51nod 1859 Clarke and number ACM

探讨了通过特定操作将非负整数减少至零所需的最少步骤,包括减法与取平方根的组合使用,并针对不同情况提供了最优解策略。

 

克拉克是一名人格分裂患者.某一天克拉克变成了一名数论研究者,在研究数字.

他想到了一个题:给定非负整数 x 和正整数 k ,可以做若干操作,每次操作是以下两种方法之一:

1.  x=x−k 

2.  x=⌊x√⌋2 

 

现在克拉克想知道,这个整数最少经过多少次操作可以变成 0 .

 

Input

第一行是一个正整数T(1≤T≤100),表示数据组数.  
每组数据只有一行两个整数x, k(0≤x≤10^18, 1≤k≤2).

Output

每组数据输出一行一个整数,表示最少的操作数.若不存在方案,输出-1

Input示例

2
2 1
3 2

Output示例

2
-1

 

 

 

   可以进行两种操作     1.  x-k   2   x=⌊x√⌋2

     k要么是1要么是2,首先看操作,可以使一个数减k。或者是x下到一个平方梯度。

     比如,4 9 16 25 36,分别是2,3,4,5,6的平方,如果x刚好大于哪个,操作2可以直接跳到那个平方数

     从一个平方数跳到下一个平方数最快需要两步,先1后2,就算是9到跳4,如果单纯一直减k至少3步(算k为2)

     一开始若x等于平方数就不用说了,如果大于就操作2直接跳到平方数,需要一步,再跳下一个平方数两步

     比如:x=35 ,先2操作,x=25,再1,x=24,再2,x=16,一共三步,也是最少步数的方法(除了特例)

    但是也有特殊情况,当k=2时,一开始的归平方数和减1可以一步完成,再归平,只需要两步

     比如:x=26,先2,x=25,再1,x=23,再2,x=16.   一共三步

             但是先2再1其实就减了2,原本1操作是为了x不等于平方数,配合2操作能跳到下一个平方数

              x=26,先1, x=24,再2,x=16             一共两步 

       数据大小10的18次方,无论k为多少,当x减到4都能变成0,先用答案计算数值到一个平方数的步数

       然后开方减去2乘2:  (sqrt(x)-2)*2,从一个平方数到下一个需要两步,计算与4差多少个平方数直接开方后减就好了

       计算答案有个bug的地方,就是精度问题,导致sqrt(999999999.......)=10000000000....

       可以用二分找到刚好小于他的平方数解决,也可以对它开方后平方,与原数据处理,sqrt(x)^2>x,就对ans处理

        当x<=4使,一开始判断分析,直接输出答案跳过。

         

if(n==0)           cout<<"0"<<endl;
if(n==1&&k==1)     cout<<"1"<<endl;
if(n==2)           cout<<n/k<<endl;
if(n==3&&k==1)     cout<<"2"<<endl;
if((n==3&&k==2)||(n==1&&k==2))   cout<<"-1"<<endl;
  

 

      附上代码:

       

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<string.h>
#include<math.h>
using namespace std;

int main()
{
    long long int sqr,cha,ok=0,ans=0;//sqr是开方后的数值,cha是开方后再平方与原来的差值,ok是标志在这无作用
    long long int cas,n,k;           //ans是步数
    cin>>cas;
    while(cas--)
    {
        ans=0;
        cin>>n>>k;
        if(n==0)
        {
            cout<<"0"<<endl;
            continue;
        }
        if(n==1&&k==1)
        {
            cout<<"1"<<endl;
            continue;
        }
        if(n==2)
        {
            cout<<n/k<<endl;
            continue;
        }
        if(n==3&&k==1)
        {
            cout<<"2"<<endl;
            continue;
        }
        if((n==3&&k==2)||(n==1&&k==2))
        {
            cout<<"-1"<<endl;
             continue;
        }
        sqr=sqrt(double(n));
       // cout<<"sqr="<<sqr<<endl;
        cha=n-sqr*sqr;
        //cout<<"cha="<<cha<<endl;
        if(cha==0)
            ok=1;
        else if(cha==1&&k==2&&n>9)
        {
            ans+=2;
            sqr--;

        }
        else if(cha<0)
        {
            ans++;
            sqr--;
        }
            else
        {
            ans++;
        }
        ans+=(sqr-2)*2;
            ans+=2;
        if(k==1)
            ans++;
        cout<<ans<<endl;
    }
	return 0;
}

 

 

 

    

 

 

题目 51nod 3478 涉及一个矩阵问题,要求通过最少的操作次数,使得矩阵中至少有 `RowCount` 行和 `ColumnCount` 列是回文的。解决这个问题的关键在于如何高效地枚举所有可能的行和列组合,并计算每种组合所需的操作次数。 ### 解法思路 1. **预处理每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数**: - 对于每一行,计算将其变为回文所需的最少操作次数。这可以通过比较每对对称位置的值是否相同来完成。 - 对于每一列,计算将其变为回文所需的最少操作次数,方法同上。 2. **枚举所有可能的行和列组合**: - 由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此可以枚举所有可能的行组合和列组合。 - 对于每一种组合,计算其所需的最少操作次数,并取最小值。 3. **计算操作次数**: - 对于每一种组合,需要计算哪些行和列需要修改,并且注意行和列的交叉点可能会重复计算,因此需要去重。 ### 代码实现 以下是一个可能的实现方式,使用了枚举和位运算来处理组合问题: ```python def min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count): import itertools N = len(matrix) M = len(matrix[0]) # Precompute the cost to make each row a palindrome row_cost = [] for i in range(N): cost = 0 for j in range(M // 2): if matrix[i][j] != matrix[i][M - 1 - j]: cost += 1 row_cost.append(cost) # Precompute the cost to make each column a palindrome col_cost = [] for j in range(M): cost = 0 for i in range(N // 2): if matrix[i][j] != matrix[N - 1 - i][j]: cost += 1 col_cost.append(cost) min_total_cost = float('inf') # Enumerate all combinations of rows and columns rows = list(range(N)) cols = list(range(M)) from itertools import combinations for row_comb in combinations(rows, row_count): for col_comb in combinations(cols, col_count): # Calculate the cost for this combination cost = 0 # Add row costs for r in row_comb: cost += row_cost[r] # Add column costs for c in col_comb: cost += col_cost[c] # Subtract the overlapping cells for r in row_comb: for c in col_comb: # Check if this cell is part of the palindrome calculation if r < N // 2 and c < M // 2: if matrix[r][c] != matrix[r][M - 1 - c] and matrix[N - 1 - r][c] != matrix[N - 1 - r][M - 1 - c]: cost -= 1 min_total_cost = min(min_total_cost, cost) return min_total_cost # Example usage matrix = [ [0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0] ] row_count = 2 col_count = 2 result = min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count) print(result) ``` ### 代码说明 - **预处理成本**:首先计算每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数。 - **枚举组合**:使用 `itertools.combinations` 枚举所有可能的行和列组合。 - **计算成本**:对于每一种组合,计算其成本,并考虑行和列交叉点的重复计算问题。 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此枚举所有组合的时间复杂度为 $ O(N^{RowCount} \times M^{ColCount}) $,这在实际中是可接受的。 - **空间复杂度**:主要是存储预处理的成本,空间复杂度为 $ O(N + M) $。 ### 相关问题 1. 如何优化矩阵中行和列的枚举组合以减少计算时间? 2. 在计算行和列的交叉点时,如何更高效地处理重复计算的问题? 3. 如果矩阵的大小增加到更大的范围,如何调整算法以保持效率? 4. 如何处理矩阵中行和列的回文条件不同时的情况? 5. 如何扩展算法以支持更多的操作类型,例如翻转某个区域的值?
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