CodeForces 604C Alternative Thinking(思维题)

本文介绍了解决CodeForces604C问题的方法,通过分析字符串中的01变换,提出了一种有效的算法来确定最优的取反操作以最大化01变换次数。该算法考虑了不同情况下字符串的取反策略。

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题意:给出01字符串。可以在这个字符串中选择一个起点和一个终点使得这个连续区间内所有的位取反。求经过处理后最多会得到多少次01变换(可以不连续)。

思路:思维题。模拟可以发现,增加01变换的方式有大致三种,一是在连续相同的字符串(这种子串记为s)内部找子串取反,这种能够增加01变换的s长度要大于等于3,如10001->10101;二是在s与其相邻非s取相应的部分取反,如101101->101010或010101,这种s长度要能达到2;三是在两个s之间取相应的部分取反,如10110100->10101010,两个s相不相邻没关系,因为可以发现,串内部的01变换数目是不会发生变化的,因为每一位都是按位取反,相当于没变,唯一发生变化的是串边缘。在代码中,一对应flag3 = 1;二对应flag1和flag2中其中一个 = 1;三对应flag1和flag2均为1。因为只能变换一次,所以要取能使01变化最大化的方案。

代码:

// CodeForces 604C Alternative Thinking 运行/限制:31ms/1000ms
#include <cstdio>
#include <string>
#include <iostream>
using namespace std;
int main(){
	int n, cnt, re;
	int flag1, flag2, flag3;
	string s;
	while (scanf("%d", &n) != EOF) {
		cin >> s;
		cnt = 1;
		re = 1;
		flag1 = flag2 = flag3 = 0;
		if (s[0] == s[1]) flag1 = 1;
		for (int i = 1; i < n; i++) {
			if (s[i] != s[i - 1]) {
				re++;
				if (i + 1 < n && s[i] == s[i + 1]) {
					if (flag1) flag2 = 1;
					else flag1 = 1;
				}
				cnt = 1;
			}
			else {
				cnt++;
				if (cnt >= 3) flag3 = 1;//可以改变 连续三个及以上相邻字符相同 的串的内部
			}
		}
		if (flag3) re += 2;
		else re += flag1 + flag2;
		printf("%d\n", re);
	}
    return 0;
}


### Codeforces 思维思路和技巧 #### 预处理的重要性 对于许多竞赛编程问而言,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。熟练掌握这些工具不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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