并在每次输入数字N时快速输出Top N的URL。通过合理选择数据结构和排序算法，可以高效地实现这一功能。

二、JavaScript算法源码

这段代码实现了一个简单的URL统计和排序功能。它通过读取用户输入，统计每个URL出现的次数，并根据用户指定的数量n，返回出现次数最多的前n个URL。以下是代码的详细注释和讲解：

// 引入readline模块，用于从标准输入读取数据
const rl = require("readline").createInterface({ input: process.stdin });// 获取异步迭代器，用于逐行读取输入
var iter = rl[Symbol.asyncIterator]();// 定义一个异步函数readline，用于读取下一行输入
const readline = async () => (await iter.next()).value;// 使用立即执行函数表达式(IIFE)来执行异步代码
void (async function () {// 定义一个缓存对象，用于存储URL及其出现的次数const cache = {};// 进入一个无限循环，持续读取用户输入while (true) {// 等待读取下一行输入const line = await readline();// 判断输入是否为纯数字（即用户要求输出前n个URL）if (/^\d+$/.test(line)) {// 如果是数字，调用sortURL函数并输出结果console.log(sortURL(parseInt(line)));} else {// 如果不是数字，说明是URL，更新缓存中的统计次数cache[line] ? cache[line]++ : (cache[line] = 1);}}// 定义一个函数sortURL，用于根据URL的出现次数进行排序并返回前n个URLfunction sortURL(n) {// 将缓存对象转换为数组，每个元素是一个[key, value]的数组return Object.entries(cache)// 对数组进行排序.sort((a, b) => {// 首先按出现次数降序排序const res = b[1] - a[1];// 如果出现次数相同，则按URL的字典序升序排序return res == 0 ? (a[0] > b[0] ? 1 : -1) : res;})// 截取前n个元素.slice(0, n)// 将每个元素的key（即URL）提取出来.map((entry) => entry[0])// 将URL数组用逗号连接成一个字符串.join(",");}
})();

代码讲解：

  1. 引入readline模块：

    • readline模块用于从标准输入（如终端）逐行读取数据。这里通过createInterface方法创建了一个接口，并将其输入流设置为process.stdin。

  2. 异步迭代器：

    • rl[Symbol.asyncIterator]()返回一个异步迭代器，允许我们使用await逐行读取输入。

  3. readline函数：

    • 这是一个异步函数，每次调用时会返回输入流的下一行内容。

  4. 立即执行函数表达式 (IIFE)：

    • void (async function () { ... })(); 是一个立即执行的异步函数表达式，用于在代码加载时立即执行异步操作。

  5. 缓存对象 cache：

    • cache是一个普通的JavaScript对象，用于存储URL及其出现的次数。键是URL，值是该URL出现的次数。

  6. 主循环：

    • 代码进入一个无限循环，不断读取用户输入。
    • 如果输入是纯数字（通过正则表达式/^\d+$/判断），则调用sortURL函数并输出结果。
    • 如果输入不是数字，则认为是URL，更新cache中该URL的计数。

  7. sortURL函数：

    • 该函数接受一个参数n，表示要返回的前n个URL。
    • Object.entries(cache)将cache对象转换为一个数组，数组的每个元素是一个[key, value]的数组，其中key是URL，value是出现次数。
    • sort方法对数组进行排序：
      • 首先按出现次数降序排序（b[1] - a[1]）。
      • 如果出现次数相同，则按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个元素。
    • map((entry) => entry[0])提取每个元素的URL。
    • join(",")将URL数组用逗号连接成一个字符串并返回。

示例运行：

假设输入如下：

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

程序会输出：

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

解释：

  • https://example.net出现了3次，https://example.com出现了2次，https://example.org出现了1次。
  • 用户输入2，表示要输出出现次数最多的前2个URL，因此输出https://example.net,https://example.com。

总结：

这段代码通过简单的缓存和排序机制，实现了对URL出现次数的统计和排序功能。它适用于处理小规模的输入数据，但对于大规模数据，可能需要更高效的算法和数据结构。

三、Java算法源码

这段Java代码实现了一个与之前JavaScript代码类似的功能：统计URL出现的次数，并根据用户输入的正整数n，返回出现次数最多的前n个URL。以下是代码的详细注释和讲解：

代码详解

import java.util.HashMap;
import java.util.Objects;
import java.util.Scanner;
import java.util.StringJoiner;
import java.util.regex.Pattern;public class Main {// 正则表达式，用于判断一个字符串是否为正整数static Pattern reg = Pattern.compile("^\\d+$");// 使用HashMap缓存每个URL及其出现次数static HashMap<String, Integer> cache = new HashMap<>();public static void main(String[] args) {// 创建Scanner对象，用于从标准输入读取数据Scanner sc = new Scanner(System.in);// 循环读取每一行输入while (sc.hasNextLine()) {String tmp = sc.nextLine();// 判断输入是否为正整数if (reg.matcher(tmp).find()) {// 如果是正整数，调用sortURL方法并输出结果System.out.println(sortURL(Integer.parseInt(tmp)));} else {// 如果是URL，更新缓存中的统计次数cache.put(tmp, cache.getOrDefault(tmp, 0) + 1);}}}// 根据URL出现次数排序并返回前n个URLpublic static String sortURL(int n) {// 使用StringJoiner将结果用逗号连接StringJoiner sj = new StringJoiner(",");// 对缓存中的URL进行排序cache.entrySet().stream().sorted((a, b) ->// 首先按出现次数降序排序Objects.equals(a.getValue(), b.getValue())// 如果出现次数相同，则按URL的字典序升序排序? a.getKey().compareTo(b.getKey()): b.getValue() - a.getValue())// 限制只取前n个URL.limit(n)// 提取URL.map(ele -> ele.getKey())// 将URL添加到StringJoiner中.forEach(url -> sj.add(url));// 返回最终的字符串结果return sj.toString();}
}

代码讲解

1. 正则表达式 Pattern reg
  • Pattern.compile("^\\d+$") 用于匹配一个字符串是否为正整数。
  • ^ 表示字符串的开始，\d+ 表示一个或多个数字，$ 表示字符串的结束。
  • 在代码中，reg.matcher(tmp).find() 用于判断输入字符串 tmp 是否为正整数。
2. 缓存 HashMap<String, Integer> cache
  • cache 是一个 HashMap，用于存储URL及其出现的次数。
  • 键（key）是URL（String 类型），值（value）是该URL出现的次数（Integer 类型）。
3. 主方法 main
  • 使用 Scanner 从标准输入逐行读取数据。
  • 如果输入是正整数，调用 sortURL 方法并输出结果。
  • 如果输入是URL，更新 cache 中该URL的计数：
    • cache.getOrDefault(tmp, 0)：如果 tmp 已经存在于 cache 中，则返回其值；否则返回默认值 0。
    • cache.put(tmp, cache.getOrDefault(tmp, 0) + 1)：将URL的计数加1。
4. sortURL 方法
  • 该方法接受一个整数 n，表示要返回的前 n 个URL。
  • 使用 StringJoiner 将结果用逗号连接。
  • 对 cache 中的URL进行排序：
    • cache.entrySet().stream()：将 cache 转换为流（Stream），便于后续操作。
    • sorted(...)：对流中的元素进行排序：
      • 首先按出现次数降序排序（b.getValue() - a.getValue()）。
      • 如果出现次数相同，则按URL的字典序升序排序（a.getKey().compareTo(b.getKey())）。
    • limit(n)：限制只取前 n 个URL。
    • map(ele -> ele.getKey())：提取每个元素的URL。
    • forEach(url -> sj.add(url))：将URL添加到 StringJoiner 中。
  • 最终返回 StringJoiner 的结果。

示例运行

假设输入如下：

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

程序会输出：

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

解释：

  • https://example.net 出现了3次，https://example.com 出现了2次，https://example.org 出现了1次。
  • 用户输入 2，表示要输出出现次数最多的前2个URL，因此输出 https://example.net,https://example.com。

代码优化建议

总结

这段Java代码通过 HashMap 统计URL的出现次数，并通过流（Stream）对结果进行排序和限制，最终输出前 n 个URL。代码结构清晰，功能明确，适合处理小规模数据。对于大规模数据，可能需要进一步优化性能。

四、Python算法源码

这段Python代码实现了一个与之前JavaScript和Java代码类似的功能：统计URL出现的次数，并根据用户输入的正整数n，返回出现次数最多的前n个URL。以下是代码的详细注释和讲解：

代码详解

# 缓存字典，记录每个URL出现的次数
cache = {}# 题解列表（未使用，可以删除）
ans = []# 定义sortURL函数，用于根据URL出现次数排序并返回前n个URL
def sortURL(n):# 将cache字典转换为列表，每个元素是一个(key, value)的元组urlCount = list(cache.items())# 对列表进行排序# key=lambda x: (-x[1], x[0]) 表示：# 1. 首先按出现次数降序排序（-x[1]）# 2. 如果出现次数相同，则按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个URL，并用逗号连接成一个字符串return ",".join(map(lambda x: x[0], urlCount[:n]))# 主循环，持续读取用户输入
while True:# 读取一行输入tmp = input()# 判断输入是否为正整数if tmp.isnumeric():# 如果是正整数，调用sortURL函数并输出结果print(sortURL(int(tmp)))else:# 如果是URL，更新缓存中的统计次数if cache.get(tmp) is None:# 如果URL不在缓存中，初始化次数为1cache[tmp] = 1else:# 如果URL已经在缓存中，次数加1cache[tmp] += 1

代码讲解

1. 缓存字典 cache
  • cache 是一个字典，用于存储URL及其出现的次数。
  • 键（key）是URL（str 类型），值（value）是该URL出现的次数（int 类型）。
2. sortURL 函数
  • 该函数接受一个整数 n，表示要返回的前 n 个URL。
  • cache.items() 将 cache 字典转换为一个列表，列表的每个元素是一个 (key, value) 的元组。
  • urlCount.sort(key=lambda x: (-x[1], x[0])) 对列表进行排序：
    • 首先按出现次数降序排序（-x[1]）。
    • 如果出现次数相同，则按URL的字典序升序排序（x[0]）。
  • map(lambda x: x[0], urlCount[:n]) 提取前 n 个URL。
  • ",".join(...) 将URL列表用逗号连接成一个字符串并返回。
3. 主循环
  • 使用 while True 进入一个无限循环，持续读取用户输入。
  • tmp = input() 读取一行输入。
  • 判断输入是否为正整数：
    • 如果是正整数，调用 sortURL 函数并输出结果。
    • 如果不是正整数，则认为是URL，更新 cache 中该URL的计数：
      • 如果URL不在 cache 中，初始化次数为1。
      • 如果URL已经在 cache 中，次数加1。

示例运行

假设输入如下：

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

程序会输出：

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

解释：

  • https://example.net 出现了3次，https://example.com 出现了2次，https://example.org 出现了1次。
  • 用户输入 2，表示要输出出现次数最多的前2个URL，因此输出 https://example.net,https://example.com。

代码优化建议

  1. 输入结束条件：

    • 当前代码是一个无限循环，可以通过特定的输入（如 exit）来结束程序。

  2. 异常处理：

    • 可以增加对非法输入的处理，例如非正整数或空输入。

  3. 性能优化：

    • 如果输入数据量较大，可以考虑使用更高效的数据结构（如 collections.Counter）来统计URL出现次数。

  4. 代码简化：

    • cache.get(tmp) is None 可以简化为 tmp not in cache。
    • map(lambda x: x[0], urlCount[:n]) 可以简化为列表推导式 [x[0] for x in urlCount[:n]]。

优化后的代码

from collections import Counter# 缓存字典，记录每个URL出现的次数
cache = Counter()# 定义sortURL函数，用于根据URL出现次数排序并返回前n个URL
def sortURL(n):# 对cache字典进行排序sorted_urls = sorted(cache.keys(), key=lambda x: (-cache[x], x))# 返回前n个URL，用逗号连接return ",".join(sorted_urls[:n])# 主循环，持续读取用户输入
while True:# 读取一行输入tmp = input()# 判断输入是否为正整数if tmp.isnumeric():# 如果是正整数，调用sortURL函数并输出结果print(sortURL(int(tmp)))else:# 如果是URL，更新缓存中的统计次数cache[tmp] += 1

优化点

  1. 使用 collections.Counter：

    • Counter 是一个专门用于计数的字典子类，可以简化代码逻辑。

  2. 简化排序逻辑：

    • 直接对 cache.keys() 进行排序，避免转换为列表。

  3. 代码更简洁：

    • 使用 Counter 后，代码逻辑更加清晰和简洁。

总结

这段Python代码通过字典统计URL的出现次数，并通过排序和限制返回前 n 个URL。代码逻辑清晰，适合处理小规模数据。通过优化，代码可以更加简洁和高效。

五、C/C++算法源码：

C++ 实现

#include <iostream>
#include <map>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <sstream>using namespace std;// 缓存map，记录每个URL出现的次数
map<string, int> cache;// sortURL函数，用于根据URL出现次数排序并返回前n个URL
string sortURL(int n) {// 将map转换为vector，便于排序vector<pair<string, int>> urlCount(cache.begin(), cache.end());// 对vector进行排序// 使用lambda表达式定义排序规则：// 1. 首先按出现次数降序排序// 2. 如果出现次数相同，则按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; // 按次数降序} else {return a.first < b.first; // 按URL升序}});// 提取前n个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;// 主循环，持续读取用户输入while (getline(cin, tmp)) {// 判断输入是否为正整数bool isNumber = true;for (char ch : tmp) {if (!isdigit(ch)) {isNumber = false;break;}}if (isNumber) {// 如果是正整数，调用sortURL函数并输出结果int n = stoi(tmp);cout << sortURL(n) << endl;} else {// 如果是URL，更新缓存中的统计次数cache[tmp]++;}}return 0;
}

C++ 代码讲解

  1. map<string, int> cache：

    • 使用 map 存储URL及其出现次数，键为URL（string 类型），值为出现次数（int 类型）。

  2. sortURL 函数：

    • 将 map 转换为 vector<pair<string, int>>，便于排序。
    • 使用 sort 函数对 vector 进行排序，排序规则为：
      • 首先按出现次数降序排序。
      • 如果出现次数相同，则按URL的字典序升序排序。
    • 使用 stringstream 将前 n 个URL用逗号连接成一个字符串并返回。

  3. 主循环：

    • 使用 getline(cin, tmp) 逐行读取输入。
    • 判断输入是否为正整数：
      • 如果是正整数，调用 sortURL 函数并输出结果。
      • 如果是URL，更新 cache 中该URL的计数。

  4. 输入结束条件：

    • 当前代码是一个无限循环，可以通过特定的输入（如 exit）来结束程序。

C 语言实现

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>#define MAX_URL_LENGTH 1000
#define MAX_URLS 10000// 定义URL结构体
typedef struct {char url[MAX_URL_LENGTH];int count;
} URLCount;// 缓存数组，记录每个URL及其出现次数
URLCount cache[MAX_URLS];
int cacheSize = 0;// 比较函数，用于排序
int compare(const void* a, const void* b) {URLCount* urlA = (URLCount*)a;URLCount* urlB = (URLCount*)b;// 首先按出现次数降序排序if (urlA->count != urlB->count) {return urlB->count - urlA->count;}// 如果出现次数相同，则按URL的字典序升序排序return strcmp(urlA->url, urlB->url);
}// sortURL函数，用于根据URL出现次数排序并返回前n个URL
void sortURL(int n) {// 对缓存数组进行排序qsort(cache, cacheSize, sizeof(URLCount), compare);// 输出前n个URLfor (int i = 0; i < n && i < cacheSize; ++i) {if (i > 0) {printf(",");}printf("%s", cache[i].url);}printf("\n");
}// 判断字符串是否为正整数
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];// 主循环，持续读取用户输入while (fgets(tmp, sizeof(tmp), stdin)) {// 去掉换行符tmp[strcspn(tmp, "\n")] = '\0';// 判断输入是否为正整数if (isNumeric(tmp)) {// 如果是正整数，调用sortURL函数并输出结果int n = atoi(tmp);sortURL(n);} else {// 如果是URL，更新缓存中的统计次数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不在缓存中，添加到缓存strcpy(cache[cacheSize].url, tmp);cache[cacheSize].count = 1;cacheSize++;}}}return 0;
}

C 语言代码讲解

  1. URLCount 结构体：

    • 用于存储URL及其出现次数，包含两个字段：
      • url：URL字符串。
      • count：URL出现次数。

  2. cache 数组：

    • 使用数组存储URL及其出现次数，cacheSize 记录当前缓存的大小。

  3. compare 函数：

    • 用于 qsort 排序的比较函数，规则为：
      • 首先按出现次数降序排序。
      • 如果出现次数相同，则按URL的字典序升序排序。

  4. sortURL 函数：

    • 使用 qsort 对 cache 数组进行排序。
    • 输出前 n 个URL，用逗号分隔。

  5. isNumeric 函数：

    • 判断字符串是否为正整数。

  6. 主循环：

    • 使用 fgets 逐行读取输入。
    • 判断输入是否为正整数：
      • 如果是正整数，调用 sortURL 函数并输出结果。
      • 如果是URL，更新 cache 中该URL的计数。

总结

  • C++ 实现：利用了STL的 map 和 vector，代码简洁高效。
  • C 语言实现：使用数组和结构体，适合对内存和性能有严格要求的场景。
  • 两种实现都遵循了相同的逻辑：统计URL出现次数，排序并输出前 n 个URL。

六、尾言

什么是华为OD？

华为OD（Outsourcing Developer，外包开发工程师）是华为针对软件开发工程师岗位的一种招聘形式，主要包括笔试、技术面试以及综合面试等环节。尤其在笔试部分，算法题的机试至关重要。

为什么刷题很重要？

  1. 机试是进入技术面的第一关：
    华为OD机试（常被称为机考）主要考察算法和编程能力。只有通过机试，才能进入后续的技术面试环节。

  2. 技术面试需要手撕代码：
    技术一面和二面通常会涉及现场编写代码或算法题。面试官会注重考察候选人的思路清晰度、代码规范性以及解决问题的能力。因此提前刷题、多练习是通过面试的重要保障。

  3. 入职后的可信考试：
    入职华为后，还需要通过“可信考试”。可信考试分为三个等级：

    • 入门级：主要考察基础算法与编程能力。
    • 工作级：更贴近实际业务需求，可能涉及复杂的算法或与工作内容相关的场景题目。
    • 专业级：最高等级，考察深层次的算法以及优化能力，与薪资直接挂钩。

刷题策略与说明：

2024年8月14日之后，华为OD机试的题库转为 E卷，由往年题库（D卷、A卷、B卷、C卷）和全新题目组成。刷题时可以参考以下策略：

  1. 关注历年真题：

    • 题库中的旧题占比较大，建议优先刷历年的A卷、B卷、C卷、D卷题目。
    • 对于每道题目，建议深度理解其解题思路、代码实现，以及相关算法的适用场景。

  2. 适应新题目：

    • E卷中包含全新题目，需要掌握全面的算法知识和一定的灵活应对能力。
    • 建议关注新的刷题平台或交流群，获取最新题目的解析和动态。

  3. 掌握常见算法：
    华为OD考试通常涉及以下算法和数据结构：

    • 排序算法（快速排序、归并排序等）
    • 动态规划（背包问题、最长公共子序列等）
    • 贪心算法
    • 栈、队列、链表的操作
    • 图论（最短路径、最小生成树等）
    • 滑动窗口、双指针算法

  4. 保持编程规范：

    • 注重代码的可读性和注释的清晰度。
    • 熟练使用常见编程语言，如C++、Java、Python等。

如何获取资源？

  1. 官方参考：

    • 华为招聘官网或相关的招聘平台会有一些参考信息。
    • 华为OD的相关公众号可能也会发布相关的刷题资料或学习资源。

  2. 加入刷题社区：

    • 找到可信的刷题交流群，与其他备考的小伙伴交流经验。
    • 关注知名的刷题网站，如LeetCode、牛客网等，这些平台上有许多华为OD的历年真题和解析。

  3. 寻找系统性的教程：

    • 学习一本经典的算法书籍，例如《算法导论》《剑指Offer》《编程之美》等。
    • 完成系统的学习课程，例如数据结构与算法的在线课程。

积极心态与持续努力：

刷题的过程可能会比较枯燥，但它能够显著提升编程能力和算法思维。无论是为了通过华为OD的招聘考试，还是为了未来的职业发展，这些积累都会成为重要的财富。

考试注意细节

  1. 本地编写代码

    • 在本地 IDE（如 VS Code、PyCharm 等）上编写、保存和调试代码，确保逻辑正确后再复制粘贴到考试页面。这样可以减少语法错误，提高代码准确性。

  2. 调整心态，保持冷静

    • 遇到提示不足或实现不确定的问题时，不必慌张，可以采用更简单或更有把握的方法替代，确保思路清晰。

  3. 输入输出完整性

    • 注意训练和考试时都需要编写完整的输入输出代码，尤其是和题目示例保持一致。完成代码后务必及时调试，确保功能符合要求。

  4. 快捷键使用

    • 删除行可用 Ctrl+D，复制、粘贴和撤销分别为 Ctrl+C，Ctrl+V，Ctrl+Z，这些可以正常使用。
    • 避免使用 Ctrl+S，以免触发浏览器的保存功能。

  5. 浏览器要求

    • 使用最新版的 Google Chrome 浏览器完成考试，确保摄像头开启并正常工作。考试期间不要切换到其他网站，以免影响考试成绩。

  6. 交卷相关

    • 答题前，务必仔细查看题目示例，避免遗漏要求。
    • 每完成一道题后，点击【保存并调试】按钮，多次保存和调试是允许的，系统会记录得分最高的一次结果。完成所有题目后，点击【提交本题型】按钮。
    • 确保在考试结束前提交试卷，避免因未保存或调试失误而丢分。

  7. 时间和分数安排

    • 总时间：150 分钟；总分：400 分。
    • 试卷结构：2 道一星难度题（每题 100 分），1 道二星难度题（200 分）。及格分为 150 分。合理分配时间，优先完成自己擅长的题目。

  8. 考试环境准备

    • 考试前请备好草稿纸和笔。考试中尽量避免离开座位，确保监控画面正常。
    • 如需上厕所，请提前规划好时间以减少中途离开监控的可能性。

  9. 技术问题处理

    • 如果考试中遇到断电、断网、死机等技术问题，可以关闭浏览器并重新打开试卷链接继续作答。
    • 出现其他问题，请第一时间联系 HR 或监考人员进行反馈。

祝你考试顺利，取得理想成绩！

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