华为OD机试-区块链文件转储系统-2022Q4 A卷-Py/Java/JS

区块链底层存储是一个链式文件系统，由顺序的N个文件组成，每个文件的大小不一，依次为F1.F2…Fn。随着时间的推移，所占存储会越来越大。
云平台考虑将区块链按文件转储到廉价的SATA盘，只有连续的区块链文件才能转储到SATA盘上，且转的文件之和不能超过SATA盘的容量。
假设每块SATA盘容量为M，求能转储的最大连续文件之和。
输入描述
第一行为SATA盘容量M，1000 <= M <= 1000000
第二行为区块链文件大小序列F1,F2,…,Fn。其中 1<= n <=100000，1<= Fis <= 500
输出描述
求能转储的最大连续文件大小之和

示例1：

输入

1000
100 300 500 400 400 150 100
输出
950
说明
最大序列和为950，序列为[400,400,150]

示例2：

输入：
1000
100 500 400 150 500 100

输出：
1000

说明：
最大序列和为1000，序列为[100,500,400]

Java 代码

import java.util.Scanner;import java.util.*;import java.util.stream.Collectors;import java.math.BigInteger;import java.util.stream.Stream; class Main {public static void main(String[] args) {        Scanner in = new Scanner(System.in);        int M =in.nextInt();        in.nextLine();        Integer[] F = Arrays.stream(in.nextLine().split(" ")).map(Integer::parseInt).toArray(Integer[]::new);         int left = 0, right = 0;        int window_sum = 0;        int window_max = 0;            while (right  M) {                window_sum -= F[left];                 left += 1;            }            else if (temp < M) {                window_sum += F[right];                window_max = Math.max(window_sum, window_max);                right += 1;            }            else {                System.out.println(M);                return;            }        }         System.out.println(window_max);} }

Python代码

import functoolsimport sysfrom collections import Counter, defaultdictimport copyfrom itertools import permutationsimport reimport mathimport sys  #处理输入M = int(input()) F = [int(x) for x in input().split(" ")] # 窗口左右边界left = 0right = 0#窗口和window_sum = 0#最大窗口和window_max = 0 find_M_flag = Falsewhile (right  M):        window_sum -= F[left]         left += 1        # 窗口内总和小了，右边界+1，sum加上右边界    elif (temp < M):        window_sum += F[right]        window_max = max(window_sum, window_max)        right += 1        # 窗口内总和==M，直接return    else:        print(M)        find_M_flag = True        break     if not find_M_flag:    print(window_max)

JS代码

function main(M, F_str) {    let F = F_str.split(" ").map(Number)     // 窗口左右边界    let left = 0    let right = 0    //窗口和    let window_sum = 0    //最大窗口和    let window_max = 0     while (right  M){            window_sum -= F[left]             left += 1        }        // 窗口内总和小了，右边界+1，sum加上右边界        else if (temp < M){            window_sum += F[right]            window_max = Math.max(window_sum, window_max)            right += 1        }                // 窗口内总和==M，直接return        else{            console.log(M)            return        }    }            console.log(window_max);}