CodeForces 710C Magic Odd Square(思维)

本文介绍了一种基于罗伯特法的奇数阶幻方构造算法,通过数学原理分析和C++代码实现,展示了如何构造一个奇数N阶的矩阵,使每一行、每一列、主对角线及副对角线的和均为奇数。

题目链接Magic Odd Square


题目大意:给你一个奇数N,构造一个 n ∗ n n*n nn的矩阵并填上 1 − N ∗ N 1 - N*N 1NN这些数字,使得每一行,每一列,主对角线,副对角线和都是奇数。

思路

罗伯特法构造奇数阶幻方

因为N为奇数, 设 N = 2 ∗ k + 1 ( k 为 自 然 数 ) , 其 幻 和 为 N ∗ ( N 2 + 1 ) / 2 , 即 : ( 2 ∗ k + 1 ) ∗ ( 2 ∗ k 2 + 2 k + 1 ) 。 显 然 , 奇 数 ∗ 奇 数 = 奇 数 设N=2*k+1(k为自然数),其幻和为N*(N^2+1)/2,即: (2*k+1)*(2*k^2+2k+1)。显然,奇数*奇数=奇数 N=2k+1(k)N(N2+1)/2(2k+1)(2k2+2k+1)=。答案出来了。

代码
#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;
const int maxn = (int)5e1+5;

int img[maxn][maxn];

void Solve(int n) {
	int x,y,goal = n*n;
	x = 0;
	y = n/2;
	memset(img, 0, sizeof(img));
	for (int i = 1; i <= goal; i++) {
		if (img[x][y] != 0) {
			x += 2;
			y--;
			x %= n;
			y = (y+n)%n;
		}
		img[x][y] = i;
		x--;
		y++;
		x = (x+n)%n;
		y %= n;
	}
}

int main() {
	int n;
	cin >> n;
	Solve(n);
	for (int i = 0; i < n; i++) {
		for (int j = 0; j < n; j++) {
			printf("%d%c", img[i][j], " \n"[j==n-1]);
		}
	}
	return 0;
}
### Codeforces 思维思路和技巧 #### 预处理的重要性 对于许竞赛编程问而言,预处理能够显著提高效率并简化后续操作。通过提前计算某些固定的数据结构或模式匹配表,可以在实际求解过程中节省大量时间。例如,在字符串处理类目中预先构建哈希表来加速查找过程[^1]。 #### 算法优化策略 针对特定类型的输入数据设计高效的解决方案至关重要。当面对大规模测试案例时,简单的暴力破解往往无法满足时限要求;此时则需考虑更高级别的算法改进措施,比如动态规划、贪心算法或是图论中的最短路径算法等。此外,合理利用空间换取时间也是一种常见的优化手段[^2]。 #### STL库的应用价值 C++标准模板库提供了丰富的容器类型(vector, deque)、关联式容器(set,map)以及各种迭代器支持,极大地便利了程序开发工作。熟练掌握这些工具仅有助于快速实现功能模块,还能有效减少代码量从而降低出错几率。特别是在涉及频繁插入删除场景下,优先选用双向队列deque而非单向链表list可获得更好的性能表现。 ```cpp #include <iostream> #include <deque> using namespace std; int main(){ deque<int> dq; // 向两端添加元素 dq.push_back(5); dq.push_front(3); cout << "Front element is: " << dq.front() << endl; cout << "Back element is : " << dq.back() << endl; return 0; } ``` #### 实际应用实例分析 以一道具体目为例:给定一系列查询指令,分别表示往左端/右端插入数值或者是询问某个指定位置到边界之间的最小距离。此目的关键在于如何高效地追踪最新状态而无需重复更新整个数组。采用双指针技术配合静态分配的一维数组即可轻松解决上述需求,同时保证O(n)级别的总运行成本[^4]。
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