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华为OD机试_2025 B卷_磁盘容量排序(Python,100分)(附详细解题思路)

题目描述

磁盘的容量单位常用的有M,G,T这三个等级,

它们之间的换算关系为1T = 1024G,1G = 1024M,

现在给定n块磁盘的容量,请对它们按从小到大的顺序进行稳定排序,

例如给定5块盘的容量,1T,20M,3G,10G6T,3M12G9M

排序后的结果为20M,3G,3M12G9M,1T,10G6T。

注意单位可以重复出现,上述3M12G9M表示的容量即为3M+12G+9M,和12M12G相等。

输入描述
输入第一行包含一个整数n(2 <= n <= 100),表示磁盘的个数,

接下的n行,每行一个字符串(长度大于2,小于30),

表示磁盘的容量,由一个或多个格式为mv的子串组成,

其中m表示容量大小,v表示容量单位,例如20M,1T,30G,10G6T,3M12G9M。

磁盘容量m的范围为1到1024的正整数,

容量单位v的范围只包含题目中提到的M,G,T三种,换算关系如题目描述。

输出描述
输出n行,表示n块磁盘容量排序后的结果。

用例

输入

3
1G
2G
1024M

输出

1G
1024M
2G

说明1G和1024M容量相等,稳定排序要求保留它们原来的相对位置,故1G在1024M之前。
输入

3
2G4M
3M2G
1T

输出

3M2G
2G4M
1T

说明1T的容量大于2G4M,2G4M的容量大于3M2G。

磁盘容量排序算法详解

核心解题思路

本题目要求对多种格式的磁盘容量字符串进行排序,核心思路是将所有容量转换为统一单位后再比较。解题分为三个关键步骤:

  1. 容量字符串解析:将复合格式如3M12G9M拆分为多个容量单位子串
  2. 单位统一转换:将所有容量值转换为最小单位M(兆字节)
  3. 稳定排序:按转换后的数值排序,值相同时保持原始输入顺序

关键点说明

  • 单位换算:1T = 1024G = 1024×1024M
  • 复合容量处理:如3M12G9M = 3M + 12×1024M + 9M
  • 稳定排序:当容量相等时,保持输入原始顺序

完整代码实现

def convert_to_m(capacity_str):"""将容量字符串转换为以M为单位的总容量"""total = 0  # 总容量(单位:M)num_str = ""  # 临时存储数字字符串for char in capacity_str:if char.isdigit():# 数字字符,累积到数字字符串num_str += charelse:# 单位字符,处理累积的数字if num_str:num = int(num_str)if char == 'T':total += num * 1024 * 1024elif char == 'G':total += num * 1024elif char == 'M':total += numnum_str = ""  # 重置数字字符串return totaldef main():n = int(input().strip())capacities = [input().strip() for _ in range(n)]# 存储(原始字符串,M单位容量)元组converted = []for cap in capacities:m_value = convert_to_m(cap)converted.append((cap, m_value))# 稳定排序(容量相同时保持原始顺序)converted.sort(key=lambda x: x[1])# 输出结果for cap, _ in converted:print(cap)if __name__ == "__main__":main()

算法原理解析

1. 容量转换函数

def convert_to_m(capacity_str):total = 0num_str = ""for char in capacity_str:if char.isdigit():num_str += charelse:if num_str:num = int(num_str)if char == 'T':total += num * 1024 * 1024# ...其他单位处理num_str = ""return total
  • 数字累积:遍历字符串,累积连续数字字符
  • 单位转换:遇到单位字符时,将累积数字转换为对应单位的M值
  • 累加求和:将所有子串的值累加得到总容量

2. 单位换算系数

单位换算为M的系数
T1024×1024 = 1,048,576
G1024
M1

3. 稳定排序实现

converted.sort(key=lambda x: x[1])
  • 使用Python内置的TimSort算法(稳定排序)
  • 仅比较转换后的M值
  • 当M值相等时,自动保持列表中原有顺序

示例解析

示例1:输入3\n1G\n2G\n1024M

  1. 容量转换

    • 1G → 1×1024 = 1024M
    • 2G → 2×1024 = 2048M
    • 1024M → 1024×1 = 1024M
  2. 转换后数据

    [('1G', 1024), ('2G', 2048), ('1024M', 1024)]
    
  3. 排序过程

    • 1024M和1G值相等(1024),保持输入顺序(1G先出现)
    • 2G值最大(2048)
  4. 输出结果

    1G
    1024M
    2G
    

示例2:输入3\n2G4M\n3M2G\n1T

  1. 容量转换

    • 2G4M → 2×1024 + 4×1 = 2048 + 4 = 2052M
    • 3M2G → 3×1 + 2×1024 = 3 + 2048 = 2051M
    • 1T → 1×1,048,576 = 1,048,576M
  2. 转换后数据

    [('2G4M', 2052), ('3M2G', 2051), ('1T', 1048576)]
    
  3. 排序结果

    3M2G  (2051M)
    2G4M  (2052M)
    1T    (1048576M)
    

示例3:复合格式3M12G9M

  1. 解析过程

    • 3M → 3×1 = 3M
    • 12G → 12×1024 = 12,288M
    • 9M → 9×1 = 9M
    • 总和:3 + 12,288 + 9 = 12,300M
  2. 等效计算:12,300M = 12G12M (∵12×1024=12,288, 12,288+12=12,300)

总结与拓展

关键知识点

  1. 字符串解析:分离数字和单位字符
  2. 单位换算:不同存储单位间的转换关系
  3. 稳定排序:保持相等元素的原始顺序
  4. 复合值处理:多部分数值的累加计算

本解法通过以下步骤高效解决问题:

  1. 精确解析复合容量字符串
  2. 统一转换为最小单位比较
  3. 利用稳定排序保持原始顺序
  4. 输出原始格式结果

初学者可从中学习:

  1. 字符串遍历和数字累积技巧
  2. 单位换算的核心算法
  3. 稳定排序的实际应用
  4. 复合数值的处理方法

核心启示:将复杂格式的数据转换为统一可比较的数值,是解决此类排序问题的通用思路。

http://www.dtcms.com/a/251354.html

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