蓝桥杯2017c++A组真题&代码第二题跳蚱蜢

蓝桥杯2017c++A组真题&代码第二题跳蚱蜢

 

 

/*
标题:跳蚱蜢

如图 p4-1.png 所示:
有9只盘子,排成1个圆圈。
其中8只盘子内装着8只蚱蜢,有一个是空盘。
我们把这些蚱蜢顺时针编号为 1~8

每只蚱蜢都可以跳到相邻的空盘中,
也可以再用点力,越过一个相邻的蚱蜢跳到空盘中。

请你计算一下,如果要使得蚱蜢们的队形改为按照逆时针排列,
并且保持空盘的位置不变(也就是1-8换位,2-7换位,...),至少要经过多少次跳跃?

注意:要求提交的是一个整数,请不要填写任何多余内容或说明文字。

*/

思路:

路径寻找问题可以归结为隐式图的遍历,它的任务是找到一条从初始状态到终止状态的最优路径,而不是像回溯法那样找到一个符合某些要求的解。 

通过广度优先遍历,能够保证先得到的答案一定的最优答案,可以想象层序遍历的性质。可以知道,最先得到的一定在上面的层数,也就是最优的答案。

同时需要注意,要避免同一个结点访问多次。树的BFS不需要判重,因为根本不会重复;但对于图来说,如果不判重,时间和空
间都将产生极大的浪费。这里我们使用set来进行判重。


#include<iostream>
#include<set>
#include<cstring>
using namespace std;

const int MAXN = 1e7;
//初始状态
int arr[9] = {4,3,2,1,0,8,7,6,5};
//目标状态
int tar[9] = {5,6,7,8,0,1,2,3,4};
//模拟队列
int que[MAXN][9];
//记录队列的每一个距离,即操作次数
int dist[MAXN];
//当前状态的位置
int pos[MAXN];
//为了能够判断数组的差别,必须要重载运算符
struct cmp{
	bool operator()(int a,int b){
		return memcmp(que[a],que[b],sizeof(int)*9)<0;
	}
};

//防止重复状态
set<int,cmp> vis;

void set_init(){
	vis.clear();
}
//如果状态不存在,则存入
bool inset_check(int a){
	if(vis.find(a)==vis.end()){
		vis.insert(a);
		return true;
	}
	return false;
}

void output(int * a){
	for(int i=0;i<9;i++){
		printf("%d",a[i]);
	}
	printf("\n");
}

int bfs(){
//初始化
	int front = 1;
	int rear = 2;
	pos[front] = 4;
	dist[front] = 0;
	memcpy(que[front],arr,sizeof(int)*9);
	
	while(front <rear){
		int *a = que[front];
		output(a);
		//进行比较查看是否是 目标状态
        if(memcmp(a,tar,sizeof(int)*9) == 0) return front;
		
		for(int i=-2;i<=2;i++){
			if(i==0) continue;
            //获取下一个位置
			int new_pos = (pos[front] +i+9)%9;
			int *t = que[rear];
			memcpy(t,a,sizeof(int)*9);
			dist[rear] = dist[front] +1;
            //计算新状态的0 的位置
			t[new_pos] = a[pos[front]];
			t[pos[front]] = a[new_pos];
			pos[rear] = new_pos;
			output(t);
            //能够插入则插入
			if(inset_check(rear)) rear++;
		}
		front ++;
	}
	return 0;
}

int main(){
	int ans = bfs();
	printf("%d\n",dist[ans]);
	
	return 0;
}

 

### 蚱蜢算法代码解析 蚱蜢的核心在于通过二分查找来确定最大的最小跃距离。以下是详细的分析和解释: --- #### 1. **问背景** 该问是经典的&ldquo;河中石头&rdquo;变种问,目标是在给定的石头位置集合中找到一个合适的最小跃距离 $d$,使得移除不超过 $m$ 块石头后,青蛙可以从起点成功到终点[^1]。 --- #### 2. **核心逻辑** - 使用二分法逐步逼近最优解。 - 定义两个边界:`L` 和 `R`,分别代表可能的最小跃距离的上下界。 - 对于每次尝试的距离 $ \text{mid} = (\text{L} + \text{R}) / 2 $,验证是否存在一种方案使青蛙能够在移除最多 $m$ 块石头的情况下完成跃。 - 如果可行,则更新下界 $ \text{L} = \text{mid} $;否则缩小上界 $ \text{R} = \text{mid} - 1 $。 --- #### 3. **函数详解** ##### 函数 `Delete(int x)` 此函数用来计算在设定的最小跃距离为 $x$ 的情况下,需要移除多少块石头才能满足条件。 ```cpp int Delete(int x){ int f = 0, cnt = 0; for(int i = 1; i &lt;= n; i++){ if(a[i] - a[f] &lt; x){ // 当前石块与最近可用石块之间的距离小于x cnt++; // 记录需要移除的石块数 } else{ f = i; // 更新最近可用石块的位置 } } return cnt &lt;= m; // 判断是否可以在移除不超过m块石块的情况下完成跃 } ``` - 参数 $x$: 尝试的最小跃距离。 - 返回值: 若能在移除不超过 $m$ 块石头的前提下完成跃,返回 true;否则返回 false。 --- #### 4. **主函数流程** ```cpp #include &lt;iostream&gt; using namespace std; long long l, n, m, a[50005], L, R; int main(){ cin &gt;&gt; l &gt;&gt; n &gt;&gt; m; // 输入河流长度、石头数量、允许的最大移除石头数 for(int i = 1; i &lt;= n; i++) cin &gt;&gt; a[i]; // 输入每块石头的位置 a[++n] = l; // 添加终点作为最后一块石头 L = 0, R = l; // 初始化二分查找的区间 [L, R] while(L &lt; R){ int mid = (L + R + 1) / 2; // 取中间值作为新的候选最小跃距离 if(Delete(mid)){ L = mid; // 如果当前候选距离可行,则增大下界 } else{ R = mid - 1; // 否则减小上界 } } cout &lt;&lt; L; // 输出最终的最大化最小跃距离 return 0; } ``` - 主要操作是对数 `a[]` 进行处理,并利用二分查找不断调整最小跃距离直到收敛至最佳解。 --- #### 5. **复杂度分析** - 时间复杂度: $O(n \log(l))$ - 外层循环执行 $\log(l)$ 次(由二分决定)。 - 内部遍历整个石头列表的时间复杂度为 $O(n)$。 - 空间复杂度: $O(n)$,主要用于存储石头位置。 --- #### 6. **注意事项** - 输入数据应按升序排列,确保相邻两块石头间的距离计算无误。 - 边界情况需特别注意,例如当所有石头都必须保留时如何处理。 --- ### 示例运行过程 假设输入如下: ``` l = 25, n = 5, m = 2 stones = [2, 11, 14, 17, 21] ``` 初始状态: $$ \text{L} = 0,\ \text{R} = 25 $$ 第一次迭代 ($\text{mid} = 13$): - 删除不可达的石头 `[2, 11, 14]`,共移除 3 块石头 (&gt; m),因此降低上界 $ \text{R} = 12 $. 第二次迭代 ($\text{mid} = 7$): - 删除不可达的石头 `[2, 11]`,共移除 2 块石头 (= m),保持下界 $ \text{L} = 7 $. 第三次迭代 ($\text{mid} = 10$): - 删除不可达的石头 `[2, 11]`,共移除 2 块石头 (= m),保持下界 $ \text{L} = 10 $. 最终输出最大化的最小跃距离为 10。 --- ### 结论 通过上述方法可以有效解决蚱蜢,关键是合理运用二分查找并结合实际需求调整参数范围[^1]。 ---
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