USACO Training 1.3 Transformations

该程序实现了对正方形黑白瓷砖图案的识别,通过判断90度、180度、270度旋转,水平反射及组合变换,确定从原始图案到新图案所需的最小变换。输入为变换前后的图案,输出为变换编号。程序中包含了旋转、反射等操作的定义以及等效变换的检查。

Transformations

A square pattern of size N x N (1 <= N <= 10) black and white square tiles is transformed into another square pattern. Write a program that will recognize the minimum transformation that has been applied to the original pattern given the following list of possible transformations:

  • #1: 90 Degree Rotation: The pattern was rotated clockwise 90 degrees.
  • #2: 180 Degree Rotation: The pattern was rotated clockwise 180 degrees.
  • #3: 270 Degree Rotation: The pattern was rotated clockwise 270 degrees.
  • #4: Reflection: The pattern was reflected horizontally (turned into a mirror image of itself by reflecting around a vertical line in the middle of the image).
  • #5: Combination: The pattern was reflected horizontally and then subjected to one of the rotations (#1-#3).
  • #6: No Change: The original pattern was not changed.
  • #7: Invalid Transformat
USACO1.3中最长回文Calf Flac问题要求在给定的文本中找出最长的回文子串,如果有多个回文长度都等于最大值,输出最前面出现的那一个。以下为该问题的解决方案: ### 解题思路 1. **预处理文本**:去除文本中非字母字符,同时记录每个字母在原文本中的位置,方便后续输出原始回文子串。 2. **遍历文本**:以每个字母为中心,向两边扩展来寻找回文子串。回文子串分为奇数长度和偶数长度两种情况,需要分别处理。 3. **记录最长回文子串**:在遍历过程中,记录最长回文子串的长度和起始位置,同时记录该回文子串在原文本中的起始和结束位置。 4. **输出结果**:输出最长回文子串的长度以及原文本中的最长回文子串。 ### 代码实现 ```python # 读取输入 input_text = input() # 预处理文本,记录字母及其在原文本中的位置 letters = [] positions = [] for i, char in enumerate(input_text): if char.isalpha(): letters.append(char.upper()) positions.append(i) n = len(letters) max_length = 0 start = 0 end = 0 # 遍历每个字母,以其为中心扩展寻找回文子串 for i in range(n): # 奇数长度回文串 left, right = i, i while left >= 0 and right < n and letters[left] == letters[right]: length = right - left + 1 if length > max_length: max_length = length start = positions[left] end = positions[right] left -= 1 right += 1 # 偶数长度回文串 left, right = i, i + 1 while left >= 0 and right < n and letters[left] == letters[right]: length = right - left + 1 if length > max_length: max_length = length start = positions[left] end = positions[right] left -= 1 right += 1 # 输出结果 print(max_length) print(input_text[start:end + 1]) ``` ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:$O(n^2)$,其中 $n$ 是文本中字母的数量。因为对于每个字母,都需要向两边扩展来寻找回文子串。 - **空间复杂度**:$O(n)$,主要用于存储字母和其在原文本中的位置。
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