华为OD机试:转骰子

该博客介绍了一个关于骰子翻转和旋转的问题,初始状态为123456,根据输入的LRFBAC字母序列进行操作。通过示例解释了骰子翻转和旋转的规则,并提供了相应的Java代码实现。解题思路是根据输入的动作序列依次应用翻转和旋转方法,得出最终状态。

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标题:转骰子 | 时间限制:1 秒 | 内存限制:262144K | 语言限制:不限

骰子是一个立方体,每个面一个数字,初始为左 1,右 2,前 3(观察者方向),后 4,上 5, 下 6,用 123456 表示这个状态,放置到平面上,可以向左翻转(用 L 表示向左翻转 1 次), 可以向右翻转(用 R 表示向右翻转 1 次),可以向前翻转(用 F 表示向前翻转 1 次),可以向 后翻转(用 B 表示向后翻转 1 次),可以逆时针旋转(用 A 表示逆时针旋转 90 度),可以顺 时针旋转(用 C 表示顺时针旋转 90 度),现从 123456 这个初始状态开始,根据输入的动作 序列,计算得到最终的状态。

骰子的初始状态和初始状态转动后的状态如图所示

输入描述:

输入一行,为只包含 LRFBAC 的字母序列,最大长度 50,字母可重复

输出描述:

输出最终状态

示例 1

输入 LR

输出 123456

说明

骰子先向左翻转,再向右翻转回来,故还是原来的状态 123456

示例 2

输入 FCR

输出 342156

说明

骰子向前翻转,状态变为 125643,再顺时针旋转,状态变为 651243,最后向右翻转,状态 变为 342156

解题思路:原始状态123456,根据规则分类处理LRFBAC之后的状态,根据输入调用对应方法即可

public class Test3 {

    public static void main(String[] args) {
        String str = "FCR";

        int[] dice = {1,2,3,4,5,6};
        for (int i=0;i<str.length();i++){
            if (str.charAt(i) == 'L'){
                dice = turnL(dice);
            }else if (str.charAt(i) == 'R'){
                dice = turnR(dice);
            }else if (str.charAt(i) == 'F'){
                dice = turnF(dice);
            }else if (str.charAt(i) == 'B'){
                dice = turnB(dice);
            }else if (str.charAt(i) == 'A'){
                dice = turnA(dice);
            }else if (str.charAt(i) == 'C'){
                dice = turnC(dice);
            }
        }

        for (int i=0;i<dice.length;i++){
            System.out.print(dice[i]);
        }
    }

    //123456->563421
    public static int[] turnL(int[] dice){
        int[] trun = new int[6];
        trun[0] = dice[4];
        trun[1] = dice[5];
        trun[2] = dice[2];
        trun[3] = dice[3];
        trun[4] = dice[1];
        trun[5] = dice[0];
        return trun;
    }
    //123456->653412
    public static int[] turnR(int[] dice){
        int[] trun = new int[6];
        trun[0] = dice[5];
        trun[1] = dice[4];
        trun[2] = dice[2];
        trun[3] = dice[3];
        trun[4] = dice[0];
        trun[5] = dice[1];
        return trun;
    }
    //123456->125643
    public static int[] turnF(int[] dice){
        int[] trun = new int[6];
        trun[0] = dice[0];
        trun[1] = dice[1];
        trun[2] = dice[4];
        trun[3] = dice[5];
        trun[4] = dice[3];
        trun[5] = dice[2];
        return trun;
    }
    //123456->126534
    public static int[] turnB(int[] dice){
        int[] trun = new int[6];
        trun[0] = dice[0];
        trun[1] = dice[1];
        trun[2] = dice[5];
        trun[3] = dice[4];
        trun[4] = dice[2];
        trun[5] = dice[3];
        return trun;
    }
    //123456->431256
    public static int[] turnA(int[] dice){
        int[] trun = new int[6];
        trun[0] = dice[3];
        trun[1] = dice[2];
        trun[2] = dice[0];
        trun[3] = dice[1];
        trun[4] = dice[4];
        trun[5] = dice[5];
        return trun;
    }
    //123456->342156
    public static int[] turnC(int[] dice){
        int[] trun = new int[6];
        trun[0] = dice[2];
        trun[1] = dice[3];
        trun[2] = dice[1];
        trun[3] = dice[0];
        trun[4] = dice[4];
        trun[5] = dice[5];
        return trun;
    }
}

### 华为OD中路灯照明问题的技术要求与算法实现 #### 1. 题目背景 华为OD中的路灯照明问题是典型的区间覆盖类问题,主要考察考生对于贪心算法的理解以及实际应用能力。该问题通常涉及如何通过最少数量的路灯来完全照亮一段道路[^2]。 #### 2. 技术要求分析 在解决此类问题时,需满足以下几点技术要求: - **数据结构的选择**:应优先考虑使用数组或列表存储每盏路灯能够覆盖的道路范围。 - **算法设计原则**:采用贪心策略,在每次迭代过程中选择能覆盖当前未被照亮区域最远端的一盏路灯。 - **边界条件处理**:注意特殊情况下的输入验证,比如当没有任何路灯可以覆盖整个路段或者所有路灯都已足够覆盖目标区间的极端情况。 #### 3. Python 实现方案 以下是基于上述理论的一个具体实现: ```python def min_lamps(road_length, lamps): """ 计算所需最小路灯数以完全照亮指定长度的道路 参数: road_length (int): 需要被照亮的道路总长度 lamps (list of tuple[int]): 每个元组表示一盏路灯可照射的起始位置和结束位置 返回: int: 所需最少路灯数目;如果无法完成则返回 -1 """ if not lamps or max([lamp[1] for lamp in lamps]) < road_length: return -1 sorted_lamps = sorted(lamps, key=lambda x:x[0]) count = 0 current_end = 0 i = 0 n = len(sorted_lamps) while current_end < road_length and i < n: best_choice = None farthest_reach = current_end # 寻找最佳下一盏灯 while i < n and sorted_lamps[i][0] <= current_end: if sorted_lamps[i][1] > farthest_reach: best_choice = i farthest_reach = sorted_lamps[i][1] i += 1 if best_choice is None: break count += 1 current_end = farthest_reach return count if current_end >= road_length else -1 # 测用例 lamps_data = [(0, 5), (4, 9), (7, 12)] print(min_lamps(10, lamps_data)) # 输出应该是 2 ``` 此代码实现了计算至少需要多少盏路灯才能完全照亮一条固定长度的道路的功能,并附带了一个简单的测案例用于验证其正确性。 #### 4. 性能优化建议 为了提高程序运行效率,可以从以下几个方面入手: - 对原始灯具数据进行预处理并排序,减少后续查找过程中的比较次数; - 使用二分查找代替线性扫描寻找最优解的位置,进一步降低时间复杂度。 ---
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