第十四届蓝桥杯_Java_A组_与或异或

本文展示了两个Java代码示例,一个是使用`BinaryOperator`实现AND、OR和XOR操作的组合计数,另一个是深度优先搜索算法在电路分析中的应用。通过递归计算有效组合数和电路中满足特定条件的路径数。

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问题描述

参考代码

示例一

示例二


问题描述



参考代码


 示例一


import java.util.function.BinaryOperator;

public class Main {
    // AND、OR和XOR操作的二元操作符
    private static final BinaryOperator<Integer> AND = (x, y) -> x & y;
    private static final BinaryOperator<Integer> OR = (x, y) -> x | y;
    private static final BinaryOperator<Integer> XOR = (x, y) -> x ^ y;
    private static final BinaryOperator<Integer>[] operations = new BinaryOperator[]{AND, OR, XOR};

    // 计算有效组合数的方法
    public static int countValidCombinations(int level, int[] values) {
        // 基本情况:如果我们已经到达最后一级
        if (level == 1) {
            return values[0] == 1 ? 1 : 0;
        }

        int validCombinations = 0;
        // 生成当前级别的所有可能组合
        for (int opIndex = 0; opIndex < Math.pow(3, level - 1); opIndex++) {
            int[] newValues = new int[level - 1];
            int tempIndex = opIndex;

            // 计算当前组合的输出
            for (int i = 0; i < level - 1; i++) {
                int op = tempIndex % 3;
                tempIndex /= 3;
                newValues[i] = operations[op].apply(values[i], values[i + 1]);
            }

            // 递归计算下一级别的组合数
            validCombinations += countValidCombinations(level - 1, newValues);
        }
        return validCombinations;
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 初始输入值
        int[] inputValues = {1, 0, 1, 0, 1};
        // 从顶级开始计数
        int result = countValidCombinations(inputValues.length, inputValues);
        // 输出结果
        System.out.println("总的有效组合数:" + result);
    }
}

示例二


public class Main {
    private int[][] circuit = new int[6][6];
    private int answer = 0;
    private final int target = 1;

    public static void main(String[] args) {
        new Main().run();
    }

    private void run() {
        // 初始化电路的基本情况。
        circuit[5] = new int[]{0, 1, 0, 1, 0, 1};
        // 从电路的顶部开始深度优先搜索。
        depthFirstSearch(1, 5);
        // 打印计算出的答案。
        System.out.println(answer);
    }

    private void depthFirstSearch(int index, int level) {
        if (level <= 1) {
            // 基本情况:如果当前单元格与目标匹配,增加答案。
            if (circuit[level][index] == target) {
                answer++;
            }
        } else {
            if (index < level) {
                // 执行与运算并继续搜索。
                circuit[level - 1][index] = circuit[level][index] & circuit[level][index + 1];
                depthFirstSearch(index + 1, level);
                // 执行或运算并继续搜索。
                circuit[level - 1][index] = circuit[level][index] | circuit[level][index + 1];
                depthFirstSearch(index + 1, level);
                // 执行异或运算并继续搜索。
                circuit[level - 1][index] = circuit[level][index] ^ circuit[level][index + 1];
                depthFirstSearch(index + 1, level);
            } else {
                // 移动到电路的下一个深度级别。
                depthFirstSearch(1, level - 1);
            }
        }
    }
}

### 2023年蓝桥杯省赛Java研究生真题解析 以下是关于2023年蓝桥杯省赛Java研究生的部分真题及其相关内容: #### 第一题:日期 该题要求计算特定日期的相关数值。具体来说,输入一个日期字符串并对其进行处理以得出最终的结果。例如,对于给定的日期`35813063`,可能涉及对其分解转换的操作[^3]。 #### 第二题:非门 此题考察逻辑电路的基础知识。通过暴力枚举的方式解决十个门电路的问题,最终得到结果为`30528`。这表明可以通过简单的穷举法来验证所有可能性,并从中筛选符合条件的情况。 #### 第三题:棋盘 涉及到二维数上的操作,利用差分算法可以有效降低时间复杂度至\(O(m + n^2)\),从而高效完成任务。 #### 第四题:矩阵最大和 目标是从一个矩阵中找到满足条件的最大子矩阵之和。一种朴素的做法是对所有可能的子矩阵进行遍历,但这仅适用于较小规模的数据集;为了提高效率,通常需要借助更高级的数据结构如线段树等工具优化性能。 #### 第五题:互质数的个数 应用欧拉函数理论快速求解范围内两两互质整数的数量。同时结合快速幂运算技巧加速指数级增长情况下的模运算过程。 #### 第六题:奇怪的数 属于动态规划范畴内的难题之一——数位DP问题。这类题目往往要求我们设计状态转移方程时充分考虑当前位其他相邻位置之间的关系以及约束条件的影响。 #### 第七题:旅行计划 针对大规模数据(\(n=10^5\))场景下最优路径的选择方案展开讨论。由于直接采用传统方法难以承受如此庞大的计算量,因此引入动态规划思想,在一定程度上缓解了这一矛盾冲突。 #### 第八题:太阳 初步判断应采取贪婪策略逐步构建局部最优解直至覆盖全局范围为止。然而实际实现过程中还需进一步细化规则设定部分细节之处以便更好地适应各种边界状况的发生概率分布特性变化规律特点等方面因素考量。 #### 第九题&第十题:高塔 & 反异或01串 这两道题目均未提供明确解决方案说明文档资料链接等内容信息资源支持服务功能模块开发进度安排表等相关事宜待后续补充完善后再另行通知告知大家知晓了解清楚明白无误之后再行动起来吧! ```python def count_distinct_substrings(s): substrings = set() n = len(s) for i in range(n): temp = "" for j in range(i, n): temp += s[j] substrings.add(temp) return len(substrings) s = "0100110001010001" result = count_distinct_substrings(s) print(result) ``` 上述代码片段展示了如何统计字符串的不同非空子串数量的一种方法。它通过对每一个起始索引逐一遍历其后的所有字符合形成新的子串加入集合中去重后返回总数目作为答案输出显示在屏幕上供用户查看参考学习借鉴使用[^4]。
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