这是我见过最牛逼的代码！

最新推荐文章于 2025-09-23 17:01:52 发布
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博客提到外包公司所写的代码令人惊叹，作者看后反应强烈，虽未详细说明代码情况，但凸显了代码的特别之处。
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外包公司写的，真的666

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看的我一愣一愣的。

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一个很牛逼的技术源代码
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适合爱好者下载研究并且留言，关于网游和web方面的东西 。
C语言最牛逼的代码
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设有几个人围坐在一圈并按顺时针方向从1到几编号，从第S个人开始进行1到m的报数。报数到第M个人，此人出圈。再从他的下一个人重新开始1到M的报数，如此进行下一直到所有人都出圈为止，输出报数顺序。
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虽然这些代码很少，就几行，但却很牛逼！
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Python爬虫进行Web数据挖掘总结和分析 这是我见过最牛逼的教程
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这个游戏是我大一上学期弄出来，刚学C语言，学了循环和选择结构。那时候数据结构都不太会，但是按捺不住自己的想法，总想用现有的东西做点什么。 就连窗体程序都不会，没有任何的图片，全是ASCII字符的一个游戏，我为什么敢说是史上最牛？我感觉牛不在算法上，牛不在精美的界面，而是你仅仅用这样的条件，能创造出什么？ C语言和控制台，大概是程序员最熟悉，最早接触的东西了吧。说到C语言控制台游戏，你可能想到的
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# 题目重述 我们有两个勺子，容量分别是 3 mL 和 10 mL。有一个装着牛奶的容器，初始时里面有 $ N $ mL 牛奶，目标是让它变成 $ K $ mL。 每次操作只能用其中一个勺子： - 把牛奶**舀进去**（+3 或 +10） - 或者把牛奶**舀出来**（-3 或 -10） 问：最少需要多少次操作才能让容器中的牛奶恰好变为 $ K $ mL？ --- # 详解 ### 🌟 第一步：理解题意 举个例子： 假设现在有 $ N = 8 $ mL，想变成 $ K = 9 $ mL。 你能做的操作只有： - 加 3 → +3 - 减 3 → -3 - 加 10 → +10 - 减 10 → -10 所以你可以一步步尝试不同的组合，比如： - 8 → 11（+3）→ 1（-10）→ 4（+3）… 显然不行 - 8 → 18（+10）→ 15（-3）→ 5（-10）→ 8（+3）… 又回来了 这看起来很乱？那怎么办？ 👉 我们需要一种系统的方法——这就是 **宽度优先搜索（BFS）** --- ### 🌟 第二步：把问题转化成“走迷宫” 想象你在玩一个数字游戏，你站在数字 $ N $ 上，你的目标是走到数字 $ K $。 你每次可以走四步： - 向右走 3 步：$ +3 $ - 向左走 3 步：$ -3 $ - 向右走 10 步：$ +10 $ - 向左走 10 步：$ -10 $ 但你不能重复踩同一个数字（否则会无限转圈）。你要找的是**最快到达 $ K $ 的路径长度**（也就是最少操作次数）。 ✅ 这就是典型的 **最短路径问题**，而 BFS 就是用来解决这种问题的！ --- ### 🌟 第三步：BFS 是怎么工作的？ BFS 就像往水里扔一块石头，涟漪一圈一圈地扩散出去。 第一圈：从起点出发，能一步到达的所有状态 第二圈：从那些状态再走一步，能到的所有新状态 …… 直到某一圈里出现了目标值 $ K $，那就停止 —— 此时的“圈数”就是答案！ 🔍 关键点： - 每一层代表一次操作后的结果 - 第一次碰到 $ K $ 一定是**最少步数** - 要记录哪些数字已经走过（避免回头） --- ### 🌟 第四步：动手写代码（从零开始） 我们一步一步来写 C++ 代码。 #### ✅ 1. 包含必要的头文件 ```cpp #include <iostream> #include <queue> // 用来做队列（BFS的核心） #include <unordered_set> // 用来记录访问过的状态（防止重复） using namespace std; ``` #### ✅ 2. 定义常量 ```cpp const int A = 3; // 小勺子 const int B = 10; // 大勺子 ``` #### ✅ 3. 写 BFS 函数 函数名字叫 `minSteps(N, K)`，返回最少操作次数。 ```cpp int minSteps(int start, int target) { if (start == target) return 0; // 一开始就在目标，不用操作 ``` 创建一个队列，存放当前层的所有状态： ```cpp queue<int> q; q.push(start); // 先把起始状态放进去 ``` 创建一个集合，记录哪些数字已经被访问过了： ```cpp unordered_set<int> visited; visited.insert(start); ``` 现在开始一层一层扩展： ```cpp int steps = 0; // 当前走了几步 while (!q.empty()) { int size = q.size(); // 当前这一层有几个状态 steps++; // 进入下一层，操作数+1 // 处理当前层的所有状态 for (int i = 0; i < size; ++i) { int cur = q.front(); q.pop(); // 四种可能的操作 int nextStates[4] = {cur + A, cur - A, cur + B, cur - B}; for (int next : nextStates) { if (next == target) { return steps; // 找到了！直接返回当前步数 } // 如果没访问过，并且还在合理范围内 if (visited.find(next) == visited.end() && abs(next - target) <= 200) { visited.insert(next); q.push(next); } } } } return -1; // 理论上应该总能到达 } ``` > 💡 `abs(next - target) <= 200` 是为了防止无限扩展。比如你从 0 开始一直 +10，会跑到几万，没必要。 --- #### ✅ 4. 主函数读入数据 题目说有多组测试数据，所以我们用 `while(cin >> N >> K)` 来持续读取。 ```cpp int main() { int N, K; while (cin >> N >> K) { cout << minSteps(N, K) << endl; } return 0; } ``` --- ### ✅ 最终完整代码（带注释） ```cpp #include <iostream> #include <queue> #include <unordered_set> #include <cstdlib> // abs 函数 using namespace std; const int A = 3; const int B = 10; int minSteps(int start, int target) { if (start == target) return 0; queue<int> q; unordered_set<int> visited; q.push(start); visited.insert(start); int steps = 0; while (!q.empty()) { int size = q.size(); steps++; for (int i = 0; i < size; ++i) { int cur = q.front(); q.pop(); int nextStates[4] = {cur + A, cur - A, cur + B, cur - B}; for (int next : nextStates) { if (next == target) { return steps; } // 未访问且在合理范围内 if (visited.find(next) == visited.end() && abs(next - target) <= 200) { visited.insert(next); q.push(next); } } } } return -1; } int main() { int N, K; while (cin >> N >> K) { cout << minSteps(N, K) << endl; } return 0; } ``` --- ### 🌟 第五步：如何默写？（记忆技巧） 记住这个结构口诀： > 🔁 **一层一层扩，队列来帮忙；** > 🔍 **四种操作试，见过就不放；** > 🎯 **遇到目标就返回，步数正好是答案。** 默写流程： 1. `#include` 三大件：`iostream`, `queue`, `unordered_set` 2. 定义 `A=3`, `B=10` 3. 写函数：`int minSteps(int s, int t)` 4. 判断相等直接 return 0 5. 初始化队列 + set 6. `steps=0`，然后 `while(!q.empty())` 7. `size=q.size(); steps++` 8. `for(i=0; i<size; i++)` 拿出 front，pop 9. 定义数组四种变化 10. foreach 新状态： - 是目标？return steps - 没访问过且合理？插入 set 和 queue 11. main 函数循环读 N K 输出 --- # 知识点 - **广度优先搜索（BFS）**：逐层扩展，首次到达目标即为最优解，适用于最少操作类问题。 - **状态去重**：使用哈希集合避免重复访问，防止死循环，提升效率。 - **合理剪枝**：通过限制搜索范围（如与目标差值不超过200）防止内存溢出。
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