（Niuke.com）Huaweiマシンテストの質問セットの回答
問題を解決する前に、入力に便利なojブラッシング問題の固定フォーマットコードの波を共有してください
import java.util.*;
import java.io.*;
public class Main{
//一定要使用Main作为类名
public static void main(String args[]){
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
while(scanner.hasNext()){
}
}
}
C ++を使用している場合：
#include<bits/stdc++.h> //万能头文件，超级好用
using namespace std;
int main(){
int num;
while(scanf("%d",&num)!=EOF){
//这里用cin也可以，个人喜好scanf(),因为一个有趣的手势（哈哈哈）
}
}
5番目の質問HJ104文字列セグメンテーション
主題の要件
アイデア：
入力データを直接判断します。入力文字列の長さが8の倍数であるかどうか、8の倍数である場合は気にしないでください。そうでない場合は、文字列の後ろに欠落しているゼロの数を追加するだけです。強制的に8にします。乗算してから、substring関数を使用して文字列をインターセプトし、8番目ごとに1行を出力します。問題を解決するためにPythonを使用する場合は、スライス操作を実行できるため、より簡単です。
import java.util.Scanner;
public class Main{
public static void main(String args[]){
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
while(scanner.hasNext()){
int n=scanner.nextInt();
for(int i=0;i<n;i++){
String words = scanner.next();
while(words.length()%8!=0){
words +="0";
}
for(int j=0;j<words.length();j+=8){
System.out.println(words.substring(j,j+8));
}
}
}
}
}
Python化されている場合は、それだけです（Pythonは自分で作成したものではありません）
while True:
try:
a= int(input())
for i in range(a):
s=input()
while len(s)>8:
print(s[:8])
s=s[8:]
print(s.ljust(8,"0"))
except:
break
質問6：HJ103Redraimentを移動する方法
主題の要件
アイデア：
最初は戸惑いながらこの質問を見て、その意味がわからなかったのですが、よく見てみると、その本質が最長の昇順部分列であることがわかりました。そのため、この問題はより単純になりました。動的計画法を学ぶ前に、直接かつ激しく行う必要があります。ただし、この種の問題は基本的に時間の経過とともに激しくなるため、時間のある空間の使い方を学ぶ必要があります。レコードへの変更を探しながら、最初に配列を開いてデータの一部を記録します。この配列を使用して、各数値の現在の位置に現れる可能性のある最長の増分サブシーケンスの長さを記録し、反復的なアイデアを使用して長さを見つけます。動的計画法の具体的なアイデアは次のとおりです：
例：与えられた長さ66、2、5、1、4、5}の配列A {、単調に増加する最長のサブシーケンスは{1、4、5}または{1、4、5}であり、長さは3です。
d [i]を、任意のA [i]を終了要素とする最長増加部分列の長さとし、iの前にあり、A [i]よりも小さいすべての要素A [j]を見つけると、次のようになります。 ：
（1）たとえば、i = 2の場合、A [i] = 5、A [i]よりも小さい要素はA [1] = 2であり、A [i]よりも小さいすべての要素をAで取得します。 [j]、対応するd [j]は最大のプラス1、つまりd [i] = max {d [j]}です。ここで、j <iおよびA [j] <A [i];
（2）見つからない場合、たとえばi = 3の場合、A [3] = 1であり、iの前に1より小さい要素はありません。この時点で、A [3] = 1だけが増加するサブシーケンスd [を構成します。 i] = 1。
i = 0の場合、この時点でA [0] = 6の場合、1つの要素のみがサブシーケンスを構成します。この場合、d [0] = 1です
。i= 1の場合、この時点でA [1] = 2です。 i = 3 1より小さい要素はありませんでした。つまり、d [1] = d [0] = 1です
。i= 2の場合、A [2] = 5であり、A [2]より小さい要素はAです。 [1] = 2、対応するd [j]の最大のd [1] = 1を取ります。つまり、i = 2の場合、対応する最長の増分サブシーケンス長はd [2] = d [1] + 1 = 2;
i = 3の場合、この時点でA [3] = 1、i = 3の前に1より小さい要素はありません。つまり、d [3] = 1です
。i= 4の場合、この時点でA [4] = 4、A [4]よりも小さい要素は2と1です。2つの要素があります。対応する最大のd [j] d [1] = d [3] = 1、つまりiに対応する最長増加部分列を取ります。 = 2長さはd [4] = d [1] + 1 = 2である必要があります
。i= 5の場合、この時点でA [5] = 5であり、最初の5つの要素は1、2、4であり、最大になります。 d [j]は、j = 4の場合、この時点でd [4] = 2です。つまり、i = 5に対応する最長増加部分列の長さはd [5] = d [4] + 1 = 3です。
最後に、開いた配列を反復処理して、最長増加部分列である最大数を見つけます。単純に聞こえますか？コードを書くのに便利なように、Javaに付属のMath.max（）関数を使用して効率を向上させます。
import java.util.*;
public class Main{
public static void main(String[] args){
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
while(scanner.hasNextInt()){
int count = scanner.nextInt();
int[] A = new int[count];
for(int i=0;i<count;i++){
A[i]= scanner.nextInt();
}
System.out.println(good(count, A)); //dp函数部分
}
}
public static int good(int a,int[] b){
int[] dp = new int[a];
int max=1;
for(int i=0;i<a;i++){
dp[i]=1;
for(int j=0;j<i;j++){
if(b[j]<b[i]){
dp[i]=Math.max(dp[i],dp[j]+1);
}
}
max=Math.max(dp[i],max);
}
return max;
}
}
最近の自宅での大雨による頻繁な停電のため、今日は2つの質問を書き、1日2〜4の質問に努めました。チェックは勝利です。機械の質問を磨く方法を学び始めたら、みんな一生懸命頑張ります。一緒！！！！