小球下落问题

一个二叉树的深度为D,有 I(i的大写) 个小球,每个小球依次从头结点开始下落,每个结点处有个开关,若开关关闭,则往左边走,若开关打开,则往右边走。求最后一个小球小落的最终位置。

输入多组数据,每组数据第一行为D(<=20) 和 I ,输出为最后小球位置(即所在的叶结点)。

方法一:

思想:若结点按层序遍历的编号为k,则其做孩子编号为k * 2,有孩子编号为k * 2 + 1。

代码如下:

#include <cstdio>
#include <cstring>
const int maxn = 20;
int str[1 << maxn];
int main()
{
	int D,I;
	while (scanf("%d %d",&D,&I) == 2)
	{
		memset(str,0,sizeof(str));
		int i,n = (1 << D) - 1;
		for (int j = 0; j < I; j++)
		{
			i = 1;
			for (;;)
			{
				str[i] = !str[i];
				i = str[i] ? 2 * i : 2 * i + 1;
				if (i > n)
					break;
			}
		}
		printf("%d\n",i / 2);
	}
	return 0;
}
方法二:

通过找规律,根据 I 的奇偶性就可以判断:

代码如下;

#include <cstdio>
int main()
{
	int D,I;
	while (scanf("%d %d",&D,&I) == 2)
	{
		int k = 1;
		for (int i = 0; i < D - 1; i++)
		{
			if (I % 2)//若I为奇数
			{
				k *= 2;
				I = (I + 1) / 2;
			}
			else
			{
				k = k * 2 + 1;
				I /= 2;
			}
		}
		printf("%d\n",k);
	}
	return 0;
}


### 数据结构与算法解析 #### 使用二叉树模拟小球下落路径 对于小球下落问题,可以通过构建满二叉树来表示可能的路径。每棵满二叉树中的节点都具有两个孩子节点(除了叶节点),这使得能够通过简单的数学计算确定任意深度下的节点总数以及特定位置上的节点。 为了追踪每个小球的具体移动路线并最终定位其停靠点,采用了一种基于位操作的方法来进行高效处理[^2]: ```cpp #include <iostream> using namespace std; int main() { int D, I; while (cin >> D >> I) { int k = 1; for (int height = 1; height < D; ++height) { if (I % 2 != 0) { // 如果当前是奇数则向左分支前进 k *= 2; I /= 2 + 1; } else { // 否则是偶数就转向右边 k = k * 2 + 1; I /= 2; } } cout << k << endl; } } ``` 上述代码片段展示了如何利用循环迭代的方式遍历整棵树直至达到指定层数为止,并依据输入参数调整行走方向以找到目标叶子节点的位置。 #### 动态规划优化存储效率 考虑到随着树的高度增加可能会带来极大的内存消耗,因此引入动态规划的思想减少不必要的资源占用。这里并不实际创建完整的二叉树对象而是仅记录必要的信息——即各个节点的状态变化情况。每当有一个新的小球经过某处时更新对应位置的状态标志即可完成整个过程[^3]。 ```cpp const int maxDepth = pow(2, 20); bool switches[maxDepth]; // 初始化所有开关为关闭状态(false) for (auto& sw : switches) sw = false; void dropBall(int depth, int ballIndex) { int currentNode = 1; for (int level = 1; level < depth; ++level) { bool isLeftTurn = !switches[currentNode]; switches[currentNode] ^= true; // 切换当前位置的方向 if (isLeftTurn) { currentNode <<= 1; // 左转相当于乘以2 } else { currentNode = (currentNode << 1) | 1; // 右转等于两倍加一 } } // 输出最后停留于哪个叶子结点上 printf("%d\n", currentNode); } ``` 这段改进后的版本不仅提高了运行速度还极大地降低了空间复杂度,适用于更大规模的问题场景。 #### 总结 综上所述,在解决此类涉及多阶段决策的过程建模题目时,选择合适的数据结构至关重要。本案例中选择了满二叉树作为基础模型并通过巧妙的设计实现了高效的解决方案。同时注意到了潜在的空间性能瓶颈从而采取措施进行了针对性优化。
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