华为OD机试真题-数大雁

介绍

华为OD机试中的“数大雁”题目是一道经典的字符串处理问题。它要求考生在给定的一串字符中准确地识别出完整的“大雁”个数，每只大雁必须以特定的顺序鸣叫，即按照顺序发出字母 ‘g’, ‘e’, ‘s’, ‘e’。

应用使用场景

该题目主要用于考察考生的字符串处理能力、对数据结构的理解及如何高效地实现算法。这类问题常见于需要模式匹配及解析的应用场景，如文本处理、信号分析等。

原理解释

核心思想是扫描字符串并检测符合给定模式的各个部分，通过计数方式维护当前有效的模式匹配过程，并确保每个字母严格按照特定顺序出现。

算法原理流程图

Start -> Initialize counters for each letter ('g', 'e', 's', 'e')
        |
        v
 Scan each character in the string 
        |
        v
 Check character:
    'g' -> Increment 'g' counter
    'e' -> Increment 'e' counter if 'g' > 'e'
    's' -> Increment 's' counter if 'e' > 's'
    'e' -> Increment 'e2' counter if 's' > 'e2'
        |
        v
If 'e2' increments, a full "geese" pattern is completed
        |
        v
Update maximum number of "geese"
        |
        v
End

算法原理解释

1. 初始化计数器：为每一个字母（‘g’, ‘e’, ‘s’, ‘e’）创建一个计数器。

2. 遍历字符串：逐字符处理输入字符串。

3. 检查条件和更新计数器：

   • 当遇到字符 ‘g’ 时，增加 ‘g’ 的计数。
   • 当碰到字符 ‘e’ 且当前 ‘g’ 的计数大于 ‘e’，增加 ‘e’ 的计数。
   • 当遇到字符 ‘s’ 且当前 ‘e’ 的计数大于 ‘s’，增加 ‘s’ 的计数。
   • 当再次遇到字符 ‘e’ 且当前 ‘s’ 的计数大于 ‘e2’，增加 ‘e2’ 的计数并记录一次完整的大雁。

4. 输出结果：最终的最大完整模式数即为答案。

实际详细应用代码示例实现

def count_geese(sound):
    g_count = e_count = s_count = e2_count = 0
    max_geese = 0
    
    for char in sound:
        if char == 'g':
            g_count += 1
        elif char == 'e' and g_count > e_count:
            e_count += 1
        elif char == 's' and e_count > s_count:
            s_count += 1
        elif char == 'e' and s_count > e2_count:
            e2_count += 1
            max_geese += 1
    
    return max_geese

# Example usage
sound_str = "geesegeeseggessee"
print(f"Number of geese: {count_geese(sound_str)}")

测试代码

def test_count_geese():
    assert count_geese("geese") == 1
    assert count_geese("") == 0
    assert count_geese("ggseee") == 0
    assert count_geese("gesgeese") == 1
    assert count_geese("geesegeeseggessee") == 2
    print("All tests passed!")
    
test_count_geese()

部署场景

此算法可以部署于在线编码评测系统或集成于开发者的面试准备工具中。适合用来快速验证考生或开发者对于基本算法设计的掌握情况。

材料链接

• LeetCode Discuss - 在线解题社区，适合获取更多关于字符串处理相关问题的讨论与解决方案。

总结

“数大雁”这一题目通过简单的字符串匹配与计数逻辑，考察了考生的基础算法思维与实现能力。在实际应用中，这一类问题往往会转化为复杂模式识别任务的基础模块。

未来展望

随着自然语言处理技术的发展，类似的字符串识别题目可能会演变为更复杂的模式识别和语言理解任务。通过不断优化算法，提升处理速度和准确性，将成为未来发展的方向。