【洛谷】P1626象棋比赛

该博客探讨了如何解决洛谷平台上的P1626象棋比赛问题。作者最初尝试通过贪心算法以最小值累加,但发现暴力枚举效率低下。接着引入小根堆优化,但时间复杂度依然较高。最终,作者提出将所有数排序并两两作差的解决方案,通过证明这种方法的正确性,降低了时间复杂度。
题目描述

有N个人要参加国际象棋比赛,该比赛要进行K场对弈。每个人最多参加两场对弈,最少参加零场对弈。每个人都有一个与其他人不相同的等级(用一个正整数来表示)。

在对弈中,等级高的人必须用黑色的棋子,等级低的人必须用白色的棋子。每个人最多只能用一次黑色的棋子和一次白色的棋子。为增加比赛的可观度,观众希望K场对弈中双方的等级差的总和最小。

比如有7个选手,他们的等级分别是30172641193818,要进行3场比赛。最好的安排是选手2对选手7,选手7对选手5,选手6对选手4。此时等级差的总和等于(18-17)+(
### 关于洛谷平台P1219题目的Python解法 对于洛谷平台上的题目P1219——八皇后问题,该问题是经典的回溯算法应用实例。此问题的目标是在8×8格的国际象棋上摆放八个皇后,使其不能互相攻击,即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上。 #### 使用回溯法解决八皇后问题 为了实现这一目标,可以采用回溯的方法来尝试每一种可能的位置组合,并通过剪枝操作排除不合法的情况: ```python def solveNQueens(n=8): solutions = [] def backtrack(row, cols, diags, anti_diags, current_solution): if row == n: solutions.append(current_solution[:]) return for col in range(n): diag = row - col anti_diag = row + col if col in cols or diag in diags or anti_diag in anti_diags: continue # 做选择 cols.add(col) diags.add(diag) anti_diags.add(anti_diag) backtrack(row + 1, cols, diags, anti_diags, current_solution + [col]) # 撤销选择 cols.remove(col) diags.remove(diag) anti_diags.remove(anti_diag) backtrack(0, set(), set(), set(), []) formatted_solutions = [ '.'*i + 'Q' + '.'*(n-i-1) for solution in solutions for i in solution ] count = len(solutions) first_three_solutions = ['\n'.join(formatted_solutions[i*n:(i+1)*n]) for i in range(min(count, 3))] result = '\n\n'.join(first_three_solutions) if count > 3: result += f'\n...\nTotal Solutions: {count}' print(result) solveNQueens() ``` 上述代码定义了一个`solveNQueens`函数用于求解并打印前三个符合条件的不同布局方案以及总的解决方案数量[^3]。
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