CCF CSP—跳一跳

【问题描述】
游戏规则:玩家每次从当前方块跳到下一个方块,如果没有调到下一个方块上则游戏结束。如果跳到了方块上,但没有调到方块中心则获得1分;跳到方块中心时,
若上一次得分为1分或这是本局的第一次跳跃则此次得分为2分,否则此次的得分比上一次得分多两分(即连续跳到方块的中心时,总得分将+2,+4,+6…)

【输入格式】
输入包含多个数字,用空格分隔,每个数字都是1,2,0之一,1表示此次跳跃跳到了方块上但是没有跳到中心,2表示跳到了中心,0表示没有跳到方块上(游戏结束)
输入不超过30个数字,且以0结尾

【输出格式】
输出一个整数,为本剧游戏的得分

【样例输入】
1 1 2 2 2 2 1 1 2 2 0

【样例输出】
22

#include<iostream>
using namespace std;

int main() {
	int * procedure = new int[30];
	int x = 0;
	cin >> procedure[x];
	while (procedure[x] != 0) {
		x++;
		cin >> procedure[x];
	}
	int score = 0;
	int pre = 0;
	int time = 0;
	for (int i = 0; i <= x; i++) {
		if (procedure[i] == 1) {
			score += 1;
			if (pre == 2)
				time = 0;
		}
		else if (procedure[i] == 2) {
			time++;
			if (pre == 1 || i == 0)
				score += 2;
			else
				score += time * 2;
		}
		else if (procedure[i] == 0) {
			break;
		}
		pre = procedure[i];
	}
	cout << score << endl;
	return 0;
}
关于CCF-CSP 2024年12月考试中的“房子”相关题目或内容,目前尚未有具体公开的信息表明该主题会出现在此次考试中。然而,“房子”类问题通常涉及动态规划、贪心算法或者路径优化等内容,在CSP或其他编程竞赛中较为常见。 以下是对此类问题可能设计的些分析: ### 可能的设计方向 此类问题的核心在于模拟跃过程并寻找最优解法。常见的变种包括但不限于以下几个方面: - **最短步数计算**:给定系列位置点以及初始能量值,求达到终点所需的最少跃次数[^1]。 - **最大覆盖范围**:通过调整每次跃的距离来最大化可访问区域的数量[^2]。 - **资源管理型挑战**:除了考虑距离外还需兼顾消耗的能量或者其他约束条件(如时间限制),从而增加复杂度。 ### 解决方案概述 针对上述提到的各种可能性,可以采用如下方法应对: #### 动态规划 (Dynamic Programming, DP) 如果目标是最优策略下的某种极值,则DP往往是首选工具之。定义状态转移方程时需注意边界情况处理及空间效率优化。 ```python def min_jumps(nums): n = len(nums) dp = [float('inf')] * n dp[0] = 0 for i in range(1, n): for j in range(i): if j + nums[j] >= i and dp[j] != float('inf'): dp[i] = min(dp[i], dp[j]+1) return dp[-1] if dp[-1]!=float('inf') else -1 ``` #### 贪婪算法 (Greedy Algorithm) 对于某些特定形式的问题来说,局部最优选择能够带来全局最佳效果;这时运用贪婪法则往往更加高效简洁。 ```python def can_reach_lastStoneWeight(stones): stones.sort(reverse=True) while len(stones)>1: first=stones.pop(0) second=(stones.pop(0))if stones else 0 diff=abs(first-second) if(diff>0): insert_pos=bisect.bisect_left(stones,diff) stones.insert(insert_pos,diff) return True if not stones or stones[0]==0 else False ``` ### 注意事项 实际比赛中遇到类似问题时需要注意以下几点: - 输入规模较大时应优先选用O(nlogn)甚至更低的时间复杂度算法; - 预先判断是否存在可行解以免徒劳运算浪费宝贵比赛时间; - 特殊测试用例准备充分以验证程序鲁棒性。
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