CSP-J 2024 T4 接龙【题解】

CSP-J 2024 T4 接龙

题目大意

小 J 要进行一场 n 个人玩的接龙游戏,游戏的规则和定义如下:

  • 每个人都有自己的词库。
  • 游戏分为若干轮接龙,一个人连着接龙若干个词语算一轮,相邻两轮接龙不能由同一人完成。
  • 第一轮必须从 1 开始接龙,其他情况必须从上一轮的最后一个数开始接龙。
  • 每个人接龙都只能从自己的词库选择长度为 1 ~ k 的连续子序列接龙。
  • 示例:
    • 词库:[1, 2, 3, 5, 4]
    • 上一轮结尾:2
    • k = 2时可选子序列:
      [2] (长度1)
      [2,3] (长度2)

现在求能否接龙 r 轮,最后以 c 结尾。

输入样例解释

1 // 数据组数
3 3 7 // 人数 接龙序列长度上限(k) 询问次数
5 1 2 3 4 1 // 第 1 个人的词库
3 1 2 5 // 第 2 个人的词库
3 5 1 6 // 第 3 个人的词库
1 2 // 询问接龙 1 轮、以 2 结尾能否实现
......

解题思路

本文的解题思想为dp。
dp[r][x]接龙 r 轮、以 x 结尾的状态:

  • dp[r][x] = -1:不可实现。
  • dp[r][x] = i(一个自然数):可以通过词库 i 实现(最后一次接龙操作使用的是词库 i 中的某个连续子序列)。
  • dp[r][x] = -2:可以通过多个词库实现。

代码解析

完整的求解部分:

vector<vector<int> > Solve(int mx) {
   
   
    vector<vector<int> > dp(R, vector<int>(mx + 5, -1));
    dp[0][1] = -2;
    for (int r = 1; r <= 100; r++) {
   
   
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
   
   
            int lst = -1;
            for (int j = 0; j < s[i].size(); j++) {
   
   
                int tmp = s[i][j];
                if 
### 问题描述 [CSP-J 2024] 接龙问题涉及 n 个玩家,每个玩家需要在 q 个任务中完成特定的接龙游戏。每个任务要求所有 n 个人进行一次游戏,在这次游戏中进行恰好 $ r_j $ 轮接龙,并且最后一轮的接龙序列的最后一个元素恰好为 $ c_j $。 游戏的核心规则如下: - 每一轮接龙需要形成一个序列,序列的长度和结构可能根据题目要求变化。 - 每个任务需要判断是否存在一种可能的游戏过程,使得任务条件被满足。 ### 解题思路 该问题的解法可以采用动态规划(DP)的方法,通过状态转移模拟接龙过程。核心思路是维护一个状态表示,记录当前轮次中接龙序列的最后一个元素,以及序列的长度或结构。动态规划的状态转移需要考虑以下因素: - 每一轮接龙的合法扩展方式。 - 最后一轮的接龙序列必须以指定元素 $ c_j $ 结尾。 具体来说,可以定义一个二维数组 `dp[i][c]`,其中 `i` 表示当前轮次,`c` 表示接龙序列的最后一个元素,`dp[i][c]` 的值表示在第 `i` 轮接龙中以元素 `c` 结尾的最长接龙长度。状态转移方程可以表示为: $$ dp[i][c] = \max(dp[i-1][k] + \text{extend}(k, c)) $$ 其中,`k` 是上一轮接龙序列的最后一个元素,`extend(k, c)` 表示从元素 `k` 到 `c` 的合法扩展长度。 ### 算法实现 以下是基于动态规划的算法实现示例: ```python # 初始化动态规划数组 n_tasks = q # 任务数量 n_rounds = r_max # 最大轮次 dp = [[-1 for _ in range(max_element + 1)] for _ in range(n_rounds + 1)] # 设置初始状态 dp[0][start_element] = initial_length # 初始轮次的接龙序列 # 动态规划状态转移 for i in range(1, n_rounds + 1): for k in range(max_element + 1): if dp[i-1][k] != -1: for c in valid_transitions[k]: new_length = dp[i-1][k] + extend(k, c) if new_length > dp[i][c]: dp[i][c] = new_length # 判断任务是否可行 for j in range(n_tasks): if dp[r_j][c_j] != -1: print(f"任务 {j+1} 可以完成,最长接龙长度为 {dp[r_j][c_j]}") else: print(f"任务 {j+1} 无法完成") ``` ### 相关问题 1. 如何优化动态规划的实现以减少时间和空间复杂度? 2. 接龙问题中,如何处理接龙序列的重合部分? 3. 如果接龙序列的扩展规则发生变化,如何调整动态规划的状态定义和转移方程? 4. 如何验证动态规划算法的正确性? 5. 在实际应用中,如何处理接龙问题中的大规模数据?
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