P9242 接龙数列

本文解析了蓝桥杯2023省B竞赛中的接龙数列问题,利用动态规划方法求解删除最少数以形成最长接龙数列的最小操作数,重点介绍了状态转移方程和一维数组优化。

一、题目描述

P9242 [蓝桥杯 2023 省 B] 接龙数列

二、算法简析

核心思想:动态规划

题目要我们求删除数的最小个数。可以转变问题,求能形成的接龙数列的最大长度 M a x L e n g t h MaxLength MaxLength n − M a x L e n g t h n - MaxLength nMaxLength 即为所求。
由题意可知,我们只需要关注每个数的首、末位数字。规定, A [ i ] A[i] A[i] 表示下标为 i i i 的数, A [ i ] . l A[i].l A[i].l A [ i ] . r A[i].r A[i].r 分别表示 A [ i ] A[i] A[i] 的首、末位数字。
d p [ i + 1 ] [ j ] = dp[i + 1][j]= dp[i+1][j]= i + 1 i + 1 i+1 个数以 j j j 结尾的接龙数列的最大长度。有两种情况:

  • 1、若 A [ i ] . r ≠ j A[i].r \neq j A[i].r=j,则 A [ i ] A[i] A[i] 不能加入数列,即 d p [ i + 1 ] [ j ] = d p [ i ] [ j ] dp[i + 1][j] = dp[i][j] dp[i+1][j]=dp[i][j]
  • 2、若 A [ i ] . r = = j A[i].r == j A[i].r==j,则 A [ i ] A[i] A[i] 可以加入或不加入数列,即 d p [ i + 1 ] [ j ] = m a x ( d p [ i ] [ j ] , d p [ i ] [ A [ i ] . l ] ) dp[i + 1][j] = max(dp[i][j], dp[i][A[i].l]) dp[i+1][j]=max(dp[i][j],dp[i][A[i].l])

我们可以压缩至一维数组:
d p [ A [ i ] . l ] = m a x ( d p [ A [ i ] . l ] , d p [ A [ i ] . r ] + 1 ) dp[A[i].l]=max(dp[A[i].l], dp[A[i].r] + 1) dp[A[i].l]=max(dp[A[i].l],dp[A[i].r]+1)


三、本题代码

#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;

typedef pair<int, int> P;

int n, dp[10];
vector<P> A;

P quickin(void)
{
	P ret;
	bool flag = true;
	char ch = getchar();
	while (ch < '0' || ch > '9')
		ch = getchar();
	while ('0' <= ch && ch <= '9')
	{
		if (flag)
		{
			ret.first = ret.second = ch - '0';
			flag = false;
		}
		else
			ret.second = ch - '0';
		ch = getchar();
	}
	return ret;
}

int solve(void)
{
	for (int i = 0; i < n; i++)
	{
		dp[A[i].second] = max(dp[A[i].second], dp[A[i].first] + 1);
	}
	int ans = 0;
	for (int i = 0; i < 10; i++)
		ans = max(ans, dp[i]);
	return ans;
} 

int main()
{
	#ifdef LOCAL
	freopen("test.in", "r", stdin);
	#endif
	
	cin >> n;
	for (int i = 0; i < n; i++)
		A.push_back(quickin());
	
	cout << n - solve() << endl;
	
	return 0;
} 

<think>好的,我现在需要解决用户关于蓝桥杯接龙数列问题的查询。用户提到了两个引用,都是关于接龙数列的题目和解题思路。首先,我得先理解什么是接龙数列。根据引用[1],接龙数列是前一个数的末位数字与下一个数的第一位相同的数列,比如37、798、888。所以,接龙数列的关键在于相邻数字的首尾相连。 用户的问题是如何找到使给定数字串成为接龙数列所需删除的最少数字个数。根据引用[1]和[2],解题思路是逆向思维,将问题转换为求最长接龙子序列的长度,然后用原序列长度减去这个长度,得到最少删除数。这种方法常见于动态规划问题中,比如最长递增子序列的问题。 接下来,我需要考虑如何动态规划来解决这个问题。动态规划的关键在于状态的定义和转移方程。根据引用[2],这里可能用动态规划来记录以某个数字结尾的最长子序列长度。例如,dp[i]表示以数字i结尾的最长接龙数列长度。对于每个数字,取出其首位a和末位b,然后查看当前以a结尾的最长长度,并更新以b结尾的dp值。 举个例子,假设当前数字是123,首位是1,末位是3。那么,dp[3] = max(dp[3], dp[1] + 1)。这样,遍历所有数字后,最大的dp值就是最长接龙子序列的长度,原长度减去这个值即为答案。 我需要验证这个思路是否正确。比如,测试用例如题目中的例子:11 121 22 12 2023,最长接龙子序列是11、121、22、2023,长度4,所以需要删除1个数字。这样计算是正确的。 另外,要考虑处理数字的首位和末位的效率。比如,如何快速得到一个数字的首位?可以通过循环除以10直到小于10来得到首位,或者将数字转为字符串取第一个字符。同样,末位可以直接取模10。 然后,我需要考虑代码实现的结构。初始化一个长度为10的数组dp,分别代表0-9结尾的最长长度。遍历每个数字时,提取首位a和末位b,然后更新dp[b]为max(dp[b], dp[a] + 1)。这样时间复杂度是O(n),空间O(1),非常高效。 可能的问题点:如何处理数字的首位,尤其是当数字为0的情况?比如,数字0的首位是0,而如果数字是05这样的,可能输入中不会有前导零,但题目中的数字是否可能有前导零需要确认。根据题目描述,给出的数字可能不会有前导零,所以处理时可以忽略这种情况。 现在,将这些思路整理成步骤清晰的解释,并给出示例代码。同时,生成相关问题,比如动态规划的应用、时间复杂度分析、优化方法等。 总结,用户需要详细的解题思路和代码实现,以及相关的问题扩展。我需要确保回答符合系统级指令,特别是数学表达式和代码块的正确格式,使用中文,并添加引用标识。</think>### 蓝桥杯接龙数列问题解析 **问题描述** 给定一个数字序列,求使其成为接龙数列所需删除的最少数字个数。接龙数列定义为前一个数的末位数字与下一个数的首位数字相同的数列,例如:$37 \rightarrow 798 \rightarrow 888$。 --- ### 解题思路 **逆向思维转换** 将“删除最少数字”转换为“求最长接龙子序列长度”: $$最少删除数 = 原序列长度 - 最长接龙子序列长度$$ **动态规划实现** 1. **状态定义**:设$dp[b]$表示以数字$b$结尾的最长接龙序列长度。 2. **状态转移**: 对于每个数字$num$,提取其首位$a$和末位$b$,则: $$dp[b] = \max(dp[b], dp[a] + 1)$$ 3. **初始化**:$dp$数组初始化为全0。 4. **结果**:最终结果为原序列长度减去$dp$数组中的最大值[^1][^2]。 --- ### 代码实现(Python) ```python n = int(input()) nums = input().split() dp = [0] * 10 # 0~9结尾的最长接龙序列长度 for num in nums: a = int(num[0]) # 首位 b = int(num[-1]) # 末位 dp[b] = max(dp[b], dp[a] + 1) max_length = max(dp) print(n - max_length) ``` --- ### 算法分析 1. **时间复杂度**:$O(n)$,仅需一次遍历。 2. **空间复杂度**:$O(1)$,仅使用固定大小的$dp$数组。 3. **适用场景**:数字序列长度较大时(如$n \leq 10^5$)仍高效。 ---
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