FZU 2158

在密室逃脱游戏中,大家被困在一个密室中,为了逃出密室,需要找到正确的数字密码,于是大家分头行动,分别找到了密码的子序列,而后大家将得到的线索集中整理分析,大家想知道密码最少是多少位。

 Input

第一行输入一个整数T,表示数据组数。接下来T组数据,对于每组数据,第一行输入一个整数n (1<=n<=7),表示有n个人,接下来第2到n+1行每行输入一串数字,分别表示第i个人得到的密码子序列(长度<=6)。

 Output

对于每组数据,请输出个数字,即可行密码的最短长度。

 Sample Input

1
3
123
14
21

 Sample Output

5

代码来源:http://www.cnblogs.com/ziyi--caolu/p/3632665.html

大致思路:用七维数组分别记录各个密码片段的长度在以各个密码为第一与所有的进行比较。如果相同,则

t[ i ]--,同时用f数组进行记录,后面复原。(感觉dp好难得想到!)


#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<vector>
#include<queue>
using namespace std;
#define inf (1<<28)
int dp[7][7][7][7][7][7][7],n,t[8];
char s[8][10];

int dfs(int a,int b,int c,int d,int e,int f,int g)
{
    if(a==0&&b==0&&c==0&&d==0&&e==0&&f==0&&g==0)
    return 0;
    if(dp[a][b][c][d][e][f][g]) return dp[a][b][c][d][e][f][g];

    int minx=inf;
    for(int j=0;j<n;j++)
    {
        if(t[j]==0) continue;
        int f[7],cnt=0;
        int tmp=t[j];
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            if(t[i]==0) continue;
            int tmp1=t[i];
            if(s[i][tmp1-1]==s[j][tmp-1])
            {
                f[cnt++]=i;
                t[i]--;
            }
        }
        if(cnt)
        {
            int p=1+dfs(t[0],t[1],t[2],t[3],t[4],t[5],t[6]);
            minx=min(minx,p);
            for(int i=0;i<cnt;i++)
            {
                int x=f[i];
                t[x]++;
            }
        }
    }
    dp[a][b][c][d][e][f][g]=minx;

    return minx;
}
int main()
{
    int text;
    scanf("%d",&text);
    while(text--)
    {
        scanf("%d",&n);
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        memset(t,0,sizeof(t));
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            scanf("%s",s[i]);
            t[i]=strlen(s[i]);
        }
        printf("%d\n",dfs(t[0],t[1],t[2],t[3],t[4],t[5],t[6]));
    }
    return 0;
}



(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例与代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码与实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
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