华为机试真题 python实现】数组拼接

时间: 2023-05-08 14:00:38 浏览: 61
题目描述 给定两个整数数组A、B,将B并入A数组中,保持A数组中元素的顺序。 编写一个函数,将B数组的所有元素添加到A数组中,返回A数组。 例如,对于数组A=[1,2,3,4]和B=[5,6,7,8],将返回[1,2,3,4,5,6,7,8]。 题解 这道题目的思路比较简单,就是把B数组中的元素一个一个添加到A数组的末尾。 因为是在Python语言中实现,所以不需要考虑数组的大小和类型问题。 具体实现的话,我写了一个函数concatenate_array(A,B),其中A和B分别表示两个数组。 首先,使用len()函数计算出A和B数组的长度,分别为la和lb。 然后,通过for循环遍历B数组中的每个元素,用A数组的append()函数将元素添加到A数组的末尾。 最后,返回A数组即可。 下面是完整代码: def concatenate_array(A,B): la = len(A) lb = len(B) for i in range(lb): A.append(B[i]) return A 测试样例: A=[1,2,3,4] B=[5,6,7,8] C=concatenate_array(A,B) print(C) 输出结果: [1,2,3,4,5,6,7,8] 总结 本题的考点是数组的基本操作,例如长度计算、迭代、添加元素等。在Python语言中,数组可以用列表(List)来表示,操作起来比较方便。 这道题目比较简单,但是在真实开发中,很多时候也需要进行数组的拼接操作,因此熟练掌握这类题目是必要的。

相关推荐

要求实现一个函数,输入为两个字符串类型的超大整型数,输出为它们相加后的字符串类型结果。 这个问题的难点在于超大整型数的加法运算。由于Python语言天生支持大整数运算,所以我们可以直接将两个超大整型数转换成整型数,然后做标准的加法运算即可。但是,由于输入的是字符串类型的超大整型数,我们需要先将它们转换成整型数,同时需要考虑到进位的问题。具体实现可以参考以下代码: def add_str(s1: str, s2: str) -> str: # 先将字符串转换成列表并翻转 s1, s2 = list(s1[::-1]), list(s2[::-1]) res = [] # 用来保存结果的列表 carry = 0 # 用来保存进位的数 while s1 or s2: # 当两个列表至少有一个非空时循环 # 将列表转换成整数并将其加起来 num1 = int(s1.pop()) if s1 else 0 num2 = int(s2.pop()) if s2 else 0 s = num1 + num2 + carry # 计算进位 if s > 9: carry = 1 s -= 10 else: carry = 0 # 将结果插入列表 res.insert(0, s) # 如果最高位有进位,将其加上 if carry: res.insert(0, 1) # 将列表转换成字符串类型的结果并返回 return ''.join(str(i) for i in res) 以上代码首先将输入的字符串转换成列表并翻转,这样方便我们从低位开始做加法运算。然后使用一个while循环将两个列表中的数字按位相加,同时考虑到进位的情况。最后再将结果列表转换回字符串类型并返回即可。当然,如果要写一个更为严谨的程序,还需要考虑一些边界情况,比如输入为空字符串、输入的字符串中有非数字字符等情况。
【完美走位】是一道针对程序员编程能力和逻辑思考能力的题目,要求编写Python程序模拟自动驾驶时车辆行驶过程中的走位,以达到更顺畅、安全的驾驶方式。 在这道题目中,我们需要根据给定的路线和障碍物,模拟车辆在路线上的行驶并自动避开障碍物。预先给定的路线是一个由二维坐标组成的列表,每个坐标代表一个点。而障碍物则是一个由坐标和半径组成的列表,每个障碍物有一个圆形的范围。 为了实现完美的走位,我们需要考虑车辆在行驶过程中的方向和速度,同时需要判断车辆与障碍物的距离并及时调整行驶方向,确保行驶路径的安全性和连贯性。在程序设计过程中,可以考虑采用常用的计算几何图形算法和数值计算方法,比如向量运算、欧几里得距离计算等。 针对这道题目,我们可以采用Python实现相关算法,比如使用numpy库进行向量运算,使用math库进行欧几里得距离计算。同时,我们需要将算法和程序实现进行分模块设计,方便代码的管理和调试。具体实现可以参考以下步骤: 1. 定义坐标系和车辆初始位置,计算起始方向和速度; 2. 根据预设路线和初始速度,计算车辆下一步移动的目标坐标和行驶方向; 3. 判断目标坐标是否会与障碍物发生碰撞,如果有则进行避让处理,重新计算目标坐标和行驶方向; 4. 根据算法循环执行第2、3步,直到车辆到达终点或出现异常状况; 5. 输出行驶路线和走位结果,进行调试和优化。 通过以上步骤,我们可以实现华为od机试要求的【完美走位】程序,为自动驾驶等领域的人工智能技术提供有效的支持和发展。
题目描述: 输入一个二叉查找树和一个目标节点值,输出这个目标节点在二叉查找树中的层数。如果这个节点不在树中,输出-1。 算法思路: 二叉查找树能快速找到目标节点,因为左边节点小于右边节点,可以用二分思想来优化查找速度。通过递归,比较当前节点值和目标节点值的大小,若相等则返回当前层数即可,若目标节点值小于当前节点值,则向左子树递归查找,否则向右子树递归查找。如果找到节点则返回当前层数,如果递归到叶子节点仍未找到,返回-1。 代码实现: class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right class Solution: def searchBST(self, root: TreeNode, val: int) -> int: if root.val == val: return 1 elif val < root.val and root.left: return self.searchBST(root.left, val) + 1 elif val > root.val and root.right: return self.searchBST(root.right, val) + 1 else: return -1 测试样例: root = TreeNode(4) root.left = TreeNode(2) root.right = TreeNode(7) root.left.left = TreeNode(1) root.left.right = TreeNode(3) s = Solution() print(s.searchBST(root, 2)) # 2 print(s.searchBST(root, 5)) # -1 代码解释: 首先定义了一个节点类,包含节点值、左子树和右子树。然后是主要代码部分,将树的根节点和目标节点值作为参数传入函数中。如果当前节点值等于目标节点,则返回当前层数1。如果目标节点值小于当前节点值,且左子树存在,则将目标节点值和左子节点作为参数递归调用函数,返回值加1。如果目标节点值大于当前节点值,且右子树存在,则将目标节点值和右子节点作为参数递归调用函数,返回值加1。如果目标节点不在树中,返回-1。最后的测试样例中,对于二叉树的根节点的左子树中的值为2的节点,输出的结果是2;对于不存在于二叉树中的节点值为5的节点,输出的结果是-1。
华为OD机试真题要求使用Python实现分班功能,下面我将简要说明实现的思路。 首先我们需要读取输入的学生信息,包括姓名和成绩。可以使用Python的输入函数input()来实现,要求输入的学生信息按照一定格式排列,例如每行一个学生信息,姓名和成绩之间使用空格分隔。 我们可以定义一个空的字典来存储学生信息,姓名作为key,成绩作为value。我们可以使用Python的字典数据类型来实现,student_dict = {}。 然后,我们可以根据成绩对学生进行排序,可以使用Python的内置函数sorted()对字典的value进行排序,注意我们需要通过student_dict.items()将字典转换为可排序的列表。 接着我们需要根据排序后的学生列表来分班,根据题目要求,每班的人数是相同的,假设为n。有两种常见的分班方式: 1. 按照学生的顺序,依次将学生分到不同的班级,当分到第n个学生时,再将学生分到下一个班级。可以使用取余运算符%来实现这个过程。 2. 先将学生按照成绩分组,成绩相同的学生放在一起,然后再将每组学生按照上述方式分到不同的班级。 最后,我们需要输出分班结果,可以使用Python的格式化输出语句将学生信息打印出来,例如print("班级1: " + str(class1))。 以上是我对华为OD机试真题的大致思路,具体的代码实现需要考虑一些细节问题,并根据实际的需求进行调整。
华为OD机试是华为的外包岗位,类似于事业单位劳务派遣的岗位性质。OD是和外企德科签订用工合同。OD等级分为d1-d5,对应华为的13-17级,工资也从13k-29k不等,总的来说还是较为可观的。目前华为18级以下的社招都是以OD的形式进行,如果你想进入华为,OD也是一个不错的途径。\[2\] 关于华为OD机试Python真题2023的具体内容,我无法提供详细信息,因为我没有找到相关的题目描述。但是,根据引用\[1\]中的信息,华为OD机试包括两部分:2022年老题库和2023新增题目。如果你想了解具体的题目内容,建议你参考华为OD机试的官方资料或者咨询已经参加过该机试的人员。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [【华为OD机试真题】-2023(A+B卷)【C++,JAVA,Python】](https://blog.csdn.net/goldarmour/article/details/129807099)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [华为OD机试真题 Python 实现【最佳对手】【2023Q1 200分】,附详细解题思路](https://blog.csdn.net/guorui_java/article/details/131428825)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
### 回答1: 这道题目先要求使用Python语言实现一个游戏,游戏规则是农夫、一只羊、一只狼需要通过一只小船,前往对岸。但是小船每次只能搭载两样东西,如果羊和狼在一起而农夫不在,则羊会被狼吃掉,如果农夫和羊或狼在一起,则农夫会被咬伤。 为了避免这些意外情况,需要按照规矩进行渡河。游戏最终的目标是所有人和动物都能安全到达对岸。 在这道题目中,主要涉及到控制语句和函数的运用,需要对Python语言有一定的掌握程度。 在解题过程中需要注意游戏规则,合理选择夹带物品上下岸,使得所有人员都能安全到对岸,同时也要注意代码的规范和注释,使得代码易于阅读和理解。 最终,在消耗一定时间和精力之后,能够顺利地解决这道考题,证明自己对于Python编程语言和算法有着比较深入的理解和应用能力。 ### 回答2: 题目描述: 有一只羊、一只狼和一位农夫站在河边。他们需要通过一个小船过河,但是小船长度只能容纳一只动物或农夫。如果羊被狼吃了,农夫就会失去饲料;如果农夫不在场,羊就会四处乱跑。请你编写一个程序,求出如何使他们过河才能保证所有人和动物都安全到达对岸。 算法分析: 本题是一道经典的人工智能搜索问题,采用深度优先搜索算法进行求解。 1、定义状态:定义状态包括五个因素,即羊、狼、农夫和小船所处的位置。 2、确定动作:动作包括两种,即农夫单独过河,或者农夫带一只动物或者空船过河。 3、搜索过程:从起始状态开始,进行深度优先搜索,逐步扩展状态空间,直到找到目标状态为止。 4、剪枝:考虑到搜索空间非常大,需要进行剪枝优化。一方面可以使用启发式搜索技术,尽可能减少不必要的搜索步骤;另一方面可以使用状态的缓存技术,避免在搜索过程中重复访问已经扩展过的状态。 代码实现: # encoding: utf8 # 状态定义 class State: def __init__(self, wolf, sheep, farmer, boat, parent=None): self.wolf = wolf self.sheep = sheep self.farmer = farmer self.boat = boat self.parent = parent def comp(self, other): return self.wolf == other.wolf and self.sheep == other.sheep and self.farmer == other.farmer and self.boat == other.boat def is_valid(self): if self.wolf == self.sheep and self.farmer != self.wolf: return False if self.sheep == self.farmer and self.boat != -1: return False if self.wolf == self.farmer and self.boat != -1: return False return True def __str__(self): return "[w: %s, s: %s, f: %s, b: %s]" % (self.wolf, self.sheep, self.farmer, self.boat) # 状态扩展 def expand(state): states = [] if state.boat == -1: # 农夫在右岸 if state.wolf == 1: new_state = State(0, state.sheep, 0, 1, state) if new_state.is_valid(): states.append(new_state) if state.sheep == 1: new_state = State(state.wolf, 0, 0, 1, state) if new_state.is_valid(): states.append(new_state) new_state = State(state.wolf, state.sheep, 0, 1, state) if new_state.is_valid(): states.append(new_state) else: # 农夫在左岸 if state.wolf == 0: new_state = State(1, state.sheep, 1, -1, state) if new_state.is_valid(): states.append(new_state) if state.sheep == 0: new_state = State(state.wolf, 1, 1, -1, state) if new_state.is_valid(): states.append(new_state) new_state = State(state.wolf, state.sheep, 1, -1, state) if new_state.is_valid(): states.append(new_state) return states # 深度优化搜索 def dfs(start_state, end_state): stack = [start_state] visited_states = [] while len(stack) > 0: current_state = stack.pop() if current_state.comp(end_state): path = [] while current_state.parent: path.append(current_state) current_state = current_state.parent path.append(start_state) path.reverse() return path visited_states.append(current_state) child_states = expand(current_state) for child_state in child_states: if child_state not in visited_states: stack.append(child_state) return None # 测试 start_state = State(1, 1, 1, -1) end_state = State(0, 0, 0, 1) path = dfs(start_state, end_state) if path: for state in path: print(state) else: print("Can't find a valid path.") ### 回答3: 该题目是典型的搜索问题,通过深度优先搜索遍历所有可能的解,得出符合条件的最优解。 题目要求农夫、羊、狼一起过河,但是河边只有一条船,船只能由农夫划。羊和狼不能同时在河的一侧,否则羊就会被狼吃掉;农夫不在河岸时,羊和狼也不能在河边。需要我们用 python 编程实现一个智能的过河算法。 算法思路: 1.定义一个类:State,表示当前状态 2.定义初始状态: 初始状态为:农夫、羊、狼都在左岸,船在左岸,右岸没有人和动物。 3.定义探索当前状态函数: 定义 explore 函数用于遍历所有可能的状态: (1)农夫渡河 (2)羊渡河 (3)狼渡河 我们需要判断每一步是否符合规则,例如羊和狼不能同时在河的一侧,羊不能离开农夫在另一岸。 4.定义目标状态: 当农夫、羊、狼都在右岸,船也在右岸,则为目标状态。 5.定义终止函数: 如果当前状态与目标状态相同,则返回当前状态;如果已经遍历查找过所有的状态还是没有解决,则返回 None。 6.定义搜索函数: 定义 search 函数来搜索所有的状态。我们遍历所有可能的状态,找到符合规则的状态,然后把它加入到状态列表中,再进行搜索,直到达到目标状态。 7.定义打印函数: 定义 print_result 函数,输出农夫、羊、狼渡河的所有步骤。 最终核心代码如下: class State: def __init__(self, farmer, sheep, wolf, boat): self.farmer = farmer self.sheep = sheep self.wolf = wolf self.boat = boat # 探索当前状态 def explore(self): result = [] if self.farmer == self.sheep: # 羊在同侧 new_state = State(1 - self.farmer, self.sheep, self.wolf, 1 - self.boat) if new_state.is_valid(): result.append(new_state) if self.farmer == self.wolf: # 狼在同侧 new_state = State(1 - self.farmer, self.sheep, self.wolf, 1 - self.boat) if new_state.is_valid(): result.append(new_state) if self.farmer == self.sheep and self.farmer == self.wolf: # 羊和狼在同侧 new_state = State(1 - self.farmer, self.sheep, self.wolf, 1 - self.boat) if new_state.is_valid(): result.append(new_state) else: for (a, b, c) in ((1, 0, 0), (0, 1, 0), (0, 0, 1), (0, 0, 0)): new_state = State(self.farmer + a, self.sheep + b, self.wolf + c, 1 - self.boat) if new_state.is_valid(): result.append(new_state) return result # 判断当前状态是否合法 def is_valid(self): if self.sheep == self.wolf and self.farmer != self.sheep: return False if self.sheep == self.farmer or self.wolf == self.farmer: return True return False # 判断当前状态是否为目标状态 def is_goal(self): return self.farmer == self.sheep == self.wolf == 1 # 输出当前状态 def __str__(self): if self.boat == 0: boat_pos = "left" else: boat_pos = "right" return "farmer: %s, sheep: %s, wolf: %s, boat: %s" % ( ("left" if self.farmer == 0 else "right"), ("left" if self.sheep == 0 else "right"), ("left" if self.wolf == 0 else "right"), boat_pos) # 搜索函数 def bfs_search(): initial_state = State(0, 0, 0, 0) # 定义初始状态 visited, queue = set(), [initial_state] # 初始化 visited 和 queue while queue: # 只要队列不为空就一直循环 state = queue.pop(0) # 取出队首的状态 if state.is_goal(): # 判断是否为目标状态 return state visited.add(state) # 添加到 visited 中 for neighbor in state.explore(): # 遍历所有可能的状态 if neighbor not in visited: queue.append(neighbor) # 添加到队列中 return None # 打印结果 def print_result(): state = bfs_search() path = [] # 定义一个空列表存储路径 while state: # 从目标状态开始往回找到初始状态 path.append(state) state = state.parent # 从父类中获取当前状态 for i in range(len(path) - 1, -1, -1): print(path[i]) 最终的结果就是打印出农夫、羊、狼过河的所有步骤。

最新推荐

华为机试真题 2022最新

收集整理华为机试108题,目录清晰,内涵C、C++答案 适合初中级练手学习,短时突击

教你如何过华为机试.docx

华为机试算法题总结 经验分享

CASS7.0 两期土方计算.pdf

CASS7.0 两期土方计算.pdf

代码随想录最新第三版-最强八股文

这份PDF就是最强⼋股⽂! 1. C++ C++基础、C++ STL、C++泛型编程、C++11新特性、《Effective STL》 2. Java Java基础、Java内存模型、Java面向对象、Java集合体系、接口、Lambda表达式、类加载机制、内部类、代理类、Java并发、JVM、Java后端编译、Spring 3. Go defer底层原理、goroutine、select实现机制 4. 算法学习 数组、链表、回溯算法、贪心算法、动态规划、二叉树、排序算法、数据结构 5. 计算机基础 操作系统、数据库、计算机网络、设计模式、Linux、计算机系统 6. 前端学习 浏览器、JavaScript、CSS、HTML、React、VUE 7. 面经分享 字节、美团Java面、百度、京东、暑期实习...... 8. 编程常识 9. 问答精华 10.总结与经验分享 ......

事件摄像机的异步事件处理方法及快速目标识别

934}{基于图的异步事件处理的快速目标识别Yijin Li,Han Zhou,Bangbang Yang,Ye Zhang,Zhaopeng Cui,Hujun Bao,GuofengZhang*浙江大学CAD CG国家重点实验室†摘要与传统摄像机不同,事件摄像机捕获异步事件流,其中每个事件编码像素位置、触发时间和亮度变化的极性。在本文中,我们介绍了一种新的基于图的框架事件摄像机,即SlideGCN。与最近一些使用事件组作为输入的基于图的方法不同,我们的方法可以有效地逐个事件处理数据,解锁事件数据的低延迟特性,同时仍然在内部保持图的结构。为了快速构建图,我们开发了一个半径搜索算法,该算法更好地利用了事件云的部分正则结构,而不是基于k-d树的通用方法。实验表明,我们的方法降低了计算复杂度高达100倍,相对于当前的基于图的方法,同时保持最先进的性能上的对象识别。此外,我们验证了我们的方�

下半年软件开发工作计划应该分哪几个模块

通常来说,软件开发工作可以分为以下几个模块: 1. 需求分析:确定软件的功能、特性和用户需求,以及开发的目标和约束条件。 2. 设计阶段:根据需求分析的结果,制定软件的架构、模块和接口设计,确定开发所需的技术和工具。 3. 编码实现:根据设计文档和开发计划,实现软件的各项功能和模块,编写测试用例和文档。 4. 测试阶段:对软件进行各种测试,包括单元测试、集成测试、功能测试、性能测试、安全测试等,确保软件的质量和稳定性。 5. 发布和部署:将软件打包发布,并进行部署和安装,确保用户可以方便地使用软件。 6. 维护和更新:对软件进行维护和更新,修复漏洞和Bug,添加新的特性和功能,保证

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

开集域自适应方法及其在靶点发现中的应用

9322基于开集域自适应的新靶点发现Taotao Jing< $,Hongfu LiuXiang,and Zhengming Ding<$†美国杜兰大学计算机科学系‡美国布兰代斯大学Michtom计算机科学学院网址:tjing@tulane.edu,hongfuliu@brandeis.edu,网址:www.example.com,zding1@tulane.edu摘要开集域自适应算法(OSDA)认为目标域包含了在外部源域中未观察到的新类别的样本不幸的是,现有的OSDA方法总是忽略了看不见的类别的信息的需求,并简单地将它们识别为“未知”集合而没有进一步的这促使我们通过探索底层结构和恢复其不可解释的语义属性来更具体地理解未知类别。在本文中,我们提出了一种新的框架,以准确地识别目标领域中的可见类别,并有效地恢复未见过的类别的语义属性具体而言,结构保持部分对齐开发,通过域不变的特征学习识别看到的基于视觉图的属性传播是为了通过视觉语义映射将可见属�

yolov8部署mac

很抱歉,YoloV8并不支持在macOS上进行部署。YoloV8是基于深度学习框架Darknet开发的,Darknet支持Linux和Windows操作系统。如果你想在macOS上运行YoloV8,可以考虑使用虚拟机或容器技术,在虚拟机或容器中运行Linux系统,然后在Linux系统上进行YoloV8的部署。

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.