51nod 1108 最小距离值和

本文探讨了一个三维空间中寻找一点使得其到其他N个点的曼哈顿距离之和最小的问题,并提供了一种有效算法实现。通过排序和选取中位数的方式,快速得出最小距离之和。

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1108 距离之和最小 V2 

基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 40 难度:4级算法题

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三维空间上有N个点, 求一个点使它到这N个点的曼哈顿距离之和最小,输出这个最小的距离之和。

点(x1,y1,z1)到(x2,y2,z2)的曼哈顿距离就是|x1-x2| + |y1-y2| + |z1-z2|。即3维坐标差的绝对值之和。

Input

第1行:点的数量N。(2 <= N <= 10000)
第2 - N + 1行:每行3个整数,中间用空格分隔,表示点的位置。(-10^9 <= X[i], Y[i], Z[i] <= 10^9)

Output

输出最小曼哈顿距离之和。

Input示例

4
1 1 1
-1 -1 -1
2 2 2
-2 -2 -2

Output示例

18

相关问题

原本以为要找一个点分别找其他点与他的贡献值,但发现还是遵循局部最优原则

#include <iostream>
#include<string.h>
#include<math.h>
#include<algorithm>
#include<cstdio>
#define ll long long
using namespace std;
ll x[500005];
ll y[500005];
ll z[500005];
void read(int &x)
{
    int f=1;x=0;char s=getchar();
    while(s<'0'||s>'9'){if(s=='-')f=-1;s=getchar();}
    while(s>='0'&&s<='9'){x=x*10+s-'0';s=getchar();}
    x*=f;
}
int main()
{
    int n;
    cin>>n;
    //cout<<n<<endl;
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        scanf("%lld%lld%lld",&x[i],&y[i],&z[i]);
    }
   sort(x,x+n);
   sort(y,y+n);
   sort(z,z+n);
   ll midx=x[n/2];
   ll midy=y[n/2];
   ll midz=z[n/2];
   ll sum_x=0,sum_y=0,sum_z=0;
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        sum_x+=abs(x[i]-midx);
        sum_y+=abs(y[i]-midy);
        sum_z+=abs(z[i]-midz);
    }
    ll sum=sum_x+sum_y+sum_z;
    cout<<sum<<endl;
    return 0;
}

 

题目 51nod 3478 涉及一个矩阵问题,要求通过最少的操作次数,使得矩阵中至少有 `RowCount` 行 `ColumnCount` 列是回文的。解决这个问题的关键在于如何高效地枚举所有可能的行列组合,并计算每种组合所需的操作次数。 ### 解法思路 1. **预处理每一行每一列变为回文所需的最少操作次数**: - 对于每一行,计算将其变为回文所需的最少操作次数。这可以通过比较每对对称位置的是否相同来完成。 - 对于每一列,计算将其变为回文所需的最少操作次数,方法同上。 2. **枚举所有可能的行列组合**: - 由于 `N` `M` 的最大为 8,因此可以枚举所有可能的行组合列组合。 - 对于每一种组合,计算其所需的最少操作次数,并取最小。 3. **计算操作次数**: - 对于每一种组合,需要计算哪些行列需要修改,并且注意行列的交叉点可能会重复计算,因此需要去重。 ### 代码实现 以下是一个可能的实现方式,使用了枚举位运算来处理组合问题: ```python def min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count): import itertools N = len(matrix) M = len(matrix[0]) # Precompute the cost to make each row a palindrome row_cost = [] for i in range(N): cost = 0 for j in range(M // 2): if matrix[i][j] != matrix[i][M - 1 - j]: cost += 1 row_cost.append(cost) # Precompute the cost to make each column a palindrome col_cost = [] for j in range(M): cost = 0 for i in range(N // 2): if matrix[i][j] != matrix[N - 1 - i][j]: cost += 1 col_cost.append(cost) min_total_cost = float('inf') # Enumerate all combinations of rows and columns rows = list(range(N)) cols = list(range(M)) from itertools import combinations for row_comb in combinations(rows, row_count): for col_comb in combinations(cols, col_count): # Calculate the cost for this combination cost = 0 # Add row costs for r in row_comb: cost += row_cost[r] # Add column costs for c in col_comb: cost += col_cost[c] # Subtract the overlapping cells for r in row_comb: for c in col_comb: # Check if this cell is part of the palindrome calculation if r < N // 2 and c < M // 2: if matrix[r][c] != matrix[r][M - 1 - c] and matrix[N - 1 - r][c] != matrix[N - 1 - r][M - 1 - c]: cost -= 1 min_total_cost = min(min_total_cost, cost) return min_total_cost # Example usage matrix = [ [0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0] ] row_count = 2 col_count = 2 result = min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count) print(result) ``` ### 代码说明 - **预处理成本**:首先计算每一行每一列变为回文所需的最少操作次数。 - **枚举组合**:使用 `itertools.combinations` 枚举所有可能的行列组合。 - **计算成本**:对于每一种组合,计算其成本,并考虑行列交叉点的重复计算问题。 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:由于 `N` `M` 的最大为 8,因此枚举所有组合的时间复杂度为 $ O(N^{RowCount} \times M^{ColCount}) $,这在实际中是可接受的。 - **空间复杂度**:主要是存储预处理的成本,空间复杂度为 $ O(N + M) $。 ### 相关问题 1. 如何优化矩阵中行列的枚举组合以减少计算时间? 2. 在计算行列的交叉点时,如何更高效地处理重复计算的问题? 3. 如果矩阵的大小增加到更大的范围,如何调整算法以保持效率? 4. 如何处理矩阵中行列的回文条件不同时的情况? 5. 如何扩展算法以支持更多的操作类型,例如翻转某个区域的
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