洛谷P1341 无序字母对

本文探讨了如何通过图论解决特定字符串构造问题,利用欧拉路径/回路理论,设计并实现了一个高效的深度优先搜索算法,以寻找包含所有指定无序字母对的最短字符串。

题面

给定n个各不相同的无序字母对(区分大小写,无序即字母对中的两个字母可以位置颠倒)。请构造一个有n+1个字母的字符串使得每个字母对都在这个字符串中出现。

不同的无序字母对个数有限,n的规模可以通过计算得到。

分析

各不相同的无序字母对总数有限,有52*51/2=1326种,这是n的规模。

此题的建模是图论,给出的无序字母对相当于图的边,图的顶点上是字母,这样构造出来n+1长度的字符串就必然要包含所有边(而一个顶点可以经过多次),简单判断后这是寻找图的欧拉通路/回路问题。

欧拉通路:包含图上所有的边但不首尾相连
欧拉回路:包含图上所有边且首尾相连

用dfs即可找出欧拉路,对边记录vis即可,如果找到了尽头,但是仍然有边未被选中,则回溯

代码

#include "cstdlib"
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include<algorithm>
#include <string>
#include<vector>
#include<queue>
using namespace std;
vector<int>Edge[60];//存边,Edge[i]下包含从i出发的所有边,i编号:A1,B2...Z26,a27...z52
int vis[60][60];//记录边是否被用过,vis[j][i]表示这条边已经被用
int in[60];//记录连接边数,为了判断solution
int used = 0;//表示已经选中used条边
int n;//总边数
char ans[2000];
int ptr = 0;
int flag = 0;//已经找到解
char num_to_char(int num)//将1~52的数字转成对应的字母
{
	if (num <= 26)return num + 'A'-1;
	else return num-27 + 'a';
}
void dfs(int s)
{
	if (used == n) {flag = 1;return; }
	int t;//表示下一个顶点
	for (int i = 0; i < Edge[s].size(); i++)//按字典序,能保证较小
	{
		t = Edge[s][i];
		if (vis[s][t])continue;
		used++;
		vis[s][t] = 1, vis[t][s] = 1;
		ans[ptr++] = num_to_char(t);
		dfs(t);
		if (flag)return;
		used--;
		vis[s][t] = 0, vis[t][s] = 0;
		ptr--;
	}
}
int main()
{
	ios::sync_with_stdio(false);
	int u,v;
	string str;
	cin >> n;
	for (int i = 0; i < n; i++)
	{
		cin >> str;
		if (str[0] <= 'Z')u = str[0] - 'A'+1;
		else u = str[0] - 'a'+27;
		if (str[1] <= 'Z')v = str[1] - 'A'+1;
		else v = str[1] - 'a'+27;
		Edge[u].push_back(v);
		Edge[v].push_back(u);
		in[v]++;
		in[u]++;
	}
	int cnt = 0;//度为奇数点的个数
	for (int i = 1; i <= 52; i++)
	{
		if (in[i] % 2 == 1) { cnt++; v = u;u = i; }
		sort(Edge[i].begin(), Edge[i].end());
	}
	if (cnt == 0) {//欧拉回路情况,起点任意
		for (int i = 1; i <= 52; i++)
		{
			if (Edge[i].size() > 0) { ans[ptr++] = num_to_char(i);dfs(i); break; }//从第一位开始保证字典序小
		}
		cout << ans;
	}
	else if(cnt==2)//欧拉通路情况
	{
		ans[ptr++] = num_to_char(min(u, v));
		dfs(min(u, v));
		cout << ans;
	}
	else {
		cout << "No Solution";
	}
	return 0;
}
<think>好的,用户需要查找洛谷P1036题目的相关信息或解法。首先,我得回忆一下这个题目的内容。根据引用[1],P1036是NOIP2002普及组的“选数”问题。题目大意是从给定的n个数中选出k个数,使得它们的和是素数,求有多少种不同的选择方案。 用户可能希望得到详细的解法分析,所以需要分步骤解释。题目有两个解法:子枚举和深度优先搜索(DFS)。子枚举法是通过遍历所有可能的k元素组合,然后判断它们的和是否为素数。这种方法可能适用于较小的n值,但时间复杂度较高,因为组合数会随着n增大而急剧增加。DFS方法则是递归地选择每个数,记录当前选中的数量和总和,当选中k个数时进行判断,这样可以剪枝优化,减少不必要的计算。 接下来需要确认这两种方法的实现细节。子枚举可以使用Python的itertools.combinations生成所有组合,然后逐个计算和并检查素数。DFS则需要递归函数,参数包括当前索引、已选数量、当前和,并在达到k个数时进行判断。需要注意的是去重,比如避免选择相同元素的不同排列视为不同方案,但题目中应该给出的n个数是不同的,所以不需要考虑元素重复的问题,但组合本身是无序的,所以直接遍历不同位置即可。 关于素数判断,需要高效的算法。因为数值可能较大,简单的试除法可能在时间上不够优化。可以预先用试除法到平方根,或者用更高级的方法,但根据题目限制,试除法应该足够,因为k和n的范围在题目中可能不大(比如n≤20,k≤n),所以每个和的值不会太大,试除法可行。 然后,根据引用[1]中的AC代码,可以给出示例代码。例如子枚举的Python代码可能用到itertools,而DFS则需要递归结构。需要提醒用户注意输入格式,比如n和k的读取,然后是n个整数。输出符合条件的组合数目。 还需要考虑用户可能的疑问,比如时间复杂度的分析,或者如何优化。例如,当n=20,k=10时,组合数是184756,对于每个组合进行素数判断,可能需要一定的优化,但题目数据可能允许这样的复杂度。而DFS通过剪枝,可以在某些情况下提前终止递归,减少计算量。 最后,生成相关问题,比如不同解法的比较、如何优化素数判断、题目在竞赛中的常见考点等,帮助用户进一步理解。</think>### 洛谷 P1036 [NOIP2002 普及组] 选数 解法解析 #### 题目描述 给定 $n$ 个整数,从中选出 $k$ 个数,使其和为素数。求满足条件的组合数。 #### 输入输出示例 **输入 #1** ``` 4 3 3 7 12 19 ``` **输出 #1** ``` 1 ``` (唯一合法的组合是 $3+7+19=29$) --- ### 解法1:子枚举 **核心思路** 1. 生成所有 $C(n,k)$ 种组合; 2. 计算每组数的和,判断是否为素数; 3. 统计符合条件的组合数。 **代码实现** ```python from itertools import combinations def is_prime(num): if num < 2: return False for i in range(2, int(num**0.5)+1): if num % i == 0: return False return True n, k = map(int, input().split()) nums = list(map(int, input().split())) count = 0 for combo in combinations(nums, k): s = sum(combo) if is_prime(s): count += 1 print(count) ``` **复杂度分析** - 时间复杂度:$O(C(n,k) \cdot \sqrt{S})$,其中 $S$ 为组合和的最大值; - 适用场景:$n \leq 20$(组合数可控)。 --- ### 解法2:深度优先搜索(DFS) **核心思路** 1. 递归选择每个数,记录已选数的数量与和; 2. 剪枝:当剩余可选数不足以凑齐 $k$ 个数时终止递归; 3. 到达叶子节点(选满 $k$ 个数)时判断素数。 **代码实现** ```python def is_prime(num): if num < 2: return False for i in range(2, int(num**0.5)+1): if num % i == 0: return False return True n, k = map(int, input().split()) nums = list(map(int, input().split())) count = 0 def dfs(start, selected, total): global count if selected == k: if is_prime(total): count += 1 return # 剩余元素不足时剪枝 if n - start < k - selected: return for i in range(start, n): dfs(i+1, selected+1, total + nums[i]) dfs(0, 0, 0) print(count) ``` **优化点** - 剪枝减少递归层数; - 避免重复计算组合。 --- ### 相关问题 1. **如何优化素数判断的效率?** - 预生成素数表(埃氏筛法)或使用 Miller-Rabin 算法[^1]。 2. **DFS和子枚举的适用场景有何区别?** - DFS更适合需要剪枝的场景(如元素范围较大),子枚举更直观但组合数爆炸[^2]。 3. **该题目在竞赛中考察哪些知识点?** - 组合生成、素数判断、搜索算法设计[^3]。
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