【2024年华为OD机试】 (A卷,100分)- 微服务的集成测试（JavaScript&Java & Python&C/C++）

一、问题描述

问题描述

我们有 n 个容器服务，每个服务的启动可能依赖于其他服务的启动，且每个服务自身启动需要一定的时间。给定一个 n x n 的二维矩阵 useTime，其中：

• useTime[i][i] 表示服务 i 自身启动加载需要的时间。
• useTime[i][j] = 1 表示服务 i 启动依赖于服务 j 的启动完成。
• useTime[i][k] = 0 表示服务 i 启动不依赖于服务 k。

服务之间没有循环依赖。现在需要对某个服务 k 进行集成测试，求最少需要等待多少时间。

解题思路

1. 问题分析

我们需要计算服务 k 的启动时间，这个时间取决于：

• 服务 k 自身启动所需的时间。
• 服务 k 所依赖的所有服务的启动时间。

由于服务之间没有循环依赖，我们可以通过递归或动态规划的方式来计算每个服务的启动时间。

2. 递归思路

对于每个服务 i，其启动时间可以表示为：

启动时间[i] = max(启动时间[j] for j in 依赖服务) + 自身启动时间[i]

其中，依赖服务 是指所有 useTime[i][j] = 1 的服务 j。

3. 具体步骤

1. 初始化 ：对于每个服务 i，如果它没有依赖服务，则其启动时间就是自身启动时间。
2. 递归计算：对于有依赖的服务，递归计算其依赖服务的启动时间，然后取最大值加上自身启动时间。
3. 返回结果 ：最终返回服务 k 的启动时间。

4. 示例分析

示例 1

输入：

3
5 0 0
1 5 0
0 1 5
3

输出：

15

分析：

• 服务 1 没有依赖，启动时间为 5。
• 服务 2 依赖于服务 1，启动时间为 max(5) + 5 = 10。
• 服务 3 依赖于服务 2，启动时间为 max(10) + 5 = 15。

示例 2

输入：

3
5 0 0
1 10 1
1 0 11
2

输出：

26

分析：

• 服务 1 没有依赖，启动时间为 5。
• 服务 3 依赖于服务 1，启动时间为 max(5) + 11 = 16。
• 服务 2 依赖于服务 1 和 3，启动时间为 max(5, 16) + 10 = 26。

示例 3

输入：

4
2 0 0 0
0 3 0 0
1 1 4 0
1 1 1 5
4

输出：

12

分析：

• 服务 1 没有依赖，启动时间为 2。
• 服务 2 没有依赖，启动时间为 3。
• 服务 3 依赖于服务 1 和 2，启动时间为 max(2, 3) + 4 = 7。
• 服务 4 依赖于服务 1、2 和 3，启动时间为 max(2, 3, 7) + 5 = 12。

5. 总结

通过递归计算每个服务的启动时间，并取依赖服务的最大值加上自身启动时间，我们可以得到服务 k 的最少等待时间。这种方法避免了复杂的拓扑排序，直接通过递归解决了问题。

二、JavaScript算法源码

以下是代码的详细注释和讲解：

---

代码结构

这段代码的目的是通过递归的方式计算服务 k 的最少等待时间。代码分为以下几个部分：

1. 输入处理 ：从控制台读取输入数据，包括服务数量 n、依赖关系矩阵 matrix 以及目标服务 k。
2. 缓存机制 ：使用 cache 数组记录每个服务的启动时间，避免重复计算。
3. 递归函数：通过深度优先搜索（DFS）计算每个服务的启动时间。
4. 主逻辑：调用递归函数并输出结果。

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代码逐行解析

1. 输入处理

const readline = require("readline");

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

const lines = [];
let n;
let cache;
rl.on("line", (line) => {
  lines.push(line);

  if (lines.length === 1) {
    n = lines[0] - 0;
  }

  if (n && lines.length === n + 2) {
    lines.shift();
    const k = lines.pop();
    const matrix = lines.map((line) => line.split(" ").map(Number));
    cache = new Array(n);
    console.log(getResult(matrix, k));
    lines.length = 0;
  }
});

• readline 模块：用于从控制台逐行读取输入。
• lines 数组：存储每一行的输入数据。
• n：服务总数，从第一行输入中获取。
• cache：用于缓存每个服务的启动时间，避免重复计算。
• rl.on("line", ...) ：监听输入事件，逐行读取数据。
  • 当读取到第一行时，解析出服务总数 n。
  • 当读取到 n + 2 行时（包括第一行和最后一行），表示输入完成。
  • 从 lines 中提取依赖关系矩阵 matrix 和目标服务 k。
  • 初始化 cache 数组，并调用 getResult 函数计算结果。

---

2. 主逻辑函数

function getResult(matrix, k) {
  return dfs(k - 1, matrix);
}

• getResult 函数 ：主逻辑函数，调用递归函数 dfs 计算目标服务 k 的启动时间。
  • 由于服务编号从 1 开始，而数组索引从 0 开始，因此传入 k - 1。

---

3. 递归函数

function dfs(k, matrix) {
  // cache用于记录每个服务所需要时间，避免多个子服务依赖同一个父服务时，对父服务启动时间的重复递归求解
  if (cache[k] != undefined) return cache[k];

  const preK = matrix[k];

  let maxPreTime = 0;
  for (let i = 0; i < preK.length; i++) {
    if (i != k && preK[i] != 0) {
      maxPreTime = Math.max(maxPreTime, dfs(i, matrix));
    }
  }

  cache[k] = matrix[k][k] + maxPreTime;

  return cache[k];
}

• dfs 函数 ：递归计算服务 k 的启动时间。
  • 缓存检查 ：如果 cache[k] 已经存在，则直接返回缓存值，避免重复计算。
  • 依赖关系 ：preK 是服务 k 的依赖关系数组。
  • 最大依赖时间 ：遍历 preK，找到所有依赖服务的启动时间的最大值 maxPreTime。
    • 如果 preK[i] != 0 且 i != k，表示服务 k 依赖于服务 i。
    • 递归调用 dfs(i, matrix) 计算服务 i 的启动时间。
  • 计算启动时间 ：服务 k 的启动时间等于自身启动时间 matrix[k][k] 加上最大依赖时间 maxPreTime。
  • 缓存结果 ：将计算结果存入 cache[k]，并返回。

---

代码执行流程

1. 输入阶段：

   • 读取服务总数 n。
   • 读取依赖关系矩阵 matrix 和目标服务 k。

2. 计算阶段：

   • 调用 getResult 函数，传入 matrix 和 k。
   • getResult 调用 dfs 函数，递归计算服务 k 的启动时间。

3. 递归阶段：

   • 对于每个服务，检查缓存中是否已经计算过启动时间。
   • 如果没有，则递归计算其依赖服务的启动时间，并取最大值加上自身启动时间。
   • 将结果存入缓存并返回。

4. 输出阶段：

   • 输出服务 k 的最少等待时间。

---

示例运行

输入：

3
5 0 0
1 5 0
0 1 5
3

执行过程：

1. 读取 n = 3。

2. 读取矩阵：

   [ [5, 0, 0],
     [1, 5, 0],
     [0, 1, 5] ]
   

3. 读取 k = 3。

4. 调用 getResult(matrix, 3)。

5. 递归计算：

   • dfs(2, matrix)：
     • 依赖服务 1，调用 dfs(1, matrix)。
       • 依赖服务 0，调用 dfs(0, matrix)。
         • 无依赖，返回 5。
       • 返回 5 + 5 = 10。
     • 返回 10 + 5 = 15。

6. 输出 15。

---

总结

这段代码通过递归和缓存机制，高效地计算了服务 k 的最少等待时间。代码逻辑清晰，注释详细，适合理解和学习递归与动态规划的结合使用。

三、Java算法源码

以下是代码的详细注释和讲解：

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代码结构

这段代码的目的是通过递归的方式计算服务 k 的最少等待时间。代码分为以下几个部分：

1. 输入处理 ：从控制台读取输入数据，包括服务数量 n、依赖关系矩阵 matrix 以及目标服务 k。
2. 缓存机制 ：使用 cache 数组记录每个服务的启动时间，避免重复计算。
3. 递归函数：通过深度优先搜索（DFS）计算每个服务的启动时间。
4. 主逻辑：调用递归函数并输出结果。

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代码逐行解析

1. 输入处理

import java.util.Arrays;
import java.util.Scanner;

public class Main {
  static int[] cache;

  public static void main(String[] args) {
    Scanner sc = new Scanner(System.in);

    int n = sc.nextInt();

    cache = new int[n];
    Arrays.fill(cache, -1);

    int[][] matrix = new int[n][n];
    for (int i = 0; i < n; i++) {
      for (int j = 0; j < n; j++) {
        matrix[i][j] = sc.nextInt();
      }
    }

    int k = sc.nextInt();

    System.out.println(getResult(matrix, n, k));
  }
}

• Scanner 类：用于从控制台读取输入。
• cache 数组：用于缓存每个服务的启动时间，避免重复计算。
• main 方法 ：程序入口。
  • 读取服务总数 n。
  • 初始化 cache 数组，并将所有值设置为 -1，表示未计算。
  • 读取依赖关系矩阵 matrix。
  • 读取目标服务 k。
  • 调用 getResult 函数计算结果并输出。

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2. 主逻辑函数

public static int getResult(int[][] matrix, int n, int k) {
  return dfs(k - 1, matrix);
}

• getResult 函数 ：主逻辑函数，调用递归函数 dfs 计算目标服务 k 的启动时间。
  • 由于服务编号从 1 开始，而数组索引从 0 开始，因此传入 k - 1。

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3. 递归函数

public static int dfs(int k, int[][] matrix) {
  // cache用于记录每个服务所需要时间，避免多个子服务依赖同一个父服务时，对父服务启动时间的重复递归求解
  if (cache[k] != -1) return cache[k];

  int[] preK = matrix[k];

  int maxPreTime = 0;
  for (int i = 0; i < preK.length; i++) {
    if (i != k && preK[i] != 0) {
      maxPreTime = Math.max(maxPreTime, dfs(i, matrix));
    }
  }

  cache[k] = matrix[k][k] + maxPreTime;

  return cache[k];
}

• dfs 函数 ：递归计算服务 k 的启动时间。
  • 缓存检查 ：如果 cache[k] 已经存在（即不为 -1），则直接返回缓存值，避免重复计算。
  • 依赖关系 ：preK 是服务 k 的依赖关系数组。
  • 最大依赖时间 ：遍历 preK，找到所有依赖服务的启动时间的最大值 maxPreTime。
    • 如果 preK[i] != 0 且 i != k，表示服务 k 依赖于服务 i。
    • 递归调用 dfs(i, matrix) 计算服务 i 的启动时间。
  • 计算启动时间 ：服务 k 的启动时间等于自身启动时间 matrix[k][k] 加上最大依赖时间 maxPreTime。
  • 缓存结果 ：将计算结果存入 cache[k]，并返回。

---

代码执行流程

1. 输入阶段：

   • 读取服务总数 n。
   • 读取依赖关系矩阵 matrix。
   • 读取目标服务 k。

2. 计算阶段：

   • 调用 getResult 函数，传入 matrix 和 k。
   • getResult 调用 dfs 函数，递归计算服务 k 的启动时间。

3. 递归阶段：

   • 对于每个服务，检查缓存中是否已经计算过启动时间。
   • 如果没有，则递归计算其依赖服务的启动时间，并取最大值加上自身启动时间。
   • 将结果存入缓存并返回。

4. 输出阶段：

   • 输出服务 k 的最少等待时间。

---

示例运行

输入：

3
5 0 0
1 5 0
0 1 5
3

执行过程：

1. 读取 n = 3。

2. 读取矩阵：

   [ [5, 0, 0],
     [1, 5, 0],
     [0, 1, 5] ]
   

3. 读取 k = 3。

4. 调用 getResult(matrix, 3)。

5. 递归计算：

   • dfs(2, matrix)：
     • 依赖服务 1，调用 dfs(1, matrix)。
       • 依赖服务 0，调用 dfs(0, matrix)。
         • 无依赖，返回 5。
       • 返回 5 + 5 = 10。
     • 返回 10 + 5 = 15。

6. 输出 15。

---

总结

这段代码通过递归和缓存机制，高效地计算了服务 k 的最少等待时间。代码逻辑清晰，注释详细，适合理解和学习递归与动态规划的结合使用。

四、Python算法源码

以下是代码的详细注释和讲解：

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代码结构

这段代码的目的是通过递归的方式计算服务 k 的最少等待时间。代码分为以下几个部分：

1. 输入处理 ：从控制台读取输入数据，包括服务数量 n、依赖关系矩阵 matrix 以及目标服务 k。
2. 缓存机制 ：使用 cache 数组记录每个服务的启动时间，避免重复计算。
3. 递归函数：通过深度优先搜索（DFS）计算每个服务的启动时间。
4. 主逻辑：调用递归函数并输出结果。

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代码逐行解析

1. 输入处理

# 读取服务总数 n
n = int(input())

# 读取依赖关系矩阵 matrix
matrix = [list(map(int, input().split())) for i in range(n)]

# 读取目标服务 k
k = int(input())

# 初始化缓存数组 cache，用于记录每个服务的启动时间
cache = [-1] * n

• input()：从控制台读取输入。
• n：服务总数。
• matrix：依赖关系矩阵，表示每个服务的依赖关系和自身启动时间。
• k：目标服务编号。
• cache ：缓存数组，初始值为 -1，表示未计算。

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2. 递归函数

def dfs(k, matrix):
    # cache用于记录每个服务所需要时间，避免多个子服务依赖同一个父服务时，对父服务启动时间的重复递归求解
    if cache[k] != -1:
        return cache[k]

    # 获取服务 k 的依赖关系数组
    preK = matrix[k]

    # 初始化最大依赖时间
    maxPreTime = 0

    # 遍历依赖关系数组
    for i in range(len(preK)):
        # 如果服务 k 依赖于服务 i，并且 i 不是 k 本身
        if i != k and preK[i] != 0:
            # 递归计算服务 i 的启动时间，并更新最大依赖时间
            maxPreTime = max(maxPreTime, dfs(i, matrix))

    # 服务 k 的启动时间 = 自身启动时间 + 最大依赖时间
    cache[k] = matrix[k][k] + maxPreTime

    # 返回服务 k 的启动时间
    return cache[k]

• dfs 函数 ：递归计算服务 k 的启动时间。
  • 缓存检查 ：如果 cache[k] 已经存在（即不为 -1），则直接返回缓存值，避免重复计算。
  • 依赖关系 ：preK 是服务 k 的依赖关系数组。
  • 最大依赖时间 ：遍历 preK，找到所有依赖服务的启动时间的最大值 maxPreTime。
    • 如果 preK[i] != 0 且 i != k，表示服务 k 依赖于服务 i。
    • 递归调用 dfs(i, matrix) 计算服务 i 的启动时间。
  • 计算启动时间 ：服务 k 的启动时间等于自身启动时间 matrix[k][k] 加上最大依赖时间 maxPreTime。
  • 缓存结果 ：将计算结果存入 cache[k]，并返回。

---

3. 主逻辑函数

# 算法入口
def getResult(matrix, k):
    return dfs(k - 1, matrix)

• getResult 函数 ：主逻辑函数，调用递归函数 dfs 计算目标服务 k 的启动时间。
  • 由于服务编号从 1 开始，而数组索引从 0 开始，因此传入 k - 1。

---

4. 算法调用

# 算法调用
print(getResult(matrix, k))

• 调用 getResult 函数，传入 matrix 和 k，并输出结果。

---

代码执行流程

1. 输入阶段：

   • 读取服务总数 n。
   • 读取依赖关系矩阵 matrix。
   • 读取目标服务 k。

2. 计算阶段：

   • 调用 getResult 函数，传入 matrix 和 k。
   • getResult 调用 dfs 函数，递归计算服务 k 的启动时间。

3. 递归阶段：

   • 对于每个服务，检查缓存中是否已经计算过启动时间。
   • 如果没有，则递归计算其依赖服务的启动时间，并取最大值加上自身启动时间。
   • 将结果存入缓存并返回。

4. 输出阶段：

   • 输出服务 k 的最少等待时间。

---

示例运行

输入：

3
5 0 0
1 5 0
0 1 5
3

执行过程：

1. 读取 n = 3。

2. 读取矩阵：

   [ [5, 0, 0],
     [1, 5, 0],
     [0, 1, 5] ]
   

3. 读取 k = 3。

4. 调用 getResult(matrix, 3)。

5. 递归计算：

   • dfs(2, matrix)：
     • 依赖服务 1，调用 dfs(1, matrix)。
       • 依赖服务 0，调用 dfs(0, matrix)。
         • 无依赖，返回 5。
       • 返回 5 + 5 = 10。
     • 返回 10 + 5 = 15。

6. 输出 15。

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总结

这段代码通过递归和缓存机制，高效地计算了服务 k 的最少等待时间。代码逻辑清晰，注释详细，适合理解和学习递归与动态规划的结合使用。

五、C/C++算法源码：

以下是 C++ 和 C语言 版本的代码实现，附带详细的中文注释和讲解。

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C++ 版本

代码实现

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;

// 缓存数组，用于记录每个服务的启动时间，避免重复计算
vector<int> cache;

// 递归函数，计算服务 k 的启动时间
int dfs(int k, vector<vector<int>>& matrix) {
    // 如果缓存中已经计算过服务 k 的启动时间，则直接返回
    if (cache[k] != -1) {
        return cache[k];
    }

    // 获取服务 k 的依赖关系数组
    vector<int> preK = matrix[k];

    // 初始化最大依赖时间
    int maxPreTime = 0;

    // 遍历依赖关系数组
    for (int i = 0; i < preK.size(); i++) {
        // 如果服务 k 依赖于服务 i，并且 i 不是 k 本身
        if (i != k && preK[i] != 0) {
            // 递归计算服务 i 的启动时间，并更新最大依赖时间
            maxPreTime = max(maxPreTime, dfs(i, matrix));
        }
    }

    // 服务 k 的启动时间 = 自身启动时间 + 最大依赖时间
    cache[k] = matrix[k][k] + maxPreTime;

    // 返回服务 k 的启动时间
    return cache[k];
}

// 主逻辑函数，调用递归函数计算目标服务 k 的启动时间
int getResult(vector<vector<int>>& matrix, int k) {
    return dfs(k - 1, matrix);
}

int main() {
    int n;
    cin >> n; // 读取服务总数 n

    // 初始化缓存数组，大小为 n，初始值为 -1
    cache.resize(n, -1);

    // 读取依赖关系矩阵 matrix
    vector<vector<int>> matrix(n, vector<int>(n));
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            cin >> matrix[i][j];
        }
    }

    int k;
    cin >> k; // 读取目标服务 k

    // 调用主逻辑函数并输出结果
    cout << getResult(matrix, k) << endl;

    return 0;
}

---

代码讲解

1. 输入处理：

   • 使用 cin 从控制台读取服务总数 n。
   • 初始化缓存数组 cache，大小为 n，初始值为 -1。
   • 读取依赖关系矩阵 matrix。
   • 读取目标服务 k。

2. 递归函数 dfs：

   • 检查缓存中是否已经计算过服务 k 的启动时间，如果已经计算过，则直接返回缓存值。
   • 获取服务 k 的依赖关系数组 preK。
   • 遍历依赖关系数组，递归计算每个依赖服务的启动时间，并更新最大依赖时间 maxPreTime。
   • 计算服务 k 的启动时间：自身启动时间 + 最大依赖时间，并将结果存入缓存。
   • 返回服务 k 的启动时间。

3. 主逻辑函数 getResult：

   • 调用递归函数 dfs，传入目标服务 k - 1（因为服务编号从 1 开始，而数组索引从 0 开始）。

4. 输出结果：

   • 调用 getResult 函数并输出结果。

---

C语言版本

代码实现

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

// 缓存数组，用于记录每个服务的启动时间，避免重复计算
int* cache;

// 递归函数，计算服务 k 的启动时间
int dfs(int k, int n, int** matrix) {
    // 如果缓存中已经计算过服务 k 的启动时间，则直接返回
    if (cache[k] != -1) {
        return cache[k];
    }

    // 获取服务 k 的依赖关系数组
    int* preK = matrix[k];

    // 初始化最大依赖时间
    int maxPreTime = 0;

    // 遍历依赖关系数组
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        // 如果服务 k 依赖于服务 i，并且 i 不是 k 本身
        if (i != k && preK[i] != 0) {
            // 递归计算服务 i 的启动时间，并更新最大依赖时间
            int preTime = dfs(i, n, matrix);
            if (preTime > maxPreTime) {
                maxPreTime = preTime;
            }
        }
    }

    // 服务 k 的启动时间 = 自身启动时间 + 最大依赖时间
    cache[k] = matrix[k][k] + maxPreTime;

    // 返回服务 k 的启动时间
    return cache[k];
}

// 主逻辑函数，调用递归函数计算目标服务 k 的启动时间
int getResult(int** matrix, int n, int k) {
    return dfs(k - 1, n, matrix);
}

int main() {
    int n;
    scanf("%d", &n); // 读取服务总数 n

    // 初始化缓存数组，大小为 n，初始值为 -1
    cache = (int*)malloc(n * sizeof(int));
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        cache[i] = -1;
    }

    // 读取依赖关系矩阵 matrix
    int** matrix = (int**)malloc(n * sizeof(int*));
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        matrix[i] = (int*)malloc(n * sizeof(int));
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            scanf("%d", &matrix[i][j]);
        }
    }

    int k;
    scanf("%d", &k); // 读取目标服务 k

    // 调用主逻辑函数并输出结果
    printf("%d\n", getResult(matrix, n, k));

    // 释放动态分配的内存
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        free(matrix[i]);
    }
    free(matrix);
    free(cache);

    return 0;
}

---

代码讲解

1. 输入处理：

   • 使用 scanf 从控制台读取服务总数 n。
   • 动态分配缓存数组 cache，大小为 n，初始值为 -1。
   • 动态分配依赖关系矩阵 matrix，并读取数据。

2. 递归函数 dfs：

   • 检查缓存中是否已经计算过服务 k 的启动时间，如果已经计算过，则直接返回缓存值。
   • 获取服务 k 的依赖关系数组 preK。
   • 遍历依赖关系数组，递归计算每个依赖服务的启动时间，并更新最大依赖时间 maxPreTime。
   • 计算服务 k 的启动时间：自身启动时间 + 最大依赖时间，并将结果存入缓存。
   • 返回服务 k 的启动时间。

3. 主逻辑函数 getResult：

   • 调用递归函数 dfs，传入目标服务 k - 1（因为服务编号从 1 开始，而数组索引从 0 开始）。

4. 输出结果：

   • 调用 getResult 函数并输出结果。

5. 内存释放：

   • 释放动态分配的内存，避免内存泄漏。

---

总结

• C++ 版本 ：使用了 vector 和 algorithm 库，代码简洁易读。
• C语言版本：手动管理内存，代码稍显复杂，但更贴近底层。

两种版本的代码逻辑一致，均通过递归和缓存机制高效计算服务 k 的启动时间。

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！