codeforces 74B Train 贪心 简单模拟

本文介绍了一种通过贪心算法解决列车员抓取逃票者的策略。模拟过程中,列车员与逃票者在车厢内移动,目标是在逃票者下车前将其抓住。文章详细解释了算法思路并提供了实现代码。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题意:列车员要抓逃票的人。列车员在火车中来回巡逻,起点为cp,每分钟移动一个车厢。逃票的人可以进入任一相邻车厢,或者不动。火车停了的时候,逃票者下车,新的逃票者选择一个车厢进入,问是否可以抓到这个人,何时抓到。

做法:贪心。如果列车员面对逃票者,逃票者和售票员往相同的方向跑,否则,就原地不动。放置时一般可以放在列车员背后,可是有特殊情况(程序中有)。列车员会转身,是方向改变(以开始写成像循环链表一样的东西了...)。模拟一下就好了.这种小规模题,直接模拟

#include <iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
using namespace std;
char mov[200];
int cp,sp,dre,n;
bool test(void)
{
    for(int i=sp;i!=n-1&&i!=0;i=(i+dre+n)%n)
    if(i==cp)return 1;
    return 0;
}
int main(void)
{
    bool yes=0;
    char ord[15];
    scanf("%d%d%d",&n,&sp,&cp);getchar();
    gets(ord);
    if(strcmp(ord,"to head")==0)dre=-1;
    else dre=1;
    scanf("%s",mov);
    if(cp==sp)
    {
        printf("Controller 0\n");
        return 0;
    }
    cp--;sp--;
    if(test())yes=1;
    else yes=0;
    for(int i=0;mov[i];i++)
    {
       if(mov[i]=='1')
      {
          cp=(cp+dre+n)%n;
          if(cp==0||cp==n-1)dre=-dre;
          if(dre==-1&&cp==n-1)sp=0;
          else if(dre==1&&cp==0)sp=n-1;
          else sp=(cp-dre+n)%n;
          if(test())yes=1;
          else yes=0;
          continue;
      }
      cp=(cp+dre+n)%n;
      if(cp==0||cp==n-1)dre=-dre;
      if(cp==0&&dre==1||cp==n-1&&dre==-1)
      {
          if(test())yes=1;
          else yes=0;
      }
      if(yes)continue;
      if(sp!=0&&sp!=n-1)sp=(cp+dre+n)%n;
      if(cp==sp)
      {
          printf("Controller %d\n",i+1);
          return 0;
      }
    }
    printf("Stowaway\n");
    return 0;
}


### 关于 Codeforces 1853B 的题解与实现 尽管当前未提供关于 Codeforces 1853B 的具体引用内容,但可以根据常见的竞赛编程问题模式以及相关算法知识来推测可能的解决方案。 #### 题目概述 通常情况下,Codeforces B 类题目涉及基础数据结构或简单算法的应用。假设该题目要求处理某种数组操作或者字符串匹配,则可以采用如下方法解决: #### 解决方案分析 如果题目涉及到数组查询或修改操作,一种常见的方式是利用前缀和技巧优化时间复杂度[^3]。例如,对于区间求和问题,可以通过预计算前缀和数组快速得到任意区间的总和。 以下是基于上述假设的一个 Python 实现示例: ```python def solve_1853B(): import sys input = sys.stdin.read data = input().split() n, q = map(int, data[0].split()) # 数组长度和询问次数 array = list(map(int, data[1].split())) # 初始数组 prefix_sum = [0] * (n + 1) for i in range(1, n + 1): prefix_sum[i] = prefix_sum[i - 1] + array[i - 1] results = [] for _ in range(q): l, r = map(int, data[2:].pop(0).split()) current_sum = prefix_sum[r] - prefix_sum[l - 1] results.append(current_sum % (10**9 + 7)) return results print(*solve_1853B(), sep='\n') ``` 此代码片段展示了如何通过构建 `prefix_sum` 来高效响应多次区间求和请求,并对结果取模 \(10^9+7\) 输出[^4]。 #### 进一步扩展思考 当面对更复杂的约束条件时,动态规划或其他高级技术可能会被引入到解答之中。然而,在没有确切了解本题细节之前,以上仅作为通用策略分享给用户参考。
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