CCF CSP认证 20231201 仓库规划 满分题解+优化 Python实现

仓库规划

一、概述

  本题目主要考察的是列表、分支、循环、输入输出语法的运用,通常不涉及时间复杂度的问题,难度较简单。题目版权归CCF所有,真题跳转官网查看
  真题来源: 仓库规划
  官网地址:www.cspro.org(模拟考试入口)

二、题目分析

  n 个仓库,每个仓库均有 m 个位置编码,可以看作一个是 n × m n \times m n×m矩阵,该矩阵用二维列表即可表示。该二维列表 L 共有 n 个元素(子列表 i ),每个元素(子列表 i )有包含 m 个元素(数字 num )。找上级仓库,就是遍历列表 L ,比较子列表 i 每个元素同其他子列表对应位置元素的大小。当有若干子列表 j 1 , j 2 , j 3 , . . . , j , . . . , j k j_1,j_2,j_3,...,j,...,j_k j1,j2,j3,...,j,...,jk满足每个元素 > 子列表 i 对应位置(下标)的元素,并且子列表 j 在相较于 j 1 , j 2 , j 3 , . . . , j k j_1,j_2,j_3,...,j_k j1,j2,j3,...,jk在列表L中的下标最小,那么子列表 j (仓库j)就子列表 i (仓库i)上级仓库上级仓库编号 = 子列表 j 的下标 + 1;若不存在子列表j,则上级仓库编号 = 0。求每个仓库的上级仓库编号。

三、满分题解

1. 暴力题解

  • 第一步,接受参数 n、m ,确定仓库个数编号个数
  • 第二步,建立仓库二维列表 n_li ,记录仓库及其编码。创建上级仓库编号列表 store
  • 第三步,第一层循环。遍历二维列表 n_li,记录当前仓库 s 。创建当前仓库可能的上级仓库列表 s_store ,用于记录上级仓库在二维列表中的下标。创建比较结果列表 compare_res ,用于记录当前仓库s同其余仓库每个对应位置的比较结果
  • 第四步,第二层循环。遍历二维列表n_li,每次循环都将其余仓库同仓库s的每一个位置进行比较,并将每个位置的比较结果存放到 compare_res 中,若比较结果都为True(非s的仓库的每一个位置都比仓库s的对应位置),则将当前遍历的下标存放到
题目《202305-5 闪耀巡航》是CCF CSP(中国大学生程序设计竞赛)的一个挑战题目,它通常涉及算法、数据结构和数学思维。不过,由于你提到的是Python和C++满分题解,这说明我们需要考虑如何高效地使用这两种语言解决此问题。 闪耀巡航的问题描述一般涉及到路径优化、动态规划或者是图论中的最短路径问题。你需要帮助一个机器人在网格上找到从起点到终点的最优路线,可能会有光照限制或其他规则影响行进路径。 在Python中,可以利用Pandas处理二维数组,然后使用深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS),或者更复杂一些,如Bellman-Ford算法来求解最短路径。记得检查边界条件和可能存在的循环引用问题。 C++方面,可以使用STL中的vector和list等容器,结合dfs函数或者Dijkstra算法(如果允许的话)。C++的迭代器和模板元编程能提高代码效率,但需要对数据结构和算法有深入理解。 以下是简化的步骤: 1. **分析问题**:明确输入格式,理解光照、障碍物等因素的影响。 2. **数据结构**:用二维数组表示地图,定义状态转移方程。 3. **选择策略**:如果是简单的遍历,用DFS;复杂一点的情况,考虑动态规划或者图搜索算法。 4. **编写代码**:递归或迭代实现算法,注意优化边界处理和空间复杂度。 5. **测试**:用样例数据验证算法是否正确,并尝试多种情况验证其鲁棒性。 至于具体的代码,这里给出一个大致框架,但因为竞赛题目细节未提供,无法给出完整的解答: ```cpp #include <iostream> using namespace std; // 用二维数组表示地图,值代表路径长度 int map[grid_size][grid_size]; // 动态规划或搜索函数 int shortestPath(int startRow, int startCol) { // 代码实现... } int main() { // 输入读取、初始化地图 // 调用shortestPath函数并打印结果 cout << shortestPath(0, 0) << endl; return 0; } ```
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