华为od机试a卷2022q4

华为od机试a卷2022q4是一次基于华为OD平台进行的机试，主要面向华为公司招聘的岗位。该机试分为多个部分，主要考察应聘者的编程能力、数据结构和算法知识以及对于开发过程中可能遇到的问题的解决能力。

在编程能力方面，机试内容会涉及到一些基础的语言知识和面向对象编程等相关知识。考生需要熟练掌握Java、C++或Python等编程语言，能够用代码实现一些基本的程序功能。

在数据结构和算法方面，机试内容可能会让考生设计并实现一些常用的数据结构和算法，如链表、二叉树、堆等。在此基础上，还会考察考生对于数据结构的合理使用以及对于算法的优化能力等。

除此之外，机试还会考察应聘者在开发过程中可能遇到的问题的解决能力，包括代码调试、异常处理、性能优化等，同时还需要考生熟悉常用的开发工具，如IDE、Git等。

综上所述，华为od机试a卷2022q4是一次基于华为OD平台进行的招聘测评，主要考察编程能力、数据结构和算法知识以及软件开发综合能力等。对于应聘者来说，需要在平时的学习和实践中不断提高自己的编程技能和开发能力，才能更好地应对这样的机试考核。

相关问题

【华为od机试真题 python】最短木板长度【2022 q4 | 100分】

这道题是一道比较基础的数学算法题目，需要用到三角函数知识以及循环语句的运用。

题目要求求解一个最短木板的长度，该木板需要经过给定的n个定点，且最短路径不能跨过给定的m个边界（墙壁）。

首先，我们需要根据给出的坐标点计算点与点之间的距离，以及和边界的交点距离。这里涉及到数学中的勾股定理和向量运算。

然后，我们需要通过循环语句，枚举每个点与另外一个点之间的距离，每一次循环时，我们都需要判断该路径是否与墙壁有交点。如果路径有交点，则需要计算交点与当前点之间的距离，并将它加到该路径的长度上。

在循环结束后，我们就可以得到每个点与所有其他点之间的最短路径长度。此时，我们只需要取最小值即可。

在编写程序时，我们需要注意一些细节问题，例如边界的坐标是否会指向点的坐标，如果相同则可能会出现计算错误，我们还需要定义一些变量来存储数据以便后续的计算。

总的来说，这道题需要我们掌握数学和编程基础知识，需要一定的思维能力，但是对于学过Python的人来说，这道题并不算难，只需要按照题目要求，认真思考并编写代码即可。

【华为od机试真题 java、python】无向图染色问题【2022 q4 | 100分】

题目描述

给定一个无向图，把图的结点分成两组，要求相同组内的结点之间没有连边，求这样分组的可能方案数。

输入格式

第一行一个整数 n，表示图的结点数。

接下来有 n 行，其中第 i 行的第 j 个整数表示结点 i 和结点 j 之间是否有连边。

输出格式

输出一个整数，为方案数。

输入样例

4
0 1 1 1
1 0 1 0
1 1 0 1
1 0 1 0

输出样例

10

解题思路

本题解法很多，以下介绍两种较常见的做法。

做法一：二分图染色

将整个无向图按照二分图划分为两部分，其中每一部分内的节点都没有互相连通的边。即，将图中的每个节点分为两组，使得每组内没有连边，此时的分组情况可以确定，方案数为 2^(n/2)。这里可以使用 DFS 或 BFS 实现，需要注意以下两个细节：

- 图不一定联通，因此需要对所有的节点进行遍历；
- 一个无向图不一定是二分图，因此需要处理在原图中连通的节点被划分在同一组的情形。

代码如下：

Java版：

import java.util.*;
public class Main {
static int n;
static int[][] w;
static int[] color;
public static void main(String[] args) {
Scanner sc = new Scanner(System.in);
n = sc.nextInt();
w = new int[n][n];
color = new int[n];
for (int i = 0; i < n; i++)
for (int j = 0; j < n; j++)
w[i][j] = sc.nextInt();
dfs(0, 1);
int ans = 1;
for (int c : color) {
if (c == 0)
ans *= 2;
}
System.out.println(ans);
}
static void dfs(int u, int c) {
color[u] = c;
for (int v = 0; v < n; v++) {
if (w[u][v] == 0)
continue;
if (color[v] == 0) {
dfs(v, 3 - c); // 如果是颜色1，则下一次染成颜色2；如果是颜色2，下一次染成颜色1
} else if (color[v] == c) {
System.out.println(0); // 相邻节点颜色相同，说明不是二分图
System.exit(0); // 必须结束程序
}
}
}
}

Python版：

n = int(input())
w = [list(map(int, input().split())) for _ in range(n)]
color = [0] * n # color 记录染色信息，初始值为0
def dfs(u, c):
color[u] = c
for v in range(n):
if w[u][v] == 0:
continue
if color[v] == 0:
dfs(v, 3 - c)
elif color[v] == c:
print(0)
exit()
dfs(0, 1)
ans = 1
for c in color:
if c == 0:
ans *= 2
print(ans)

做法二：矩阵树定理

矩阵树定理可以用于计算无向图的生成树个数以及最小割的计算。这里只介绍如何使用矩阵树定理计算无向图的染色数。

定义行列式的值为图的邻接矩阵去掉一行一列之后的行列式的值，即 d = |(W)ij|，其中 W 表示邻接矩阵。则生成树个数等于 d^(n-2)。

如果将邻接矩阵 W 的每一行都减去该行的最后一个元素，并将对角线顶点连接起来，形成的新矩阵可以用于计算染色数。新矩阵记作 M，其中 M 的 i 行表示第 i 个结点都和哪些结点相连，例如 M 的第 i 行为 [0, 1, 1, 1]，表示 1、2、3 这三个结点和 i 相连。

将 M 的第 i 行中的每个元素变成该行所有数的相反数，再将对角线顶点连接起来，形成的新矩阵记作 K，那么 K 的行列式值即为答案。例如，如果 M 的第 i 行为 [0, 1, 1, 1]，那么 K 矩阵的该行为 [-3, 1, 1, 1]。

代码如下：

Java版：

import java.util.*;
public class Main {
static int n;
static int[][] w;
static int[][] m;
public static void main(String[] args) {
Scanner sc = new Scanner(System.in);
n = sc.nextInt();
w = new int[n][n];
m = new int[n - 1][n - 1];
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
w[i][j] = sc.nextInt();
if (i != j && w[i][j] != 0) {
m[Math.min(i, j)][Math.max(i, j)] = -1;
}
}
}
for (int i = 0; i < n - 1; i++)
m[i][i] -= Arrays.stream(m[i]).sum();
System.out.println(det());
}
static long det() {
long ans = 1;
for (int i = 0; i < n - 2; i++) {
for (int j = i + 1; j < n - 1; j++) {
while (m[j][i] != 0) {
long t = m[i][i] / m[j][i];
for (int k = i; k < n - 1; k++)
m[i][k] -= t * m[j][k];
for (int k = i; k < n - 1; k++)
m[i][k] ^= m[j][k] ^= m[i][k] ^= m[j][k];
ans = -ans;
}
}
ans *= m[i][i];
}
return ans;
}
}

Python版：

n = int(input())
w = [list(map(int, input().split())) for _ in range(n)]
m = [[0] * (n - 1) for _ in range(n - 1)]
for i in range(n):
for j in range(i + 1, n):
if w[i][j] == 1:
m[min(i, j)][max(i, j) - 1] = -1
for i in range(n - 1):
m[i][i] = sum(m[i]) - m[i][i]

def det():
ans = 1
for i in range(n - 2):
for j in range(i + 1, n - 1):
while m[j][i]:
t = m[i][i] // m[j][i]
for k in range(i, n - 1):
m[i][k] -= t * m[j][k]
m[i], m[j] = m[j], m[i]
ans = -ans
ans *= m[i][i]
return ans

print(det())