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【Py/Java/C++三种语言OD独家2024D卷真题】20天拿下华为OD笔试之【前缀和/固定滑窗】2024D-查找接口成功率最优时间段【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

时间：2024-07-09 15:00:14浏览次数：27  
标签：interval nums 真题 int sum OD ans 区间 2024D

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文章目录

从2024年4月15号开始，OD机考全部配置为2024D卷。
注意两个关键点：

  1. 会遇到C卷复用题。虽然可能存在幸存者偏差，但肯定还会有一大部分的旧题。
  2. 现在又支持做完题目之后倒回去改了。就是可以先做200的再做100的，然后可以反复提交。
    在这里插入图片描述

题目描述与示例

题目描述

服务之间交换的接口成功率作为服务调用关键质量特性，某个时间段内的接口失败率使用一个数组表示，数组中每个元素都是单位时间内失败率数值，数组中的数值为 0~100 的整数，给定一个数值(minAverageLost)表示某个时间段内平均失败率容忍值，即平均失败率小于等于 minAverageLost，找出数组中最长时间段，如果未找到则直接返回 NULL。

输入描述

输入有两行内容，第一行为minAverageLost，第二行为数组，数组元素通过空格" "分隔，minAverageLost 及数组中元素取值范围为 0~100 的整数，数组元素的个数不会超过 100 个。

输出描述

找出平均值小于等于 minAverageLost 的最长时间段，输出数组下标对，格式{beginIndex}-{endIndx}(下标从 0 开始)，如果同时存在多个最长时间段，则输出多个下标对且下标对之间使用空格" "拼接，多个下标对按下标从小到大排序。

示例一

输入

1
0 1 2 3 4

输出

0-2

说明

A、输入解释：minAverageLost=1，数组[0, 1, 2, 3, 4]

B、前 3 个元素的平均值为 1，因此数组第一个至第三个数组下标，即 0-2

示例二

输入

2
0 0 100 2 2 99 0 2

输出

0-1 3-4 6-7

说明

A、输入解释：minAverageLost = 2，数组[0, 0, 100, 2, 2, 99, 0, 2]

B、通过计算小于等于 2 的最长时间段为：数组下标为 0-1 即[0, 0]，数组下标为 3-4 即[2, 2]，数组下标为 6-7 即[0, 2]，这三个部分都满足平均值小于等 2 的要求，因此输出 0-1 3-4 6-7

解题思路

本题数据规模不大，可以用暴力法枚举所有的区间来解决。

暴力法就略去不表，这里主要讲解复杂度较优秀的解法。

贪心思想

由于题目要求我们找到数组中平均失败率小于等于 minAverageLost的中最长时间段，我们贪心地优先从区间长度更大的情况开始考虑。

对于已知长度为n的数组nums而言，其中的连续子区间的长度l的最大值即为n。

故我们可以从n开始到1结束，逆序遍历连续子区间的长度l，即

for l in range(n, 0, -1):
    pass

一旦发现，对于某一个固定长度l，我们能够找到长度为l的连续区间的区间和的平均值小于等于minAverageLost，则说明我们一定找到的是最长的满足题意的区间。

将除法转换为乘法

由于计算平均值涉及到除法，我们在计算过程中应该尽量地避免除法（尤其是可能出现不整除的情况）。

对于某个特定的l，连续区间的长度已经确定为l，假设连续区间和为interval_sum，那么满足题意的式子interval_sum / l <= minAverageLost可以转化为interval_sum <= minAverageLost * l。

设阈值threshold = minAverageLost * l，我们就可以把问题进一步转化为，求在特定l的情况下，存在哪一些区间满足条件interval_sum <= threshold了。

所以剩下的问题，就是解决如何方便地计算长度为l的连续区间和了。

计算连续子数组的和相关的题目，一般就是使用滑窗或者前缀和来解决。

固定滑窗

对于某一个确定的l值，我们可以使用固定滑窗算法来计算连续区间和（即窗口和）interval_sum。

整个过程的核心代码为

# 计算阈值threshold，
# 连续区间和必须小于这个阈值才可以
threshold = minAverageLost * l
# 初始化第一个窗口的窗口和
interval_sum = sum(nums[:l])
if interval_sum <= threshold:
    ans.append(f"{0}-{l-1}")
# 固定滑窗过程
for right, num_right in enumerate(nums[l:], l):
    # A1
    interval_sum += num_right
    # A2
    interval_sum -= nums[right-l]
    # A3
    if interval_sum <= threshold:
        # 储存的区间是左闭右闭区间，故左边界应该为right-l+1
        ans.append(f"{right-l+1}-{right}")

前缀和

考虑前缀和技巧。构建前缀和数组为pre_sum（注意前缀和数组的大小比原数组nums多一位，为n+1）。

我们可以枚举所有区间的起始点i，那么所有长度为l的连续区间和可以表示为pre_sum[i+l]-pre_sum[i]

I ->起始点

i+l ->终止点，最大要取到n

I + l = n

I = n - l

For i in range(0, n-l+1)

这里唯一的难点在于确定起始位置i的范围。我们可以通过取特殊边界值代入的方式来确定。若

  • 选取l = n
    • 原数组仅存在一个连续区间nums[0:n]
    • 区间和interval_sum = pre_sum[n]-pre_sum[0]
    • i的范围应该是range(0, 1)
    • 考虑右边界，1 = n - n + 1 = n - l + 1，故确定区间范围应该是range(0, n-l+1)
  • 选取l = 1
    • 考虑原数组最后一个连续区间nums[n-1:n]
    • 区间和interval_sum = pre_sum[n]-pre_sum[n-1]
    • i的范围应该是range(0, n)
    • 考虑右边界，n = n - 1 + 1 = n - l + 1，故确定区间范围应该是range(0, n-l+1)

故整个过程的核心代码为

# 计算阈值threshold，
# 连续区间和必须小于这个阈值才可以
threshold = minAverageLost * l
# 遍历区间的起始位置i，其范围为[0, n-l+1)
# 这里的范围，可以用特殊值代入法来确定：
# 选取特例l = n，那么n-l+1 = 1
# 由于前缀和数组的长度为n+1，因此选取pre_sum[i+l]才不越界
for i in range(0, n-l+1):
    # 对于每一个区间的起始位置i，我们都需要考虑长度为l的区间[i:i+l]的区间和
    # 使用前缀和计算区间和interval_sum
    interval_sum = pre_sum[i+l] - pre_sum[i]
    # 如果区间和小于等于阈值，则这个区间是满足题意的区间，将其加入ans中
    if interval_sum <= threshold:
        # 储存的区间是左闭右闭区间，故右边界应该为i+l-1
        ans.append(f"{i}-{i+l-1}")

代码

解法一：前缀和

python

# 题目：2023C-查找接口成功率最优时间段
# 分值：100
# 作者：闭着眼睛学数理化
# 算法：前缀和
# 代码有看不懂的地方请直接在群上提问


from itertools import accumulate


# 输入
minAverageLost = int(input())
nums = list(map(int, input().split()))

# 构建解决问题的函数
def solve(minAverageLost, nums):
    # 数据长度
    n = len(nums)
    # 构建前缀和数组，注意首位需要填充一个0，表示不选取任何数字的前缀和
    pre_sum = [0] + list(accumulate(nums))
    # 构建答案数组
    ans = list()
    # 逆序遍历区间的长度l，
    # 贪心地优先考虑尽可能大的区间
    for l in range(n, 0, -1):
        # 计算阈值threshold，
        # 连续区间和必须小于这个阈值才可以
        threshold = minAverageLost * l
        # 遍历区间的起始位置i，其范围为[0, n-l+1)
        # 这里的范围，可以用特殊值代入法来确定：
        # 选取特例l = n，那么n-l+1 = 1
        # 由于前缀和数组的长度为n+1，因此选取pre_sum[i+l]才不越界
        for i in range(0, n-l+1):
            # 对于每一个区间的起始位置i，我们都需要考虑长度为l的区间[i:i+l]的区间和
            # 使用前缀和计算区间和interval_sum
            interval_sum = pre_sum[i+l] - pre_sum[i]
            # 如果区间和小于等于阈值，则这个区间是满足题意的区间，将其加入ans中
            if interval_sum <= threshold:
                # 储存的区间是左闭右闭区间，故右边界应该为i+l-1
                ans.append(f"{i}-{i+l-1}")
        # 在考虑大小为l的区间之后，如果ans中有值
        # 则说明找到了最长的满足题意的区间，将ans合并后返回输出
        if ans:
            return " ".join(ans)
    
    # 如果退出循环后，没有返回任何的一个ans，则说明找不到任意一个区间满足题意
    # 此时应该返回"NULL"输出
    return "NULL"

# 调用函数并输出答案
print(solve(minAverageLost, nums))

java

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
import java.util.StringJoiner;

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

        // 输入
        int minAverageLost = scanner.nextInt();
        scanner.nextLine(); // 读取换行符
        String line = scanner.nextLine();
        String[] numStrs = line.split(" ");
        int[] nums = new int[numStrs.length];
        for (int i = 0; i < numStrs.length; i++) {
            nums[i] = Integer.parseInt(numStrs[i]);
        }

        // 调用函数并输出答案
        System.out.println(solve(minAverageLost, nums));
    }

    // 构建解决问题的函数
    public static String solve(int minAverageLost, int[] nums) {
        // 数据长度
        int n = nums.length;
        // 构建前缀和数组，注意首位需要填充一个0，表示不选取任何数字的前缀和
        int[] preSum = new int[n + 1];
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            preSum[i] = preSum[i - 1] + nums[i - 1];
        }

        // 构建答案数组
        List<String> ans = new ArrayList<>();
        // 逆序遍历区间的长度l，
        // 贪心地优先考虑尽可能大的区间
        for (int l = n; l > 0; l--) {
            // 计算阈值threshold，
            // 连续区间和必须小于这个阈值才可以
            int threshold = minAverageLost * l;
            // 遍历区间的起始位置i，其范围为[0, n-l+1)
            // 这里的范围，可以用特殊值代入法来确定：
            // 选取特例l = n，那么n-l+1 = 1
            // 由于前缀和数组的长度为n+1，因此选取preSum[i+l]才不越界
            for (int i = 0; i <= n - l; i++) {
                // 对于每一个区间的起始位置i，我们都需要考虑长度为l的区间[i:i+l]的区间和
                // 使用前缀和计算区间和intervalSum
                int intervalSum = preSum[i + l] - preSum[i];
                // 如果区间和小于等于阈值，则这个区间是满足题意的区间，将其加入ans中
                if (intervalSum <= threshold) {
                    // 储存的区间是左闭右闭区间，故右边界应该为i+l-1
                    ans.add(i + "-" + (i + l - 1));
                }
            }
            // 在考虑大小为l的区间之后，如果ans中有值
            // 则说明找到了最长的满足题意的区间，将ans合并后返回输出
            if (!ans.isEmpty()) {
                StringJoiner result = new StringJoiner(" ");
                for (String s : ans) {
                    result.add(s);
                }
                return result.toString();
            }
        }

        // 如果退出循环后，没有返回任何的一个ans，则说明找不到任意一个区间满足题意
        // 此时应该返回"NULL"输出
        return "NULL";
    }
}

cpp

#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
#include <sstream>
#include <numeric>

using namespace std;

string solve(int minAverageLost, const vector<int>& nums) {
    // 数据长度
    int n = nums.size();
    // 构建前缀和数组，注意首位需要填充一个0，表示不选取任何数字的前缀和
    vector<int> pre_sum(n + 1, 0);
    partial_sum(nums.begin(), nums.end(), pre_sum.begin() + 1);

    // 构建答案数组
    vector<string> ans;
    // 逆序遍历区间的长度l，
    // 贪心地优先考虑尽可能大的区间
    for (int l = n; l > 0; --l) {
        // 计算阈值threshold，
        // 连续区间和必须小于这个阈值才可以
        int threshold = minAverageLost * l;
        // 遍历区间的起始位置i，其范围为[0, n-l+1)
        // 这里的范围，可以用特殊值代入法来确定：
        // 选取特例l = n，那么n-l+1 = 1
        // 由于前缀和数组的长度为n+1，因此选取pre_sum[i+l]才不越界
        for (int i = 0; i <= n - l; ++i) {
            // 对于每一个区间的起始位置i，我们都需要考虑长度为l的区间[i:i+l]的区间和
            // 使用前缀和计算区间和interval_sum
            int interval_sum = pre_sum[i + l] - pre_sum[i];
            // 如果区间和小于等于阈值，则这个区间是满足题意的区间，将其加入ans中
            if (interval_sum <= threshold) {
                // 储存的区间是左闭右闭区间，故右边界应该为i+l-1
                ans.push_back(to_string(i) + "-" + to_string(i + l - 1));
            }
        }
        // 在考虑大小为l的区间之后，如果ans中有值
        // 则说明找到了最长的满足题意的区间，将ans合并后返回输出
        if (!ans.empty()) {
            string result;
            for (size_t i = 0; i < ans.size(); ++i) {
                if (i > 0) {
                    result += " ";
                }
                result += ans[i];
            }
            return result;
        }
    }

    // 如果退出循环后，没有返回任何的一个ans，则说明找不到任意一个区间满足题意
    // 此时应该返回"NULL"输出
    return "NULL";
}

int main() {
    int minAverageLost;
    // 输入
    cin >> minAverageLost;
    cin.ignore();  // 忽略换行符

    string line;
    getline(cin, line);
    stringstream ss(line);
    vector<int> nums;
    int num;

    while (ss >> num) {
        nums.push_back(num);
        if (ss.peek() == ',') {
            ss.ignore();
        }
    }

    // 调用函数并输出答案
    cout << solve(minAverageLost, nums) << endl;

    return 0;
}

解法二：固定滑窗

python

# 题目：2023C-查找接口成功率最优时间段
# 分值：100
# 作者：闭着眼睛学数理化
# 算法：固定滑窗
# 代码有看不懂的地方请直接在群上提问


# 输入
minAverageLost = int(input())
nums = list(map(int, input().split()))

# 构建解决问题的函数
def solve(minAverageLost, nums):
    # 数据长度
    n = len(nums)
    # 构建答案数组
    ans = list()
    # 逆序遍历区间的长度l，
    # 贪心地优先考虑尽可能大的区间
    for l in range(n, 0, -1):
        # 计算阈值threshold，
        # 连续区间和必须小于这个阈值才可以
        threshold = minAverageLost * l
        # 初始化第一个窗口的窗口和
        interval_sum = sum(nums[:l])
        if interval_sum <= threshold:
            ans.append(f"{0}-{l-1}")
        # 固定滑窗过程
        for right, num_right in enumerate(nums[l:], l):
            # A1
            interval_sum += num_right
            # A2
            interval_sum -= nums[right-l]
            # A3
            if interval_sum <= threshold:
                # 储存的区间是左闭右闭区间，故左边界应该为right-l+1
                ans.append(f"{right-l+1}-{right}")
        if len(ans) > 0:
            return " ".join(ans)

    # 如果退出循环后，没有返回任何的一个ans，则说明找不到任意一个区间满足题意
    # 此时应该返回"NULL"输出
    return "NULL"

# 调用函数并输出答案
print(solve(minAverageLost, nums))

java

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        
        // 输入
        int minAverageLost = scanner.nextInt();
        scanner.nextLine(); // 读取换行符
        String[] numStrs = scanner.nextLine().split(" ");
        int[] nums = new int[numStrs.length];
        for (int i = 0; i < numStrs.length; i++) {
            nums[i] = Integer.parseInt(numStrs[i]);
        }

        // 调用函数并输出答案
        System.out.println(solve(minAverageLost, nums));
    }

    // 构建解决问题的函数
    public static String solve(int minAverageLost, int[] nums) {
        // 数据长度
        int n = nums.length;
        // 构建答案数组
        List<String> ans = new ArrayList<>();
        // 逆序遍历区间的长度l，
        // 贪心地优先考虑尽可能大的区间
        for (int l = n; l > 0; l--) {
            // 计算阈值threshold，
            // 连续区间和必须小于这个阈值才可以
            int threshold = minAverageLost * l;
            // 初始化第一个窗口的窗口和
            int interval_sum = 0;
            for (int i = 0; i < l; i++) {
                interval_sum += nums[i];
            }
            if (interval_sum <= threshold) {
                ans.add("0-" + (l - 1));
            }
            // 固定滑窗过程
            for (int right = l; right < n; right++) {
                // A1
                interval_sum += nums[right];
                // A2
                interval_sum -= nums[right - l];
                // A3
                if (interval_sum <= threshold) {
                    // 储存的区间是左闭右闭区间，故左边界应该为right-l+1
                    ans.add((right - l + 1) + "-" + right);
                }
            }
            if (!ans.isEmpty()) {
                return String.join(" ", ans);
            }
        }

        // 如果退出循环后，没有返回任何的一个ans，则说明找不到任意一个区间满足题意
        // 此时应该返回"NULL"输出
        return "NULL";
    }
}

cpp

#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
#include <sstream>
#include <algorithm>

using namespace std;

string solve(int minAverageLost, const vector<int>& nums) {
    // 数据长度
    int n = nums.size();
    // 构建答案数组
    vector<string> ans;
    // 逆序遍历区间的长度l，
    // 贪心地优先考虑尽可能大的区间
    for (int l = n; l > 0; --l) {
        // 计算阈值threshold，
        // 连续区间和必须小于这个阈值才可以
        int threshold = minAverageLost * l;
        // 初始化第一个窗口的窗口和
        int interval_sum = 0;
        for (int i = 0; i < l; ++i) {
            interval_sum += nums[i];
        }
        if (interval_sum <= threshold) {
            ans.push_back(to_string(0) + "-" + to_string(l - 1));
        }
        // 固定滑窗过程
        for (int right = l; right < n; ++right) {
            // A1
            interval_sum += nums[right];
            // A2
            interval_sum -= nums[right - l];
            // A3
            if (interval_sum <= threshold) {
                // 储存的区间是左闭右闭区间，故左边界应该为right-l+1
                ans.push_back(to_string(right - l + 1) + "-" + to_string(right));
            }
        }
        if (!ans.empty()) {
            string result;
            for (size_t i = 0; i < ans.size(); ++i) {
                if (i > 0) {
                    result += " ";
                }
                result += ans[i];
            }
            return result;
        }
    }

    // 如果退出循环后，没有返回任何的一个ans，则说明找不到任意一个区间满足题意
    // 此时应该返回"NULL"输出
    return "NULL";
}

int main() {
    int minAverageLost;
    // 输入
    cin >> minAverageLost;
    cin.ignore();  // 忽略换行符

    string line;
    getline(cin, line);
    stringstream ss(line);
    vector<int> nums;
    int num;

    while (ss >> num) {
        nums.push_back(num);
        if (ss.peek() == ',') {
            ss.ignore();
        }
    }

    // 调用函数并输出答案
    cout << solve(minAverageLost, nums) << endl;

    return 0;
}

时空复杂度

时间复杂度：O(N^2)。无论是固定滑窗还是前缀和算法，都需要进行双重循环。

空间复杂度：O(1)。仅需若干长度变量。

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From： https://blog.csdn.net/weixin_48157259/article/details/140295565

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