2025 A卷 200分 题型

本文涵盖详细的问题分析、解题思路、代码实现、代码详解、测试用例以及综合分析；
并提供Java、python、JavaScript、C++、C语言、GO六种语言的最佳实现方式！

本文收录于专栏：《2025华为OD真题目录+全流程解析/备考攻略/经验分享》

华为OD机试真题《会议接待 /代表团坐车》：

---

---

题目名称：会议接待 /代表团坐车

---

• 知识点：动态规划（背包问题）
• 时间限制：1秒
• 空间限制：256MB
• 限定语言：不限

---

题目描述

某组织举行会议，来了多个代表团同时到达，接待处只有一辆汽车，可以同时接待多个代表团。为提高车辆利用率，请帮接待员计算可以坐满车的接待方案，输出方案数量。

约束条件：

1. 一个代表团只能上一辆车，且代表团人数（每个代表团人数≤30，总数量≤30）必须小于汽车容量（≤100）。
2. 必须将车辆坐满，即所选代表团人数总和等于汽车容量。

输入描述：

• 第一行为各代表团人数，以英文逗号分隔（如 5,4,2,3,2,4,9）。
• 第二行为汽车载客量（如 10）。

输出描述：

• 输出坐满汽车的方案数量，若无解则输出 0。

示例：
输入：

5,4,2,3,2,4,9  
10  

输出：

4  

说明：
可能的组合为 [2,3,5]、[2,4,4]、[2,3,5]、[2,4,4]（允许重复选择不同索引的相同数值代表团，但每个代表团仅能被选一次）。

补充说明：

• 代表团人数按输入顺序排列，组合需严格满足总和等于汽车容量。
• 动态规划（背包问题）或回溯法为典型解法。

---

Java

问题分析

我们需要计算从代表团中选择若干代表团，使其人数之和等于汽车的容量，且每个代表团只能被选一次。这是一个典型的0-1背包问题，要求恰好装满背包的方案数。

---

解题思路

1. 动态规划定义：
   • dp[j] 表示总和为 j 的方案数。
2. 状态转移：
   • 遍历每个代表团人数 num，从后向前更新 dp[j]：dp[j] += dp[j - num]。
3. 初始化：
   • dp[0] = 1，表示总和为0的方案数为1（不选任何代表团）。

---

代码实现

import java.util.Scanner;

public class Main {
   
    public static void main(String[] args) {
   
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        // 读取代表团人数
        String[] parts = scanner.nextLine().split(",");
        int[] nums = new int[parts.length];
        for (int i = 0; i < parts.length; i++) {
   
            nums[i] = Integer.parseInt(parts[i]);
        }
        // 读取汽车容量
        int capacity = Integer.parseInt(scanner.nextLine());
        
        int[] dp = new int[capacity + 1];
        dp[0] = 1; // 初始化：总和为0的方案数为1（不选任何代表团）
        
        // 动态规划处理每个代表团人数
        for (int num : nums) {
   
            // 从后向前遍历，确保每个代表团只被选一次
            for (int j = capacity; j >= num; j--) {
   
                dp[j] += dp[j - num];
            }
        }
        
        // 输出结果
        System.out.println(dp[capacity]);
    }
}

---

代码详细解析

1. 输入处理：

   • 使用 Scanner 读取输入，将代表团人数分割为整数数组 nums。
   • 读取汽车容量 capacity。

2. 动态规划数组初始化：

   • dp 数组长度为 capacity + 1，初始时 dp[0] = 1，其余为0。

3. 遍历每个代表团人数：

   • 对每个 num，从 capacity 到 num 逆序遍历，更新 dp[j]：

     for (int j = capacity; j >= num; j--) {
            
         dp[j] += dp[j - num];
     }
     

   • 逆序遍历确保每个代表团仅被考虑一次（0-1背包特性）。

4. 输出结果：

   • dp[capacity] 存储了恰好装满汽车的方案数。

---

示例测试

示例1输入：

5,4,2,3,2,4,9  
10  

输出：

4  

解析：
可能的组合为：

• 5（索引0）、2（索引2）、3（索引3）
• 4（索引1）、4（索引5）、2（索引4）
• 5（索引0）、2（索引4）、3（索引3）
• 4（索引1）、4（索引5）、2（索引2）

示例2输入：

2,2  
4  

输出：

1  

解析：
唯一方案：选择两个2（不同索引）。

示例3输入：

1,1,1  
3  

输出：

1  

解析：
唯一方案：选择所有三个1。

---

综合分析

1. 时间复杂度：O(N×C)

   • N 为代表团数量，C 为汽车容量。每个代表团需遍历 C 次。

2. 空间复杂度：O©

   • 仅需一个长度为 C+1 的数组。

3. 优势：

   • 高效准确：动态规划严格保证最优解。
   • 空间优化：一维数组节省内存。
   • 处理大容量：使用 int 数组避免溢出（假设结果在 int 范围内）。

4. 适用场景：

   • 代表团数量较大（如 N=30），汽车容量适中（如 C=100）。

---

python

问题分析

我们需要从代表团中选择若干代表团，使它们的人数之和等于汽车容量，且每个代表团只能被选一次。这是一个典型的0-1背包问题，要求恰好装满背包的方案数。

---

解题思路

1. 动态规划定义：
   • dp[j] 表示总和为 j 的方案数。
2. 状态转移：
   • 遍历每个代表团人数 num，从后向前更新 dp[j]：dp[j] += dp[j - num]。
3. 初始化：
   • dp[0] = 1，表示总和为0的方案数为1（不选任何代表团）。

---

代码实现

def main():
    import sys

    # 读取输入
    input_lines = sys.stdin.read().splitlines()
    nums = list(