特殊密码锁

博客探讨了解决特殊密码锁问题的思路,首先确保左边密码与标准匹配,然后检查右边,若某位不符,则尝试按下其右侧的密码。文章讨论了对一位密码按下和不按下的两种情况处理方法。

在这里插入图片描述
本题思路为 首先保证左边的密码状态与标准一致 ,接着看右边 如果有一位 对不上,就按下他右边的密码
有两种情况 :对一位密码 按下和不按下处理很简单 如下操作即可

class Solution {
    public boolean isHappy(int n) {
     int s1[] = {0,1,1};
     int temp[] = {0,1,1};
     int s2[]={0,0,0};
     boolean flag1 = true;
     boolean flag2=true;
     int num_2=0;

    int num_1 =1;
    //第一位 修改 
    change(0,s1);
   change(1,s1);
    for(int i=1 ;i<s1.length-1;i++){
        if(s1[i]!= s2[i]){
            change(i,s1);
            change(i+1,s1);
            if(i+2<s1.length){
                change(i+2,s1);
            }
            num_1++;
        }
    }
    if(! Arrays.equals(s1, s2)){
       flag1=false;

    }
// 第二种情况  不按第一位 
    for(int i=0 ; i< s2.length-1;i++){
        if(temp[i] !=  s2[i]){
           
            change(i,temp);
            change(i+1,temp);
            if(i+2<s2.length){
                change(i+2,temp);
            }
            num_2++;

        }
    } 
    if(! Arrays.equals(temp, s2)){
       flag2=false;

    }
    if(flag1){
        System.out.println(" 1 符合 "+ flag1+" num wei "+ num_1);

    }
    if(flag2){
        System.out.println(" 2 符合 "+ flag2+" num 为"+ num_2);
        
    }
    if(flag1  && flag2 ){
        System.out.println(" 都符合 : "+ Math.min(num_1,num_2)) ;

    }
    
 return true;
        
    }

    public int [] change (int i,int []s){
        if(s[i]==0){
            s[i]=1;
        }
       else {s[i]=0;}

        return s;
    }
}
### 特殊密码锁相关的算法基础介绍 #### 密码锁的工作原理 智能密码锁通常依赖于微控制器(如STM32),用于处理来自用户的输入并执行必要的逻辑运算以验证这些输入。对于基于STM32的智能密码锁而言,设备不仅能够接收传统的按键输入,还支持通过蓝牙或其他无线通信协议从移动设备获取解锁指令[^1]。 #### 安全机制的设计考量 为了确保高安全性,某些设计采用六位数作为密钥长度,每位可选自0至9之间的任意整数。这种配置使得暴力破解的可能性极低——具体来说,成功猜中的概率大约为一十亿分之一。此外,软件层面的安全措施同样重要;例如,在每次尝试失败后增加延迟时间或是限制连续错误次数等策略都可以有效提升整体防护水平[^2]。 #### 转变状态所需的最少操作次数计算方法 当面对特定类型的二进制状态转换问题时,即给定初始态与目标态均为仅含'0'(凹)和'1'(凸)字符序列的情况下,可以通过逐位比较两者差异来确定最小翻转步数。如果存在无法匹配的位置,则返回“不可能”。下面是一个简单的Python函数实现: ```python def min_button_presses(current_state, target_state): if len(current_state) != len(target_state): return "impossible" count = sum([c != t for c,t in zip(current_state,target_state)]) # Check if transformation is possible under given constraints. if '...' not in current_state and ... : # Add specific condition checking here based on problem statement details. return "impossible" return count ``` 请注意上述代码片段中省略的部分应根据实际应用场景补充完整。此函数接受两个参数`current_state`(当前状态) 和 `target_state`(期望达到的状态),并通过内置zip() 函数迭代对比每一位是否相同,最后统计不同之处的数量得出结果[^3]。
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