JZOJ·阿里郎arilang【贪心】

针对阿里郎演出中大规模演员服装分配问题,此算法确保每个环内相邻演员的服装颜色不同,利用26种颜色实现最优分配,适用于2至300000名演员。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Description–

阿里郎是朝鲜一年一度的壮丽演出,有100000 名演员参与。现在你将协助他们,你所负责的是其中n 名演员的服装。
n 名演员,将按n的所有约数d进行分组, {n的所有约数,数学表示(d | n),}每组有n /d 人。,同一组中的演员们将会手拉手围成一个环。第一个环中是1; d + 1; 2d + 1; 3d + 1; : : : ; n-d + 1。第二个环中是2; d+2; 2d+2; 3d+2; : : : ; n-?d+2。依次类推。第d 个环中是d; 2d; : : : ; n。
现在你要为他们分配服装。为了展现人民的力量,每个环中相邻的人衣服颜色都不能相同。你已经知道了n 的值,但当你问及d 时,你被告知“你想知道的太多了,如果不能完成的话,******************”。衣服只有26 种不同颜色。你能对任何d 值完成任务吗?


Input–

一行,一个整数n。

Output–

若有解,输出一行n 个字符。第i 个字符表示第i 号演员衣服的颜色,用小写英文字母表示。若有多种方案,请输出字典序最小的方案。

若无解,你得给家属留些话,输出"Impossible" 。


Sample Input–

7

Sample Output–

abababc


说明–

2 <= n <= 300000.


解题思路–

每一位(从左到右)填能填的数中最小的。


代码–

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<cmath>
using namespace std;
int n,t,f,a[150005],s[300005];
bool pd[27];
int fy(int x,int y)//在一个环中x右边的数
{
	if (x+y<=n) return x+y;
	return (x+y)%n;
}
int ffy(int x,int y)//在一个环中x左边的数
{
	if (x-y<=0)
	  return x-y+n;
	return x-y;
}
int main()
{
	freopen("arilang.in","r",stdin);
	freopen("arilang.out","w",stdout);
	
	scanf("%d",&n);
	for (int i=1;i<=n/2;++i)
      if (n%i==0) a[++t]=i;//求约数
    for (int i=1;i<=n;++i)
    {
    	memset(pd,0,sizeof(pd));
    	for (int j=1;j<=t;++j)
		  pd[s[ffy(i,a[j])]]=pd[s[fy(i,a[j])]]=1;//不能填的数踢掉
		for (int j=1;j<=26;++j)
		  if (!pd[j])//能填的数中最小的
		  {
		  	  f=1;//有没有数可以填
		  	  s[i]=j;
		  	  break;
		  }
		if (!f)//没数可填
		  break;
	}
	if (!f) printf("Impossible");
	else for (int i=1;i<=n;++i)
	       printf("%c",char('a'+s[i]-1));
		
	return 0;
}
内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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