六角填数(蓝桥)

如图所示六角形中,填入1~12的数字。
使得每条直线上的数字之和都相同。
图中,已经替你填好了3个数字,请你计算星号位置所代表的数字是多少?

 

 

将每个位置从零开始编号,如图。即求编号为5的位置的数

首先是暴力破解

#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;
int a[]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};
int main(){
	int i;
	int b[10];
	while(next_permutation(a,a+12)){
		if(a[0]==1&&a[1]==8&&a[11]==3){
			b[1]=a[0]+a[2]+a[5]+a[7];
			b[2]=a[0]+a[3]+a[6]+a[10];
			b[3]=a[1]+a[2]+a[3]+a[4];
			b[4]=a[1]+a[5]+a[8]+a[11];
			b[5]=a[4]+a[6]+a[9]+a[11];
			b[6]=a[7]+a[8]+a[9]+a[10];
			for(i=1;i<6;i++){
				if(b[i]!=b[i+1])break;
			}
			if(i>=6){printf("%d",a[5]); return 0;
			}
		}
	}
	return 0;
}

然后 用dfs

#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;
int a[15];
int v[15];//该元素是否被选中 
int b[6];  //保存每一行的值 
int jiancha(){
	int i,j;
	b[0]=a[0]+a[2]+a[5]+a[7];
	b[1]=a[0]+a[3]+a[6]+a[10];
	b[2]=a[1]+a[2]+a[3]+a[4];
	b[3]=a[1]+a[5]+a[8]+a[11];
	b[4]=a[4]+a[6]+a[9]+a[11];
	b[5]=a[7]+a[8]+a[9]+a[10];
	for(i=0;i<5;i++){
			if(b[i]!=b[i+1])break;
	}
	if(i>=5){
		printf("%d ",a[5]);
		return 1;
	}
	return 0;
}
void dfs(int i){
	int k;
	if(i==0||i==1||i==11){
		dfs(i+1); 
		return;
	}
		if(i==12){
		jiancha();return;
	}
	for(k=1;k<=12;k++){
		if(v[k]==0){
			v[k]=1;
			a[i]=k;
			dfs(i+1);
			v[k]=0;
		}
	}
	return;
} 
int main(){
	a[0]=1;
	a[1]=8;
	a[11]=3;
	v[1]=1;//表示数字1,8,3 都被选过 
	v[8]=1;
	v[3]=1;
	dfs(1);
	return 0;
}

 

 

 

### 关于求解第K大的算法 #### 一、基本概念 求解第 K 大是一个经典的算法问题,通常可以通过多种方法实现。这类问题的核心在于如何高效地找到组中的第 K 大元素。常见的解决方式包括堆排序、快速选择以及基于二叉树的方法。 #### 二、常见解法及其优缺点 1. **堆排序 (Heap Sort)** 使用最大堆或最小堆来解决问题是一种有效的方式。对于找第 K 大的问题,可以构建一个小顶堆,保持堆中始终有 K 个最大的元素。当遍历到新的元素时,如果该元素大于堆顶,则替换堆顶并重新调整堆结构。这种方法的时间复杂度为 \(O(n \log k)\)[^1]。 2. **快速选择 (Quick Select)** 类似于快速排序的思想,但只处理划分的一侧。通过随机选取一个枢轴(pivot),将组划分为两部分:小于等于枢轴的部分和大于枢轴的部分。根据枢轴的位置决定继续在哪一侧查找目标值。平均时间复杂度为 \(O(n)\),最坏情况下为 \(O(n^2)\)[^3]。 3. **二叉搜索树 (Binary Search Tree)** 如果据流是动态变化的,还可以考虑使用平衡二叉搜索树(如红黑树)。每次插入新节点后更新其父节点的信息以便统计右子树大小,从而能够迅速定位到第 K 大的值[^2]。 4. **计排序或其他特定场景下的优化策略** 对于某些特殊类型的输入(比如整型范围较小的情况), 可能存在更高效的解决方案, 如利用桶排序或者位运算等技术进一步降低实际运行开销[^4]。 #### 三、代码示例 - 快速选择算法 以下是采用 C++ 实现的一个简单版本的 QuickSelect 方法用于寻找未排序列表中的第 K 小/大项: ```cpp #include <iostream> #include <vector> using namespace std; int partition(vector<int>& nums, int low, int high){ int pivot = nums[high]; int i = low; for(int j=low; j<high; ++j){ if(nums[j]<pivot){ swap(nums[i],nums[j]); i++; } } swap(nums[i],nums[high]); return i; } int quickselect(vector<int> &nums,int l,int r,int index){ if(l>=r)return nums[l]; int pvtIdx = rand()%(r-l+1)+l; swap(nums[pvtIdx],nums[r]); int pos = partition(nums,l,r); if(pos==index){ return nums[pos]; }else{ return pos<index?quickselect(nums,pos+1,r,index):quickselect(nums,l,pos-1,index); } } // Example usage to find the k-th largest element. double findKthLargest(vector<int>& nums, int k) { srand(time(NULL)); return quickselect(nums,0,(int)nums.size()-1,(int)(nums.size())-k); } ``` 此函 `findKthLargest` 接收参向量 `nums` 和正整 `k`, 返回给定无序集合内的第 k 高价值成员. ---
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