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2025 A卷 100分 题型

本专栏内全部题目均提供Java、python、JavaScript、C、C++、GO六种语言的最佳实现方式；

并且每种语言均涵盖详细的问题分析、解题思路、代码实现、代码详解、3个测试用例以及综合分析；

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《阿里巴巴找黄金宝箱(III)》：

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文章快捷目录

题目描述及说明

Java

python

JavaScript

C

GO

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题目名称：阿里巴巴找黄金宝箱(III)

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1. 知识点：哈希表、滑动窗口、逻辑分析
2. 时间限制：1秒
3. 空间限制：256MB
4. 限定语言：不限

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题目描述

一贫如洗的樵夫阿里巴巴在去砍柴的路上，无意中发现了强盗集团的藏宝地，藏宝地有编号从0~N的箱子，每个箱子上面贴有一个数字。
阿里巴巴念出一个咒语数字，查看宝箱是否存在两个不同箱子，这两个箱子上贴的数字相同，同时这两个箱子的编号之差的绝对值小于等于咒语数字。
如果存在这样的一对宝箱，请返回最先找到的那对宝箱左边箱子的编号，如果不存在则返回-1。

输入描述

• 第一行输入一个数字字串，数字之间使用逗号分隔，例如：1,2,3,1。
  • 1 ≤ 字串中数字个数 ≤ 100000
  • -100000 ≤ 每个数字值 ≤ 100000
• 第二行输入咒语数字，例如：3。
  • 1 ≤ 咒语数字 ≤ 100000

输出描述

存在符合条件的箱子对时，返回左边箱子的编号；否则返回-1。

示例

输入1：

6,3,1,6  
3  

输出1：

0  

说明：数字6在索引0和3出现，差值绝对值为3，等于咒语数字3。

输入2：

5,6,7,5,6,7  
2  

输出2：

-1  

说明：无满足条件的箱子对。

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Java

问题分析

我们需要找到数组中是否存在两个不同索引的箱子，其数字相同且索引差的绝对值不超过给定咒语数字k。如果存在多个这样的对，返回最先出现的那对的左边箱子索引，否则返回-1。

解题思路

1. 哈希表记录索引：使用哈希表存储每个数字出现的所有索引（按升序）。
2. 滑动窗口检查：对于每个元素，检查其之前出现的索引，使用二分查找找到满足条件的最小索引。
3. 高效查找：利用二分查找快速确定是否存在满足条件的索引，确保时间复杂度为O(n log n)。

代码实现

import java.util.*;public class Main {public static void main(String[] args) {Scanner scanner = new Scanner(System.in);String[] numsStr = scanner.nextLine().split(",");int k = scanner.nextInt();int[] nums = new int[numsStr.length];for (int i = 0; i < numsStr.length; i++) {nums[i] = Integer.parseInt(numsStr[i]);}Map<Integer, List<Integer>> numIndices = new HashMap<>();int result = -1;for (int i = 0; i < nums.length; i++) {int num = nums[i];if (numIndices.containsKey(num)) {List<Integer> indices = numIndices.get(num);int m = i - k;int target = i - 1;// 二分查找第一个 >= m 的索引int index = Collections.binarySearch(indices, m);if (index < 0) {index = -index - 1;}if (index < indices.size()) {int j = indices.get(index);if (j <= target) {result = j;break;}}}// 添加当前索引到哈希表，保持列表有序numIndices.computeIfAbsent(num, key -> new ArrayList<>()).add(i);if (result != -1) {break;}}System.out.println(result);}
}

代码详解

1. 输入处理：

   • 读取输入字符串并分割为数组，将每个元素转为整数。
   • 读取咒语数字k。

2. 哈希表初始化：

   • numIndices存储每个数字对应的索引列表，确保列表升序。

3. 遍历数组：

   • 对每个元素num检查其是否在哈希表中存在。
   • 若存在，获取对应的索引列表，计算m = i - k和target = i - 1。

4. 二分查找：

   • 使用Collections.binarySearch找到第一个大于等于m的索引位置。
   • 若找到且该索引对应的值不超过target，返回该索引作为结果。

5. 添加当前索引：

   • 将当前元素的索引加入哈希表对应的列表中，保持列表有序。

6. 输出结果：

   • 若找到符合条件的索引，立即输出并结束循环；否则最终输出-1。

示例测试

示例1：
输入：

6,3,1,6
3

输出：

0

解析：索引3的数字6，检查到索引0的6满足3-0=3 <=3，返回0。

示例2：
输入：

5,6,7,5,6,7
2

输出：

-1

解析：所有相同数字的索引差均超过2，返回-1。

示例3：
输入：

0,0
1

输出：

0

解析：索引0和1的差1 <=1，返回0。

综合分析

• 时间复杂度：O(n log n)，每个元素的二分查找时间为O(log n)。
• 空间复杂度：O(n)，存储每个数字的索引列表。
• 最优性：利用哈希表和二分查找高效定位，避免暴力枚举，适用于大数据量。
• 适用场景：处理大规模数据时仍保持高效