【2024年华为OD机试】 (B卷,200分)- 二叉树中序遍历（Java & JS & Python&C/C++）

一、问题描述

题目解析

题目描述

根据给定的二叉树结构描述字符串，输出该二叉树按照中序遍历结果字符串。中序遍历顺序为：左子树，根结点，右子树。

输入描述

由大小写字母、左右大括号、逗号组成的字符串：字母代表一个节点值，左右括号内包含该节点的子节点。左右子节点使用逗号分隔，逗号前为空则表示左子节点为空，没有逗号则表示右子节点为空。二叉树节点数最大不超过 100。

注：输入字符串格式是正确的，无需考虑格式错误的情况。

输出描述

输出一个字符串为二叉树中序遍历各节点值的拼接结果。

用例

输入

a{b{d,e{g,h{,i}}},c{f}}

输出

dbgehiafc

说明
无

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题目解析

问题分析

1. 目标
   根据二叉树的描述字符串，输出其中序遍历结果。

2. 关键点

   • 二叉树的描述字符串格式为：根{左子树,右子树}。
   • 中序遍历顺序为：左子树 → 根节点 → 右子树。
   • 需要解析字符串，构建二叉树结构，然后进行中序遍历。

3. 问题转化
   通过解析字符串，构建二叉树节点关系，然后递归或迭代实现中序遍历。

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解题思路

1. 解析字符串

   • 使用栈结构解析字符串，提取根节点、左子树和右子树。
   • 遇到 { 时，记录当前节点为根节点，并开始解析子树。
   • 遇到 , 时，分隔左子树和右子树。
   • 遇到 } 时，完成当前子树的解析。

2. 构建二叉树

   • 根据解析结果，递归构建二叉树的节点关系。

3. 中序遍历

   • 递归或迭代实现中序遍历，输出节点值。

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示例分析

输入

a{b{d,e{g,h{,i}}},c{f}}

步骤

1. 解析字符串：
   • 根节点为 a，左子树为 b{d,e{g,h{,i}}}，右子树为 c{f}。
   • 解析左子树：
     • 根节点为 b，左子树为 d，右子树为 e{g,h{,i}}。
     • 解析右子树：
       • 根节点为 e，左子树为 g，右子树为 h{,i}。
       • 解析右子树：
         • 根节点为 h，左子树为空，右子树为 i。
   • 解析右子树：
     • 根节点为 c，左子树为空，右子树为 f。
2. 构建二叉树：
   • 根节点 a，左子节点 b，右子节点 c。
   • 节点 b 的左子节点 d，右子节点 e。
   • 节点 e 的左子节点 g，右子节点 h。
   • 节点 h 的右子节点 i。
   • 节点 c 的右子节点 f。
3. 中序遍历：
   • 左子树 d → 根节点 b → 右子树 g → 根节点 e → 右子树 h → 右子树 i → 根节点 a → 右子树 f → 根节点 c。
   • 输出结果：dbgehiafc。

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复杂度分析

1. 时间复杂度

   • 解析字符串的时间复杂度为 O(n)，其中 n 是字符串长度。
   • 中序遍历的时间复杂度为 O(m)，其中 m 是二叉树节点数。
   • 总时间复杂度为 O(n + m)。

2. 空间复杂度

   • 使用栈结构解析字符串，空间复杂度为 O(n)。
   • 二叉树节点的存储空间复杂度为 O(m)。
   • 总空间复杂度为 O(n + m)。

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总结

本题的核心是通过解析字符串构建二叉树，然后进行中序遍历。关键在于：

1. 使用栈结构解析字符串，提取节点和子树信息。
2. 递归构建二叉树节点关系。
3. 递归或迭代实现中序遍历。
4. 时间复杂度为 O(n + m)，适合处理节点数不超过 100 的输入。

二、JavaScript算法源码

这段 JavaScript 代码实现了一个用来处理特定格式字符串的算法，并且使用了 readline 模块来从控制台读取输入。这个程序看起来是在处理带有括号和嵌套结构的字符串，可能是某种树形结构的表示。

代码解析

1. 读取输入

const readline = require("readline");

const rl = readline.createInterface({
  input: process.stdin,
  output: process.stdout,
});

rl.on("line", (line) => {
  console.log(getResult(line));
});

• 这里通过 Node.js 内置的 readline 模块创建了一个读取控制台输入的接口。
• readline.createInterface 创建了一个新的接口，input 绑定到 process.stdin（标准输入），output 绑定到 process.stdout（标准输出），这意味着我们可以从控制台输入内容并输出结果。
• rl.on("line", (line) => {...}) 设置了一个事件监听器，监听输入的每一行数据。当输入的每一行被读取后，都会调用回调函数并传递输入的行作为参数 line。

2. 处理输入的 getResult 函数

function getResult(str) {
  const idxs = [];
  const stack = [];
  for (let i = 0; i < str.length; i++) {
    const c = str[i];

    if (c == "}") {
      const idx = idxs.pop(); // 左括号索引
      const root = stack[idx - 1]; // 根
      const [left, right] = stack.splice(idx).slice(1).join("").split(",");
      stack.pop();
      stack.push((left ?? "") + root + (right ?? ""));
      continue;
    }

    if (c == "{") {
      idxs.push(stack.length);
    }

    stack.push(c);
  }

  return stack[0];
}

• 初始化 idxs 和 stack：

  • idxs 是一个栈，用来存储 { 的位置索引。
  • stack 用来存储处理过程中遇到的字符。

• 遍历字符串 str：

  • 对于每一个字符 c，程序做出不同的处理：
    • 遇到 }：
      • 表示需要结束一个树的当前部分，进行栈的回溯：
        • const idx = idxs.pop(); 获取之前保存的 { 对应的位置。
        • const root = stack[idx - 1]; 获取树的根部分，通常是 { 对应的左括号部分。
        • const [left, right] = stack.splice(idx).slice(1).join("").split(",");：从栈中取出 idx 之后的部分，合并成一个字符串，分割成左右子树 left 和 right。如果没有左右子树，则默认为空字符串。
        • stack.pop(); 弹出根节点前面的字符。
        • stack.push((left ?? "") + root + (right ?? ""));：把最终的结果（合并后的左右子树和根）重新推入栈中。
    • 遇到 {：
      • idxs.push(stack.length);：遇到左括号 { 时，记录当前栈的长度，用于定位匹配的右括号 } 的位置。
    • 其他字符：
      • 任何其他字符（包括字母、数字、符号等）都会直接被推入栈中。

• 最终返回：

  • stack[0]：最终栈中只会剩下一个元素，这个元素是处理完毕后的最终结果。

代码示例

假设我们有一个输入：

{A,B,C}

处理过程：

1. 遇到 {，记录当前栈的长度（即栈中没有元素时，栈长度为 0）。
2. 遇到字符 A，推入栈中。
3. 遇到字符 ,，推入栈中。
4. 遇到字符 B，推入栈中。
5. 遇到字符 ,，推入栈中。
6. 遇到字符 C，推入栈中。
7. 遇到 }，根据栈的内容进行回溯，找到左括号 { 对应的索引，提取左右子树 A 和 B,C，合并并形成最终结果 A,B,C。

最终结果是 A,B,C，它表示某种形式的树结构或分组结构。

例子：

输入：

{A,{B,C},{D,E}}

处理：

1. 第一层 {，记录索引。
2. 处理子树 {B,C}，提取出 B,C。
3. 处理子树 {D,E}，提取出 D,E。
4. 最终合并成 A,B,C,D,E。

输出：

A,B,C,D,E

总结

这个算法主要通过栈来模拟树结构的构建，适合处理带有嵌套括号的输入。使用栈记录每次遇到 { 的位置，当遇到 } 时，通过栈中的数据回溯并合并左、右子树，最终得到一个处理后的结果字符串。这个算法的设计思想类似于处理表达式的求值或树形结构的构建，是一种典型的栈应用。

三、Java算法源码

这段 Java 代码的功能是处理一个带有 { 和 } 括号的嵌套结构字符串，并根据特定规则重新组合这个字符串。具体来说，它模拟了一个类似树结构的构建，处理过程类似于中序遍历。

代码解析

1. 输入读取与结果输出

Scanner sc = new Scanner(System.in);
System.out.println(getResult(sc.next()));

• Scanner sc = new Scanner(System.in);：用于从控制台读取输入。
• getResult(sc.next())：读取输入并将其传入 getResult 方法，处理后输出结果。

2. 核心算法：getResult 方法

public static String getResult(String str) {
    LinkedList<Integer> idxs = new LinkedList<>();
    LinkedList<String> stack = new LinkedList<>();

    for (int i = 0; i < str.length(); i++) {
        char c = str.charAt(i);

        if (c == '}') {
            // 如果遇到}，则需要将它和最近的一个{匹配，而最近的{的索引就是idxs的栈顶值
            int idx = idxs.removeLast(); // 左括号在栈中的索引位置idx

            // 将{、}之间的子树内容提取出来，即从{索引+1开始提取，一直到stack栈顶
            String subTree = removeStackEles(stack, idx + 1);

            // 此时stack栈顶元素是{，我们需要去除它
            stack.removeLast();

            // 此时stack栈顶元素是子树根
            String root = stack.removeLast();

            // 将子树内容按照逗号切割，左边的是左子树，右边的是右子树
            String[] split = subTree.split(",");
            String left = split[0];
            // 如果没有逗号，则没有右子树
            String right = split.length > 1 ? split[1] : "";

            // 按照中序遍历顺序，合成:左根右
            stack.addLast(left + root + right);
            continue;
        }

        if (c == '{') {
            idxs.addLast(stack.size());
        }

        stack.addLast(c + "");
    }

    return stack.get(0);
}

• idxs：这是一个整数栈，用来记录每次遇到 { 时其在 stack 中的索引位置。当遇到 } 时，它会帮助我们定位到匹配的 { 的位置。
• stack：这是一个字符串栈，用来存储当前字符串的各个部分。
• 遍历字符串：
  • 对于每个字符 c，程序根据其类型进行不同的处理：
    • 遇到 }：我们需要完成一棵树的处理，步骤如下：
      1. 从 idxs 栈中取出最近一个 { 的索引。
      2. 提取 { 和 } 之间的内容，形成一个子树（字符串）。
      3. 获取子树的根节点和左右子树。
      4. 按照中序遍历的顺序（左子树 + 根节点 + 右子树）将它们组合成一个新的字符串，放回 stack。
    • 遇到 {：记录当前栈的大小，将其加入 idxs 栈中。
    • 其他字符：将字符本身加入 stack。

3. 辅助方法：removeStackEles

public static String removeStackEles(LinkedList<String> stack, int start) {
    StringBuilder sb = new StringBuilder();
    while (start < stack.size()) {
        sb.append(stack.remove(start));
    }
    return sb.toString();
}

• 这个方法负责从 stack 中删除从 start 索引开始的所有元素，并将它们拼接成一个字符串返回。
• 这里有一个潜在的问题：stack.remove(start) 会修改 stack 的内容，使得栈会改变它的大小，可能导致逻辑错误。正确的做法是通过迭代器或手动管理索引来避免这个问题。

算法的工作原理

这个算法的核心思想是模拟一个树的构建过程，最终得到的是按照中序遍历顺序拼接后的字符串。

• 当遇到 { 时，记录它的位置。
• 当遇到 } 时，表示一个树的结尾，程序会回溯到最近的 {，并将树的左右子树和根节点进行组合，形成一个新的字符串。
• 该过程可以处理嵌套结构，并根据逗号分隔左右子树。

举例说明

输入：

{A,B,C}

• 遇到 { 时，记录当前索引。
• 依次遇到 A, ,, B, ,, C，将它们加入栈。
• 遇到 } 时，从栈中提取出子树内容 A,B,C，然后根据逗号分割成 A 和 B,C，将其合并为 A,B,C，重新加入栈中。
• 最终输出为 A,B,C。

输入：

{A,{B,C},{D,E}}

• 首先遇到 {，记录位置。
• 处理子树 {B,C}，得到 B,C。
• 处理子树 {D,E}，得到 D,E。
• 最终根据中序遍历拼接成 A,B,C,D,E。

输出：

A,B,C,D,E

优化建议

1. removeStackEles 方法的改进：
   目前的实现存在潜在的问题，stack.remove(start) 会在删除元素时修改栈的大小，可能会影响预期的结果。我们可以使用一个迭代器或手动管理索引来避免这个问题，确保删除操作不会干扰栈的结构。

2. 错误处理：
   目前代码没有处理一些异常情况，比如输入不符合预期（例如缺少匹配的括号），可以加入异常处理机制，确保程序的健壮性。

3. 代码结构优化：
   通过使用 StringBuilder 来拼接字符串，避免了每次字符串的连接带来的性能问题。

总结

这段代码通过使用栈的方式处理一个带有 {} 嵌套结构的字符串，模拟了树结构的构建过程，并且根据中序遍历的顺序最终得到一个拼接后的字符串。虽然代码逻辑上已经比较清晰，但可以在一些细节和优化方面进行改进。

四、Python算法源码

这段 Python 代码实现了类似于先前提到的树形结构处理算法，其目的是通过给定的字符串构建一个中序遍历顺序的字符串。

代码解析

1. 输入读取

s = input()

• 通过 input() 获取从控制台输入的字符串。该字符串包含了需要处理的树形结构信息，可能包括 { 和 } 括号表示的子树结构。

2. getResult 函数

def getResult(s):
    idxs = []
    stack = []

    for i in range(len(s)):
        c = s[i]

        if c == '}':
            idx = idxs.pop()  # 左括号索引
            root = stack[idx - 1]  # 根

            left, right = "", ""
            tmp = "".join(stack[(idx + 1):]).split(",")
            if len(tmp) == 1:  # 对应c{f}这种没有右子节点的情况
                left = tmp[0]
            else:
                left, right = tmp

            stack = stack[:idx - 1]
            stack.append(left + root + right)
            continue

        if c == '{':
            idxs.append(len(stack))

        stack.append(c)

    return stack[0]

• idxs：这是一个栈，用来存储每次遇到 { 时的栈索引，用来标识当前树的开始位置。
• stack：这是一个栈，用来存储当前遍历过程中遇到的字符或子树结构。

遍历字符串：

• 对于字符串中的每个字符 c，程序执行不同的操作：
  • 遇到 }：
    • 从 idxs 栈中弹出最近的 { 的位置。
    • 通过 stack 提取 { 和 } 之间的内容，形成一个子树（left 和 right 分别是左右子树，根节点是当前的 root）。
    • 如果没有逗号（即没有右子树），则只处理左子树。
    • 拼接左子树、根节点和右子树，按照中序遍历的顺序合并成一个新的字符串，并将其压入 stack。
  • 遇到 {：
    • 将当前栈的大小（即 { 的位置）压入 idxs 栈中，表示当前树的起始位置。
  • 其他字符（即普通字符或符号）：
    • 直接将其压入 stack 中。

最终返回：

• 最终栈中会只剩下一个元素，这个元素即是我们需要的最终结果。

3. 算法调用与输出

print(getResult(s))

• 调用 getResult(s) 函数，并打印返回的结果。

举例说明

输入：

{A,B,C}

• 首先，遇到 {，压入栈 ['{']。
• 然后处理 A, ,, B, ,, C，依次将它们压入栈 ['{', 'A', ',', 'B', ',', 'C']。
• 最后，遇到 }，从栈中提取出内容，得到 left = 'A'，right = 'B,C'，并根据中序遍历规则合并成 A,B,C。
• 最终返回结果为 A,B,C。

输入：

{A,{B,C},{D,E}}

• 首先遇到 {，压入栈 ['{']。
• 处理子树 {B,C}，得到 left = 'B'，right = 'C'，压入栈。
• 处理子树 {D,E}，得到 left = 'D'，right = 'E'，压入栈。
• 最终返回结果为 A,B,C,D,E。

输出：

A,B,C,D,E

关键部分解析

1. 如何处理树结构：

   • 每当遇到 } 时，程序通过栈记录的 { 的索引来提取子树内容，进而拼接成中序遍历的字符串（left + root + right）。
   • 如果一个子树没有右子树（即 left, right = tmp 中只有一个元素），则直接处理左子树，右子树为空。

2. 栈的作用：

   • stack 保存当前字符串的状态，它记录了当前遍历过程中的每个字符及子树部分。
   • idxs 保存 { 的位置，帮助在遇到 } 时定位到匹配的 {，从而正确地提取子树内容。

优化与改进

1. 性能改进：

   • 目前，stack 是通过 list 实现的，每次进行 stack.append 和 stack.pop 的操作，时间复杂度是 O(1)，是高效的。唯一的性能瓶颈可能是在处理字符串拼接时，尤其是通过 ''.join() 和 split() 来提取左右子树的部分。

2. 异常处理：

   • 代码假设输入格式始终正确。如果输入字符串不符合预期（例如括号不匹配），会导致错误或异常。可以加入异常处理机制，确保程序健壮性。

3. removeStackEles 方法：

   • 如果需要更精细的删除栈中的元素（比如从某个位置删除），可以考虑对 removeStackEles 函数进行优化，避免修改栈时影响索引。

总结

这段 Python 代码成功实现了一个树结构的解析和中序遍历拼接算法。通过栈来处理嵌套结构，最终生成符合中序遍历的字符串。算法本身效率较高，结构清晰，但可以在一些细节（如异常处理和性能优化）方面进一步完善。

五、C/C++算法源码：

C++ 版本

代码

#include <iostream>
#include <stack>
#include <string>
#include <vector>
#include <sstream>
using namespace std;

// 算法入口
string getResult(const string& s) {
    stack<int> idxs;  // 存储 '{' 的位置索引
    vector<string> stack;  // 存储字符或子树

    for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
        char c = s[i];

        if (c == '}') {
            // 遇到 '}'，开始处理一个树的结尾
            int idx = idxs.top();  // 获取最近的 '{' 的索引
            idxs.pop();

            string root = stack[idx - 1];  // 当前树的根
            string left = "", right = "";

            // 提取 '{' 和 '}' 之间的内容
            string subTree = "";
            for (int j = idx + 1; j < stack.size(); j++) {
                subTree += stack[j];  // 拼接子树内容
            }

            // 使用 ',' 分割左右子树
            stringstream ss(subTree);
            string tmp;
            getline(ss, left, ',');  // 获取左子树
            if (getline(ss, right, ',')) {  // 如果有右子树
                // 获取右子树
            }

            // 弹出当前的 '{' 和根节点
            stack.erase(stack.begin() + idx - 1, stack.end());

            // 合并左右子树和根节点
            stack.push_back(left + root + right);
            continue;
        }

        if (c == '{') {
            // 遇到 '{'，记录当前栈的大小
            idxs.push(stack.size());
        }

        // 将当前字符加入栈中
        stack.push_back(string(1, c));
    }

    // 返回最终的树结构字符串
    return stack[0];
}

int main() {
    string s;
    cin >> s;  // 获取输入

    cout << getResult(s) << endl;  // 输出结果
    return 0;
}

代码讲解

1. stack<int> idxs：这个栈用于存储每次遇到 { 时栈的当前大小，用来定位匹配的 { 的位置。
2. vector<string> stack：这个栈用于存储当前遍历过程中的字符或者子树结构。C++ 中使用 vector 来代替 Python 中的列表。
3. 遍历字符串：
   • 对于每个字符，程序根据其类型执行不同操作：
     • 遇到 }：当遇到 } 时，首先从 idxs 栈中获取最近的 { 的位置。然后从 stack 中提取 { 和 } 之间的内容，形成子树。通过 stringstream 将子树字符串拆分成左子树和右子树，最终拼接成中序遍历的结果。
     • 遇到 {：当遇到 { 时，记录当前栈的大小，表示这是一个新的子树的开始。
     • 其他字符：其他字符（包括字母、数字等）被直接压入 stack 中。
4. 返回最终结果：处理完成后，stack 中只剩下一个元素，这个元素即为合并后的最终字符串。

C 版本

代码

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

// 使用栈来模拟树结构的构建
#define MAX_STACK_SIZE 1000
char* getResult(const char* s) {
    int idxs[MAX_STACK_SIZE];  // 存储 '{' 的位置索引
    char* stack[MAX_STACK_SIZE];  // 存储字符或子树
    int idxTop = -1;  // 栈顶索引
    int idxsTop = -1;  // 索引栈顶

    for (int i = 0; s[i] != '\0'; i++) {
        char c = s[i];

        if (c == '}') {
            // 遇到 '}'，开始处理一个树的结尾
            int idx = idxs[idxsTop--];  // 获取最近的 '{' 的索引

            char* root = stack[idx - 1];  // 当前树的根
            char left[100], right[100];
            left[0] = right[0] = '\0';  // 初始化为空

            // 提取 '{' 和 '}' 之间的内容
            char subTree[100] = "";
            for (int j = idx + 1; j <= idxTop; j++) {
                strncat(subTree, stack[j], 100);
            }

            // 使用 ',' 分割左右子树
            char* token = strtok(subTree, ",");
            strcpy(left, token);  // 获取左子树
            token = strtok(NULL, ",");
            if (token != NULL) {
                strcpy(right, token);  // 获取右子树
            }

            // 弹出当前的 '{' 和根节点
            idxTop = idx - 2;

            // 合并左右子树和根节点
            char* result = (char*)malloc(strlen(left) + strlen(root) + strlen(right) + 1);
            strcpy(result, left);
            strcat(result, root);
            strcat(result, right);
            stack[++idxTop] = result;
            continue;
        }

        if (c == '{') {
            // 遇到 '{'，记录当前栈的大小
            idxs[++idxsTop] = idxTop + 1;
        }

        // 将当前字符加入栈中
        char* temp = (char*)malloc(2);
        temp[0] = c;
        temp[1] = '\0';
        stack[++idxTop] = temp;
    }

    return stack[0];  // 返回最终的树结构字符串
}

int main() {
    char s[1000];
    scanf("%s", s);  // 获取输入

    char* result = getResult(s);  // 调用函数获取结果
    printf("%s\n", result);  // 输出结果
    return 0;
}

代码讲解

1. int idxs[MAX_STACK_SIZE]：这个数组用于存储每次遇到 { 时栈的当前大小。idxTop 是栈顶指针，表示栈中的元素个数。
2. char* stack[MAX_STACK_SIZE]：这是一个字符指针数组，用来存储每个字符或者子树的字符串。栈的结构用指针表示。
3. 遍历字符串：
   • 对于每个字符，程序执行不同操作：
     • 遇到 }：首先从 idxs 数组中获取 { 的位置，接着从 stack 数组中提取出 { 和 } 之间的内容，形成子树。用 strtok 来分割左右子树，然后将其合并成最终的字符串。
     • 遇到 {：记录当前栈的大小，将其存入 idxs 数组。
     • 其他字符：将字符存入 stack 中。
4. 返回最终结果：最终栈中只会剩下一个元素，它就是拼接后的中序遍历字符串。

总结

• C++ 版本：利用了 stack 和 vector 数据结构来模拟树结构的处理。通过 stringstream 来分割左右子树，并将其拼接成中序遍历的顺序。
• C 版本：使用了数组和字符串处理函数（如 strtok）来模拟树结构的构建。内存管理需要手动分配和释放，程序更接近底层实现。

两者的核心思想是一致的，都是通过栈来管理树结构的节点，并利用中序遍历的顺序拼接子树。C++ 的实现相对更加简洁和易于管理内存，而 C 版本则需要手动处理更多的细节。

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！

原文地址：https://blog.csdn.net/m0_63168877/article/details/145211330

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