EOJ 1148 质数阵 dfs

本文介绍了一种解决特定问题的优化算法,通过奇偶优化和二分法减少搜索空间,加速寻找符合质数条件的矩阵填充方案。文章提供了一段C++实现代码,展示了如何在给定条件下使用二分查找来高效地填充矩阵。

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很容易超时的一道题目。有两种优化方法:奇偶优化或者二分

1:奇偶优化,在填数字的时候,我们不是要枚举吗?可以先看一下它周围的数是奇数还是偶数,如果是奇数我们只需要枚举偶数就行了,如果是偶数我们只需要枚举奇数,因为这样才能保证他们的和是质数,也就是和是奇数。这样循环的代价就减少了一半。

2.二分。在给一个空位填数字的时候,我们先看它周围的数字是x,然后再二分找到第一个比x大的质数y。然后从y开始枚举质数。那么我们可以尝试填的数字就是y - x。

给出第二种的代码:

#include <set>
#include <map>
#include <queue>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#define INF 0x3f3f3f3f
#pragma warning(disable:4996)
#define up(i, low, high) for (int i = low; i < high; i++)
#define down(i, high, low) for (int i = high; i >= low; i--)

using namespace std;

const int maxn = 200;
int answer[15][15][15], n;
int prime[maxn], isprime[maxn], vis[maxn], cnt = 0;

void get_prime ()
{
	memset (isprime, 0, sizeof (isprime));
	up(i, 2, 200)
	{
		if (!isprime[i])
		{
			prime[cnt++] = i;
			for (int j = 2 * i; j <= 200; j += i) isprime[j] = 1;
		}
	}
}

inline bool dfs (int x, int y)
{
	if (x > n) return true;

	int adjacent;
	if (y == 1) adjacent = answer[n][x - 1][y];
	else adjacent = answer[n][x][y - 1];

	up(i, upper_bound (prime, prime + cnt, adjacent) - prime, cnt)
	{
		int num = prime[i] - adjacent;
		if (num > n * n) break;//剪枝
		if (!vis[num])
		{
			if (x != 1 && isprime[num + answer[n][x - 1][y]]) continue;
			if (y != 1 && isprime[num + answer[n][x][y - 1]]) continue;

			answer[n][x][y] = num;
			vis[num] = 1;
			if (y == n)
			{
				if (dfs (x + 1, 1)) return true;
			}
			else
			{
				if (dfs (x, y + 1)) return true;
			}
			vis[num] = 0;
		}
	}
	return false;
}

int main ()
{
	//freopen ("D:\Test_in.txt", "r", stdin);
	//freopen ("D:\Test_out.txt", "w", stdout);
	get_prime ();
	answer[1][1][1] = 1;
	for (n = 2; n <= 10; n++)//预处理出所有的答案
	{
		memset (vis, 0, sizeof (vis));
		answer[n][1][1] = 1;//第一位肯定是1,这样直接确定了第一位的数字同样有剪枝的效果
		vis[1] = 1;
		if (!dfs (1, 2)) answer[n][1][1] = -1;
	}

	int m;
	while (~scanf ("%d", &m))
	{
		if (answer[m][1][1] == -1) printf ("no answer\n");
		else
		{
			up(i, 1, m + 1)
				up(j, 1, m + 1)
					printf ("%d%c", answer[m][i][j], j < m ? ' ' : '\n');
		}
	}
}


### 关于EOJ DNA排序问题的解题思路 在处理EOJ中的DNA排序问题时,主要挑战在于如何高效地完成字符串数组的排序以及去重操作。由于题目涉及两个测试点可能因时间复杂度较高而超时,因此需要优化算法设计。 #### 数据结构的选择 为了降低时间复杂度并提高效率,可以引入`std::map`或者`unordered_map`来辅助实现去重功能[^1]。这些数据结构能够快速判断某项是否存在集合中,并支持高效的插入和查找操作。具体来说: - 使用 `std::set` 可以自动去除重复元素并对结果进行升序排列; - 如果还需要自定义比较逻辑,则可以选择基于哈希表的数据结构如 `unordered_set` 配合手动排序。 #### 排序策略 对于给定的一组DNA序列(通常表示为长度固定的字符串),按照字典顺序对其进行排序是一个常见需求。C++标准库提供了非常方便的方法来进行此类任务——即利用 `sort()` 函数配合合适的比较器函数对象或 lambda 表达式来指定所需的排序规则。 下面展示了一个简单的例子用于说明如何读取输入、执行必要的预处理步骤(包括但不限于删除冗余条目),最后输出经过整理的结果列表: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main(){ set<string> uniqueDNAs; string line, dna; while(getline(cin,line)){ stringstream ss(line); while(ss>>dna){ uniqueDNAs.insert(dna); // 自动过滤掉重复项 } } vector<string> sortedUnique(uniqueDNAs.begin(),uniqueDNAs.end()); sort(sortedUnique.begin(),sortedUnique.end()); for(auto it=sortedUnique.cbegin();it!=sortedUnique.cend();++it){ cout<<*it; if(next(it)!=sortedUnique.cend())cout<<" "; } } ``` 上述程序片段实现了基本的功能模块:从标准输入流逐行解析得到各个独立的DNA片段;借助 STL 容器特性轻松达成无重复记录维护目的;最终依据字母大小关系重新安排各成员位置后再统一打印出来[^3]。 #### 学习延伸至自然语言处理领域 值得注意的是,在计算机科学特别是机器学习方向上,“上下文”概念同样重要。例如 Word2Vec 这样的技术就是通过考察周围词语环境来捕捉特定词汇的意义特征[^2]。尽管两者应用场景差异显著,但从原理层面看均体现了对局部模式挖掘的关注。 ---
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