JZOJ1203. 染色的立方体(2017.8B组)

Description

小胖最近迷上了3D物体,尤其是立方体。他手里有很多个立方体,他想让所有的立方体全都长得一样,所以他决定给某些立方体的表面重涂颜色,使得所有的立方体完全相同。但是小胖是很懒的,他想知道最少涂多少次颜色,可以让所有立方体完全相同。

Input

输入包含多组数据,每组数据第一行n(1<=n<=4),表示立方体的数量,接下来n行,每行6个字符串,表示立方体6个面的颜色:Color 1 Color 2 Color 3 Color 4 Color 5 Color 6,中间用一个空格隔开。
其中,面的标号如下:
这里写图片描述
n=0表示输入结束。
两个立方体被视为相同,当且仅当他们可以在某种摆放方式下,每个面的颜色都对应相同。
一种涂色的方案如下:n=0表示输入结束。
这里写图片描述
想法:
贪心+递归
先预处理出一个骰子通过位置变化可行的方案数(24种)
然后对2~n个骰子的位置进行递归
然后对于每个面,求出这n个骰子中每个面颜色出现次数最多的颜色,每次就把那个颜色定义为这n个立方体这一面的颜色,

### Flink 大数据处理优化技巧与最佳实践 #### 调优原则与方法概述 对于Flink SQL作业中的大状态导致的反压问题,调优的核心在于减少状态大小以及提高状态访问效率。通过合理配置参数和调整逻辑设计可以有效缓解此类瓶颈[^1]。 #### 参数设置建议 针对不同版本下的具体特性差异,在实施任何性能改进措施前应当充分理解当前使用的Flink版本特点及其局限性;同时也要考虑特定应用场景的需求特征来定制化解决方案。这包括但不限于并行度设定、内存分配策略等方面的选择[^2]。 #### 数据流模式优化 采用广播变量机制可作为一种有效的手段用于降低主数据流转过程中所需维护的状态量级。当存在一对多关系的数据集间需频繁交互时,将较小规模的一方作为广播状态保存下来供另一方查询匹配使用不失为明智之举。此方式特别适用于维表Join操作中,其中一方变动相对较少但又必须保持最新记录的情况[^3]。 ```sql -- 创建临时视图以支持后续JOIN操作 CREATE TEMPORARY VIEW dim_table AS SELECT * FROM kafka_source; -- 定义Temporal Table Function以便获取指定时间点上的历史快照 CREATE FUNCTION hist_dim_table AS 'com.example.HistoricalDimTableFunction'; -- 执行带有时态条件约束的JOIN语句 SELECT o.order_id, d.product_name FROM orders o LEFT JOIN LATERAL TABLE(hist_dim_table(o.event_time)) AS d ON o.product_id = d.id; ``` 上述代码片段展示了如何利用Flink SQL实现基于时间戳的历史维度表连接功能,从而确保每次都能准确捕捉到事件发生瞬间对应的最恰当的产品名称信息。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值