華為2023年3月27日實習生筆試題及解答

3月27日做了華為筆試，3道題2小時。當時沒有拍照，現在憑記憶將題目和**敘述一遍，方便後人。前面將把三道題分別列一下，供後來者自己做。在後面說明一下自己的寫法

下面是各題做法和思路：

第一題：題目說的比較複雜，讀懂題意之後大致是，9個字元一組，每組的第乙個字元是標誌位，後面8個字元是位址。如果標誌位是0，位址逆序，標誌位是1位址不變。輸入說明：乙個字串，有多組字元，中間沒有空格。輸出說明：輸出最後的位址，每組位址用空格隔開，最後乙個輸出不需要空格。

解答：第一題很簡單，9個一組得讀取，判斷第乙個是0還是1即可。5分鐘內即可ac。

# -*- coding:utf8 -*-
n = int(input())
strs = input()
for i in range(n):
s = strs[9*i:9*i+9]  # 9個一組得讀取
if s[0] == '0':
s = s[1:]
s = s[::-1]  # 逆序
else:
s = s[1:]
print(s, end=' ')  # 空格輸出

第二題：簡而言之就是tsp問題。蜂巢在座標（0,0）的位置，有五處花叢，蜜蜂從蜂巢出發，要把五處花叢的花蜜採完再回到蜂巢，最短距離是多少。輸入說明：一行輸入，10個數分別是五處花叢的座標（x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4,x5,y5），用空格隔開。輸出說明：輸出最短距離，距離向下取整。

解答：一開始就想到了全排列之後貪心演算法取最小，雖然覺得方法太low了，但是讓我一下子寫出蟻群之類的覺得記憶模糊就很糾結。後來發現這道題給了10秒的執行時間，妥妥的決定用全排列了。思路：先用全排列的方式獲取蜜蜂訪問5個花叢的所有可能順序，之後計算每個路徑長度取最小。

# -*- coding:utf8 -*-
from math import sqrt
line = input().strip().split()
n = list(map(int, line))
n = [int(i) for i in line]
nums = [[0,0], [n[0],n[1]], [n[2],n[3]], [n[4],n[5]], [n[6],n[7]], [n[8],n[9]]]
# 以下為插入的方式獲取全排列的**。沒看過別人的，自己想到的。
# 後來看網上說，遞迴獲取全排列更常見，有興趣的可以自己去搜一下。
order = [[1]]
for i in range(2,6):
lens = len(order)
j = 0
while j < lens:
for k in range(i-1):
tmp = order[j][:]  #
order[-1].insert(k, i)
j += 1
# 接下來是製作距離矩陣
dist = [[0] * 6 for i in range(6)]
for i in range(6):
for j in range(6):
if dist[i][j] == 0:
dist[i][j] = sqrt((nums[i][0]-nums[j][0])**2 + (nums[i][1]-nums[j][1])**2)
else:
dist[i][j] = dist[j][i]
# 貪心演算法取最小
minval = 0
for path in order:
sums = dist[0][path[0]]
for i in range(4):
sums += dist[path[i]][path[i+1]]
sums += dist[path[4]][0]
if minval > sums or minval == 0:
minval = sums
print(int(minval))

解答：當時用的貪心演算法，只通過了70%，後來想到了動態規劃演算法，雖然沒試過但是個人感覺應該可以ac。和leetcode零錢兌換問題差不多的思路。

# -*- coding:utf8 -*-
# 40 * 50的方格
from random import randint
# 動態規劃演算法。對於乙個點，四種切法去除被切除的點即可獲得下一次的點集。加上1即可
def dp(points):
if len(points) <= 1:
return len(points)
first = points[0]
row = [i for i in points if i[0] != first[0]]
cntrow = dp(row)
col = [i for i in points if i[1] != first[1]]
cntcol = dp(col)
left = [i for i in points if i[2] != first[2]]
cntleft = dp(left)
right = [i for i in points if i[3] != first[3]]
cntright = dp(right)
return 1 + min(cntrow, cntcol, cntleft, cntright)  
# 貪心演算法。假設只能選擇一種方式切，選擇刀數最少的
def greedyone(points):
x = [i[0] for i in points]
y = [i[1] for i in points]
l = [i[2] for i in points]
r = [i[3] for i in points]
return min(len(set(x)), len(set(y)), len(set(l)), len(set(r)))  
n = int(input())
points = 
for i in range(n):
line = input().strip().split()
x = int(line[0])
y = int(line[1])
l = y - x
r = x + y
'''# 此部分為隨機獲取點值，確定自己的動態規劃演算法是否最優
n = 15
for i in range(10):
points = 
for j in range(n):
x = randint(0,40)
y = randint(0,50)
l = y - x
r = x + y
res1 = dp(points)
res2 = greedyone(points)
print('dp is %d, greedy is %d'%(res1, res2))
if res1 > res2:
print(points)
'''

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