【2024年华为OD机试】 (C卷,100分)- 小明找位置（Java JS PythonC/C++）

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一、问题描述

题目描述

小朋友出操，按学号从小到大排成一列；

小明来迟了，请你给小明出个主意，让他尽快找到他应该排的位置。

算法复杂度要求不高于nLog(n)；学号为整数类型，队列规模 ≤ 10000；

输入描述

第一行：输入已排成队列的小朋友的学号（正整数），以","隔开；例如：

93,95,97,100,102,123,155

第二行：小明学号，如：

110

输出描述

输出一个数字，代表队列位置（从1开始）。例如：

6

用例

用例

输入

93,95,97,100,102,123,155
110

输出

6

题目解析

考察点

考察二分查找算法。

解析思路

  1. 问题理解：
    • 本题要求在一个已排序的数组中找到目标值的插入位置，使得插入后数组仍然有序。
    • 题目中提到学号是唯一的，因此不存在重复学号问题。
  2. 二分查找：
    • 二分查找是一种在有序数组中查找目标值的高效算法，时间复杂度为O(log n)。
    • 二分查找的基本思想是将数组分为两半，通过比较目标值与中间值的大小，确定目标值可能存在的区间，然后在该区间内继续查找，直到找到目标值或确定目标值的插入位置。
  3. 查找插入位置：
    • 初始化两个指针left和right，分别指向数组的起始位置和结束位置。
    • 在left小于等于right的条件下，进行循环：
      • 计算中间位置mid。
      • 如果目标值等于mid位置的值，则返回mid。
      • 如果目标值小于mid位置的值，则将right指针移动到mid - 1。
      • 如果目标值大于mid位置的值，则将left指针移动到mid + 1。
    • 当循环结束时，left指针的位置即为目标值的插入位置。
  4. 输出结果：
    • 输出left + 1，因为队列位置从1开始。

注意事项

  • 边界条件：确保在处理边界条件时，指针的移动是正确的，避免死循环。
  • 插入位置：当目标值不在数组中时，left指针的位置即为目标值的插入位置。
  • 效率：二分查找的时间复杂度为O(log n)，满足题目要求的算法复杂度不高于nLog(n)。

二、JavaScript算法源码

以下是 JavaScript 代码的详细中文注释和讲解：

JavaScript 代码

// 引入 readline 模块，用于从控制台读取输入
const rl = require("readline").createInterface({ input: process.stdin });// 获取异步迭代器
var iter = rl[Symbol.asyncIterator]();// 定义异步函数 readline，用于读取一行输入
const readline = async () => (await iter.next()).value;// 立即执行异步函数
void (async function () {// 读取第一行输入，按逗号分割并转换为数字数组const nums = (await readline()).split(",").map(Number);// 读取第二行输入，转换为目标值const target = parseInt(await readline());// 调用二分查找函数，查找目标值的位置let idx = binarySearch(nums, target);// 如果目标值不存在，计算其有序插入位置if (idx < 0) {idx = -idx - 1;}// 输出队列位置（从1开始），因此索引+1console.log(idx + 1);
})();// 二分查找函数，参照 Java 的 Arrays.binarySearch 实现
function binarySearch(nums, target) {let low = 0; // 查找范围的左边界let high = nums.length - 1; // 查找范围的右边界// 当左边界小于等于右边界时，继续查找while (low <= high) {// 计算中间位置const mid = (low + high) >> 1; // 等价于 Math.floor((low + high) / 2)const midVal = nums[mid]; // 中间位置的值// 如果中间值大于目标值，缩小查找范围到左半部分if (midVal > target) {high = mid - 1;}// 如果中间值小于目标值，缩小查找范围到右半部分else if (midVal < target) {low = mid + 1;}// 如果中间值等于目标值，返回目标值的位置else {return mid;}}// 如果目标值不存在，返回其有序插入位置的负数形式return -low - 1;
}

详细讲解

1. 输入获取
const rl = require("readline").createInterface({ input: process.stdin });var iter = rl[Symbol.asyncIterator]();const readline = async () => (await iter.next()).value;
  • 功能：
    • 使用 readline 模块从控制台读取输入。
    • 通过异步迭代器逐行读取输入。
  • 说明：
    • rl[Symbol.asyncIterator]() 获取异步迭代器。
    • readline 函数每次调用会返回一行输入。
2. 主逻辑
void (async function () {// 读取第一行输入，按逗号分割并转换为数字数组const nums = (await readline()).split(",").map(Number);// 读取第二行输入，转换为目标值const target = parseInt(await readline());// 调用二分查找函数，查找目标值的位置let idx = binarySearch(nums, target);// 如果目标值不存在，计算其有序插入位置if (idx < 0) {idx = -idx - 1;}// 输出队列位置（从1开始），因此索引+1console.log(idx + 1);
})();
  • 功能：
    • 读取输入并解析为数字数组和目标值。
    • 调用二分查找函数查找目标值的位置。
    • 如果目标值不存在，计算其有序插入位置。
    • 输出目标值在数组中的位置（从 1 开始计数）。
  • 说明：
    • split(",") 按逗号分割字符串。
    • map(Number) 将字符串数组转换为数字数组。
    • parseInt 将目标值转换为整数。
3. 二分查找函数
function binarySearch(nums, target) {let low = 0; // 查找范围的左边界let high = nums.length - 1; // 查找范围的右边界// 当左边界小于等于右边界时，继续查找while (low <= high) {// 计算中间位置const mid = (low + high) >> 1; // 等价于 Math.floor((low + high) / 2)const midVal = nums[mid]; // 中间位置的值// 如果中间值大于目标值，缩小查找范围到左半部分if (midVal > target) {high = mid - 1;}// 如果中间值小于目标值，缩小查找范围到右半部分else if (midVal < target) {low = mid + 1;}// 如果中间值等于目标值，返回目标值的位置else {return mid;}}// 如果目标值不存在，返回其有序插入位置的负数形式return -low - 1;
}
  • 功能：
    • 在有序数组 nums 中查找目标值 target。
    • 如果找到目标值，返回其索引。
    • 如果未找到目标值，返回其有序插入位置的负数形式。
  • 说明：
    • low 和 high 分别表示查找范围的左右边界。
    • mid 是中间位置的索引。
    • >> 1 是位运算，等价于除以 2 并向下取整。
    • 如果目标值不存在，low 是其有序插入位置。

代码运行示例

示例 1：

输入：

1,3,5,7,9
5

输出：

3

解释：

  • 数组 [1, 3, 5, 7, 9] 中，目标值 5 的索引为 2。
  • 队列位置从 1 开始计数，因此输出 3。
示例 2：

输入：

1,3,5,7,9
4

输出：

3

解释：

  • 数组 [1, 3, 5, 7, 9] 中，目标值 4 不存在。
  • 其有序插入位置为 2（插入后数组为 [1, 3, 4, 5, 7, 9]）。
  • 队列位置从 1 开始计数，因此输出 3。

总结

  1. 功能：

    • 在有序数组中查找目标值的位置。
    • 如果目标值不存在，计算其有序插入位置。

  2. 优点：

    • 使用二分查找，时间复杂度为 O(log n)，效率高。
    • 代码逻辑清晰，易于理解。

  3. 适用场景：

    • 适用于需要快速查找或插入位置的场景。

如果您有其他问题，欢迎随时提问！

三、Java算法源码

以下是 Java 代码的详细中文注释和讲解：

Java 代码

import java.util.Arrays;
import java.util.Scanner;public class Main {public static void main(String[] args) {// 创建 Scanner 对象，用于从控制台读取输入Scanner sc = new Scanner(System.in);// 读取第一行输入，按逗号分割并转换为整数数组int[] nums = Arrays.stream(sc.nextLine().split(",")).mapToInt(Integer::parseInt).toArray();// 读取第二行输入，转换为目标值int target = Integer.parseInt(sc.nextLine());// 使用 Arrays.binarySearch 查找目标值的位置// 如果目标值不存在，返回其有序插入位置的负数形式int idx = Arrays.binarySearch(nums, target);// 如果目标值不存在，计算其有序插入位置if (idx < 0) {idx = -idx - 1;}// 输出队列位置（从1开始），因此索引+1System.out.println(idx + 1);}
}

详细讲解

1. 输入获取
Scanner sc = new Scanner(System.in);
  • 功能：
    • 创建 Scanner 对象，用于从控制台读取输入。
  • 说明：
    • Scanner 是 Java 中常用的输入工具类。
2. 解析输入
int[] nums = Arrays.stream(sc.nextLine().split(",")).mapToInt(Integer::parseInt).toArray();
  • 功能：
    • 读取第一行输入，按逗号分割并转换为整数数组。
  • 说明：
    • sc.nextLine() 读取一行输入。
    • split(",") 按逗号分割字符串。
    • Arrays.stream() 将字符串数组转换为流。
    • mapToInt(Integer::parseInt) 将字符串流转换为整数流。
    • toArray() 将流转换为整数数组。
3. 读取目标值
int target = Integer.parseInt(sc.nextLine());
  • 功能：
    • 读取第二行输入，转换为目标值。
  • 说明：
    • sc.nextLine() 读取一行输入。
    • Integer.parseInt() 将字符串转换为整数。
4. 二分查找
int idx = Arrays.binarySearch(nums, target);
  • 功能：
    • 使用 Arrays.binarySearch 在有序数组 nums 中查找目标值 target。
  • 说明：
    • 如果找到目标值，返回其索引。
    • 如果未找到目标值，返回其有序插入位置的负数形式（-low - 1）。
5. 处理查找结果
if (idx < 0) {idx = -idx - 1;
}
  • 功能：
    • 如果目标值不存在，计算其有序插入位置。
  • 说明：
    • Arrays.binarySearch 返回负数时，表示目标值不存在。
    • -idx - 1 是目标值的有序插入位置。
6. 输出结果
System.out.println(idx + 1);
  • 功能：
    • 输出目标值在数组中的位置（从 1 开始计数）。
  • 说明：
    • idx + 1 将索引转换为队列位置。

代码运行示例

示例 1：

输入：

1,3,5,7,9
5

输出：

3

解释：

  • 数组 [1, 3, 5, 7, 9] 中，目标值 5 的索引为 2。
  • 队列位置从 1 开始计数，因此输出 3。
示例 2：

输入：

1,3,5,7,9
4

输出：

3

解释：

  • 数组 [1, 3, 5, 7, 9] 中，目标值 4 不存在。
  • 其有序插入位置为 2（插入后数组为 [1, 3, 4, 5, 7, 9]）。
  • 队列位置从 1 开始计数，因此输出 3。

总结

  1. 功能：

    • 在有序数组中查找目标值的位置。
    • 如果目标值不存在，计算其有序插入位置。

  2. 优点：

    • 使用 Arrays.binarySearch，时间复杂度为 O(log n)，效率高。
    • 代码简洁，逻辑清晰。

  3. 适用场景：

    • 适用于需要快速查找或插入位置的场景。

如果您有其他问题，欢迎随时提问！

四、Python算法源码

以下是 Python 代码的详细中文注释和讲解：

Python 代码

# 输入获取
nums = list(map(int, input().split(",")))  # 读取输入并转换为整数列表
target = int(input())  # 读取目标值# 算法入口
def binarySearch():# 参照 Java 的 Arrays.binarySearch 实现low = 0  # 查找范围的左边界high = len(nums) - 1  # 查找范围的右边界while low <= high:mid = (low + high) >> 1  # 计算中间位置，等价于 (low + high) // 2midVal = nums[mid]  # 中间位置的值if midVal > target:high = mid - 1  # 如果中间值大于目标值，缩小查找范围到左半部分elif midVal < target:low = mid + 1  # 如果中间值小于目标值，缩小查找范围到右半部分else:return mid  # 如果中间值等于目标值，返回目标值的位置return -low - 1  # 如果目标值不存在，返回其有序插入位置的负数形式# 算法调用
idx = binarySearch()# 如果目标值不存在，计算其有序插入位置
if idx < 0:idx = -idx - 1# 输出队列位置（从1开始），因此索引+1
print(idx + 1)

详细讲解

1. 输入获取
nums = list(map(int, input().split(",")))  # 读取输入并转换为整数列表
target = int(input())  # 读取目标值
  • 功能：
    • 从控制台读取输入，并将其转换为整数列表和目标值。
  • 说明：
    • input() 读取一行输入。
    • split(",") 按逗号分割字符串。
    • map(int, ...) 将字符串列表转换为整数列表。
    • list(...) 将映射结果转换为列表。
2. 二分查找算法
def binarySearch():low = 0  # 查找范围的左边界high = len(nums) - 1  # 查找范围的右边界while low <= high:mid = (low + high) >> 1  # 计算中间位置，等价于 (low + high) // 2midVal = nums[mid]  # 中间位置的值if midVal > target:high = mid - 1  # 如果中间值大于目标值，缩小查找范围到左半部分elif midVal < target:low = mid + 1  # 如果中间值小于目标值，缩小查找范围到右半部分else:return mid  # 如果中间值等于目标值，返回目标值的位置return -low - 1  # 如果目标值不存在，返回其有序插入位置的负数形式
  • 功能：
    • 在有序数组 nums 中查找目标值 target。
    • 如果找到目标值，返回其索引。
    • 如果未找到目标值，返回其有序插入位置的负数形式。
  • 说明：
    • low 和 high 分别表示查找范围的左右边界。
    • mid 是中间位置的索引。
    • >> 1 是位运算，等价于除以 2 并向下取整。
    • 如果目标值不存在，low 是其有序插入位置。
3. 处理查找结果
idx = binarySearch()if idx < 0:idx = -idx - 1
  • 功能：
    • 如果目标值不存在，计算其有序插入位置。
  • 说明：
    • binarySearch 返回负数时，表示目标值不存在。
    • -idx - 1 是目标值的有序插入位置。
4. 输出结果
print(idx + 1)
  • 功能：
    • 输出目标值在数组中的位置（从 1 开始计数）。
  • 说明：
    • idx + 1 将索引转换为队列位置。

代码运行示例

示例 1：

输入：

1,3,5,7,9
5

输出：

3

解释：

  • 数组 [1, 3, 5, 7, 9] 中，目标值 5 的索引为 2。
  • 队列位置从 1 开始计数，因此输出 3。
示例 2：

输入：

1,3,5,7,9
4

输出：

3

解释：

  • 数组 [1, 3, 5, 7, 9] 中，目标值 4 不存在。
  • 其有序插入位置为 2（插入后数组为 [1, 3, 4, 5, 7, 9]）。
  • 队列位置从 1 开始计数，因此输出 3。

总结

  1. 功能：

    • 在有序数组中查找目标值的位置。
    • 如果目标值不存在，计算其有序插入位置。

  2. 优点：

    • 使用二分查找，时间复杂度为 O(log n)，效率高。
    • 代码简洁，逻辑清晰。

  3. 适用场景：

    • 适用于需要快速查找或插入位置的场景。

如果您有其他问题，欢迎随时提问！

五、C/C++算法源码：

以下是 C语言 和 C++ 代码的详细中文注释和讲解：

C语言代码

#include <stdio.h>#define MAX_SIZE 10000  // 定义数组的最大长度// 二分查找函数，参照 Java 的 Arrays.binarySearch 实现
int binarySearch(const int *nums, int nums_size, int target) {int low = 0;  // 查找范围的左边界int high = nums_size - 1;  // 查找范围的右边界while (low <= high) {int mid = (low + high) >> 1;  // 计算中间位置，等价于 (low + high) / 2int midVal = nums[mid];  // 中间位置的值if (midVal > target) {high = mid - 1;  // 如果中间值大于目标值，缩小查找范围到左半部分} else if (midVal < target) {low = mid + 1;  // 如果中间值小于目标值，缩小查找范围到右半部分} else {return mid;  // 如果中间值等于目标值，返回目标值的位置}}return -low - 1;  // 如果目标值不存在，返回其有序插入位置的负数形式
}int main() {int nums[MAX_SIZE];  // 定义数组int nums_size = 0;  // 数组的当前长度// 读取输入，按逗号分割并存储到数组中while (scanf("%d", &nums[nums_size++])) {if (getchar() != ',') break;  // 如果下一个字符不是逗号，结束输入}int target;  // 定义目标值scanf("%d", &target);  // 读取目标值// 调用二分查找函数，查找目标值的位置int idx = binarySearch(nums, nums_size, target);// 如果目标值不存在，计算其有序插入位置if (idx < 0) {idx = -idx - 1;}// 输出队列位置（从1开始），因此索引+1printf("%d\n", idx + 1);return 0;
}

C++代码

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;// 二分查找函数，参照 Java 的 Arrays.binarySearch 实现
int binarySearch(const vector<int>& nums, int target) {int low = 0;  // 查找范围的左边界int high = nums.size() - 1;  // 查找范围的右边界while (low <= high) {int mid = (low + high) >> 1;  // 计算中间位置，等价于 (low + high) / 2int midVal = nums[mid];  // 中间位置的值if (midVal > target) {high = mid - 1;  // 如果中间值大于目标值，缩小查找范围到左半部分} else if (midVal < target) {low = mid + 1;  // 如果中间值小于目标值，缩小查找范围到右半部分} else {return mid;  // 如果中间值等于目标值，返回目标值的位置}}return -low - 1;  // 如果目标值不存在，返回其有序插入位置的负数形式
}int main() {vector<int> nums;  // 定义动态数组int num;char sep;// 读取输入，按逗号分割并存储到数组中while (cin >> num) {nums.push_back(num);sep = cin.get();  // 读取分隔符if (sep != ',') break;  // 如果下一个字符不是逗号，结束输入}int target;  // 定义目标值cin >> target;  // 读取目标值// 调用二分查找函数，查找目标值的位置int idx = binarySearch(nums, target);// 如果目标值不存在，计算其有序插入位置if (idx < 0) {idx = -idx - 1;}// 输出队列位置（从1开始），因此索引+1cout << idx + 1 << endl;return 0;
}

详细讲解

1. 输入获取

  • C语言：

    while (scanf("%d", &nums[nums_size++])) {if (getchar() != ',') break;
}
    • 使用 scanf 读取整数，getchar 读取分隔符。
    • 如果分隔符不是逗号，结束输入。

  • C++：

    while (cin >> num) {nums.push_back(num);sep = cin.get();if (sep != ',') break;
}
    • 使用 cin 读取整数，cin.get 读取分隔符。
    • 如果分隔符不是逗号，结束输入。
2. 二分查找算法
int binarySearch(const int *nums, int nums_size, int target) {int low = 0;int high = nums_size - 1;while (low <= high) {int mid = (low + high) >> 1;int midVal = nums[mid];if (midVal > target) {high = mid - 1;} else if (midVal < target) {low = mid + 1;} else {return mid;}}return -low - 1;
}
  • 功能：
    • 在有序数组 nums 中查找目标值 target。
    • 如果找到目标值，返回其索引。
    • 如果未找到目标值，返回其有序插入位置的负数形式。
  • 说明：
    • low 和 high 分别表示查找范围的左右边界。
    • mid 是中间位置的索引。
    • >> 1 是位运算，等价于除以 2 并向下取整。
    • 如果目标值不存在，low 是其有序插入位置。
3. 处理查找结果
if (idx < 0) {idx = -idx - 1;
}
  • 功能：
    • 如果目标值不存在，计算其有序插入位置。
  • 说明：
    • binarySearch 返回负数时，表示目标值不存在。
    • -idx - 1 是目标值的有序插入位置。
4. 输出结果
printf("%d\n", idx + 1);
  • 功能：
    • 输出目标值在数组中的位置（从 1 开始计数）。
  • 说明：
    • idx + 1 将索引转换为队列位置。

代码运行示例

示例 1：

输入：

1,3,5,7,9
5

输出：

3

解释：

  • 数组 [1, 3, 5, 7, 9] 中，目标值 5 的索引为 2。
  • 队列位置从 1 开始计数，因此输出 3。
示例 2：

输入：

1,3,5,7,9
4

输出：

3

解释：

  • 数组 [1, 3, 5, 7, 9] 中，目标值 4 不存在。
  • 其有序插入位置为 2（插入后数组为 [1, 3, 4, 5, 7, 9]）。
  • 队列位置从 1 开始计数，因此输出 3。

总结

  1. 功能：

    • 在有序数组中查找目标值的位置。
    • 如果目标值不存在，计算其有序插入位置。

  2. 优点：

    • 使用二分查找，时间复杂度为 O(log n)，效率高。
    • 代码简洁，逻辑清晰。

  3. 适用场景：

    • 适用于需要快速查找或插入位置的场景。

如果您有其他问题，欢迎随时提问！

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！

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vue2配置跨域后请求的是本机

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这个我来说明一下&#xff0c;因为我们公司的后端设置解决了跨域问题&#xff0c;所以我有很久没有看相关的内容了&#xff0c;然后昨天请求了需要跨域的接口&#xff0c;请求半天一直不对&#xff0c;浏览器显示的是本机地址&#xff0c;我以为是自己配置错了&#xff0c;后面…
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【Uniapp-Vue3】@import导入css样式及scss变量用法与static目录

【Uniapp-Vue3】@import导入css样式及scss变量用法与static目录

一、import导入css样式 在项目文件中创建一个common文件夹&#xff0c;下面创建一个css文件夹&#xff0c;里面放上style.css文件&#xff0c;编写的是公共样式&#xff0c;我们现在要在App.vue中引入该样式。 在App.vue中引入该样式&#xff0c;这样就会使样式全局生效&#…
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大模型WebUI：Gradio全解11——Chatbot：融合大模型的多模态聊天机器人（6）

大模型WebUI：Gradio全解11——Chatbot：融合大模型的多模态聊天机器人（6）

大模型WebUI&#xff1a;Gradio全解11——Chatbot&#xff1a;融合大模型的多模态聊天机器人&#xff08;6&#xff09; 前言本篇摘要11. Chatbot&#xff1a;融合大模型的多模态聊天机器人11.6 为LLM Agent构建UI11.5.1 使用代理构建1. 使用transformers.agents的实际示例2. 使…
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【React】插槽渲染机制

【React】插槽渲染机制

目录 通过 children 属性结合条件渲染通过 children 和 slot 属性实现具名插槽通过 props 实现具名插槽 在 React 中&#xff0c;并没有直接类似于 Vue 中的“插槽”机制&#xff08;slot&#xff09;。但是&#xff0c;React 可以通过 props和 children 来实现类似插槽的功能…
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LoadBalancer负载均衡服务调用

LoadBalancer负载均衡服务调用

LoadBalancer LoadBalancer&#xff08;负载均衡器&#xff09;是Spring Cloud中的一个关键组件&#xff0c;用于在微服务架构中实现服务请求的负载均衡。它的主要作用是将客户端的请求分发到多个服务实例上&#xff0c;以提高系统的可用性、性能和容错能力。通过LoadBalancer&…
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Linux操作命令之云计算基础命令

Linux操作命令之云计算基础命令

一、图形化界面/文本模式 ctrlaltF2-6 图形切换到文本 ctrlalt 鼠标跳出虚拟机 ctrlaltF1 文本切换到图形 shift ctrl "" 扩大 ctrl "-" 缩小 shift ctrl "n" 新终端 shift ctrl "t" 新标签 alt 1,…
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简历_使用优化的Redis自增ID策略生成分布式环境下全局唯一ID，用于用户上传数据的命名以及多种ID的生成

简历_使用优化的Redis自增ID策略生成分布式环境下全局唯一ID，用于用户上传数据的命名以及多种ID的生成

系列博客目录 文章目录 系列博客目录WhyRedis自增ID策略 Why 我们需要设置全局唯一ID。原因&#xff1a;当用户抢购时&#xff0c;就会生成订单并保存到tb_voucher_order这张表中&#xff0c;而订单表如果使用数据库自增ID就存在一些问题。 问题&#xff1a;id的规律性太明显、…
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企业邮箱iRedMail搭建

企业邮箱iRedMail搭建

用自己的域名作为邮箱的后缀&#xff0c;好看、有面子&#xff01;只要域名不过期&#xff0c;那么&#xff0c;你的邮箱就永远存在&#xff01; 邮件系统很多&#xff0c;宝塔自带的邮局更是简单&#xff0c;但是若想邮箱可靠&#xff08;丢邮件、发送邮件进入对方垃圾箱等&a…
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在 Fluent 网格划分中使用薄网格特征

在 Fluent 网格划分中使用薄网格特征

薄体模型的网格划分策略 薄体网格划分对于有效模拟薄壁结构或厚度明显小于其他尺寸的几何形状非常有利。当使用此类几何结构时&#xff0c;传统的体积网格划分技术可能会导致单元数量增加&#xff0c;因为它们试图捕获具有许多不必要单元的薄尺寸。薄体网格划分通过专门沿薄方…
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Windows重装后NI板卡LabVIEW恢复正常

Windows重装后NI板卡LabVIEW恢复正常

在重新安装Windows系统后&#xff0c;NI&#xff08;National Instruments&#xff09;板卡能够恢复正常工作&#xff0c;通常是由于操作系统的重新配置解决了之前存在的硬件驱动、兼容性或配置问题。操作系统重装后&#xff0c;系统重新加载驱动程序、清理了潜在的冲突或损坏的…
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Html5 video标签学习

Html5 video标签学习

<video> 标签的属性 autoplay布尔属性声明该属性后&#xff0c;视频会尽快自动开始播放&#xff0c;不会停下来等待数据全部加载完成。controls布尔属性如果存在该属性&#xff0c;浏览器会在视频底部提供一个控制面板&#xff0c;允许用户控制视频的播放。controlslist…
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OpenAI推出首个AI Agent！日常事项自动化处理！

OpenAI推出首个AI Agent！日常事项自动化处理！

2025 年1月15日&#xff0c;OpenAI 正式宣布推出一项名为Tasks的测试版功能 。 该功能可以根据你的需求内容和时间实现自动化处理。比方说&#xff0c;你可以设置每天早晨 7 点获取天气预报&#xff0c;或定时提醒遛狗等日常事项。 看到这里&#xff0c;有没有一种熟悉的感觉&a…
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【Linux】Socket编程-TCP构建自己的C++服务器

【Linux】Socket编程-TCP构建自己的C++服务器

&#x1f308; 个人主页&#xff1a;Zfox_ &#x1f525; 系列专栏&#xff1a;Linux 目录 一&#xff1a;&#x1f525; Socket 编程 TCP &#x1f98b; TCP socket API 详解&#x1f98b; 多线程远程命令执行&#x1f98b; 网络版计算器&#xff08;应用层自定义协议与序列化…
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web开发工具之：三、JWT的理论知识，java的支持，封装的工具类可以直接使用

web开发工具之：三、JWT的理论知识，java的支持，封装的工具类可以直接使用

文章目录 前言一、JWT的理论知识1. 什么是 JWT&#xff08;JSON Web Token&#xff09;&#xff1f;2. **JWT 的组成**3. **JWT 的特点**4. **JWT 的使用场景**5. **JWT 的生命周期**6. **JWT 的优点**7. **JWT 的注意事项**5. **JWT 示例**总结 二、java的springboot支持1. po…
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Jira中bug的流转流程

Jira中bug的流转流程

Jira中bug的状态 1. 处理Bug的流程2. bug状态流转详述bug的状态通常包括 1. 处理Bug的流程 2. bug状态流转详述 bug的状态通常包括 未解决 1. 测试人员创建一个bug&#xff0c;填写bug的详细信息&#xff0c;如概要、bug级别、复现步骤、现状、预期结果等 2. 定位bug&#x…
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ChatGPT结合Excel辅助学术数据分析详细步骤分享！

ChatGPT结合Excel辅助学术数据分析详细步骤分享！

目录 一.Excel在学术论文中的作用✔ 二.Excel的提示词✔ 三. 编写 Excel 命令 四. 编写宏 五. 执行复杂的任务 六. 将 ChatGPT 变成有用的 Excel 助手 一.Excel在学术论文中的作用✔ Excel作为一种广泛使用的电子表格软件&#xff0c;在学术论文中可以发挥多种重要作用&a…
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Vue篇-07

Vue篇-07

Vue UI组件库 一、移动端常用的UI组件库 1.1、Vant 1.2、Cube UI 1.3、Mint UI 二、PC端常用的UI组件库 2.1、Element UI Element - The worlds most popular Vue UI framework 安装&#xff1a; 按需引入&#xff1a; 135_尚硅谷Vue技术_element-ui按需引入_哔哩哔哩_b…
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LabVIEW实现油浸式变压器自主监测与实时报告

LabVIEW实现油浸式变压器自主监测与实时报告

油浸式变压器广泛应用于电力系统中&#xff0c;尤其是在电力传输和分配领域。为了确保变压器的安全、稳定运行&#xff0c;及时监测其工作状态至关重要。传统的变压器监测方法通常依赖人工巡检和定期检查&#xff0c;但这不能及时发现潜在的故障隐患&#xff0c;且效率较低。随…
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测试工程师的linux 命令学习（持续更新中）

测试工程师的linux 命令学习（持续更新中）

1.ls """1.ls""" ls -l 除文件名称外&#xff0c;亦将文件型态、权限、拥有者、文件大小等资讯详细列出 ls -l等同于 ll第一列共10位&#xff0c;第1位表示文档类型&#xff0c;d表示目录&#xff0c;-表示普通文件&#xff0c;l表示链接文件。…
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如何使用Ultralytics训练自己的yolo5 yolo8 yolo10 yolo11等目标检测模型

如何使用Ultralytics训练自己的yolo5 yolo8 yolo10 yolo11等目标检测模型

Ultralytics正在以惊人的速度吸收优秀的CV算法&#xff0c;之前Ultralytics定位于YOLOV8&#xff0c;但逐渐地扩展到支持其他版本的YOLO&#xff0c;最新版本的ultralytics全面支持yolo5 yolo7 yolo8 yolo9 yolo10 yolo11&#xff0c;包含模型的训练、验证、预测、部署等。毫无…
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