【ACWing 简单密码】

该文描述了一个基于JuliusCaesar密码的解密问题,要求对给定的密文进行解码得到明文。程序示例使用C++实现,通过遍历输入的密文并进行特定的字符替换来得到明文。

题目:

Julius Caesar 曾经使用过一种很简单的密码。

对于明文中的每个字符,将它用它字母表中后 5 位对应的字符来代替,这样就得到了密文。

比如字符 A 用 F 来代替。

如下是密文和明文中字符的对应关系。

密文 A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z
明文 V W X Y Z A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U

你的任务是对给定的密文进行解密得到明文。

你需要注意的是,密文中出现的字母都是大写字母。

密文中也包括非字母的字符,对这些字符不用进行解码。

输入格式

输入中的测试数据不超过 100 组。每组数据都有如下的形式,而且各组测试数据之间没有空白的行。

一组测试数据包括三部分:

  1. 起始行 - 一行,包括字符串 START
  2. 密文 - 一行,给出密文,密文不为空,而且其中的字符数不超过 200200。
  3. 结束行 - 一行,包括字符串 END

在最后一组测试数据之后有一行,包括字符串 ENDOFINPUT

输出格式

对每组数据,都有一行输出,给出密文对应的明文。

数据范围

每个密文的长度不超过 100100。

输入样例:

START
NS BFW, JAJSYX TK NRUTWYFSHJ FWJ YMJ WJXZQY TK YWNANFQ HFZXJX
END
START
N BTZQI WFYMJW GJ KNWXY NS F QNYYQJ NGJWNFS ANQQFLJ YMFS XJHTSI NS WTRJ
END
START
IFSLJW PSTBX KZQQ BJQQ YMFY HFJXFW NX RTWJ IFSLJWTZX YMFS MJ
END
ENDOFINPUT

输出样例:

IN WAR, EVENTS OF IMPORTANCE ARE THE RESULT OF TRIVIAL CAUSES
I WOULD RATHER BE FIRST IN A LITTLE IBERIAN VILLAGE THAN SECOND IN ROME
DANGER KNOWS FULL WELL THAT CAESAR IS MORE DANGEROUS THAN HE
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <algorithm>

using namespace std;

int main()
{
    string str;
    while(getline(cin,str))
    {
        if(str == "ENDOFINPUT") break;
        getline(cin, str);
        for(char c: str)
        if(c >= 'A' && c <= 'Z')
           cout << (char)((c - 'A' + 21) % 26 + 'A');
        else 
          cout << c;
        
    cout << endl;
    getline(cin, str);
    }
    
    return 0;
}

AcWing 是一个专注于算法竞赛与在线编程学习的平台,“AcWing 观光”可能指 AcWing 平台上的一道算法题目。 ### 题目信息 在 AcWing 上有编号 340 的“观光”题目,这是一道图论相关的题目。题目大意通常是给定一个图,图中有若干个点和边,每个点有一定的权值,需要在图中找到一条路径,使得路径上经过的点的权值满足一定的条件(比如最大等),同时可能有一些约束条件,像路径的长度限制等。 ### 解题思路 该题一般使用分层图最短路的思想来解决。具体是将图分层,每一层代表不同的状态,然后在分层图上跑最短路算法(如 Dijkstra 算法)。 1. 构建分层图,将图分为两层,一层表示没有使用特殊操作的状态,另一层表示已经使用了特殊操作的状态。 2. 初始化距离数组,将起点的距离设为 0,其他点的距离设为无穷大。 3. 使用优先队列优化的 Dijkstra 算法进行最短路的求解。在扩展节点时,考虑当前节点所在的层以及是否可以进行状态转移(即是否可以使用特殊操作)。 ### 代码示例 ```python import heapq from collections import defaultdict # 定义边的类 class Edge: def __init__(self, to, w): self.to = to self.w = w # 定义 Dijkstra 算法 def dijkstra(n, graph, start, end): # 初始化距离数组,dist[i][0] 表示未使用特殊操作到 i 点的最短距离,dist[i][1] 表示使用了特殊操作到 i 点的最短距离 dist = [[float('inf')] * 2 for _ in range(n + 1)] dist[start][0] = 0 # 优先队列,存储 (距离, 节点, 是否使用特殊操作) pq = [(0, start, 0)] while pq: d, u, used = heapq.heappop(pq) if d > dist[u][used]: continue for edge in graph[u]: v = edge.to w = edge.w # 不使用特殊操作 if dist[v][used] > dist[u][used] + w: dist[v][used] = dist[u][used] + w heapq.heappush(pq, (dist[v][used], v, used)) # 使用特殊操作 if not used: if dist[v][1] > dist[u][0]: dist[v][1] = dist[u][0] heapq.heappush(pq, (dist[v][1], v, 1)) return min(dist[end][0], dist[end][1]) # 读取输入 n, m, s, t = map(int, input().split()) graph = defaultdict(list) for _ in range(m): u, v, w = map(int, input().split()) graph[u].append(Edge(v, w)) # 调用 Dijkstra 算法求解 result = dijkstra(n, graph, s, t) print(result) ``` ### 复杂度分析 - 时间复杂度:$O(m \log n)$,其中 $n$ 是图中的节点数,$m$ 是图中的边数。 - 空间复杂度:$O(n + m)$,主要用于存储图和距离数组。
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