蓝桥杯-地址格式转换

  • 题目

【编程题】

Excel是最常用的办公软件。每个单元格都有唯一的地址表示,比如:第12行第4列表示为:“D12”,第5行第255列表示为“IU5”。

事实上,Excel提供了两种地址表示方法,还有一种表示法叫做RC格式地址。 第12行第4列表示为:“R12C4”,第5行第255列表示为“R5C255”。

你的任务是:编写程序,实现从RC地址格式到常规地址格式的转换。

 【输入、输出格式要求】

用户先输入一个整数n(n<100),表示接下来有n行输入数据。

接着输入的n行数据是RC格式的Excel单元格地址表示法。

程序则输出n行数据,每行是转换后的常规地址表示法。

例如:用户输入:

2
R12C4
R5C255

则程序应该输出:

D12
IU5

  • 代码
import java.util.Scanner;

public class AddressConvet {

    public static void main(String[] args) {
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        int N = sc.nextInt();
        for(int i=0;i<N;i++) {
            String[] s = sc.next().trim().split("[RC]");
            int m = Integer.parseInt(s[1]);
            int n = Integer.parseInt(s[2]);
            System.out.println(convert(n, m));
        }
    }

    static String convert(int n, int m) {
        StringBuilder s = new StringBuilder(""+m);
        while(n!=0) {
            if(n%26==0) {
                s.append('Z');
                n = n/26 - 1;
            }else {
                s.append((char)(n%26 + 64));
                n = n/26;
            }
        }
        return s.reverse().toString();
    }
}
  • 结果
1
R2C2600
CUZ2
### 蓝桥杯 数字接龙 题解 #### 问题描述 数字接龙问题是蓝桥杯竞赛中的经典题目之一,主要考察选手对于动态规划、字符串处理以及算法优化的理解能力。该问题的核心目标是从一组给定的整数中找到最长的子序列,使得这个子序列构成一个“接龙数列”。具体来说,“接龙数列”的定义是:当前数的最后一位数字等于下一个数的第一位数字。 以下是关于此问题的一个较为通用的解决方案及其核心逻辑: --- #### 动态规划解决思路 为了求解这个问题,可以采用动态规划的思想来寻找最优解。设 `dp[i]` 表示以第 `i` 个数字结尾的最大接龙长度,则状态转移方程如下: \[ dp[j] = \max(dp[j], dp[i] + 1),\quad \text{if } s_i.\text{last\_digit} == s_j.\text{first\_digit} \] 其中: - \(s_i\) 和 \(s_j\) 是输入数组中的两个数字; - \(s_i.\text{last\_digit}\) 表示数字 \(s_i\) 的最后一位; - \(s_j.\text{first\_digit}\) 表示数字 \(s_j\) 的第一位; 最终的结果可以通过遍历整个 `dp[]` 数组得到最大值,并计算需要删除的最小数量为总长度减去最大接龙长度。 --- #### 示例代码 (C++) 下面是一个基于上述思想实现的具体 C++ 实现方案: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <string> #include <algorithm> using namespace std; // 获取数字的第一个字符对应的数值 int getFirstDigit(const string& num) { return num[0] - '0'; } // 获取数字的最后一个字符对应的数值 int getLastDigit(const string& num) { return num.back() - '0'; } int main() { int n; cin >> n; // 输入数字的数量 vector<string> nums(n); for(int i=0;i<n;i++) cin>>nums[i]; // 输入所有的数字 // 初始化 DP 数组 vector<int> dp(n, 1); // 记录每个位置上的第一个和最后一个数字 vector<pair<int,int>> info(n); for(int i=0;i<n;i++){ info[i].first=getLastDigit(nums[i]); info[i].second=getFirstDigit(nums[i]); } // 填充DP表 for(int j=1;j<n;j++){ for(int i=0;i<j;i++){ if(info[i].first==info[j].second){ dp[j]=max(dp[j], dp[i]+1); } } } cout << n-*max_element(dp.begin(), dp.end())<<endl; // 输出最少需要删除的数目 } ``` --- #### 关键点分析 1. **数据预处理** 将每一个数字转换成字符串形式以便提取首位和末位数字[^1]。 2. **动态规划的状态设计** 使用 `dp[i]` 来记录以第 `i` 个数字结尾所能形成的最长接龙数列长度[^2]。 3. **时间复杂度优化** 上述方法的时间复杂度为 O(N²),适用于 N 较小时的情况。如果 N 很大,可能需要进一步优化或者引入其他高级技巧如记忆化搜索等[^3]。 4. **边界条件考虑** 特殊情况下(例如所有数字都无法形成有效连接),应返回原始列表大小作为需移除项总数[^4]。 --- #### 注意事项 尽管某些博客提到贪心策略能够快速解决问题,但实际上已被证明存在反例无法覆盖全部场景,因此推荐使用更稳健可靠的动态规划方式完成解答[^3]。
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