牛客华为机试题库 c++

### 牛客网机试调试代码示例与教程 #### 关于牛客网机试调试环境 牛客网提供了在线编程练习平台，支持多种主流编程语言（如 C、C++、Python、Java 和 JavaScript），并允许用户通过其内置的调试工具来运行和测试代码[^3]。对于初学者来说，熟悉这一功能可以帮助更高效地完成机考试题。 #### 字符串分隔问题实例分析 在处理字符串分割时，可以利用 Python 的 `split()` 方法或者正则表达式模块 `re` 来实现复杂模式匹配。以下是基于引用中的字符串分隔问题的一个简单例子： ```python def split_string(input_str): result = input_str.split(' ') return '\n'.join(result) input_data = "0xA 0xAA" output = split_string(input_data) print(output) ``` 上述代码实现了按照空格拆分输入字符串并将结果以换行符连接的功能[^2]。 #### 华为机试试题实战案例——补种胡杨树问题 针对补种未存活胡杨树的问题，可以通过动态规划或滑动窗口技术优化解决方案。下面是一个简化版的 Python 实现方案： ```python def max_continuous_trees(n, m, positions): res = 0 current_count = 0 for i in range(1, n + 1): if i not in positions or (current_count < m and add_tree(i)): current_count += 1 res = max(res, current_count) else: current_count -= 1 return res # 假设函数add_tree用于判断是否能在此位置种植新树 def add_tree(position): pass # 这里省略具体逻辑 positions = [2, 4, 7, 1] result = max_continuous_trees(10, 3, positions) print(result) ``` 此代码片段展示了如何计算最多连续胡杨数目的基本框架[^4]。 #### 提升机试效率的小贴士 为了更好地适应机考环境，在日常训练过程中应注重以下几个方面： - **熟练掌握常用算法模板**：例如快速排序、二分查找等基础操作。 - **强化边界条件考虑能力**：很多错误来源于极端情况下的疏忽。 - **善用IDE快捷键提高编码速度**：即使是在网页端模拟器上也可以尝试记住一些常用的编辑命令组合。

<think>好的，用户现在想了解牛客网华为机试的第40题。首先，我需要回忆一下华为机试的常见题型和结构。华为机试通常包含编程题，涉及数据结构、算法、字符串处理、动态规划等。牛客网上的题目可能有一定的难度，尤其是后面的题目，比如第40题，可能属于较难的部分。 用户之前询问过C++的编译时多态，可能对编程有一定基础，现在转向具体算法题的求解。我需要先确定第40题的具体内容，但可能用户没有提供题目细节，所以需要推测或查找相关信息。不过，由于无法直接访问外部资源，我需要依靠已有的知识库或者常见的华为机试题型进行推测。 常见的华为机试题可能包括字符串操作、图算法、树结构、动态规划等。比如，第40题可能是类似“合唱队形”、“购物单”、“迷宫问题”这样的题目。假设用户无法提供具体题目内容，我需要给出一个通用的解题思路，或者举一个典型的例子来说明如何应对这类问题。 另外，用户可能希望得到详细的解题步骤，包括问题分析、解题思路、代码实现和注意事项。因此，我需要结构清晰地分步骤讲解，确保用户能够理解并应用到实际问题中。 考虑到用户可能需要具体的例子，假设第40题是一个典型的动态规划问题，比如“最长递增子序列”或其变种，或者是字符串处理问题。比如，可能的题目是计算字符串的最长回文子串，或者是图的最短路径问题。 在不确定具体题目内容的情况下，我可以选择一个常见的华为机试题作为例子，例如“合唱队形”问题，这通常涉及动态规划，且是华为机试中的经典题目。这个问题的描述是：N位同学站成一排，要求其中的某些同学出列，使得剩下的同学排成合唱队形，即先递增再递减。求最少需要几位同学出列。 接下来，我需要详细分析这个问题，给出解题思路、动态规划的应用，以及代码实现的示例。同时，需要注意边界条件和优化点，帮助用户理解如何应对类似的问题。 在回答过程中，需要使用中文，结构清晰，分步骤讲解，并确保代码的正确性和可读性。同时，要提醒用户注意测试用例的覆盖和可能的陷阱，比如重复元素、极端情况等。 总结来说，我需要： 1. 假设一个可能的华为机试第40题，例如“合唱队形”问题。 2. 分步骤解析问题，包括问题描述、输入输出、解题思路。 3. 使用动态规划的方法详细讲解如何求解最长递增子序列及其变种。 4. 提供代码示例，并解释关键部分。 5. 总结注意事项和优化建议。 这样可以帮助用户即使面对不同的具体题目，也能掌握解题的方法和思路，提升解决类似问题的能力。</think>--- ### **牛客网华为机试第40题详解** 由于华为机试题库会定期更新，且题目编号可能因版本不同有所变化，以下内容基于典型的**华为机试高频题型**进行分析。假设第40题涉及**动态规划**或**字符串处理**，我们以一道经典题目**“合唱队形问题”**为例进行详细解析，其解题思路与代码实现具有广泛适用性。 --- #### **一、题目描述** **问题**： N位同学站成一排，音乐老师要请其中的$(N-K)$位同学出列，使得剩下的$K$位同学排成**合唱队形**。合唱队形要求： - 队形为**先严格递增再严格递减** - 不允许仅递增或仅递减 求最少需要多少同学出列，即求最大的$K$值。 **输入示例**： ``` 8 186 186 150 200 160 130 197 200 ``` **输出示例**： ``` 4 ``` **解释**： 最终队列为 `150 160 130` 或 `160 130 197` 等，需要移除4人。 --- #### **二、解题思路** **核心思想**： 1. **双向动态规划** - 对每个位置，计算其**左侧最长递增子序列长度**（LIS） - 计算其**右侧最长递减子序列长度**（LDS） - 两者相加再减1（当前元素被重复计算一次），即为以该元素为中心的合唱队形最大长度 2. **状态转移方程** - 递增序列：$dp\_inc[i] = \max(dp\_inc[j] + 1) \quad (0 \leq j < i \text{且} arr[j] < arr[i])$ - 递减序列：$dp\_dec[i] = \max(dp\_dec[j] + 1) \quad (i < j < n \text{且} arr[j] < arr[i])$ **步骤分解**： 1. 计算每个位置的左侧最长递增子序列 2. 计算每个位置的右侧最长递减子序列 3. 遍历所有位置，找到最大$(dp\_inc[i] + dp\_dec[i] - 1)$ 4. 最终结果为$n - \max\_len$ --- #### **三、代码实现** ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; int main() { int n; cin >> n; vector<int> heights(n); for (int i = 0; i < n; ++i) { cin >> heights[i]; } vector<int> dp_inc(n, 1); // 左侧递增序列长度 for (int i = 1; i < n; ++i) { for (int j = 0; j < i; ++j) { if (heights[j] < heights[i]) { dp_inc[i] = max(dp_inc[i], dp_inc[j] + 1); } } } vector<int> dp_dec(n, 1); // 右侧递减序列长度 for (int i = n-2; i >= 0; --i) { for (int j = n-1; j > i; --j) { if (heights[j] < heights[i]) { dp_dec[i] = max(dp_dec[i], dp_dec[j] + 1); } } } int max_len = 0; for (int i = 0; i < n; ++i) { max_len = max(max_len, dp_inc[i] + dp_dec[i] - 1); } cout << n - max_len << endl; return 0; } ``` --- #### **四、关键点解析** 1. **时间复杂度**： - 双重循环导致时间复杂度为$O(n^2)$ - 可通过贪心+二分优化至$O(n \log n)$（适用于大规模数据） 2. **边界条件**： - 所有身高相同时，输出$n-1$（只能保留1人） - 严格递增或严格递减时，需保证至少有一个峰顶 3. **华为机试常见陷阱**： - 输入数据可能存在多个相同值，需注意严格递增/递减的判断 - 测试用例可能包含极端情况（如n=0或n=1） --- #### **五、优化思路（高阶）** 1. **贪心+二分优化** 将LIS/LDS的计算优化为$O(n \log n)$： ```cpp // 以递增序列为例 vector<int> tails; for (auto num : heights) { auto it = lower_bound(tails.begin(), tails.end(), num); if (it == tails.end()) { tails.push_back(num); } else { *it = num; } dp_inc[i] = tails.size(); } ``` 2. **空间压缩** 使用滚动数组减少空间占用 --- #### **六、相似题型拓展** 1. **最长递增子序列**（LeetCode 300） 2. **山脉数组**（LeetCode 845） 3. **俄罗斯套娃信封问题**（LeetCode 354） --- **总结**：华为机试中类似题目考察动态规划的核心应用能力，解题关键在于将问题分解为已知模型（如LIS）。掌握双向DP的思路后，可灵活应用于多种变种题型。实际考试中需注意代码鲁棒性和边界条件处理。