华为OD算法题解学习练习

# 华为OD算法题解 {docsify-ignore-all} 本项目选取华为OD算法题，主要是该套算法题都是基于具体场景，通过精选100分题、200分题以及其他100分题能扩大数据结构知识体系，并采用模块化代码，形成解题思路。 **试题来源：** 华为OD联盟整理收集 ## 使用说明 1. 本项目主要基于Python语言，使用很多Python语言的标准库，希望大家能通过题目，更好地熟悉Python语法，并灵活运用语法特性。 2. 在推荐资料部分，给出了学习Python和算法的优秀资料，如果大家觉得解题有困难，可以按照顺序学习这些资料，再来练习算法题。 3. 可以先完成精选100分题，再练习200分题，最后可以挑选其他100分题练习，建议每天练习3道题，熟悉解题思路。 4. 如果觉得解答不详细，可以[点击这里](https://github.com/datawhalechina/huawei-od-python/issues)提交你希望补充内容或者习题编号，我们看到后会尽快进行完善。 ## 项目结构 <pre> codes----------------------------------------------习题代码 | +---choice100--------------------------------------精选100分题代码 | +---others100--------------------------------------其他100分题代码 | +---questions200-----------------------------------200分题代码 docs-----------------------------------------------习题解答 </pre> ## 致谢 **核心贡献者** - [胡锐锋-项目负责人](https://github.com/Relph1119) （Datawhale成员-华东交通大学-系统架构设计师） - [李碧涵](https://github.com/libihan) （Datawhale成员-东南大学-软件开发工程师） - [周理璇](https://github.com/Aomferni) （Datawhale成员-电子科技大学-Linux C 软件开发工程师） - [李宇鸿](https://github.com/PeakWalkerLYH) （英国利兹大学-软件开发工程师） - [陈春龙](https://github.com/D-Dragon0318) （广东工业大学-计算机科学与技术） - [李昌盛](https://github.com/jackielics) （Datawhale意向成员-杭州电子科技大学-软件开发） - [陈希](https://github.com/CompassNull) （东莞理工学院-数据分析） - [毛瑞盈](https://github.com/catcooc/) （南京大学-凝聚态物理） - [冯亚林](https://github.com/Westwood-Lin) （Datawhale意向成员-南京大学-AI安全） - [张超](https://github.com/BITprogramMan) （中国科学技术大学-nlp算法工程师） - [袁畅](https://github.com/voyagebio) （Datawhale意向成员-河海大学-数据分析） - [左凯文](https://github.com/Regankevin) （Datawhale意向成员-华威大学-计算机科学） - [李洪荣](https://github.com/duqing12) （东华理工大学-数据科学与大数据技术） **其他** 特别感谢 [@Sm1les](https://github.com/Sm1les)、[@LSGOMYP](https://github.com/LSGOMYP) 对本项目的帮助与支持。 ## 推荐资料 【1】 [Datawhale的《聪明办法学Python（第二版）》](https://github.com/datawhalechina/learn-python-the-smart-way-v2) 【2】 [Datawhale的《LeetCode算法笔记》](https://github.com/datawhalechina/leetcode-notes) 【3】 [Carl的《代码随想录》](https://programmercarl.com/) ## 关注我们 <div align=center> <p>扫描下方二维码关注公众号：Datawhale</p> <img src="images/qrcode.jpeg" width = "180" height = "180"> </div> &emsp;&emsp;Datawhale，一个专注于AI领域的学习圈子。初衷是for the learner，和学习者一起成长。目前加入学习社群的人数已经数千人，组织了机器学习，深度学习，数据分析，数据挖掘，爬虫，编程，统计学，Mysql，数据竞赛等多个领域的内容学习，微信搜索公众号Datawhale可以加入我们。 ## LICENSE <a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/"><img alt="知识共享许可协议" style="border-width:0" src="https://img.shields.io/badge/license-CC%20BY--NC--SA%204.0-lightgrey" /></a><br />本作品采用<a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/">知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议</a>进行许可。