Codeforces 848A. From Y to Y (思维,构造)

本文介绍了一种字符串合并算法,该算法旨在寻找合并字符串时的最小代价。通过对相同字母合并的代价进行分析,并利用贪心策略,实现了有效的构造算法。

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  • Source

  • Problem

    给定一个字符串,看作是n个长度为1的字符串,通过n-1次合并操作可变为一个长度为1的字符串,每次合并 s1,s2 s 1 , s 2 的代价为 zc=af(s1,c)f(s2,c) ∑ c = ′ a ′ ′ z ′ f ( s 1 , c ) ∗ f ( s 2 , c ) , c c s1,s2都出现的字符, f(s,c) f ( s , c ) c c s中出现的次数。每个问题都存在一个最小代价。
    给出一个最小代价,输出一个字符串满足此最小代价。

  • Solution

    不同字母的合并的代价为 0 0 ,只需要关注相同字母合并的代价。设目标字符串含有n a a ,可以找到这个规律:
    合并这n a a 的代价f(n)=n(n+1)2。用数组把 f(n) f ( n ) 存起来,然后用贪心构造即可。

  • Code

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

int main()
{
    int a[500],k;
    int ans[30],p=0;
    for(int i=0;i<500;++i)
        a[i]=i*(i-1)/2;
    scanf("%d",&k);
    if(!k) {printf("iloveacm\n");return 0;}
    for(int i=490;k;--i)
    {
        while(a[i]<=k)
        {
            k-=a[i];
            ans[p++]=i;
        }
    }
    for(int i=0;i<p;++i)
    {
        char c='a'+i;
        for(int j=0;j<ans[i];++j)
            printf("%c",c);
    }
    printf("\n");
    return 0;
}
You are given a positive integer N and two strings S and T, each of length N and consisting of lowercase English letters. Determine whether it is possible to make S identical to T by repeating the operation below any number of times (possibly zero). If it is possible, also find the minimum number of operations required. Choose two lowercase English letters x,y and replace every occurrence of x in S with y. Constraints 1≤N≤2×10 5 N is an integer. Each of S and T is a string of length N, consisting of lowercase English letters. Input The input is given from Standard Input in the following format: N S T Output If it is possible to make S identical to T, print the minimum number of operations required. Otherwise, print −1. Sample Input 1 Copy 6 afbfda bkckbb Sample Output 1 Copy 4 By performing the operation four times in the following way, you can make S identical to T: Choose x= b and y= c. S becomes afcfda. Choose x= a and y= b. S becomes bfcfdb. Choose x= f and y= k. S becomes bkckdb. Choose x= d and y= b. S becomes bkckbb, which is identical to T. It cannot be done with fewer than four operations, so the minimum number of operations required is 4. Sample Input 2 Copy 4 abac abac Sample Output 2 Copy 0 S and T are already identical, so no operations are required. Sample Input 3 Copy 4 abac abrc Sample Output 3 Copy -1 No matter how you repeat the operation, it is impossible to make S identical to T. Sample Input 4 Copy 4 abac bcba Sample Output 4 Copy 4 C++,中文!!!
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03-30
<think>好的,我现在得仔细看看这个问题。题目是说,给两个长度相同的字符串S和T,通过多次替换操作,每次选两个字母x和y,把S里所有的x换成y,问是否能把S变成T。如果可以的话,还要找出最小的操作次数。否则输出-1。 首先,我得想,什么时候这种情况是不可能的?比如,如果某个字符在S中的映射在T中不唯一的话,那肯定不行。比如,假设S中的某个位置i的字符是a,而对应的T中的字符是x;而另一个位置j,S的字符是a,对应的T的字符却是y。这时候不管怎么替换,a只能变成同一个字符,所以这种情况肯定不可能。所以首先必须检查每个字符在S中的对应是否唯一。如果存在这样的矛盾,直接返回-1。 那怎么处理这种情况呢?可以建立一个字典或哈希表,记录每个S中的字符应该转换到哪个T中的字符。比如,对于每个i,S[i]必须变成T[i]。那么对于同一个S中的字符c来说,所有对应的T中的字符必须相同。否则直接不可能。这一步是必须的,否则无法满足条件。这一步的判断应该放在最前面。 比如,比如样例3中的情况,S是abac,T是abrc。第三个字符a对应r,而第一个a对应b,所以a的两个不同映射,所以直接不可能,输出-1。 那如果这一步通过了,说明所有S中的同一字符对应的T中的字符是相同的。那么接下来的问题就是如何用最少的操作次数,将这些转换关系组织起来。这时候要考虑转换的顺序,因为每次操作会改变所有某个字符的实例,所以操作的顺序会影响最终需要多少次。 比如,假设现在有一个转换链:a→b,然后b→c。这时候如果先替换a为b,再替换b为c,那么总共有两次操作。但是如果直接替换a为c,那么可能只需要一次?或者可能不行,因为中间可能还有其他情况? 这里需要仔细分析转换的顺序问题。例如,假设当前有一个映射关系:比如,S中的字符需要被替换成另一个字符,但可能这些替换之间存在依赖关系。比如,假设S中的字符a需要变成b,而字符b需要变成c。这时候,如果先替换a为b,那么之后替换b为c时,原来的a(现在已经是b)会被再次替换成c。这会导致最终a变成c,而不是b。所以这个时候,正确的处理顺序应该是先处理后面的转换,即先替换b为c,然后再替换a为b。这样,最终结果a→b,而原来的b→c。这样两次操作后的结果是,原来的a变成b,原来的b变成c。这样是正确的吗?比如,假设原来的S是a和b,T对应的位置是b和c。那么正确的步骤应该是先替换b→c,然后a→b。这样,原来的a变成b,原来的b变成c。所以最终S变成b和c,而目标T是b和c?那这样的话,可能顺序需要倒过来。 或者另一个例子,比如在第一个样例中,他们进行了四次替换。具体顺序是替换b→c,然后a→b,然后f→k,最后d→b。这说明,替换的顺序必须避免覆盖前面的替换。例如,当替换a为b之后,原来的a都变成了b。这时候如果后续替换b为其他字符的话,会影响之前转换过的a吗?是的,因为替换操作会替换所有当前的x字符为y。所以,操作的顺序会影响最终的结果,因此必须找到一个顺序,使得每一步替换都是正确的,并且不会导致后续的替换破坏之前的转换。 这似乎像是有向图的环的问题。例如,每个字符的转换关系可以构成一个有向边。如果这些转换关系形成一个环的话,那么就无法直接进行替换,否则会导致循环依赖。例如,假设需要将a替换成b,b替换成a。这时候直接替换的话,无法完成,因为替换其中一个会影响另一个。这时候必须引入第三个临时变量,比如先将其中一个替换成一个中间字符,然后再处理另一个,最后把中间字符转回来。这可能会增加操作的次数。 所以,正确的做法应该是将所有的转换关系构建成一个图,其中每个节点代表一个字符。边a→b表示需要将a转换为b。这时候,必须确保这个图的结构允许按某种顺序进行替换,而不会出现环的情况。如果有环的话,那么必须打破环,这可能需要更多的步骤。 所以,问题的关键在于构建这样的转换关系图,并且计算需要的最小操作次数。同时,要处理可能存在的环,这可能需要额外的步骤。 那么,具体如何建模这个问题呢? 首先,我们需要为每个字符c在S中的映射目标d=T中对应的位置。例如,建立一个映射字典m,其中m[c] = d。只有当所有c的对应都是同一个d时,才可能继续处理。否则直接返回-1。 接下来,如果这一步没问题,那么我们需要处理这些转换关系,找到最少的操作次数。这时候需要考虑转换的依赖关系。 比如,假设我们有转换关系a→b,b→c。这种情况下,正确的顺序是先处理b→c,然后处理a→b。这样,每个操作不会干扰之前的转换。否则,如果先处理a→b,那么处理b→c的时候,原来的a已经被转成b,再转成c,这会使得最终a变成c,而不是b,这可能不符合需求。这显然不正确。所以在这种情况下,正确的顺序应该是先处理后面的转换,再处理前面的。 这时候,转换的顺序应该形成一种拓扑序,即按照依赖关系的逆序来进行。例如,如果存在链式转换a→b→c,那么应该先处理b→c,再处理a→b。这样才能保证最终的结果正确。 但如何将这些转换关系组织起来,并计算操作次数? 另一个需要考虑的问题是,如果转换关系形成环,比如a→b,b→c,c→a,这时候如何处理?这种情况下,无法按照任何顺序直接转换,因为每一步转换都会覆盖前面的结果。这时候需要引入中间变量。例如,首先将其中一个字符替换成一个未被使用的字符,然后处理其他转换,最后再将中间字符替换成目标。例如,将a→temp,b→a,c→b,temp→c。这样可能需要更多步骤。但如何确定是否存在这样的中间变量?或者,是否必须存在这样的中间变量? 但这里可能存在一个问题,如果所有26个字母都被使用的话,那么可能没有中间变量可用。例如,假设所有字母都出现在转换关系中,那么无法找到一个未被使用的中间变量。这时候环的处理可能不可能,导致无法转换? 但题目中的样例中,可能存在环的情况吗? 例如,假设S中的某个字符a必须转成b,而另一个位置的b必须转成a。那么这种情况下,S和T的对应可能是否可能? 例如,假设S是ab,T是 ba。那么,对于每个a来说,对应的T是b,每个b对应的T是a。此时,建立映射m[a]=b,m[b]=a。这时候,转换关系是a→b,b→a。这显然是一个环。这时候无法直接转换,因为任何顺序都无法完成。例如,如果先替换a→b,那么S变成 bb,然后替换b→a,得到 aa。这显然不符合目标。所以这种情况下,不管怎样,都无法完成,所以输出-1? 那这个时候,这种情况是否会被之前的检查所排除? 因为在这种情况下,每个字符的映射是确定的。比如,对于所有a的位置,对应的T是b;所有b的位置对应的T是a。所以这种情况下,映射关系是有效的。但是转换的时候无法完成,所以必须返回-1? 那这说明,问题不仅仅需要检查每个字符的映射是否一致,还需要检查是否存在环,导致无法转换的情况? 那这个时候,问题就变得复杂了。因为即使所有字符的映射都是唯一的,但如果存在环,那么无法转换,必须返回-1? 那如何处理这种情况? 例如,假设有环的情况,那么必须存在至少一个中间变量,这个中间变量未被映射到任何目标。比如,在转换过程中,我们可以暂时将某个字符转为一个未被使用的中间变量,从而打破环。 例如,假设环是a→b→c→a。这时候,如果存在一个中间变量d没有被任何字符映射到的话,那么我们可以: 将a→d(操作1) 然后处理b→a(操作2) 处理c→b(操作3) 处理d→c(操作4) 这样,总共有4次操作。这样,原来的a→d→c,原来的b→a→c,原来的c→b→c? 这可能比较复杂。或者,或许这个问题的正确解法是,如果存在环,那么必须确保环的大小是1,否则无法转换。或者,这可能取决于具体的转换结构。 或者,另一个思路是,对于每个字符c,如果它需要被转换到另一个字符d,而d也需要被转换到另一个字符,那么我们需要确保整个转换链中没有环。否则,无法完成转换。例如,如果有一个环,那么无法进行转换,所以必须返回-1? 比如,假设S是a,T是 b。而另一个位置,S是b,T是 a。此时,整个映射是a→b,b→a。这时候,这形成环。这种情况下,是否无法完成? 是的,因为不管怎么转换,都无法得到正确的结果。例如,将a→b,得到 S是 b,而对应的T是 a和另一个位置。或者原问题中,S和T的长度必须相同,所以这可能不是问题。比如,原问题中的情况,假设S和T的长度相同,那么如果每个字符的映射都满足条件,那么可能这样的环是否存在会影响是否可行? 这似乎是的。例如,在环的情况下,无法进行任何替换操作。例如,假设需要将a→b,b→a。那么,无论先替换哪个,都会导致另一个无法正确转换。例如,替换a→b,此时所有a变成b。然后替换b→a,所有原来的b(包括被转换后的a)都会变成a。这样,最终的结果是两个a,而目标可能不是这样的。 比如,假设原来的S是 "ab",对应的T是 "ba"。此时,每个字符的映射是a→b,b→a。这时候,映射是有效的吗?是的,因为每个a的位置在T中是b,每个b的位置在T中是 a。所以,这种情况下,是否可能通过替换操作将S转成T? 假设执行以下操作: 第一次,替换a为x(假设x是未被使用的字符)。则S变成 xb. 第二次,替换b为a。此时,S变成 xa. 第三次,替换x为b。此时,S变成 ba,等于T。这样用了三次操作。那么这说明,环的情况可以通过引入中间变量来解决,但必须存在未被使用的中间变量。 所以,这种情况下,问题是否可能,取决于是否存在未被使用的字符。例如,如果所有26个字母都被使用,则无法找到中间变量,导致无法处理环的情况。否则,可以找到中间变量,从而处理环的情况。 那这可能需要更深入的分析。 比如,假设存在环,那么必须存在至少一个中间变量,即一个字母未被任何字符映射到。例如,在转换关系中,中间变量是否可用? 或者,中间变量可以是任何未被当前转换链中的字符所使用的字母。 那么,处理环的关键在于,是否有可用的中间变量,即存在某个字母不在当前转换链中的目标字母中。 例如,假设有一个环a→b→c→a。这个时候,这三个字母都需要被转换。此时,如果存在一个字母d,未被任何转换所使用,那么可以通过将其中一个字符转换为d,从而打破环。 例如,处理步骤可能是: 1. a→d (现在,所有a变成d) 2. c→a (此时,原来的c变成a,但此时a已经变成了d,所以需要看这里是否会影响。或者,这可能比较复杂。) 或者,这可能是一个复杂的问题,需要考虑如何转换才能避免覆盖之前的步骤。 但此时,可能需要更系统的方法。 或许,正确的做法是将所有需要的转换关系建模为一个有向图,其中每个节点是字母,边表示该字母需要被转换成另一个字母。然后,我们需要确定这个图的结构是否允许进行转换操作,并且计算最小操作次数。 对于每个字符c来说,如果c不需要被转换(即m[c] = c),那么不需要处理。否则,如果c需要转换为d,那么存在边c→d。在这种情况下,需要确定是否存在环。如果存在环,则必须打破它,这可能需要额外的步骤。 那么,如何计算最小操作次数? 假设转换关系中的每个连通分量是一个链或者树的结构,那么操作次数等于该分量的大小减去其中环的数量。或者,这可能比较复杂。 例如,假设有一个链a→b→c→d。此时,转换顺序应该是d→c→b→a吗?或者相反? 或者,正确的转换顺序应该从最后面的转换开始处理。例如,处理d→c,然后是c→b,然后是b→a。这可能不是正确的顺序,因为每个转换会影响后面的转换。 或者,正确的顺序应该是逆序处理。例如,在链式转换中,每个字符的转换依赖于后面的转换是否已经处理。例如,如果a→b,b→c。正确的顺序是先处理b→c,然后处理a→b。这样,当处理a→b时,原来的a会被转换为b,而b已经被处理成c。或者,这可能需要更仔细的思考。 或者,这种情况下,正确的操作顺序应该是,先处理最深的转换。例如,假设转换链是a→b→c→d,那么正确的顺序是d→c,c→b,b→a?这显然不太对,因为这样每个转换都会覆盖前一个。 或者,我应该想象每个转换操作是原子的,即每次替换所有x到y。例如,当处理a→b时,所有当前的a都会被替换成b。之后,处理b→c,所有当前的b(包括之前转换后的a)都会被替换成c。这样,a最终会被转换成c。而如果目标是将a转换成b,那么这样的顺序是不正确的。这说明,转换顺序必须确保,在处理每个转换时,前面的转换不会影响到后面的步骤。 那这似乎意味着,转换顺序必须按照拓扑排序的顺序进行。例如,在转换链a→b→c的情况下,正确的顺序应该是先处理b→c,然后处理a→b。这样,当处理a→b时,原来的a被替换成b,而之后不会再有其他替换操作影响到这些b,因为它们已经被处理成最终的c。或者说,这可能需要更仔细的思考。 比如,假设我们有一个转换关系a→b,b→c。那么,正确的顺序应该是先处理a→c,这样只需要一次操作。或者,这可能不行,因为可能无法直接处理。例如,如果原始字符串中的a需要变成b,而b需要变成c。这时候,正确的转换顺序应该是,先处理b→c,然后处理a→b。这样,a会被替换成b,而此时的b已经被替换成c了吗?或者,这取决于操作顺序。 哦,这里有个误区。每次操作替换的是当前存在的字符。比如,假设原始字符串是a和 b。目标是让a→b,b→c。正确的步骤应该是: 1. 首先替换b→c。此时,原来的b变成c,而a还是a。此时,S是a和 c. 2. 然后替换a→b。此时,a变成b,c保持。所以最终S是b和 c. 但目标T中的这两个位置对应的应该是b和 c吗?如果原始S的a和 b对应的T的字符是b和 c的话,那么这样处理后,结果正确。所以,正确的操作顺序是先替换b→c,再替换a→b。这样两次操作。此时,总共有两次操作。那这是否是最小次数? 或者,是否可以将a直接替换为c?但这样的话,原来的b也需要变成c。所以,可以先将a替换为c(操作1),然后将b替换为c(操作2)。这样,两次操作,得到的结果是c和 c。这可能不符合目标要求。比如,原始的目标中a应该变成b,而不是c。所以这种情况必须按照原来的顺序。 这说明,当存在转换链时,必须按照特定的顺序来处理,以确保每一步转换后的结果正确。否则,替换顺序错误会导致结果错误。 那这时候,问题转化为如何将转换关系中的各个边按照拓扑排序的顺序处理。即,处理顺序必须满足,如果存在边u→v,那么v必须在u之前处理。或者说,必须确保在处理u→v之前,v的转换已经完成? 或者,这可能更复杂。例如,在转换关系a→b,b→c的情况下,正确的处理顺序是先处理b→c,然后处理a→b。这样,当处理a→b的时候,b已经被处理成c了。所以,替换a→b之后,a会被替换成当前的b的值,也就是c?或者,替换操作是将原来的x替换成y,不管y是否已经被处理过? 这里可能存在一个误解:每次操作是将当前S中的所有x替换成y。因此,如果先处理a→b,那么原来的a都会被替换成b。然后处理b→c,所有的b(包括原来的和转换后的)都会被替换成c。所以,最终a会被替换成c。而如果目标中的a需要变成b的话,这显然是不正确的。这说明,当转换链存在时,必须确保在处理父节点(如a→b)之前,子节点(如b→c)的处理已经完成。或者,这可能意味着转换链的顺序必须反过来处理。 例如,假设转换链是a→b→c→d。那么,正确的处理顺序应该是先处理d→目标,然后处理c→d,然后处理b→c,然后处理a→b。这可能需要多次操作。或者,这可能形成一个环,导致无法处理? 或者,这可能形成一个链,每个步骤的替换必须按照一定的顺序。例如,如果处理顺序是反过来的,即从最深层的转换开始处理,那么每个替换不会影响之前的转换结果。 这可能比较复杂。或许,正确的做法是,将每个转换链视为需要处理的树,其中每个节点必须在其父节点之前处理。例如,转换链a→b→c→d,处理顺序是d→c,然后 c→b,然后 b→a。但这似乎无法得到正确的结果。 或者,我可能需要重新分析这个问题。假设我需要将每个字符转换到目标字符。例如,对于每个字符c,在最终的替换后,必须变成m[c]。但是,在替换过程中,每次操作可能会改变其他字符的状态。例如,当替换x为y时,所有现有的x都变成y。这可能影响后续的替换操作。 那,如何找到一组替换操作,使得最终的每个字符c被替换成m[c],并且操作次数最少? 这似乎类似于字符串重写系统中的问题,其中替换的顺序必须确保每一步操作不会破坏之前的转换结果。例如,假设我们有一个替换规则序列,每个规则是x_i → y_i。应用这些规则的顺序必须确保,应用某个规则后,之前的规则的结果不会被覆盖。 这可能要求替换的顺序必须按照一定的拓扑顺序。例如,如果某个字符x的最终目标是y,而y的最终目标是z,那么必须先替换y为z,再替换x为 y。这样,x会被替换成y,而y已经被替换成z。这样,最终x会被替换成z,而这不是我们想要的。这说明,这样的顺序是错误的。因此,正确的顺序应该是先处理x的替换,再处理y的替换? 或者,这可能表明,当存在转换链时,必须将链分解成环,或者必须引入中间变量来打破循环依赖。 这似乎非常复杂。例如,第一个样例中的转换关系需要四次操作。让我们仔细看看那个例子: 原S是 afbfda,T是 bkckbb。根据每个字符的映射: a → b(因为在原S中的a的位置,在T中是b) f → k b → c(原S中的b的位置,在T中是c) d → b 同时,其他字符如 'a', 'f', 'd'等的转换关系需要满足。现在,转换顺序是: 1. 将b替换为c → S变成 afcfda. 这时,原S中的b被替换成c。此时,原S中的f、a、d等未被处理。 2. 将a替换为b → S变成 bfcfdb. 此时,原来的a变成b,其他字符如f变成c?或者,此时替换a为b后,所有a变成b。此时,原S中的a的位置现在变成b,其他字符如f(原未被处理)仍然是f? 然后,第三步是将f替换为k → S变成 bkckdb. 第四步是将d替换为b → S变成 bkckbb. 这时候,每个转换的顺序是:先处理b→c,再处理a→b,再处理f→k,最后处理d→b。这说明,在处理每个字符的转换时,必须确保后续的转换不会覆盖前面的转换结果。例如,在处理a→b之后,原来的a变成b。但之后,如果处理其他转换比如d→b,那么d会被转换成b,而之前的a已经变成b,这可能被后续的转换影响吗?例如,如果此时还有一个操作将b→x,那么原来的a(现在是b)会被转换。这说明,操作的顺序必须确保,在处理某个转换之后,后面的操作不会改变该转换的结果。 所以,正确的顺序应该是,在转换某个字符x到y之后,y必须已经是其最终的目标。换句话说,在处理x→y的时候,y的最终目标必须是y自己,或者已经被处理,不会再改变。否则,x→y的转换会被后续的操作覆盖,导致最终结果错误。 例如,假设x需要转换成y,而y需要转换成z。此时,直接替换x→y,然后y→z的话,最终x会被转换成z。所以,正确的处理顺序应该是先处理y→z,然后处理x→y。这样,x会被替换成y,而y已经是z,所以x最终是y吗?或者,此时y已经被替换成z,所以在处理x→y的时候,是否所有y已经被替换成z? 例如,假设S中有x和 y。处理y→z之后,y被替换成z。然后处理x→y,此时x被替换成y。这时候,y是否会被后续的替换操作影响?比如,如果后续没有操作改变y,那么x→y后的结果是正确的。此时,假设y的最终目标是z,那么原来的y已经被处理成z,而x被处理成y。所以,此时x的最终结果是y,而目标可能需要x被处理成y,但是y的最终结果必须已经是正确的吗? 这可能需要每个转换操作的正确性条件:在处理x→y的时候,y的最终目标必须是y自己。也就是说,y不能需要被转换成其他字符。否则,当处理x→y之后,后续处理y→z的话,x的转换结果会被改变。 这说明,在处理x→y时,必须确保y的最终目标已经是y自己。即,在转换图中,y的最终目标必须是它自己。否则,不能进行x→y的转换。 因此,正确的处理顺序应该是,从那些目标字符已经是自己(即m[y] = y)的节点开始处理。然后处理那些依赖这些节点的转换。 换句话说,转换顺序必须遵循拓扑排序的顺序,其中每个转换x→y的处理必须是在y已经处于最终状态的情况下进行的。也就是说,在处理x→y之前,必须确保y的转换已经完成,即y已经变成自己的目标值,不会再有后续的转换影响y的值。 这似乎将问题转化为图的拓扑排序问题。例如,每个字符x的转换目标y必须形成一个有向无环图(DAG),并且每个节点的处理顺序必须满足拓扑序。如果存在环,则无法处理,返回-1。 但如何判断是否存在这样的拓扑序?或者,如何处理环的情况? 例如,如果存在环,比如x→y,y→x,那么无法形成拓扑序。这时候,必须引入中间变量。例如,如果存在某个字母z未被使用,那么可以进行如下操作: 1. x→z (操作1) 2. y→x (操作2) 3. z→y (操作3) 这样,原来的x变成z,然后变成y;原来的y变成x,然后保持不变?或者,这可能变得复杂。 但这样的处理是否有效,可能需要满足原始转换的目标。例如,假设每个x必须转换为y,每个y必须转换为x。此时,正确的转换结果应该是什么?这可能需要将x和 y交换。例如,假设原来的字符串是x和 y,目标是将x变为y, y变为x。那么,正确的处理顺序可能需要三次操作: 操作1:x→z (中间变量) 操作2:y→x 操作3:z→y 这样,原x→z→y,原y→x。最终,x变成y,y变成x。这样是正确的。所以,这种情况下,环可以被处理,但需要额外的操作次数,并且需要存在一个中间变量。 所以,这种情况下,问题是否可能取决于是否存在中间变量可用。 那么,回到问题,如何判断是否存在这样的中间变量? 例如,当转换关系中存在环时,我们需要找到一个中间变量,该变量未被任何字符的转换目标使用。即,存在一个字符z,使得在所有的转换目标中,没有字符的转换目标是z。也就是说,z不在转换图的任何节点中。或者,z可以是任意未被转换链中的字符所使用的字符。 或者,这可能不是正确的条件。例如,中间变量z可以是任何字符,只要它不在当前转换环中的任何节点的转换链中。例如,假设环是x→y→x,那么中间变量z可以是任何字符,包括其他转换链中的字符,只要在该环的处理过程中,z未被使用。 这可能比较复杂,但关键点在于,当转换关系中存在环时,必须引入中间变量,这可能导致操作次数的增加。例如,环的长度为k,那么需要k +1次操作? 或者,对于每个环,操作次数等于环的大小加上1。比如,环的大小是2,则需要3次操作。 例如,环x→y→x。需要用三次操作: x→z → y→x → z→y?或者可能需要其他步骤。 或者,像之前提到的例子,环的处理需要三次操作。例如,x→y, y→x的处理需要三步: 1. x→z 2. y→x 3. z→y 这样,总共有三次操作。 所以,环的大小为2,操作次数是3。那么,这可能意味着每个环的处理需要环的大小+1次操作?或者更复杂的情况? 这可能需要更系统的分析。 现在,假设所有字符的转换关系构成一个有向图。每个节点代表一个字符,边表示该字符需要转换为另一个字符。那么,我们需要将每个字符转换为它的目标,这相当于将每个字符沿着它的路径走到终点。那么,对于每个字符c来说,最终它转换后的结果必须是m[c]。但是,如果存在环的话,那么这些转换将无法完成,除非引入中间变量。 那么,正确的做法是: 首先,检查每个字符c的映射是否一致。即,对于所有i,S[i]映射到T[i]必须是相同的。否则返回-1。 然后,构造转换图。每个节点c的转换目标是m[c]。如果c的转换目标是其自身,那么不需要处理。 接下来,需要检查转换图中是否存在环。如果存在环,那么必须能够打破它,否则返回-1。 但如何判断是否存在环? 或者,可能环的处理是可能的,只要存在未被使用的中间变量。例如,如果转换图中的环中的所有节点的转换目标形成了一个环,那么必须存在一个中间变量,该中间变量未被任何转换目标所使用,这样才能打破环。否则,无法处理。 例如,如果所有26个字母都被使用,那么无法打破环,此时必须返回-1。 否则,可以打破环,通过引入中间变量,从而完成转换。 所以,当存在环时,必须满足: 环的大小 + 是否有一个中间变量可用(即,存在一个字母未被任何字符的转换目标所使用)? 或者,可能不需要,只要环的处理可以通过中间变量,而中间变量可以是任何未被使用的字母。 这可能是一个关键点。 现在,假设转换图中存在环,并且存在一个中间变量未被使用。那么,环的处理需要额外的操作次数。例如,环的长度为k,那么需要k +1次操作? 或者,这可能取决于环的结构。例如,假设环的长度为k,每个环中的节点都需要被处理。例如,对于环中的每个节点,需要执行两次操作? 这可能比较复杂。可能需要更具体的例子来分析。 比如,环的长度为2:a→b→a。此时,需要引入中间变量。假设存在中间变量c未被使用。处理步骤: 1. a→c → 操作1 2. b→a → 操作2 3. c→b → 操作3 这样,总共有3次操作。原a→c→b,原b→a→b。这显然满足目标? 或者,原a需要变成b,原b需要变成a。所以,处理之后: 原a变成c→b? 原b变成a→... ? 这可能无法满足需求。例如,假设原字符a需要变成b,原字符b需要变成a。那么,处理之后,原a的转换路径是 a→c→b。原b的转换路径是 b→a。所以,原a会被转换成b,原b会被转换成a。这满足需求。是的。所以,正确的处理顺序是通过三次操作。 这说明,当存在环时,可以通过中间变量打破环,但需要额外的操作次数。 现在,问题是如何计算所有环的数目,并确定是否存在足够的中间变量。 这可能变得非常复杂。因此,我需要找出一个系统的方法来解决这个问题。 根据上述分析,可以总结出以下步骤: 1. 检查每个字符在S中的映射是否一致。即,对于每个字符c出现在S中,检查所有S中的c对应的T中的字符是否相同。如果不一致,返回-1。 2. 对于每个字符c,如果c的映射目标等于c(即m[c]=c),则无需处理。否则,将其加入转换图中,即添加边c→m[c]。 3. 检查转换图中是否存在环。如果存在环,那么必须存在至少一个中间变量(即未被任何字符的转换目标所使用的字符)才能打破环。否则,无法处理,返回-1。 4. 计算每个环的大小,并根据是否中间变量可用,计算所需的额外操作次数。 然而,这样的步骤可能难以实现,特别是如何判断环的存在以及如何处理环。 或者,或许有一种更简单的方法:将转换图分解成各个连通分量,并对每个分量进行处理。对于每个分量中的节点,如果是树结构(无环),则操作次数等于该分量的大小减去根节点的数目。例如,如果分量是链式的,那么每个节点需要一次操作,除了根节点(即转换目标不在该分量中的节点)。 或者,这可能取决于分量中的结构。例如,对于树状结构中的每个非根节点,都需要一次操作。例如,链式转换a→b→c→d,其中d的转换目标是自身。此时,转换顺序是处理d→c→b→a吗?或者,处理顺序是a→b,b→c, c→d,这三次操作。此时,操作次数等于链的长度(如果链的长度是3,则需要3次操作)。 这可能不太对。比如,假设a→b,b→c, c→d,并且d的映射是d。那么,处理顺序应该是先处理c→d,然后处理b→c,然后处理a→b。这样,三次操作。操作次数等于链的长度(3)。所以,每个链中的节点(除根节点外)都需要一次操作。此时,操作次数等于该链中的边数,即链的长度(假设每个节点都指向下一个节点)。 或者,这可能意味着,对于每个树结构中的边,需要一次操作。因此,总操作次数等于所有边的数目。 然而,环的情况下,处理方式不同。例如,环的大小为k,需要k +1次操作。例如,环a→b→c→a,假设中间变量存在,则需要四次操作? 或者,这可能更复杂。 现在,我需要找到一个算法,能够正确计算转换次数,并正确处理环的情况。 根据一些类似的问题(如字符串的等价转换问题),正确的做法可能是: - 对于每个字符c,如果c的转换目标d不等于c,那么建立c到d的边。 - 对于每个连通分量(即每个弱连通的有向图),计算该分量的操作次数。 - 对于每个连通分量,如果存在环且该分量的大小(节点数)等于环的长度(即强连通分量的大小),则必须引入一个中间变量,此时操作次数增加1(或者根据环的大小计算)。 - 否则,操作次数等于该分量中的边数。 例如,参考这篇题解:https://codeforces.com/blog/entry/95231 或者,这可能是一个不同的方法。 另一个思路是,对于每个字符c,如果c的转换目标d不等于c,那么必须进行替换操作。所以,每个这样的c必须参与至少一次操作。但是,可能存在多个替换操作被合并的情况。例如,如果多个替换操作可以合并,则减少次数。但这似乎难以做到。 或者,正确的操作次数等于转换图中边的数量,加上环的数目(每个环需要额外的一次操作)。 例如,假设转换图中有k条边,并且存在c个环。则总操作次数是k + c。但是这可能不准确。 比如,在第一个样例中,转换图中有a→b,f→k, b→c, d→b。那么,这里可能存在的结构是: a→b,b→c。这是一个链,包含两个边。d→b,所以链d→b→c。而 f→k是单独的。所以,总共有4条边。操作次数是4次,与样例输出一致。这说明,当没有环时,操作次数等于边的数目。 在样例4中,输入是4,S是abac,T是 bcba。输出是4。转换关系是a→b, b→c, c→b, a→b。或者,可能转换关系是a→b, b→c, c→b, a→b。此时,可能存在环吗?比如,b→c, c→b。这是一个环。因此,操作次数是4次。这可能意味着,该环需要被处理,导致额外次数。或者,该环的处理需要两次操作(处理b→c,然后处理c→b),但这会形成环。所以,必须引入中间变量。 例如,处理步骤可能是: 处理环中的b和c: 1. 将b→x(中间变量) 2. 将c→b 3. 将x→c 这样,这三步处理环中的转换。然后处理a→b和 d→b等。这可能比较复杂。 可能,正确的操作次数等于转换图中的边数,加上环的数目。例如,每个环会增加一次操作。 或者,环的处理需要两次操作。例如,将环中的每个节点替换成中间变量,然后再替换回来。这需要更多的操作次数。 这似乎变得非常复杂。我需要找到一个正确的算法。 根据网络上的一些类似问题的解答,例如,这个问题可能类似于“重命名变量”的问题,其中每个替换操作只能将一种变量替换成另一种。在这种情况下,转换关系必须形成若干棵树。如果有环,则必须有一个中间变量,否则不可能转换。每个环会增加一次操作。 可能的算法步骤: 1. 检查每个字符c在S中的映射是否一致。否则,返回-1. 2. 对于每个字符c,如果m[c] != c,那么建立c→m[c]的边。 3. 对于每个字符c,检查是否存在循环。即,是否存在路径从c到c。例如,对于每个字符c,如果c在某个环中,则必须存在一个中间变量,否则无法处理。 4. 如果存在环,并且所有可能的中间变量都被使用(即,每个字母都被映射到某个地方),则返回-1. 否则,操作次数等于边的数目(每个边对应一个替换操作)加上环的数目(每个环需要一次额外的操作)。 例如,对于环中的每个强连通分量(SCC),如果该SCC的大小大于1,则需要增加一次操作。例如,每个这样的环需要一个中间变量,从而增加一次操作。 例如,考虑一个环a→b→c→a。这形成一个SCC,大小是3。为了打破这个环,需要引入一个中间变量,比如d。操作步骤如下: a→d (1次) b→a (2次) c→b (3次) d→c (4次) 这样,总共有4次操作。而原来的边数是3,环数目是1。所以,3 +1 =4次操作。这可能符合这个模式。 因此,总的操作次数等于转换图中的边数(每个边对应一次操作)加上环的数目(每个SCC的大小>=2的强连通分量数目)。 所以,算法步骤: - 建立转换图:每个c的边是c→m[c],其中 m[c] !=c. - 找出所有强连通分量(SCC)。 - 对于每个SCC,如果其大小>=2,则说明存在环,需要增加一次操作。因为每个这样的环需要打破,引入一个中间变量,增加一次操作次数。 - 总的操作次数是:边数 + 环数目(每个环贡献一次). 但这样是否正确? 例如,对于第一个样例中的转换关系: 转换边是 a→b,f→k,b→c,d→b. 边数是4。各SCC情况: a→b→c:a→b,b→c. 这里,a的转换目标是b, b的转换目标是 c, c的转换目标是否是自身?假设是的。例如,假设c的映射是c的话,那么这里不存在环。所以,各SCC是单个节点或链。 假设,在第一个样例中,没有环。所以,边数是4,环数目是0。总操作次数是4+0=4,符合样例。 对于样例4,假设转换关系是a→b, b→c, c→b, a→b。那这可能形成一个环:b→c→b. 所以,边数是3: a→b, b→c, c→b. 其中,SCC为 {b,c}。所以,环数目是1。边数是3。总操作次数是3+1=4,符合样例。 对于环a→b→a的情况,边数是2,环数目是1。总操作次数是2+1=3. 这似乎正确。 所以,正确的步骤是: 操作次数 = 转换图中的边数目 + 环数目(每个大小>=2的SCC)。 如何计算环数目?即,统计转换图中所有大小>=2的强连通分量的数目。 此外,还需要确保对于每个这样的SCC,存在一个中间变量,即存在一个字符未被任何转换关系使用。例如,如果所有26个字母都被使用,并且存在一个SCC大小>=2的环,那么无法处理,返回-1. 所以,在计算操作次数之前,需要检查:对于每个环(SCC大小>=2),是否存在至少一个中间变量未被使用。例如,是否有某个字符未被包含在转换图中? 如果转换图中包含所有26个字母,并且存在一个环,那么无法处理,返回-1. 否则,可以处理,操作次数等于边数目 + 环数目. 所以,正确的算法步骤: 1. 首先,检查每个字符在S中的映射是否一致。否则,返回-1. 2. 构建转换图,其中对于每个字符c,若m[c] !=c,则添加边c→m[c]. 3. 对于每个字符c,如果存在自环(即c→c),则忽略,因为不需要操作. 4. 找出转换图中的所有强连通分量(SCC). 5. 对于每个SCC,若其大小>=2,则必须存在一个中间变量(即,存在一个字母未被任何转换关系所使用,即不在转换图中). 如果转换图中包含所有26个字母,并且存在至少一个这样的SCC,则返回-1. 6. 计算操作次数:转换图中的边数目 + 环数目(每个大小>=2的SCC数目). 否则,返回该操作次数. 现在,需要实现这些步骤。 例如,如何判断是否存在中间变量? 转换图包含所有字符c,其中m[c] !=c. 所以,中间变量可以是任何字符d,其中m[d] ==d,或者d未被S中的字符使用? 或者,中间变量可以是任何字符未被用作转换边的源或目标。即,在转换图中未出现的字符。 例如,假设某个字符d在转换图中不存在(即,m[d] =d,或者在转换图中没有边d→...),则可以作为中间变量。 所以,对于每个环(SCC大小>=2),只要存在至少一个字符不在转换图中,就可以作为中间变量。否则,无法处理. 所以,判断条件是: 总共有26个字母。如果转换图中的字符数目等于26(即每个字符c都有m[c] !=c,或者作为某个转换边的源或目标),并且存在至少一个环(SCC大小>=2),那么返回-1. 否则,可以处理。 例如,如果转换图包含k字符,其中k <26,那么存在26 -k >=1的中间变量可用。此时,可以处理任何环。 所以,算法步骤中的第五步应该: 如果存在至少一个环(SCC大小>=2)并且转换图包含所有26个字母,则返回-1. 否则,操作次数等于边数目 + 环数目. 所以,这样的条件判断是正确的. 综上所述,问题的解决方案是: - 首先检查每个字符的映射是否一致. - 构建转换图. - 检查转换图中的每个SCC,若存在大小>=2的SCC,并且所有26字母都被使用,那么返回-1. - 否则,操作次数是边数目 + 环数目. 现在,如何实现这一逻辑? 例如,在代码中: 首先,建立映射字典m,其中对于每个字符c in S,检查其在T中的对应是否一致。例如,遍历所有字符位置i,对于S[i]的每个字符c,检查T[i]是否等于m.get(c, T[i])。如果已存在且不一致,则返回-1. 然后,建立转换图:对于每个字符c in m.keys(),若 m[c] !=c,则添加边c→m[c]. 然后,找出所有的SCC,并统计那些大小>=2的SCC数目. 同时,检查转换图是否包含所有26字母。即,所有转换图中的源字符,以及它们的 target是否覆盖所有26字母? 或者,转换图中的源字符是那些c where m[c] !=c。同时,转换图的边可能将字符映射到其他字符,导致目标字符是否也被包含在转换图中? 例如,字符a被映射到b,而 b可能也被映射到其他字符。所以,转换图中的字符包括所有出现在边的源或目标中的字符,只要m[c] !=c. 或者,转换图的字符包括所有 c where m[c] !=c,或者被某个边的源或目标指向? 这可能需要更详细的分析。 例如,在转换图中,边的集合是 { (c, m[c]) | c in keys of m, m[c] !=c }. 所以,转换图中的节点是所有出现在边的源或目标中的字符。例如,如果有一个边a→b,那么a和b都是节点。如果b的映射是c,那么 b→c是另一个边,那么节点是 a, b, c. 所以,转换图中的节点数目可能比最初构建的边的源数目更多。 例如,当 a→b,b→c,c→d,那么转换图中的节点是a, b, c, d. 现在,要判断这些节点是否覆盖所有26字母。例如,如果转换图中的节点数目等于26,并且存在环(SCC大小>=2),则无法处理。 否则,可以处理. 因此,在代码中,需要收集所有转换图中的节点,即所有出现在边的源或 target中的字符。然后,检查这些节点的总数是否等于26. 如果等于26,并且存在环,则返回-1. 否则,可以处理. 所以,这一步的代码实现方式为: 收集所有转换图中的节点到一个集合中。如果该集合的大小等于26,并且存在至少一个SCC大小>=2,则返回-1. 否则,计算操作次数. 现在,具体到代码实现: 使用Tarjan算法或Kosaraju算法来找出所有的强连通分量. 对于每个SCC,如果其大小>=2,则计数加1(环数目). 同时,收集转换图中的所有节点,并判断其数目是否等于26. 如果该数目等于26,并且环数目 >=1,那么返回-1. 否则,操作次数是转换图中的边数目 +环数目. 例如,转换图中的边数目是转换关系字典中的有效数目(即,m[c] !=c的数目)。 例如,对于每个字符c,如果m[c] !=c,则边数目加1. 所以,边数目等于 len([c for c in m if m[c] !=c]). 综上,代码的大致逻辑: 读取输入N, S, T. 建立映射字典m. 遍历每个字符在S和T中的对应: 对于每个i in 0..N-1: s_char = S[i] t_char = T[i] if s_char in m: if m[s_char] != t_char: output -1. else: m[s_char] = t_char. 此时,m中的每个键是s中的字符,对应的值是t中的对应字符. 然后,构建转换图: 转换边集合 edges = { (c, m[c]) for c in m if m[c] !=c } 转换图中的节点是 {c for c, _ in edges} ∪ {d for _, d in edges}. 如果 len(nodes) ==26,并且存在SCC大小>=2: 返回-1. 否则: 找出SCC数目(环数目). 操作次数= len(edges) +环数目. 输出操作次数. 这是否正确? 例如,考虑样例1: Sample Input1: 6 afbfda bkckbb 映射关系: a → b (所有a的位置对应的T中的字符都是b) f →k b →c (所有b的位置对应的T中的字符都是c) d →b 其他字符如 'f'、 'k'、 'c'、 'd'、 'b'等的映射? 例如,假设S中的字符包括a, f, b, d. 对应的映射是: a→b f→k b→c d→b. 转换图中的边是: a→b f→k b→c d→b. 转换图中的节点是 a, b, c, d, f, k. 转换图中的节点数目是6,不等于26,所以即使存在环,也可以处理. 强连通分量: a→b→c. 这三个节点构成一个链。每个节点的SCC是单节点。例如,a的SCC是 {a}, b的SCC是 {b}, c的SCC是 {c},因为 b→c,而 c的映射可能是自己?或者 c的映射是否在转换图中? 假设转换图中的节点c的映射是m[c] =c吗?例如,如果c不在S中的字符中,那么 m[c]可能不存在。或者,在转换图中,只有那些字符c属于S的字符,并且m[c] !=c才会被包含? 或者,转换图中的边只包括那些c属于S的字符,并且m[c] !=c的边。例如,c在S中的某个位置出现,并且映射到其他字符。 例如,在样例1中,c可能不在S中,所以 m[c]不存在。因此,转换图中的边是 a→b, f→k, b→c, d→b. 其中,边 b→c 中的c是否在转换图中?是的,因为它是边的 target. 转换图中的节点包括 a, b, c, d, f, k. 其中,c的映射可能是什么?假设在转换图中,c的映射可能不存在,或者如果存在的话,比如如果c的映射是某个其他字符,则会有相应的边。否则,c的映射是自身。 例如,在样例1中,假设T中的某个字符是c,那么对应的S中的字符可能不存在。例如,假设c在T中的某个位置,那么对应的S中的字符可能不是c。例如,假设S中有一个字符x映射到c。在这种情况下,转换图中的边 x→c会被加入。但在样例1中,假设c在T中出现的字符可能来自S中的b的转换(b→c),而c在S中没有出现。所以,在转换图中,c的映射是否被处理? 这可能需要更仔细的思考。 在转换图中,边的来源是S中的字符,或者更准确地说,是那些在S中出现的字符,且它们的映射目标不等于自己。例如,转换图中的边是对于每个字符c in S中的字符,如果 m[c] !=c,则添加边c→m[c]. 所以,在样例1中,c可能不是S中的字符,所以不包含在转换图中。因此,转换图中的边是: a→b, f→k, b→c, d→b. 那么,转换图中的节点是 a, b, c, f, d, k. 其中,c的映射可能是什么?例如,在转换图中,假设c的映射是自身,否则,转换图中会有边c→d的边。但这不成立。 所以,转换图中的节点c的映射可能不在转换图中,即 m[c]可能等于c,或者不存在于转换图中。 这样,转换图中各个边的目标节点可能包括不在转换图中的字符。例如,边b→c中的c不在转换图中,因为它没有对应的边(假设c的映射是c,或者未出现在S中)。 此时,转换图中的节点数目是6(a, b, c, d, f, k)。 因为节点数目6 <26,所以即使存在环,也可以处理. 强连通分量: a→b→c. 这里,假设c的映射是自身。所以,边b→c是存在的,而 c没有边。所以,强连通分量是 {a}, {b}, {c}, {d}, {f}, {k}. 因为,a→b,b→c, c没有边。所以,每个节点的SCC是自身。没有环。所以,环数目是0. 边数目是4. 操作次数是4+0=4. 这与样例1的输出一致. 对于样例4: Sample Input4: 4 abac bcba S = a, b, a, c. T = b, c, b, a. 所以,每个字符的映射: a→b,因为S中的a在位置0和 2,对应的T中的字符是b和 b. b→c,因为S中的b在位置1,对应的T中的字符是 c. c→a,因为S中的c在位置3,对应的T中的字符是 a. 所以,转换图中的边是 a→b, b→c, c→a. 转换图中的节点是 a, b, c. 此时,这三个节点形成环:a→b→c→a. SCC的大小是3,环数目是1. 转换图中的节点数目是3,<26. 所以,中间变量存在. 边数目是3. 操作次数是3 +1=4,与样例4的输出一致. 这说明,该算法是正确的. 现在,如何实现这个逻辑? 首先,实现强连通分量的查找。对于转换图中的节点,使用Kosaraju算法或 Tarjan算法. 然后,统计每个SCC的大小,并统计大小>=2的数目. 然后,检查转换图中的节点数目是否等于26,并且存在至少一个这样的环。如果是,返回-1. 否则,操作次数是边数目 +环数目. 现在,编写代码. 在C++中,可以使用邻接表存储转换图。然后,使用Kosaraju算法找出所有强连通分量. 注意,转换图中的边是每个c→m[c], 其中 c是S中的字符,且 m[c] !=c. 所以,转换图的构建: 首先,建立一个map<char, char> m. 然后,遍历每个字符c in S. 如果 m[c] !=t_char,返回-1. 否则,建立映射. 然后,构建转换图的边:对于每个c in m where m[c] !=c,添加边c→m[c]. 然后,收集所有节点:所有出现在边中的源或目标. 然后,构建邻接表. 然后,使用Kosaraju算法找出所有SCC. 对于每个SCC,如果其大小>=2,则环数目加1. 然后,检查节点数目是否等于26,并且环数目 >=1. 如果是,返回-1. 否则,操作次数是边数目 +环数目. 例如,在代码中: #include <iostream> #include <vector> #include <map> #include <stack> #include <set> #include <algorithm> #include <cstring> using namespace std; vector<vector<int>> adj, adj_rev; vector<bool> visited; vector<int> order, component; void dfs1(int v) { visited[v] = true; for (auto u : adj[v]) if (!visited[u]) dfs1(u); order.push_back(v); } void dfs2(int v) { visited[v] = true; component.push_back(v); for (auto u : adj_rev[v]) if (!visited[u]) dfs2(u); } int main() { int N; string S, T; cin >> N >> S >> T; map<char, char> m; // Check if mappings are consistent for (int i = 0; i < N; ++i) { char s = S[i], t = T[i]; if (m.count(s)) { if (m[s] != t) { cout << -1 << endl; return 0; } } else { m[s] = t; } } // Build the transformation graph set<char> nodes; vector<pair<char, char>> edges; for (auto &p : m) { char c = p.first, d = p.second; if (c != d) { edges.emplace_back(c, d); nodes.insert(c); nodes.insert(d); } } // If there are no edges, output 0 if (edges.empty()) { cout << 0 << endl; return 0; } // Assign each node to an index map<char, int> node_id; int id = 0; for (char c : nodes) { node_id[c] = id++; } int num_nodes = nodes.size(); adj.resize(num_nodes); adj_rev.resize(num_nodes); for (auto &e : edges) { char u = e.first, v = e.second; int uid = node_id[u], vid = node_id[v]; adj[uid].push_back(vid); adj_rev[vid].push_back(uid); } // Find SCC using Kosaraju's algorithm visited.assign(num_nodes, false); order.clear(); for (int i = 0; i < num_nodes; ++i) { if (!visited[i]) { dfs1(i); } } reverse(order.begin(), order.end()); visited.assign(num_nodes, false); int cycle_count = 0; for (int v : order) { if (!visited[v]) { dfs2(v); if (component.size() >= 2) { cycle_count++; } component.clear(); } } // Check if all 26 characters are used and there's a cycle if (nodes.size() == 26 && cycle_count > 0) { cout << -1 << endl; return 0; } int edge_count = edges.size(); cout << edge_count + cycle_count << endl; return 0; } 这段代码的大致思路是: 首先,建立映射关系m。如果存在冲突,返回-1. 然后,构建转换图的边,收集所有节点。 如果边的数量为0,直接返回0. 否则,给每个节点分配一个唯一的id. 构建邻接表和逆邻接表. 使用Kosaraju算法找出所有SCC,统计大小>=2的SCC数目. 然后,判断节点数目是否等于26且存在环数目>=1。如果是,返回-1. 否则,输出边数目 +环数目. 这样,可以正确处理所有情况吗? 例如,在样例3中,映射关系是a→b和 a→r。这会在第一步被检测到矛盾,返回-1. 在样例4中,转换图中的边是 a→b, b→c, c→a. 这三个节点形成环,环数目为1。节点数目是3<26。所以,操作次数是3+1=4. 所以,代码是正确的. 综上,这个问题的解决方案需要检查每个字符的映射是否一致,构建转换图,检测其中的强连通分量,并根据是否所有字符都被使用且存在环来决定是否可能,最后计算操作次数。</think>要解决这个问题,我们需要将字符串S转换为字符串T,通过替换操作确定是否可行,并计算最小操作次数。以下是详细的中文解决方案: ### 方法思路 1. **一致性检查**:首先检查每个字符在S中的映射是否唯一。如果同一字符在S中映射到不同的字符,直接返回-1。 2. **构建转换图**:根据映射关系构建有向图,每个节点表示一个字符,边表示字符的转换关系。 3. **强连通分量检测**:使用Kosaraju算法检测图中的强连通分量(SCC)。如果存在环且所有26个字母都被使用,则无法转换,返回-1。 4. **计算操作次数**:操作次数等于转换图中的边数加上环的数量(每个环需要额外一次操作)。 ### 解决代码 ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <map> #include <stack> #include <set> #include <algorithm> #include <cstring> using namespace std; vector<vector<int>> adj, adj_rev; vector<bool> visited; vector<int> order, component; void dfs1(int v) { visited[v] = true; for (auto u : adj[v]) if (!visited[u]) dfs1(u); order.push_back(v); } void dfs2(int v) { visited[v] = true; component.push_back(v); for (auto u : adj_rev[v]) if (!visited[u]) dfs2(u); } int main() { int N; string S, T; cin >> N >> S >> T; map<char, char> m; // 检查每个字符的映射是否一致 for (int i = 0; i < N; ++i) { char s = S[i], t = T[i]; if (m.count(s)) { if (m[s] != t) { cout << -1 << endl; return 0; } } else { m[s] = t; } } // 构建转换图 set<char> nodes; vector<pair<char, char>> edges; for (auto &p : m) { char c = p.first, d = p.second; if (c != d) { edges.emplace_back(c, d); nodes.insert(c); nodes.insert(d); } } // 如果无需操作 if (edges.empty()) { cout << 0 << endl; return 0; } // 将字符映射到整数ID map<char, int> node_id; int id = 0; for (char c : nodes) { node_id[c] = id++; } int num_nodes = nodes.size(); adj.resize(num_nodes); adj_rev.resize(num_nodes); // 构建邻接表和逆邻接表 for (auto &e : edges) { char u = e.first, v = e.second; int uid = node_id[u], vid = node_id[v]; adj[uid].push_back(vid); adj_rev[vid].push_back(uid); } // Kosaraju算法找强连通分量 visited.assign(num_nodes, false); order.clear(); for (int i = 0; i < num_nodes; ++i) { if (!visited[i]) { dfs1(i); } } reverse(order.begin(), order.end()); visited.assign(num_nodes, false); int cycle_count = 0; for (int v : order) { if (!visited[v]) { dfs2(v); if (component.size() >= 2) { cycle_count++; } component.clear(); } } // 检查是否所有字母都被使用且存在环 if (nodes.size() == 26 && cycle_count > 0) { cout << -1 << endl; return 0; } int edge_count = edges.size(); cout << edge_count + cycle_count << endl; return 0; } ``` ### 代码解释 1. **输入处理**:读取输入并建立字符映射关系。 2. **一致性检查**:确保每个字符在S中的映射一致。 3. **构建转换图**:根据映射关系构建有向图,收集所有节点和边。 4. **强连通分量检测**:使用Kosaraju算法检测图中的环,并统计环的数量。 5. **结果判断**:根据是否所有字符被使用且存在环来决定是否可行,并计算最小操作次数。 该方法通过图论中的强连通分量检测和拓扑排序,确保转换操作的正确性和最小次数。
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