51nod1650 穿越无人区

本文介绍了一道关于穿越无人区的算法题,旨在找到从起点到终点经过最少沼泽地的路径。通过分析条件,利用坐标特性计算出最少经过的沼泽地数量,并给出了解决方案的代码实现。

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题目来源:  CodeForces
基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 80  难度:5级算法题
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在特种部队的一次训练中,他们要训练徒步穿越一片无人区。这里,我们假定无人区由很多个单位方格(规格为1*1的方格)组成。在无人区,有些是陆地,有些是沼泽地。一个方格用一个坐标 xy 表示。战士们的任务是从 x1,y1 走到 x2y2 ,不一定是最短路,使得经过的沼泽地最少。战士的行动方向只有“上下左右”四个方向,也就是说,战士可以从一个方格走到任意一个相邻的方格。

     a,b为正整数,如果对于一个方格 x,y 满足以下条件中的一个,我们就认为它是沼泽地。

     1. |x+y|0 mod (2a) 

     2. |xy|0 mod (2b) 

现在,给定 ab ,以及 x1 , y1 , x2 , y2 ,计算战士从起点到终点,至少要经过多少块沼泽地。


样例解释:

在第三个样例中,可能的路径是  (3;1)>(3;0)>(3;1)>(3;2)>(4;2)>(4;3)>(4;4)>(4;5)>(4;6)>(4;7)>(3;7) ,其中(3;1)和(4;4)是沼泽地。


Input
单组测试数据
共一行6个整数,表示a,b,x1,y1,x2,y2,(2≤a,b≤10^9,|x1|,|y1|,|x2|,|y2|≤10^9)
Output
共一行,一个整数,表示从(x1,y1)到(x2,y2)至少要经过多少块沼泽地。
Input示例
样例输入1
2 2 1 0 0 1
样例输入2
2 2 10 11 0 1
样例输入3
2 4 3 -1 3 7
Output示例
样例输出1
1
样例输出2
5
样例输出3
2

题解:非常有趣的一题。

其实因为每个条件1/2之间坐标都相差2,所以只要取两点之间1,2条件直线的最大值即可。


代码:

#include<bits/stdc++.h>  
using namespace std;  
typedef long long ll;  
int main()  
{  
    double a,b,x1,x2,y1,y2;  
    scanf("%lf%lf%lf%lf%lf%lf",&a,&b,&x1,&y1,&x2,&y2);  
    int n=abs(ceil((x1+y1)/(2*a))-ceil((x2+y2)/(2*a)))+0.99;  
    int m=abs(ceil((x1-y1)/(2*b))-ceil((x2-y2)/(2*b)))+0.99;  
    printf("%d\n",max(n,m));  
    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` 行和 `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和列组合,并计算每种组合所需的操作次数。 ### 解法思路 1. **预处理每一行和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值是否相同来完成。 - 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. **枚举所有可能的行和列组合**: - 由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此可以枚举所有可能的行组合和列组合。 - 对于每一种组合,计算其所需的最少操作次数,并取最小值。 3. **计算操作次数**: - 对于每一种组合,需要计算哪些行和列需要修改,并且注意行和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,使用了枚举和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**:首先计算每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数。 - **枚举组合**:使用 `itertools.combinations` 枚举所有可能的行和列组合。 - **计算成本**:对于每一种组合,计算其成本,并考虑行和列交叉点的重复计算问题。 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:由于 `N` 和 `M` 的最大值为 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. 如何优化矩阵中行和列的枚举组合以减少计算时间? 2. 在计算行和列的交叉点时,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. 如何处理矩阵中行和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值?
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