Gap(HDU-1067)

本文介绍了一个针对4x8特殊矩阵的数字排序问题,使用BFS算法求解最少移动步数,确保所有数字按序排列。文章详细分析了算法的时间复杂度,并提供了完整的C++实现代码。

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1 题意

  给定一个 4 × 8 4 \times 8 4×8的矩阵,其中第 1 1 1列为空,如下图所示:
在这里插入图片描述
  先要求通过移动,使得所有数字有序,如下图所示:
在这里插入图片描述
  现要求至少要移动多少步使得所有的数组有序。

2 思路

2.1 BFS

2.1.1 时间复杂度分析

  最坏情况是所有状态都遍历到了,时间复杂度是 O ( 32 ! ) \mathcal{O}(32!) O(32!),并且 m a p map map判重的时间复杂度为 O ( 32 ! l o g ( 32 ! ) ) \mathcal{O}(32!log(32!)) O(32!log(32!))

2.1.2 实现

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<queue>
#include<string>
#include<map>
using namespace std;
struct Node{
    string str;
    int step;
    Node(string str="",int step=0):str(str),step(step){}
};
string ori(32,0),tar(32,0);
map<string,bool> match;
void read(){
    for(int i=0;i<4;i++){
        for(int j=1;j<8;j++){
            int tmp;scanf("%d",&tmp);
            if(tmp%10==1) ori[(tmp/10-1)*8]=tmp,ori[i*8+j]=0;
            else ori[i*8+j]=tmp;
        }
    }
}
void mv(string& str,char val,int ind){
    int fnd=0;
    while(fnd<32&&str[fnd]!=val) fnd++;
    if(fnd!=32) str[ind]=val,str[fnd]=0;
}
int BFS(){
    queue<Node> que;
    map<string,bool> vis;
    Node start(ori);
    que.push(start);
    vis[start.str]=true;
    while(!que.empty()){
        Node cur=que.front();que.pop();
        if(match[cur.str]) return cur.step;
        for(int i=0;i<32;i++){
            if(cur.str[i]==0){
                Node nxt=cur;
                mv(nxt.str,cur.str[i-1]+1,i);
                if(!vis[nxt.str]){
                    vis[nxt.str]=true;
                    nxt.step=cur.step+1;
                    que.push(nxt);
                }
            }
        }
    }
    return -1;
}
int main(){
    for(int i=0;i<4;i++){
        for(int j=0;j<7;j++){
            tar[i*8+j]=(i+1)*10+(j+1);
        }
    }
    match[tar]=true;
    int T;scanf("%d",&T);
    while(T--){
        read();
        printf("%d\n",BFS());
    }
    return 0;
}
### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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