【BFS】翻币问题

本文探讨了一个有趣的硬币翻转问题,通过广度优先搜索算法找到最少翻转次数使所有硬币反面朝上的解决方案。文章详细解释了算法流程,包括状态转移、队列操作和重复状态检查,旨在帮助读者理解广搜算法在解决此类问题的应用。
Description

有N个硬币(6<=N<=20000)全部正面朝上排成一排,每次将其中5个硬币翻过来放在原位置,直到最后全部硬币翻成反面朝上为止。试编程找出步数最少的翻法,输出最少步数及翻法。

Input

从键盘输入一个正整数N(6<=N<=20000),表示硬币的数量。

Output

第1行:一个整数,表示最少步数
第2行至最后一行:先是一个整数,表示步骤序号(从0开始编号),后接一个":",再接当前硬币的状态(用一个整数表示正面朝上的硬币的个数)

Sample Input

6 (开始:6个硬币正面朝上)

Sample Output

0:6 (第0步结果:6个硬币正面朝上)
1:1 (第1步结果:1个硬币正面朝上)
2:4 (第2步结果:4个硬币正面朝上)
3:3 (第3步结果:3个硬币正面朝上)
4:2 (第4步结果:2个硬币正面朝上)
5:5 (第5步结果:5个硬币正面朝上)
6:0 (第6步结果:0个硬币正面朝上)
6 (最少用6步实现全部反面朝上)

Hint

只输出最少次数,其变化过程仅作参考 (没看到这句话,被坑了)


解题思路

广搜
把翻硬币情况列举出来:

  • 翻5个正面,0个反面
  • 翻4个正面,1个反面
  • 翻3个正面,2个反面
  • 翻2个正面,3个反面
  • 翻1个正面,4个反面
  • 翻0个正面,5个反面

队列只记录正面数量v[head]v[head]v[head],反面数量就等于n−v[head]n-v[head]nv[head]
只枚举翻几个正面iii,翻反面数量就等于5−i5-i5i
如果可以翻面的话,就扩展了一个情况(队尾)

设一个aaa作为桶,记录正面数量v[tail]v[tail]v[tail]的情况出现过没有


#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;
int n,a[200200];
int f[200200],h,t=1;
void BFS(){
	f[t]=n;
	while(h++<t){
		for(int i=0;i<=5;i++){//枚举翻正面的个数
			if(f[h]>=i&&n-f[h]>=5-i){//判断正面数量和反面数量够不够翻
				f[++t]=f[h]-i+(5-i);//计算正面数量
				if(a[f[t]]){//出现过就直接踢出队列
					--t;
					continue;
				}
	            a[f[t]]=a[f[h]]+1; 
	            if(!f[t])return;
			}
		} 
	}
}
int main(){
	scanf("%d",&n);
	BFS();
	printf("%d",a[0]);
}
### 关于蓝桥杯硬币问题的解题思路 此问题的核心在于通过一系列操作将初始状态转换为目标状态,其中每次操作仅允许转相邻的两个硬币。以下是详细的分析和解决方法: #### 1. **问题建模** 可以将硬币的状态视为一个字符串序列,其中`*`代表正面,`o`代表反面。目标是从给定的初始状态`s_initial`到达目标状态`s_target`。 对于每一次转操作,假设当前转的是第`i`位和第`i+1`位,则这两个位置上的字符会发生如下变化: - 如果原先是`**`,则变为`oo`; - 如果原先是`oo`,则变为`**`; - 如果原先是`*o`,则变为`o*`; - 如果原先是`o*`,则变为`*o`; 这种变换可以通过模拟实现[^1]。 #### 2. **动态规划或广度优先搜索 (BFS)** 由于题目要求找到小的操作次数,因此可以采用广度优先搜索算法来求解短路径问题。具体来说,可以从初始状态出发,逐步尝试所有的可能转组合,并记录每一步的结果直到达到目标状态为止。 ##### BFS 实现的关键点: - 使用队列存储待处理的状态以及对应的步数。 - 利用集合保存已经访问过的状态以避免重复计算。 - 对每一个状态,枚举所有可能的两两相邻转并生成新的状态加入到队列中。 下面是一个基于 Python 的 BFS 示例代码: ```python from collections import deque def min_flips(initial, target): queue = deque([(initial, 0)]) # 初始化队列,(当前状态, 步数) visited = set([initial]) # 记录已访问的状态 while queue: state, steps = queue.popleft() if state == target: # 达到目标状态 return steps n = len(state) for i in range(n - 1): # 枚举所有可能的位置 next_state_list = list(state) # 执行转逻辑 if next_state_list[i] == '*' and next_state_list[i + 1] == '*': next_state_list[i], next_state_list[i + 1] = 'o', 'o' elif next_state_list[i] == 'o' and next_state_list[i + 1] == 'o': next_state_list[i], next_state_list[i + 1] = '*', '*' elif next_state_list[i] == '*' and next_state_list[i + 1] == 'o': next_state_list[i], next_state_list[i + 1] = 'o', '*' elif next_state_list[i] == 'o' and next_state_list[i + 1] == '*': next_state_list[i], next_state_list[i + 1] = '*', 'o' next_state = ''.join(next_state_list) if next_state not in visited: # 若新状态未被访问过 visited.add(next_state) queue.append((next_state, steps + 1)) # 加入队列继续探索 return -1 # 如果无法达成目标返回-1 # 测试样例 print(min_flips("**oo***oooo", "oooo***oooo")) # 输出应为所需的转次数 ``` 上述程序实现了基本的功能需求,能够有效解决问题中的约束条件[^2]。 #### 3. **复杂度分析** 时间复杂度主要取决于状态空间大小与单次扩展所需的时间开销。理论上多有 \(2^n\) 种不同状态(n 是硬币数量)。然而,在实际应用过程中,许多中间态会因为剪枝而减少不必要的运算量。 --- ###
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