上海计算机学会 2023年6月月赛 乙组T4 单词解密(动态规划)

文章讲述了如何使用动态规划方法解决一个加密问题,给定密文,计算所有可能的原文组合数,考虑了字母编号规则和状态转移的限制条件。

第四题:T4单词解密

标签:动态规划

题意:有套加密系统,本质是用字母在字典序中的编号来代替该字母。比如单词 i a i iai iai i i i是第 9 9 9个字母, a a a是第 1 1 1个字母,因此 i a i iai iai加密之后得到的密文是 919 919 919。但是 919 919 919除了 i a i iai iai,还可能解读成 i s is is s s s是第 19 19 19个字母。现在给定一串密文,求出所有原文的可能性种数 % 1000000007 \%1000000007 %1000000007

数据范围:给定密文长度不超过 1 0 5 10^5 105

题解:首先设置 d p [ i ] dp[i] dp[i]:前 i i i个字符的种类,因为最多 26 26 26个字母,那么有两种情况:

  1. 考虑状态转移方程从 d p [ i − 1 ] dp[i-1] dp[i1]转移过来,即第 i i i个数字单独代表一个字母
  2. 考虑状态转移方程从 d p [ i − 2 ] dp[i-2] dp[i2]转移过来,即第 i i i个数字和前一个第 i − 1 i-1 i1个数字凑一下代表一个字母

第二步转移的时候需要去考虑凑起来的数字范围必须在 10 − 26 10-26 1026,如何小于 10 10 10会重复计算,如果大于 26 26 26是不合法的情况,这两种情况都不应该进行转移。

下面代码,因为 s t r i n g string string字符串是从 0 0 0开始存的,为了方便起见, d p dp dp答案记录我都往后推了一位,注意理解。

代码

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

const int mod = 1000000007;
int dp[100005]; // dp[i]:前i个字符的种类

int main() {
	string s;
	cin >> s;
	int n = s.size();
	dp[0] = 1;
	for (int i = 0; i < n; i++) {
		if (s[i] >= '1' && s[i] <= '9') {
			dp[i+1] = (dp[i+1] + dp[i]) % mod;
		}
		if (i >= 1) {
			int num = 10 * (s[i - 1] - '0') + (s[i] - '0');
			if (num >= 10 && num <= 26) dp[i+1] = (dp[i+1] + dp[i-1]) % mod;
		}
	}
	cout << dp[n] << endl;
    return 0;
}
### 问题解析 上海计算机学会 202211乙组T2题目的大意是:给定一个正整数序列,目标是通过若干次操作将序列中所有数的总和减小到不超过 $S$,每次操作可以选择一个数减1。要求在操作中尽可能少地使用操作次数,找出最少的操作次数。 该问题可以通过贪心策略解决,具体思路如下: - **判断初始条件**:首先计算所有数的总和 $sum$。如果 $sum \leq S$,则无需进行任何操作。 - **优先减少较大的数**:为了使操作次数最少,应优先减少较大的数,因为较大的数减少1所带来的总和减少更大。 - **排序与模拟**:将数组按从大到小排序,依次减少每个数,直到总和满足条件为止。 ### 解法实现 以下是一个可能的实现代码示例: ```python n, S = map(int, input().split()) a = list(map(int, input().split())) sum_total = sum(a) if sum_total <= S: print(0) else: a.sort(reverse=True) operations = 0 for num in a: reduce_amount = min(sum_total - S, num) num -= reduce_amount sum_total -= reduce_amount operations += 1 if sum_total <= S: break print(operations) ``` ### 解法分析 - **时间复杂度**:排序操作的时间复杂度为 $O(n \log n)$,遍历数组的时间复杂度为 $O(n)$,因此总时间复杂度为 $O(n \log n)$。 - **空间复杂度**:额外使用的空间为 $O(1)$,不包括输入数组。 ### 优化与扩展 - **允许选择多个数同时减1**:如果允许每次操作同时减少多个数,则可以通过优先队列(最大堆)来维护当前最大的数,每次操作减少堆顶元素。 - **动态规划解法**:对于某些变种问题,例如要求操作后的数组满足特定条件,可以考虑动态规划解法,但此题的最优解更适合贪心策略。 - **大规模数据优化**:若数据规模较大,可以采用堆结构优化减少操作的选取过程,从而减少时间复杂度。 ### 相关问题 1. 如何解决202211乙组T2的扩展问题,例如允许选择多个数同时减1? 2. 该题的进阶版本是否存在动态规划解法? 3. 如何优化解法以应对更大的数据规模? 4. 如果操作次数的代价不同,如何调整策略以最小化代价?
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