[USACO]Section 1.3 Barn Repair

最新推荐文章于 2025-12-28 16:25:57 发布
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#数据结构

本文讨论了在面对复杂问题时，如何选择直觉式解决方案与优化策略之间的平衡。通过案例分享，强调了简化问题、使用草图辅助思考的重要性，并推荐了一些实用技巧如Brute Force first和KISS原则。

仍旧是采取最直觉的方式解题，故思路搞得很复杂，数据结构也搞了一堆。

官网上的答案思路很简洁，绕了一个小弯，确实简单不少

不过在考试或比赛的时候也说不准是多考虑一些时间以降低问题复杂度，还是直接按照最直觉的解决方案(当然也应该是可行的)。一句话来总结就是平衡。当直觉式的方案复杂度太高时，寻找低复杂度方案，但不要苛求。USACO的《Crafting Winning Solutions 》那一小节很有用，提到的一些tricks&Tips很实用：Brute Force first，KISS等等。再有将思路在草图上画下来确实是一个很好的习惯，我们专注的应该是“问题本身”，而不是记住自己的思路。

C /C++编程挑战题:谷仓的安保解法[二叉树的运用]
小有的专栏
02-22 5807
C /C++编程挑战题:谷仓的安保解法作者：yxin1322 blog：http://blog.csdn.net/yxin1322  转载请注明出处题目:谷仓的安保 Farmer John给谷仓安装了一个新的安全系统，并且要给牛群中的每一个奶牛安排一个有效的密码。一个有效的密码由L(3 给定一个期望长度L和C个小写字母，写一个程序，打印出所有的长度为L、
谷仓的安保
欢迎您的光顾awa
08-20 469
SSL比赛 1374.谷仓的安保，爆搜
谷仓的安保【DFS】
//(^ o ^)//
08-20 426
>Description Farmer John给谷仓安装了一个新的安全系统，并且要给牛群中的每一个奶牛分配一个有效的密码。一个有效的密码由L(3 <= L <= 15)个小写字母(来自传统的拉丁字母集’a’…‘z’)组成，至少有一个元音(‘a’, ‘e’, ‘i’, ‘o’, 或 ‘u’)和两个辅音(除去元音以外的音节)，并且是按字母表顺序出现的(例如，'abc’是有效的，而’bac’不是) 。 给定一个期望长度L和C个小写字母，写一个程序，打印出所有的长度为L、能由这给定的C个字母组成
USACO Section 1.3 Barn Repair
YanLucyqi的博客
08-14 288
一个最小的安排是一个板，3-8档，一个覆盖14-21，一个覆盖25-31，一个覆盖40-43。行2-C + 1：每行包含一个整数，占用档位的数量。一行代表一个整数，表示阻塞的总数。第1行：M，S和C（空格分隔）程序名称：barn1。
USACO section1.3 Barn Repair
nay_nix2的博客
06-05 294
这题的主要思路：用数组模拟牛棚，有牛置1，否则置0。 一共有M个木板拦牛，木板从第一个有牛的棚拦起，到最后一个有牛的棚停止。我们只需要从这个区间找到M-1个连续的没有牛的区间，然后减掉它就是答案。/* ID: 13913351 LANG: C++ TASK: barn1 */ #include<iostream> #include<fstream> #include<algorithm> #inc
USACO Section1.3 Barn Repair
continue_att的博客
05-30 290
题目：在一个夜黑风高,下着暴风雨的夜晚,Farmer John的牛棚的屋顶、门被吹飞了。 好在许多牛正在度假，所以牛棚没有住满。 牛棚一个紧挨着另一个被排成一行，牛就住在里面过夜。 有些牛棚里有牛，有些没有。 所有的牛棚有相同的宽度。 自门遗失以后,farmer John必须尽快在牛棚之前竖立起新的木板。 他的新木材供应商将会供应他任何他想要的长度,但是吝啬的供应商只能提供有限数目的木板。 Farm
USACO-Section1.3 Barn Repair
xhzdcyy的博客
03-05 345
Barn Repair2017.05.30题解 贪心法，记录仓间的间隔，用总长度减去最大的M-1个间隔即可 代码/* ID: xhzdcyy1 PROB: barn1 LANG: C++ */ #include <iostream> #include <fstream> #include <string> #include <algorithm> #define cin fin
P1209 [USACO1.3] 修理牛棚 Barn Repair
c____shen的博客
05-13 481
int pos[N];int sub[N];int ans;return 0;i <= c;return 0;
USACO-section1.3 Barn Repair
buxizhizhou__的博客
06-04 265
题意： John 需要为牛棚安装木板来看住牛，木板长度不限但是数量有限。 给出可能买到的木板最大的数目M(1<= M<=50); 牛棚的总数S(1<= S<=200); 牛棚里牛的总数C(1 <= C <=S); 和牛所在的牛棚的编号stall_number(1 <= stall_number <= S),计算拦住所有有牛的牛棚所需木板的最小总长度 输出所需木板的最小总长度作为答案题解：
USACO section1.3 Barn Repair 修理牛棚（贪心）
weixin_30888027的博客
03-29 131
题目：http://www.wzoi.org/usaco/11%5C304.asp 大意：有m个点，用有数量限制的区间把这些点全部覆盖，求区间和的最小值。 贪心原理：如果限制的区间数大于等于m的话ans=m（就因为没考虑这点提交了好多次- -|||）；否则，先用把点都排序（这里也忘记了- -|||），用标记法记录相邻点的距离，a[i]表示距离为i的个数。。。 每减少一次区间的个数...
数据结构--队列
最新发布
2501_90980137的博客
12-28 240
• 入队（enqueue）：在队尾添加元素，若队列满则抛出异常或进行扩容。• 出队（dequeue）：删除并返回队头元素，若队列为空则抛出异常。队列是先进先出（FIFO）的线性数据结构，元素从队尾入队，队头出队。◦ 用单链表存储元素，队头指向链表头节点，队尾指向链表尾节点。• 判空（isEmpty）：判断队列中是否存在元素。• 查看队头（peek）：返回队头元素但不删除。• 查看大小（size）：获取队列中元素的个数。• 任务排队（如打印机任务队列、线程池任务队列）1. 数组实现（顺序队列）
数据结构--栈
2501_90980137的博客
12-27 233
栈（Stack）是运算受限的线性数据结构，核心遵循「后进先出（LIFO，Last In First Out）」原则——仅允许在栈顶（开口端）进行元素的插入和删除，栈底（封闭端）无法直接操作，可类比为叠放的盘子或枪械弹匣。• 顺序栈（数组实现）：基于数组存储元素，优势是紧凑高效，缺点是固定容量易溢出（可通过动态扩容优化）；• Push（入栈/压栈）：将新元素添加到栈顶，栈顶指针上移（需先判断栈是否已满，避免溢出）；• Pop（出栈/弹栈）：移除并返回栈顶元素，栈顶指针下移（需先判断栈是否为空，避免错误）；
数据结构--学生管理系统
2501_90980137的博客
12-28 217
System.out.println("学号：" + temp.id + " 姓名：" + temp.name + " 年龄：" + temp.age);manager.addStudent(new Student("001", "张三", 20));System.out.println("学号重复，添加失败");System.out.println("暂无学生信息");System.out.println("未找到该学生");◦ 查询：支持按学号精准查询、按姓名模糊查询，以及遍历展示所有学生。
【数据结构-初阶】二叉树(1)---树的相关概念
2501_91249865的博客
12-24 1057
一、树的相关概念🎈🔥🌟),我们学习了初阶数据结构中的后一个线性表---队列,那么在初阶线性结构中线性表的内容我们就告一段落了,今天我们就进入到初阶段数据结构中的非线性表这块知识的学习.在这块知识中,我们会学习到树,但是还不学习图,这会等到我们学习C++语言的时候详细讲解在学习二叉树之前,我们要先了解一下什么是树一、树的相关概念讲到树，我们就能联想到平时生活中所看到的植物树，那我们今天要讲的树与平时看到的树有联系吗？有的兄弟，当然有，我们今天要将的树灵感就是来源于生活中的树。
Java 核心类库与数据结构
Ccuno的博客
12-25 253
Collections：提供静态方法操作集合，如 sort() （排序 List）、 reverse() （反转 List）、 synchronizedList() （将非线程安全集合转为线程安全）、 binarySearch() （二分查找）。- Math ：提供静态方法，如 abs() （绝对值）、 round() （四舍五入）、 random() （随机数）、 max() / min() 等，基于系统原生方法实现，效率高。增删快（仅需修改节点引用），查询慢（需遍历链表）；
【数据结构】实现二叉树
王璐WL的博客
12-25 911
设⼆叉树的根结点所在层数为1，层序遍历就是从所在⼆叉树的根结点出发，⾸先访问第⼀层的树根结点，然后从左到右访问第2层上的结点，接着是第三层的结点，以此类推，⾃上⽽下，⾃左⾄右逐层访问树的结点的过程就是层序遍历。通常的⽅法是链表中每个结点由三个域组成，数据域和左右指针域，左右指针分别⽤来给出该结点左孩⼦和右孩⼦所在的链结点的存储地址， 其结构如下：。根结点的左⼦树和右⼦树分别⼜是由⼦树结点、⼦树结点的左⼦树、⼦树结点的右⼦树组成的，因此⼆叉树定义是递归式的，后序链式⼆叉树的操作中基本都是按照该概念实现的。
【Python进阶】数据结构的精巧与算法的智慧：AI提速的关键
nmdbbzcl的博客
12-25 878
在人工智能（AI）飞速发展的浪潮中，模型性能的提升固然是焦点，但支撑起这一切的底层基石——数据结构和算法的效率，却往往被忽视。一个精心设计的数据结构，能够以最优的方式组织和访问数据，而一个高效的算法，则能在海量数据中迅速找到问题的解决方案。这两者的精巧结合，构成了AI提速的强大引擎。本文将深入探讨Python内置数据结构的高级用法，理解常见算法的原理与复杂度，剖析算法在AI领域的具体应用，并详细解析NumPy这一AI计算的基石，最终揭示数据结构与算法在AI提速中的关键作用。
【数据结构学习】数据结构和算法
embrace99的博客
12-25 848
本文系统介绍了数据结构与算法的基础知识。数据结构部分阐述了数据结构的定义、三要素（逻辑结构、存储结构和数据运算），重点分析了线性与非线性逻辑结构，以及顺序存储和链式存储两种物理结构的特点。算法部分明确了算法的五大特性，并指出优秀算法应具备正确性、可读性、健壮性和高效性。复杂度分析部分详细讲解了时间复杂度的计算方法，通过多个实例演示了如何确定基本操作、计算频度并推导大O表示法。全文为理解数据结构和算法分析提供了系统化的理论基础。
【初阶数据结构】从 “数组升级” 到工程实现：动态顺序表实现框架的硬核拆解指南
小龙报的博客
12-22 1759
动态顺序表实现原理与核心操作 本文系统讲解了动态顺序表的实现原理与核心操作。顺序表作为线性表的物理连续存储结构，通过动态内存管理突破静态数组限制。文章从概念辨析入手，比较顺序表与普通数组的区别，重点剖析动态顺序表的初始化、扩容和释放等关键操作。采用模块化设计，通过头文件定义、源文件实现和测试用例三个部分展示完整代码框架，并强调传址调用的必要性以避免内存管理错误。动态顺序表作为数据结构基础，对理解更复杂的数据组织形式具有重要意义。文章代码示例清晰，原理讲解透彻，适合初学者系统学习线性表的动态特性与实现方法。
P1210 [USACO1.3] 最长的回文 Calf Flac
11-03
USACO1.3中最长回文Calf Flac问题要求在给定的文本中找出最长的回文子串，如果有多个回文长度都等于最大值，输出最前面出现的那一个。以下为该问题的解决方案： ### 解题思路 1. **预处理文本**：去除文本中非字母字符，同时记录每个字母在原文本中的位置，方便后续输出原始回文子串。 2. **遍历文本**：以每个字母为中心，向两边扩展来寻找回文子串。回文子串分为奇数长度和偶数长度两种情况，需要分别处理。 3. **记录最长回文子串**：在遍历过程中，记录最长回文子串的长度和起始位置，同时记录该回文子串在原文本中的起始和结束位置。 4. **输出结果**：输出最长回文子串的长度以及原文本中的最长回文子串。 ### 代码实现 ```python # 读取输入 input_text = input() # 预处理文本，记录字母及其在原文本中的位置 letters = [] positions = [] for i, char in enumerate(input_text): if char.isalpha(): letters.append(char.upper()) positions.append(i) n = len(letters) max_length = 0 start = 0 end = 0 # 遍历每个字母，以其为中心扩展寻找回文子串 for i in range(n): # 奇数长度回文串 left, right = i, i while left >= 0 and right < n and letters[left] == letters[right]: length = right - left + 1 if length > max_length: max_length = length start = positions[left] end = positions[right] left -= 1 right += 1 # 偶数长度回文串 left, right = i, i + 1 while left >= 0 and right < n and letters[left] == letters[right]: length = right - left + 1 if length > max_length: max_length = length start = positions[left] end = positions[right] left -= 1 right += 1 # 输出结果 print(max_length) print(input_text[start:end + 1]) ``` ### 复杂度分析 - **时间复杂度**：$O(n^2)$，其中 $n$ 是文本中字母的数量。因为对于每个字母，都需要向两边扩展来寻找回文子串。 - **空间复杂度**：$O(n)$，主要用于存储字母和其在原文本中的位置。
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