题目描述
有一个密码锁,包含 NNN 位数字,每位数字可以循环旋转到 000-999。每次操作可以旋转 111-333 个连续数字向上或向下。
例如:
- 567890→567901567890 \rightarrow 567901567890→567901(将最后 333 位向上旋转)
- 000000→000900000000 \rightarrow 000900000000→000900(将第 444 位向下旋转)
给定当前状态和秘密密码,求从当前状态转到秘密密码所需的最少步数。
输入格式
- 多个测试用例(少于 505050 个)
- 每个用例两个等长字符串(长度 ≤1000\leq 1000≤1000),表示当前状态和秘密密码
输出格式
- 每个用例输出一个整数,表示最少步数
题目分析
这是一个典型的动态规划问题,需要找到从初始状态转换到目标状态的最少操作次数。问题的难点在于:
- 操作特性:每次可以旋转 111-333 个连续数字
- 循环特性:数字旋转是循环的,000 向下变成 999,999 向上变成 000
- 操作影响:旋转操作会影响多个位置,需要协调处理
解题思路
状态设计
我们使用三维动态规划数组:
- dp[i][x][y]dp[i][x][y]dp[i][x][y] 表示处理完前 iii 位数字,且第 i+1i+1i+1 位当前值为 xxx,第 i+2i+2i+2 位当前值为 yyy 时的最小步数
状态转移
对于每个位置 iii,我们需要将当前位调整到目标值。有两种旋转方向:
- 向上旋转:旋转步数为 up=(target[i]−x+10)%10up = (target[i] - x + 10) \% 10up=(target[i]−x+10)%10
- 向下旋转:旋转步数为 down=(10−up)%10down = (10 - up) \% 10down=(10−up)%10
在旋转当前位时,可以同时旋转后面的 111-333 位。关键约束是:旋转次数必须递减,即第 i+1i+1i+1 位的旋转次数 ≤\leq≤ 当前位的旋转次数,第 i+2i+2i+2 位的旋转次数 ≤\leq≤ 第 i+1i+1i+1 位的旋转次数。
算法流程
- 初始化 dp[0][origin[0]][origin[1]]=0dp[0][origin[0]][origin[1]] = 0dp[0][origin[0]][origin[1]]=0,其他状态为无穷大
- 对于每个位置 iii,枚举所有可能的 (x,y)(x, y)(x,y) 状态
- 对于每个状态,分别计算向上和向下旋转的步数
- 枚举后续位置的旋转次数,更新下一状态
- 最终答案为 dp[n][0][0]dp[n][0][0]dp[n][0][0],表示所有位都处理完成
时间复杂度
状态数为 O(n×10×10)=O(100n)O(n \times 10 \times 10) = O(100n)O(n×10×10)=O(100n),每个状态转移需要 O(10×10)O(10 \times 10)O(10×10) 次操作,总时间复杂度为 O(10000n)O(10000n)O(10000n),对于 n≤1000n \leq 1000n≤1000 可以接受。
代码实现
// Locker
// UVa ID: 1631
// Verdict: Accepted
// Submission Date: 2025-11-23
// UVa Run Time: 0.030s
//
// 版权所有(C)2025,邱秋。metaphysis # yeah dot net
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
int dp[1005][10][10];
int origin[1005], target[1005];
int main() {
string s1, s2;
while (cin >> s1 >> s2) {
int n = s1.length();
for (int i = 0; i < n; i++) {
origin[i] = s1[i] - '0';
target[i] = s2[i] - '0';
}
memset(dp, 0x3f, sizeof(dp));
dp[0][origin[0]][origin[1]] = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int x = 0; x < 10; x++) {
for (int y = 0; y < 10; y++) {
if (dp[i][x][y] == INF) continue;
int up = (target[i] - x + 10) % 10;
int down = (10 - up) % 10;
// 向上旋转
for (int j = 0; j <= up; j++) {
for (int k = 0; k <= j; k++) {
int nx = (i + 1 < n) ? (y + j) % 10 : 0;
int ny = (i + 2 < n) ? (origin[i + 2] + k) % 10 : 0;
dp[i + 1][nx][ny] = min(dp[i + 1][nx][ny], dp[i][x][y] + up);
}
}
// 向下旋转
for (int j = 0; j <= down; j++) {
for (int k = 0; k <= j; k++) {
int nx = (i + 1 < n) ? (y - j + 10) % 10 : 0;
int ny = (i + 2 < n) ? (origin[i + 2] - k + 10) % 10 : 0;
dp[i + 1][nx][ny] = min(dp[i + 1][nx][ny], dp[i][x][y] + down);
}
}
}
}
}
cout << dp[n][0][0] << endl;
}
return 0;
}
总结
本题通过巧妙的状态设计和转移策略,解决了连续旋转操作的最优化问题。关键在于理解旋转操作的连锁影响,以及通过递减的旋转次数约束来确保操作的有效性。这种三维动态规划的方法在解决类似区间操作问题时具有很好的参考价值。
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