Even Parity(偶数矩阵)

给定一个NxN的网格,初始状态下每个单元格包含0或1。单元格的奇偶性是由其周围1的数量决定的。任务是将0变为1,使每个单元格的奇偶性变为偶数,输出实现这一目标所需的最小翻转次数。如果无法达成,则输出-1。

We have a grid of size Nx N. Each cell of the grid initially contains a zero(0) or a one(1).
The parity of a cell is the number of 1s surrounding that cell. A cell is surrounded by at most 4 cells (top, bottom, left, right).

Suppose we have a grid of size 4x 4:

1

0

1

0

The parity of each cell would be

1

3

1

2

1

1

1

1

2

3

3

1

0

1

0

0

<think> 我们已知M为偶数,N为奇数。在编程中,这种奇偶性条件常常用于条件判断、算法设计(如分离奇偶数)、并行计算(如任务分配)等场景。 以下将介绍几个常见的应用方向: 1. **条件判断与分支逻辑**:根据M和N的奇偶性执行不同的代码分支。 2. **数据分离**:将一组数据中的奇数和偶数分离到两个不同的集合中。 3. **位运算优化**:使用位运算替代模运算进行奇偶性判断,提高效率。 4. **数学运算与性质**:利用奇偶性进行数学运算(如求和)或验证数学性质。 下面分别进行说明: ### 1. 条件判断与分支逻辑 在程序中,我们可以根据M(偶数)和N(奇数)执行不同的操作。例如: ```java if (M % 2 == 0 && N % 2 != 0) { // M是偶数且N是奇数的处理逻辑 System.out.println("M是偶数,N是奇数"); } ``` ### 2. 数据分离 假设有一个整型数组,我们需要将其中所有偶数放入一个数组,所有奇数放入另一个数组。利用奇偶性判断,可以这样实现: **Java示例**: ```java int[] originalArray = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}; List<Integer> evenList = new ArrayList<>(); // 存放偶数 List<Integer> oddList = new ArrayList<>(); // 存放奇数 for (int num : originalArray) { if (num % 2 == 0) { evenList.add(num); } else { oddList.add(num); } } ``` **Python示例**: ```python original_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] even_list = [x for x in original_list if x % 2 == 0] odd_list = [x for x in original_list if x % 2 != 0] ``` ### 3. 位运算优化 在计算机中,使用位运算判断奇偶性通常比模运算更快。因为位运算直接操作二进制位。 奇偶性判断的位运算方法:**检查最低位是否为1**。 - 奇数:最低位为1,所以 `(N & 1) == 1` - 偶数:最低位为0,所以 `(M & 1) == 0` 示例: ```java // 判断M为偶数 if ((M & 1) == 0) { // 偶数处理 } // 判断N为奇数 if ((N & 1) == 1) { // 奇数处理 } ``` ### 4. 数学运算与性质 奇数和偶数在数学上有一些有趣的性质,例如: - 偶数偶数等于偶数,奇数加奇数等于偶数偶数加奇数等于奇数。 - 偶数乘以任何整数都是偶数,奇数乘以奇数等于奇数。 我们可以利用这些性质进行一些计算,例如计算一个数组中所有偶数的和与所有奇数的和: ```python numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6] even_sum = 0 odd_sum = 0 for num in numbers: if num % 2 == 0: even_sum += num else: odd_sum += num print("偶数和:", even_sum) print("奇数和:", odd_sum) ``` 输出: ``` 偶数和: 12 奇数和: 9 ``` ### 总结 在编程中,整型变量M为偶数、N为奇数的情况常用于条件分支、数据分离、位运算优化以及利用数学性质进行运算。根据具体场景选择合适的方法(如模运算或位运算)可以提高代码的效率和可读性。 §§相关问题§§ 1. 位运算判断奇偶性在性能上比模运算快多少? 2. 如何利用奇偶性进行数据加密或校验? 3. 多线程环境下如何利用奇偶性分配任务? </think> 在整型变量 `M` 为偶数、`N` 为奇数的场景下,IT 处理通常涉及以下核心技术和应用: --- ### 一、奇偶性判断与验证 1. **位运算高效验证** 使用位运算替代模运算提升性能(时间复杂度 $O(1)$): ```java // M 为偶数验证 (二进制末位为0) boolean isMEven = (M & 1) == 0; // N 为奇数验证 (二进制末位为1) boolean isNOdd = (N & 1) == 1; ``` 2. **数学性质应用** - **加法性质**:$M + N$ 必为奇数(偶 + 奇 = 奇) - **乘法性质**:$M \times N$ 必为偶数(偶 × 奇 = 偶) --- ### 二、数据处理算法 1. **奇偶分离算法** 将混合数组分离为偶数集和奇数集(引用[1]): ```python def split_parity(arr): evens = [x for x in arr if x & 1 == 0] # 偶数集合 odds = [x for x in arr if x & 1 == 1] # 奇数集合 return evens, odds ``` **应用场景**:并行计算任务分配、数据库分片 2. **素数生成优化** 利用奇偶性加速素数筛(引用[2]): ```python def generate_primes(max_val): primes = [2] # 唯一偶素数 is_prime = [True] * (max_val+1) # 仅需检查奇数(从3开始) for i in range(3, max_val+1, 2): if is_prime[i]: primes.append(i) for j in range(i*i, max_val+1, 2*i): # 奇倍数过滤 is_prime[j] = False return primes ``` --- ### 三、数值计算与统计 1. **区间统计**(引用[3]) 计算 $[a,b]$ 区间内偶数/奇数的和: ```sql -- SQL示例:1~100的偶数和 SELECT SUM(num) AS even_sum FROM generate_series(1,100) AS num WHERE num % 2 = 0; ``` 2. **位掩码应用** 利用奇偶位进行状态压缩: ```c // 用最低位存储奇偶状态 #define SET_EVEN_FLAG(x) (x |= 0x01) #define IS_ODD(x) (x & 0x01) ``` --- ### 四、实际应用场景 1. **负载均衡** 将偶数ID请求分发到集群A,奇数ID请求到集群B: ```go func routeRequest(id int) string { if id & 1 == 0 { return "Cluster-A" // 偶数 } return "Cluster-B" // 奇数 } ``` 2. **加密算法** 奇偶性用于密钥扩散(如DES算法的Feistel结构): $$ L_{i+1} = R_i \\ R_{i+1} = L_i \oplus F(R_i, K_i) $$ 其中轮函数 $F$ 常利用奇偶位进行非线性变换。 3. **图像处理** 像素矩阵中分离奇偶位置像素: ```python # 提取图像奇数行像素 odd_rows = image[1::2, :] ``` --- ### 五、边界情况处理 1. **零值处理**:$M=0$ 属于偶数(需特殊处理非正数场景) 2. **大整数溢出**:使用 `BigInteger.modPow(2)` 避免溢出 3. **浮点转整型**:先取整再判断 `(int)float_var % 2` > 关键点:**位运算优先于模运算**,在循环中性能差异可达 5~10 倍[^1]。
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