变形课 HDU - 1181

本文介绍了一个有趣的编程挑战——变形课。任务是帮助Harry通过组合咒语将一个Ball变成Mouse。采用深度优先搜索算法遍历所有可能的咒语组合,最终确定能否完成变形。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目

变形课

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 131072/65536 K (Java/Others)
Total Submission(s): 24120    Accepted Submission(s): 8778

Problem Description
呃......变形课上Harry碰到了一点小麻烦,因为他并不像Hermione那样能够记住所有的咒语而随意的将一个棒球变成刺猬什么的,但是他发现了变形咒语的一个统一规律:如果咒语是以a开头b结尾的一个单词,那么它的作用就恰好是使A物体变成B物体. 
Harry已经将他所会的所有咒语都列成了一个表,他想让你帮忙计算一下他是否能完成老师的作业,将一个B(ball)变成一个M(Mouse),你知道,如果他自己不能完成的话,他就只好向Hermione请教,并且被迫听一大堆好好学习的道理.
 
Input
测试数据有多组。每组有多行,每行一个单词,仅包括小写字母,是Harry所会的所有咒语.数字0表示一组输入结束.
 
Output
如果Harry可以完成他的作业,就输出"Yes.",否则就输出"No."(不要忽略了句号)
 
Sample Input
  
so soon river goes them got moon begin big 0
 
Sample Output
  
Yes.
Hint
Hint
Harry 可以念这个咒语:"big-got-them".

思路

DFS暴力搜索。。。

代码

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <vector>
#include <string>
#include <utility>

using namespace std;
typedef pair<char, char> P;
vector<P> sVect;
vector<bool> used;
void solve();

int main()
{
    string st;
    while (cin >> st) {
		sVect.clear();
		while (st[0] != '0') {
			sVect.push_back(make_pair(st[0], st[st.size()-1]));
			cin >> st;
		}

		solve();
    }
    return 0;
}

bool dfs(int n) {
	if (sVect[n].second == 'm') return true;

	for (unsigned int i = 0; i < sVect.size(); i++) {
		if (!used[i] && sVect[i].first == sVect[n].second) {
			used[i] = true;
			if (dfs(i) ) {
				return true;
			}
		}
	}
	return false;
}

void solve() {
	used.clear();
	for (unsigned int i = 0; i < sVect.size(); i++) {
		used.push_back(false);
	}
	for (unsigned int i = 0; i < sVect.size(); i++) {
		if (sVect[i].first == 'b') {
			if (dfs(i) ) {
				puts("Yes.");
				return;
			}
		}
	}
	puts("No.");
}


### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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