华为OD机试2025A卷七日集训第4期 - 按算法分类，由易到难，循序渐进，玩转OD（Python/JS/C/C++）

### 关于华为OD机试2025 A卷的信息 华为OD机试作为评估候选人技术水平的重要环节，其试题设计通常围绕实际工程场景展开。对于2025年的A卷相关内容，虽然具体题目尚未公开披露，但可以基于已有资料推测可能涉及的技术领域和考察重点。 #### 技术背景与考察方向 根据已知的参考资料[^1]，华为OD机试主要覆盖以下几个方面： - **数据结构与算法**：这是基础中的核心部分，常用于评估候选人的逻辑思维能力和解决问题的能力。 - **系统设计能力**：尤其是分布式系统的架构理解以及微服务的设计理念。 - **编程实现能力**：要求考生能够熟练运用至少一种主流编程语言完成指定功能模块开发。 #### 可能的A卷主题预测 结合引用材料提到的内容[^2]，假设2025年A卷延续以往风格，则可能会包含如下类型的题目： ##### 题目示例 - 微服务集成测试时间计算 给定一组相互依赖的服务集合S={s₁,s₂,...,sn}及其对应的加载耗时T={t₁,t₂,…,tn}(单位秒),其中不存在任何循环依赖关系(即不会有形成闭环的情况发生)。现在要执行某个特定目标服务si 的全部前置条件满足后的首次运行操作，请问为了确保该过程顺利完成至少需要耗费多长时间？ 此问题本质上属于图论范畴内的拓扑排序应用实例之一，在解决过程中需要用到深度优先遍历或者广度优先搜索方法来确定各个节点之间的先后顺序，并累加相应路径上的权重值得到最后的结果。 以下是采用Python编写的解决方案框架代码片段供参考: ```python from collections import defaultdict, deque def min_time_to_test(n, dependencies, times): graph = defaultdict(list) indegree = [0]*(n+1) # 构建有向无环图(DAG)并统计入度数组 for u,v in dependencies: graph[u].append(v) indegree[v]+=1 queue=deque() dp=[float('inf')]*(n+1) # 初始化队列与动态规划表 for i in range(1,n+1): if not indegree[i]: queue.append(i) dp[i]=times[i-1] while queue: node =queue.popleft() for neighbor in graph[node]: dp[neighbor]=min(dp[neighbor],dp[node]+times[neighbor-1]) indegree[neighbor]-=1 if not indegree[neighbor]: queue.append(neighbor) return max(dp[1:]) if all(x==0 for x in indegree[1:]) else float('-inf') # 测试用例 if __name__ == "__main__": n=6 edges=[[1,2],[1,3],[2,4],[2,5],[3,6]] time_costs=[7,8,9,10,11,12] result=min_time_to_test(n,edges,time_costs) print(result) ``` 上述程序实现了利用BFS配合DP的方式快速找到最短所需总时长的功能。 ---