USACO--transform

本文介绍了一种图形变换算法,通过旋转和平面对称等操作来匹配原始图形与目标图形。提供了详细的C语言实现代码,包括读取图形数据、尝试不同的变换方案,并判断是否能够通过特定变换得到目标图形。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

####Transformations####
简述:
按照叙述方式,把图进行变换。
旋转九十、一百八、两百七、对称、组合变换等方式,判断使用哪种可以的到最后的图。我把每种都分开成函数了。前三种可以返回值代表不同方案就好了。

代码

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
int n;
char oldg[12][12];
char tmpg[12][12];
char newg[12][12];

void read(int x);
int try123();
int try4();
int try5();
int try6();
int main(void)
{
    freopen("transform.in", "r", stdin);
    freopen("transform.out", "w", stdout);
    scanf("%d\n", &n);
    read(1);read(2);
    int a = try123();
    if(a){printf("%d\n", a);return 0;}
    if(try4()){printf("4\n");return 0;}
    if(try5()){printf("5\n");return 0;}
    if(try6()){printf("6\n");return 0;}
    printf("7\n");
    return 0;
}
void read(int x)
{
    int i, j;
    for(i = 0; i < n; i++)
    {
        for(j = 0; j < n; j++)
            if(x == 1)
                oldg[i][j] = getchar();
            else
                newg[i][j] = getchar();
        getchar();
    }
    return;
}
int try123()
{
    int i, j, flag = 1;
    for(i = 0; i < n; i++)
        for(j = 0; j < n; j++)
            if(oldg[n-1-j][i] != newg[i][j])
            {
                flag = 0;
                break;
            }
    if(flag)return 1;
    flag = 1;
    for(i = 0; i < n; i++)
        for(j = 0; j < n; j++)
            if(oldg[n-1-i][n-1-j] != newg[i][j])
            {
                flag = 0;
                break;
            }
    if(flag)return 2;
    flag = 1;
    for(i = 0; i < n; i++)
        for(j = 0; j < n; j++)
            if(oldg[j][n-1-i] != newg[i][j])
            {
                flag = 0;
                break;
            }
    if(flag)
        return 3;
    else
        return 0;
}
int try4()
{
    int i, j, flag = 1;
    for(i = 0; i < n; i++)
        for(j = 0; j < n; j++)
            if(oldg[i][n-1-j] != newg[i][j])
            {
                flag = 0;
                break;
            }
    return flag;
}
int try5()
{

    int i, j;
    for(i = 0; i < n; i++)
        for(j = 0; j < n; j++)
            tmpg[i][n-1-j] = oldg[i][j];
    for(i = 0; i < n; i++)
        for(j = 0; j < n; j++)
            oldg[i][j] = tmpg[i][j];
    if(try123())
        return 1;
    else
        return 0;
}
int try6()
{
    int i, j, flag = 1;
    for(i = 0; i < n; i++)
        for(j = 0; j < n; j++)
            if(oldg[i][j] != newg[i][j])
            {
                flag = 0;
                break;
            }
    return flag;
}
### USACO 1327 Problem Explanation USACO 1327涉及的是一个贪心算法中的区间覆盖问题。具体来说,这个问题描述了一组奶牛可以工作的班次范围,并要求找出最少数量的奶牛来完全覆盖所有的班次。 对于此类问题的一个有效方法是采用贪心策略[^1]。首先按照区间的结束时间从小到大排序这些工作时间段;如果结束时间相同,则按开始时间从早到晚排列。接着遍历这个有序列表,在每一步都尽可能选择最早能完成当前未被覆盖部分的工作时段。通过这种方式逐步构建最终解集直到所有的时间段都被覆盖为止。 为了提高效率并防止超时错误,建议使用`scanf()`函数代替标准输入流操作符`cin`来进行数据读取处理[^2]。 ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; struct Interval { int start; int end; }; bool compareIntervals(const Interval& i1, const Interval& i2) { return (i1.end < i2.end || (i1.end == i2.end && i1.start < i2.start)); } int main() { vector<Interval> intervals = {{1, 7}, {3, 6}, {6, 10}}; sort(intervals.begin(), intervals.end(), compareIntervals); int currentEnd = 0; int count = 0; for (const auto& interval : intervals) { if (interval.start > currentEnd) break; while (!intervals.empty() && intervals.front().start <= currentEnd) { if (intervals.front().end >= interval.end) { interval = intervals.front(); } intervals.erase(intervals.begin()); } currentEnd = interval.end; ++count; if (currentEnd >= 10) break; // Assuming total shift length is known. } cout << "Minimum number of cows needed: " << count << endl; } ``` 此代码片段展示了如何实现上述提到的方法解决该类问题。需要注意的是实际比赛中可能还需要考虑更多边界条件以及优化细节以满足严格的性能需求。
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