HDU-1256

画8

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 1483    Accepted Submission(s): 666


Problem Description
谁画8画的好,画的快,今后就发的快,学业发达,事业发达,祝大家发,发,发.
 

Input
输入的第一行为一个整数N,表示后面有N组数据.
每组数据中有一个字符和一个整数,字符表示画笔,整数(>=5)表示高度.
 

Output
画横线总是一个字符粗,竖线随着总高度每增长6而增加1个字符宽.当总高度从5增加到6时,其竖线宽度从1增长到2.下圈高度不小于上圈高度,但应尽量接近上圈高度,且下圈的内径呈正方形.
每画一个"8"应空一行,但最前和最后都无空行.
#include<stdio.h>
#include<string.h>

void f1(int a,int b,char s)
{//输出横线,其中a代表竖线宽度,b代表横线宽度,s代表要输出的字符;
	int i;
	for(i=0;i<a;i++)
		printf(" ");
	for(i=0;i<b;i++)
		printf("%c",s);
//	for(i=0;i<a;i++)
	//	printf(" ");
	printf("\n");
}

void f2(int a,int b,int c,char s)
{//输出竖线函数,其中a代表竖线的高度,b表示竖线的宽度,c表示横线的宽度,s代表要输出的字符;
	int i,j;
	for(i=0;i<a;i++)
	{
		for(j=0;j<b;j++)
			printf("%c",s);
		for(j=0;j<c;j++)
			printf(" ");
		for(j=0;j<b;j++)
			printf("%c",s);
		printf("\n");
	}	
}

int main()
{
	int t,i,n,x1,x2,x3;//x1x2x3分别表示竖线的宽度、上圈竖线的高度、横线的宽度;
	char a;
	scanf("%d",&t);
	for(i=0;i<t;i++)
	{
		getchar();
		scanf("%c %d",&a,&n);
		x1=n/6+1;
		x2=(n-3)/2;
		x3=(n-3)/2+(n-3)%2;
		f1(x1,x3,a);
		f2(x2,x1,x3,a);
		f1(x1,x3,a);
		f2(x3,x1,x3,a);
		f1(x1,x3,a);
		if(i<t-1)
			printf("\n");
	}
	system("pause");
	return 0;
}

### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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