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五数排列与并查集
本文通过五个for循环枚举所有可能的数,并利用并查集判断这些数是否能构成一个整体。特别注意45与89这两个特殊情况。代码采用C语言实现,通过初始化并查集、查找根节点及合并操作来完成整个过程。

五个for循环把所有数枚举出来,然后并查集判是否连接成一个整体

在连接时要注意一个特判4 5,和8 9

#include<stdio.h>
#include<algorithm>
using namespace std ;
int ne[4][2]={1,0,-1,0,0,1,0,-1};
int a[6];
int f[6];
int init()
{
	for(int i=1;i<=5;i++)
	f[i]=i;
	return 0;
}
int find(int x)
{
	if(f[x]==x)
	return x;
	return f[x]=find(f[x]);
}
int merge(int u,int v)
{
	int t1,t2;
	t1=find(u);
	t2=find(v);
	if(t1!=t2)
	{
		f[t1]=t2;
		return 1;
	}
	return 0;
}
int main()
{
	int ans=0;
	for(a[1]=1;a[1]<=12;a[1]++)
		{
			for(a[2]=a[1]+1;a[2]<=12;a[2]++)
			{
				for(a[3]=a[2]+1;a[3]<=12;a[3]++)
				{
					for(a[4]=a[3]+1;a[4]<=12;a[4]++)
					{
						for(a[5]=a[4]+1;a[5]<=12;a[5]++)
						{
							init();
							for(int i=1;i<=5;i++)
							{
								for(int j=i+1;j<=5;j++)
								{
									if(abs(a[i]-a[j])==1)
									{
									    if(a[i]==4&&a[j]==5||a[i]==5&&a[j]==4)
                                            continue;
                                        if(a[i]==8&&a[j]==9||a[i]==9&&a[j]==8)
                                            continue;
										merge(i,j);
									}
									if(abs(a[i]-a[j])==4)
                                    {
                                        merge(i,j);
                                    }
								}
							}
							int flog=0;
							for(int i=1;i<=5;i++)
							if(f[i]==i)
							flog++;
							if(flog==1)
							{
								ans++;
							//	for(int i=1;i<=5;i++)
							//	printf("%d ",a[i]);
							//	printf("\n");
							}
						}
					}
				}
			}
		}
	printf("%d\n",ans);
	return 0;
}




### 题目解析 第十五届蓝桥杯 Python 组的题目总数为八道,相比以往有所减少。整体难度较去年明显下降,这也是为了照顾参选手的水平所做的调整。下面将对部分题目进行解析。 #### A题:穿越时空之门 [^1] 本题的具体内容和解法未在引用中详细描述,但可以推测其涉及算法设计与实现,可能需要运用递归或动态规划等方法来解决。 #### B题:序列个数 [^2] 这道题考查了深度优先搜索(DFS)的应用。题目要求计算特定条件下生成的不同序列的数量。给出的代码示例中定义了一个全局变量 `S` 用于记录符合条件的序列数量,并通过递归函数 `dfs(r, g, b, i, c)` 来探索所有可能的组合方式。其中 `r`, `g`, `b` 分别代表红、绿、蓝三种颜色的小球数量;`i` 表示当前选择的小球数量;`c` 表示上一次选取的颜色,以避免连续选取相同颜色的小球。 ```python r, g, b = [int(x) for x in input().split(' ')] S = 0 def dfs(r, g, b, i, c): global S if r == 0 and g == 0 and b == 0: S += 1 return True if r > i and c != 'r': for j in range(i, r + 1): if j > i: dfs(r - j, g, b, j, 'r') if g > i and c != 'g': for j in range(i, g + 1): if j > i: dfs(r, g - j, b, j, 'g') if b > i and c != 'b': for j in range(i, b + 1): if j > i: dfs(r, g, b - j, j, 'b') return False dfs(r, g, b, 0, '') print(S) ``` 这段代码首先读取输入值,然后定义 `dfs` 函数来进行深度优先搜索。每次调用 `dfs` 函数时都会检查是否还有剩余的小球,如果有,则继续递归尝试不同的分配方案,直到所有小球都被使用完毕,此时增加计数器 `S` 的值。最后输出 `S` 即可得到满足条件的序列总数。 #### C题:小写字母 [^3] 该题目的具体内容没有直接提供,但从标题来看很可能涉及到字符串处理或者字符编码相关的知识点。对于初学者而言,这类问题通常可以通过遍历字符串并利用 ASCII 值转换来进行操作。 #### D题:参考程序 [^4] 此题展示了一个典型的动态规划应用场景——最小生命值需求问题。给定一个二维网格,每个格子内有一个整数代表进入该格子所需消耗的生命值(正数表示恢复生命,负数表示损失生命)。目标是从左上角走到右下角,且在整个路径上任何时候生命值都不低于 1。求起始时至少需要多少生命值才能完成旅程。 ```python n = int(input()) grid = [list(map(int, input().split())) for _ in range(n)] dp = [[0] * n for _ in range(n)] dp[-1][-1] = max(1, 1 - grid[-1][-1]) # 初始化终点位置 # 初始化最后一行和最后一列 for i in range(n - 2, -1, -1): dp[i][-1] = max(1, dp[i + 1][-1] - grid[i][-1]) dp[-1][i] = max(1, dp[-1][i + 1] - grid[-1][i]) # 填充剩余的格子 for i in range(n - 2, -1, -1): for j in range(n - 2, -1, -1): min_health = min(dp[i + 1][j], dp[i][j + 1]) dp[i][j] = max(1, min_health - grid[i][j]) print(dp[0][0]) ``` 这里采用自底向上的动态规划策略,从终点反推至起点。创建一个同样大小的二维数组 `dp` 用来存储到达每个位置时所需的最低生命值。初始化时确保即使终点处有生命值变化也能保证最终存活。接着依次填充最后一行和最后一列的数据,再逐步扩展到整个矩阵。最终结果保存在 `dp[0][0]` 中,即从起点出发所需要的初始生命值。 ### 比总结 本届比相较于往年更加注重基础能力的考察,减少了复杂度较高的题目比例。这对于广大参者来说是一个利好消息,尤其是那些刚刚接触编程不久的新手们。同时这也意味着未来准备此类竞的过程中应更加重视基础知识的学习与实践应用能力的培养。此外,随着参人数逐年增长,竞争依然激烈,因此建议各位选手平时多做练习,熟悉各种常见算法模型及其变体,提高解题速度和准确率。
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