第十二届蓝桥杯省赛c++b组—杨辉三角形

本文作者分享了解决一道关于找数规律的蓝桥杯编程题目的经验,通过观察数列对称性,提出从最靠近对称轴的斜线开始搜索的策略。由于数值可能很大,作者采用二分查找方法降低了时间复杂度,从而避免超时。代码实现中包含了关键函数`C(loww, highh)`用于计算组合数,并展示了如何使用二分查找优化搜索过程。

今夜我做起了上届蓝桥杯的一道大题,让我深有感触,在蓝桥官网上总算磕磕绊绊地把这道题做到了满分,其中有参考其他博客的思路,毕竟难做的题才更有助于自己提升,所以现在就写了一篇博客来记录一下这道题。
在这里插入图片描述

//这是道找规律的题,
										  1
										1   1
									1     2     1
								1      3     3      1
							1       4     6      4      1
						1       5      10    10      5      1
					1       6       15    20     15      6      1
				1       7       21     35     35     21      7      1
			1       8       28      56     70     56     28     8       1
//如图,我多列举了几行,题目中要求找n最先出现的位置,首先因为对称可以把右边三角忽略,
//以1,2,6,20划一条对称轴,最先想到的就是暴力把左边挨行遍历完就可以找到答案,但是不适合大数,
//并且计算时需要借助C函数的上下标来获取每个位置的数值,所以要换一种方法,能够找到n最先出现的位置,又能够适合大数,计算方便
//这时候我们已经发现任取一个数n,最靠近对称轴的n的位置就是最先出现的位置,横看成岭侧成峰,我们可以从最靠近对称轴的斜线找,沿斜线发向,
//沿斜线方向数值依次增加,一条斜线上不存在相同的数,所以这个方法是比较可行的,假如n特别大时,我们就需要在斜线上遍历n级别个数,这无疑会超时,
//根据斜线上数值递增的特点,找该条斜线上是否存在n就方便了许多,可以采取二分的方法,时间复杂度便降到了log以2为底n的对数,
//就不用怕超时

//
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define ll long long
ll n=0;
ll low=0;
ll C(ll loww,ll highh){
	ll res=1;
	for(ll i=1;i<=highh;i++){
		res*=loww;
		res/=i;
		loww--;
		if(res>n) return res;//易漏点,如果已经明确res大于n了,就可以返回了,万一数据过大导致数据出错,出现负数的情况,就不能得到正确的结果
	}
	return res;
}
bool find(ll line){
//	for(ll i=2*line;i<=n;i++){
//		if(C(i,line)==n){
//			low=i;
//			return true;
//		} 
//	}
//	return false;
//  上面注释部分会超时
	ll l=2*line,r=n;
	while(l<r){
		ll mid=(l+r)/2;
		if(C(mid,line)==n){
			low=mid;
			return true;
		}
		else if(C(mid,line)>n){
			r=mid-1;
		}
		else{
			l=mid+1;
		}
	}
	if(C(l,line)==n){
		low=l;
		return true;
	}
	return false;

}
int main(){
	cin>>n;
	if(n==1){
		cout<<1;
		return 0;
	} 
	for(ll k=17;k>=1;k--){
		if(find(k)){
			cout<<low*(low+1)/2+k+1;
			break;
		}
		
	}
	
}

新手小白,欢迎来踢

### 蓝桥杯中的杨辉三角形 Python 实现 以下是基于蓝桥杯需求的杨辉三角形 Python 实现代码示例: #### 方法一:使用合数公式 通过合数公式 \( C(a, b) \),可以直接计算每一项的值。这种方法适用于快速查找特定位置上的数值。 ```python def C(a, b): res = 1 i = a j = 1 while j <= b: res = res * i // j # 使用整除避免浮点误差 i -= 1 j += 1 return res n = int(input()) found = False for k in range(0, 17): # 列号范围为0到16 l, r = k, max(k, n) while l <= r: mid = (l + r) >> 1 value = C(mid, k) if value == n: found = True print((mid + 1) * mid // 2 + k + 1) break elif value < n: l = mid + 1 else: r = mid - 1 if found: break if not found: print(-1) ``` 此方法利用了二分查找优化,减少了不必要的计算量[^2]。 --- #### 方法二:逐层构建杨辉三角形 另一种方式是从头开始逐步构建整个杨辉三角形,并找到目标值的位置。 ```python def find_yanghui_position(n): triangle = [] row_index = 0 position = -1 while True: current_row = [1] * (row_index + 1) for i in range(1, row_index): current_row[i] = triangle[row_index - 1][i - 1] + triangle[row_index - 1][i] triangle.append(current_row) try: col_index = current_row.index(n) position = sum(len(row) for row in triangle[:-1]) + col_index + 1 break except ValueError: pass row_index += 1 if row_index > 30: # 假设最大层数不超过30 break return position n = int(input()) result = find_yanghui_position(n) print(result) ``` 上述代码实现了逐层生成杨辉三角形的功能,并在每一步尝试匹配输入的目标值 `n` 的位置[^4]。 --- #### 方法三:简化版生成器实现 如果仅需打印完整的杨辉三角形而不涉及复杂查询操作,则可以采用如下简洁的方式: ```python def yanghui_triangle(lines): result = [[1]] for _ in range(1, lines): prev_line = result[-1] new_line = [a+b for a, b in zip([0]+prev_line, prev_line+[0])] result.append(new_line) return result lines = 10 # 打印前10行作为示例 triangle = yanghui_triangle(lines) for line in triangle: print(line) ``` 这段代码展示了如何用列表推导式高效生成杨辉三角形[^3]。 --- ### 总结 以上三种方法分别针对不同场景设计: - **方法一**适合用于精确查找某个具体值的位置; - **方法二**则更适合于动态扩展并定位任意给定值的情况; - **方法三**提供了一种简单直观的方式来展示整个结构。 这些方案均满足蓝桥杯的要求,并能够灵活应对各种可能的变化条件。
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