P1019 [NOIP2000 提高组] 单词接龙 题解

文章讲述了如何通过深度优先搜索和字符串匹配算法解决NOIP2000中的单词接龙问题,涉及龙头定位、重复性判断和最长链的构建过程。

[NOIP2000 提高组] 单词接龙

题目背景

注意:本题为上古 NOIP 原题,不保证存在靠谱的做法能通过该数据范围下的所有数据。

题目描述

单词接龙是一个与我们经常玩的成语接龙相类似的游戏,现在我们已知一组单词,且给定一个开头的字母,要求出以这个字母开头的最长的“龙”(每个单词都最多在“龙”中出现两次),在两个单词相连时,其重合部分合为一部分,例如 beastastonish,如果接成一条龙则变为 beastonish,另外相邻的两部分不能存在包含关系,例如 atatide 间不能相连。

输入格式

输入的第一行为一个单独的整数 n n n 表示单词数,以下 n n n 行每行有一个单词,输入的最后一行为一个单个字符,表示“龙”开头的字母。你可以假定以此字母开头的“龙”一定存在。

输出格式

只需输出以此字母开头的最长的“龙”的长度。

样例 #1

样例输入 #1

5
at
touch
cheat
choose
tact
a

样例输出 #1

23

提示

样例解释:连成的“龙”为 atoucheatactactouchoose

n ≤ 20 n \le 20 n20

题目链接:P1019 [NOIP2000 提高组] 单词接龙

做题思路:
首先,判断出来这个题是一个搜索题,也不是找最短路径之类的,该遍历的都得遍历,那么用深搜就行

0.判断龙头位置

1.判断是否可拼接

1)逆序判断是否可拼接
2)计算重叠度,便于搜索和回溯的时候增删字符串

2.拼接后,打标记、搜索、回溯

具体写在注释里了

代码实现:

#include<iostream>
#include<cstring>
using namespace std;
int n;char c;
int ans=0;
string s[21];
string medium;
int flag[21];

void start(); //找龙的头
bool is_repeat(string s1,string s2,int k); //repeat调用的函数,判断对于给定的重叠度,能否完成拼接
int repeat(string s1,string s2); //判断是否可以接入,正好也同时返回重叠度
void dfs(int cnt); //cnt是当前拼接的长度

int main()
{
	cin>>n;
	for(int i=1;i<=n;i++)
	cin>>s[i];
	cin>>c;
	start();
	cout<<ans<<endl;
	return 0;
}

void start()
{
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		if(s[i][0]==c)
		{
			medium="";
			medium.append(s[i]);
			flag[i]=1;
			dfs(s[i].length());
		}
	}
}

bool is_repeat(string s1,string s2,int k)
{
	for(int i=1;i<=k;i++)
	{
		if(s1[s1.length()-k+i-1]!=s2[i-1])
		return false;
	}
	return true;
}

int repeat(string s1,string s2) //s1的末尾接s2的开头
{
	int k=0;
	int len1 = s1.length();
	int len2 = s2.length();
	int size = len1 < len2 ? len1:len2;
	for(int i=size-1;i>0;i--) //逆序查找是否可拼接,这样拼接出来是最长的
	{
		if(s1[s1.length()-size+i] == s2[0]) //先只判断首字母可以节约时间
		{
			int k_medium = size-i;
			if(is_repeat(s1,s2,k_medium))
			{
				k = k_medium;
				break;
			}
		}
	}
	return k;
}

void dfs(int cnt)
{
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		if(flag[i] == 2) continue;
		int k=repeat(medium,s[i]);
		if(k)
		{
			flag[i]++;
			medium.erase(medium.length()-k); //除去重复部分
			medium.append(s[i]); //拼接上去
			dfs(cnt+s[i].length()-k);
			medium.erase(medium.length()-(s[i].length()-k)); //回退到未拼接前
			flag[i]--;
		}
	}
	ans = cnt > ans? cnt:ans;
}
### NOIP 2000 提高 单词接龙 P1019 解题思路 此问题的核心在于通过深度优先搜索 (DFS) 构造最长的“单词接龙”。以下是详细的解题分析: #### 题目解析 给定一单词以及一个起始字母,目标是从这些单词中构建一条尽可能长的“龙”,其中每个后续单词都必须以前一单词的结尾作为其开头的一部分。每个单词最多可被使用两次。 --- #### 数据结构设计 为了高效解决这个问题,我们需要以下几个数据结构: 1. **`g[n][n]` 数**:用于记录任意两个单词之间的重叠长度。具体来说,`g[i][j]` 表示第 `i` 个单词与第 `j` 个单词之间能够形成的重叠部分长度[^1]。 2. **`used[]` 数**:标记每个单词已经使用的次数,确保任何单词不会超过两次使用限制[^2]。 3. **全局变量 `res`**:保存当前找到的最大“龙”长度。 --- #### 算法流程 算法主要分为三个阶段: 1. **预处理阶段** 计算并填充 `g[][]` 数,计算两两单词间的最大公共前缀/后缀匹配长度。这可以通过简单的字符串比较完成[^3]。 2. **初始化阶段** 找到所有可能的起点单词(即以指定首字母开头的单词),并将它们逐一作为初始状态传入 DFS 进行探索。 3. **DFS 深度优先搜索** 使用递归的方式尝试扩展当前的“龙”。对于每一个未完全使用的合法单词,将其加入当前链条,并继续向下搜索。当无法进一步扩展时,更新全局最优解 `res` 并回溯。 --- #### 实现代码 下面是基于上述思路的一个 Python 实现版本: ```python from typing import List, Tuple def max_overlap(s1: str, s2: str) -> int: """计算s1和s2的最大重叠长度""" n = min(len(s1), len(s2)) for k in range(n, 0, -1): # 尝试从最大的k开始减少 if s1[-k:] == s2[:k]: return k return 0 def solve(words: List[str], start_char: str) -> int: n = len(words) g = [[max_overlap(words[i], words[j]) for j in range(n)] for i in range(n)] used = [0] * n # 初始化使用计数器 res = [0] # 存储最终结果 def dfs(last_word_idx: int, current_length: int): nonlocal res res[0] = max(res[0], current_length) for next_word_idx in range(n): overlap_len = g[last_word_idx][next_word_idx] if overlap_len > 0 and used[next_word_idx] < 2: used[next_word_idx] += 1 dfs(next_word_idx, current_length + len(words[next_word_idx]) - overlap_len) used[next_word_idx] -= 1 # 寻找所有符合条件的起点 starts = [i for i in range(n) if words[i][0] == start_char] for idx in starts: used[idx] += 1 dfs(idx, len(words[idx])) used[idx] -= 1 return res[0] # 输入样例 if __name__ == "__main__": n = int(input()) words = [] for _ in range(n): word = input().strip() words.append(word) start_char = input().strip() result = solve(words, start_char) print(result) ``` --- #### 复杂度分析 - **时间复杂度**: 主要由两部分构成——预处理阶段的时间复杂度为 \(O(N^2 \cdot L)\),其中 \(N\) 是单词数量,\(L\) 是平均单词长度;而 DFS 的最坏情况会达到指数级增长,但由于剪枝操作实际运行效率较高。 - **空间复杂度**: 主要是存储 `g[][]` 和辅助栈的空间需求,总体约为 \(O(N^2)\)[^5]。 ---
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