摘要： 本文介绍了一种基于Kotlin Multiplatform和OpenHarmony的云原生资源利用率分析方案。通过Kotlin实现核心算法，对CPU、内存、磁盘和负载进行加权计算（权重分别为30%、35%、15%、20%），将节点划分为低/中/高/严重过载四个级别，并生成差异化扩容建议。JavaScript桥接层处理输入校验和异常捕获，ArkTS面板提供可视化交互。该方案支持运维人员在移动

学生成绩评估系统基于Kotlin Multiplatform和OpenHarmony平台开发，实现多维度学习指标监测和智能评估。系统通过分析学科成绩、学习态度等5项关键指标，采用加权算法计算综合评分并生成学生等级(A-E级)。技术架构包含Kotlin后端算法、JavaScript中间层和ArkTS前端展示，支持跨平台运行。系统可自动生成学习潜力评估、推荐学习时长及个性化改进建议，适用于中小学教务管

本文介绍了两种原地旋转n×n矩阵90度的算法：转置+翻转法和四元素交换法。转置+翻转法先转置矩阵（行列互换），然后翻转每行，时间复杂度O(n²)，空间复杂度O(1)。四元素交换法通过分层方式一次交换四个位置的元素实现旋转。文章详细解析了两种算法的Kotlin实现代码，包括输入解析模块、转置翻转操作和四元素交换逻辑，适用于图像处理、矩阵变换等场景。两种方法都能高效完成矩阵旋转任务，其中转置+翻转法实

学生学习进度评估系统摘要（148字）： 基于Kotlin Multiplatform和OpenHarmony平台开发的智能化学习管理系统，通过实时监测知识掌握程度、学习速度、学习一致性等五个核心指标，实现对学生学习进度的全面评估。系统采用加权算法计算综合评分，自动生成A-E五级进度评级，并提供个性化学习建议。技术架构包含Kotlin后端算法、JavaScript中间层和ArkTS前端展示，支持跨平

本文探讨了在Kotlin Multiplatform(KMP)框架下实现矩阵顺时针90度旋转的算法及其在OpenHarmony鸿蒙平台的应用。文章详细介绍了三种实现方法：转置后翻转法（时间复杂度O(n²)，空间复杂度O(1)）、分层旋转法（同样O(n²)时间复杂度）以及直接计算法（需O(n²)额外空间）。重点分析了转置后翻转法的实现原理，即先转置矩阵再翻转每行，并提供了完整的Kotlin代码实现、

本文探讨了在Kotlin Multiplatform(KMP)框架下实现矩阵顺时针90度旋转的算法及其在OpenHarmony鸿蒙平台的应用。文章详细介绍了三种实现方法：转置后翻转法（时间复杂度O(n²)，空间复杂度O(1)）、分层旋转法（同样O(n²)时间复杂度）以及直接计算法（需O(n²)额外空间）。重点分析了转置后翻转法的实现原理，即先转置矩阵再翻转每行，并提供了完整的Kotlin代码实现、

本文详细解析了移除数组中指定元素的两种算法实现。双指针法通过快慢指针高效过滤元素，时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1)；从后向前移除法实现简单但时间复杂度较高(O(n²))。文章包含输入解析模块代码、两种算法的详细实现及过程分析，适用于数组过滤、数据清洗等场景。算法实现采用Kotlin语言，支持灵活输入格式，并提供了详细的步骤跟踪功能，便于理解算法执行过程。

摘要： 本文介绍了一种基于Kotlin Multiplatform和OpenHarmony的云原生资源利用率分析方案。通过Kotlin实现核心算法，对CPU、内存、磁盘和负载进行加权计算（权重分别为30%、35%、15%、20%），将节点划分为低/中/高/严重过载四个级别，并生成差异化扩容建议。JavaScript桥接层处理输入校验和异常捕获，ArkTS面板提供可视化交互。该方案支持运维人员在移动

摘要： 本文介绍了一种基于Kotlin Multiplatform和OpenHarmony的云原生资源利用率分析方案。通过Kotlin实现核心算法，对CPU、内存、磁盘和负载进行加权计算（权重分别为30%、35%、15%、20%），将节点划分为低/中/高/严重过载四个级别，并生成差异化扩容建议。JavaScript桥接层处理输入校验和异常捕获，ArkTS面板提供可视化交互。该方案支持运维人员在移动

摘要：本文介绍了一个基于Kotlin Multiplatform和ArkTS的智能库存调度解决方案。系统通过解析区域库存数据，分析风险系数，生成调拨建议，并支持多端可视化展示。Kotlin引擎实现核心算法逻辑，JS层提供桥接服务，ArkTS构建交互界面，形成完整的技术闭环。方案支持实时库存监控、风险预警和可视化调度，可扩展集成分布式数据管理、后台任务等OpenHarmony特性，帮助企业实现高效库