洛谷题库-题解 SP54 【JULKA - Julka】

本文深入探讨了Java中BigInteger类的使用方法,包括定义、赋值、加减乘除等基本操作,通过具体代码示例展示了如何处理大整数运算,并提供了计算两个大数平均值的算法实现。

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来一篇 Java 的题解。

我们先来了解一下 Java 中的 BigInteger。

定义方式: BigInteger a;

复制方式:a = new BigInteger("0")//赋值为0

加法:a.add(b) //a+b

减法:a.subtract(b) //a-b

除法:a.divide(b) // a/b

当然我们还要知道:

大的数=(和+差)/2

小的数=(和-差)/2

以下是代码。

import java.math.*;//数学函数库
import java.util.*;
public class Main {
    public static void main(String args[]) throws Exception {
        Scanner cin=new Scanner(System.in);
        for(int i=1;i<=10;i++){ //循环10次
            BigInteger a = cin.nextBigInteger(), b = cin.nextBigInteger(); //读入a,b
            BigInteger tmp=new BigInteger("2");//临时定义一个大整数
            BigInteger TT=a.add(b);//计算a+b
            BigInteger TTT=a.subtract(b);//计算a-b
            System.out.println(TT.divide(tmp));
            System.out.println(TTT.divide(tmp));//分别除以二输出
        }
    }
}

Accepted.

完。

<think>好的,我需要帮助用户找到C++在洛谷上解决Three-View Projection问题的解法或示例代码。首先,我需要确认用户提到的具体是哪道题。洛谷上的题目通常有对应的题号,比如P1000之类的,但用户没有提供具体编号,可能需要根据问题名称来推断。 Three-View Projection通常指的是三视图投影,即正视图、俯视图和侧视图。这在计算机图形学或几何问题中常见,可能需要根据三维模型生成三个视图的二维投影。用户可能在洛谷上遇到了这样的题目,要求根据输入的三维数据输出三个视图。 接下来,我需要回忆或查找洛谷是否有相关题目。例如,可能有题目要求处理三维坐标,每个视图中的投影可能涉及到每个坐标轴方向上的最大值或覆盖情况。例如,俯视图可能是在X-Y平面上的投影,每个点的X和Y坐标决定了投影的位置,而Z坐标可能被忽略,或者用来判断是否被遮挡。但通常在三视图中,每个视图的投影可能关注的是不同坐标轴的最大值,例如正视图可能关注Y和Z,俯视图关注X和Y,侧视图关注X和Z,或者类似的情况。 假设题目是给定一个三维物体的各个方块的位置,要求输出三个视图的二维投影。例如,每个方块可能在X,Y,Z坐标上占据某个位置,投影到三个视图时,需要确定每个位置是否有方块存在。这种情况下,可能的解法是分别对每个视图处理,统计在该视图中每个可能的坐标点是否有方块存在。 比如,对于俯视图(假设是X-Y平面),每个点(X,Y)是否有至少一个方块在该X,Y坐标的任何Z值位置存在。类似地,正视图(如Y-Z平面)则是每个(Y,Z)是否有对应的X存在,侧视图(如X-Z平面)则是每个(X,Z)是否有对应的Y存在。 因此,解决步骤可能是: 1. 读取输入的三维坐标数据,存储所有方块的位置。 2. 对每个视图分别处理,收集在该视图下需要显示的格子。 3. 根据视图的投影方向,确定每个投影的二维表示,并填充对应的格子。 4. 按照题目要求的格式输出三个视图的二维矩阵。 例如,假设输入的每个方块坐标为(x,y,z),那么对于俯视图,需要记录所有(x,y)是否存在;对于正视图,记录(y,z)是否存在;侧视图记录(x,z)是否存在。然后,根据这些记录生成对应的二维矩阵,其中存在的格子用特定符号表示,否则用背景符号。 现在,我需要考虑如何用C++实现这个逻辑。可能的步骤包括: - 使用结构体或三维数组存储方块的位置,或者更高效地用集合(如unordered_set)来记录存在的点。 - 对于每个视图,遍历所有方块,收集对应的二维坐标。 - 根据收集到的二维坐标,确定每个视图的最大坐标范围,然后生成二维网格,填充存在的点。 例如,假设输入格式是n个方块,每个方块由x,y,z三个整数组成。那么: - 俯视图的投影集合是所有(x,y)对,其中存在至少一个z使得(x,y,z)在输入中。 - 正视图的集合是所有(y,z)对,其中存在至少一个x。 - 侧视图的集合是所有(x,z)对,其中存在至少一个y。 然后,每个视图需要根据这些集合生成一个二维的网格,其中每个存在的坐标位置标记为字符(如'X'),否则为'.'。网格的大小由各个坐标的最大值决定。例如,俯视图的X范围是输入中所有x的最大值,Y同理。每个视图需要生成对应的二维数组,并按行输出。 可能的代码结构如下: 1. 读取输入n,然后读取n行x,y,z。 2. 创建三个集合分别用于存储三个视图的坐标: - 俯视图:s_xy.insert(pair(x,y)) - 正视图:s_yz.insert(pair(y,z)) - 侧视图:s_xz.insert(pair(x,z)) 3. 确定每个视图的最大坐标范围。例如,俯视图的最大x和y,正视图的最大y和z,侧视图的最大x和z。 4. 生成每个视图的二维网格。例如,对于俯视图,行数可能是max_y到0(可能需要根据坐标系方向调整),列数从0到max_x。每个位置检查是否存在于s_xy中。 5. 输出每个视图的网格。 需要注意的是坐标的方向,例如,某些视图可能需要按特定顺序输出行,例如从上到下或从下到上,这会影响循环的顺序。例如,在俯视图中,可能需要y从最大值到0,而x从0到最大值,或者反之,需要根据题目具体要求调整。 假设题目中的坐标系是俯视图的Y轴向上,那么在生成俯视图时,可能需要按Y从高到低处理每一行,而X从左到右处理每一列。 例如,俯视图的网格的行数对应y坐标从高到低,每行中的列对应x坐标从低到高。对于每个y从max_y到0,每个x从0到max_x,检查(x,y)是否在s_xy中,存在则输出'X',否则'.'。 同样的逻辑适用于其他视图,但坐标轴的组合不同。例如,正视图可能需要处理y和z的组合,行对应z轴,列对应y轴,或者其他顺序,具体取决于题目要求。 现在,我需要查找是否有类似的问题在洛谷上,或者是否有用户提供的解法。根据用户提供的引用,目前给出的引用可能不直接相关。例如,引用[1]提到的是字符串翻转,引用[2]可能与字符串翻转后的位置有关,而引用[3]是中英术语对照。但用户的问题是关于三维投影,所以可能需要寻找相关题解。 假设洛谷的某题要求三视图投影,例如题目可能类似于:给定一个三维物体(由多个1x1x1的立方体组成),输出其三视图的二维表示。每个视图由该方向投影得到的二维形状,其中每个格子如果有立方体存在则显示'X',否则显示'.'。 例如,输入可能是: 3 0 0 0 0 1 0 1 0 0 这代表三个立方体,分别在(0,0,0),(0,1,0),(1,0,0)。俯视图(X-Y)投影将显示三个点:(0,0),(0,1),(1,0),所以俯视图的二维网格可能是一个2x2的区域,其中这三个位置有'X',其他为'.'。类似地处理其他视图。 根据这样的逻辑,C++代码的大致步骤可能包括: - 使用三个unordered_set来存储各个视图的坐标。比如,对于俯视图,使用set<pair<int, int>> xy_set。 - 遍历所有输入的立方体坐标,填充这三个集合。 - 确定每个视图的最大坐标,以确定网格的大小。 - 生成每个视图的网格,并根据坐标是否存在填充字符。 - 输出每个视图的网格,注意行和列的顺序。 例如,对于俯视图(X-Y),最大x和y需要找到所有立方体中的最大x和y。然后,行数是从y=0到y=max_y,或者根据题目要求可能相反。同样,每个视图的生成需要正确遍历对应的坐标范围。 需要注意的是,可能有些视图中坐标的顺序会影响输出的行顺序。例如,在正视图(Y-Z平面)中,可能需要将Z作为行,Y作为列,或者反过来。这需要根据题目具体的输出要求来确定。 例如,假设正视图的投影是Y-Z平面,且行的顺序是从Z最大到最小,每行中的列是Y从0到最大。那么生成该视图时,需要循环z从max_z到0,每个z行中的y从0到max_y,检查(y,z)是否在s_yz中。 同样,侧视图(X-Z平面)可能行是Z从max到0,列是X从0到max_x。 现在,编写示例代码: 假设输入格式是:第一行n,接下来n行每行三个整数x,y,z,代表立方体的坐标。输出三个视图,每个视图的网格用'X'和'.'表示,行之间用换行分隔,视图之间可能用空行分隔。 例如,C++代码可能如下: ```cpp #include <iostream> #include <unordered_set> #include <algorithm> using namespace std; struct PairHash { size_t operator()(const pair<int, int> &p) const { return p.first * 1000 + p.second; // 假设坐标不超过1000,或者使用更合适的哈希方法 } }; int main() { int n; cin >> n; unordered_set<pair<int, int>, PairHash> xy_set, yz_set, xz_set; int max_x = 0, max_y = 0, max_z = 0; for (int i = 0; i < n; ++i) { int x, y, z; cin >> x >> y >> z; xy_set.insert({x, y}); yz_set.insert({y, z}); xz_set.insert({x, z}); max_x = max(max_x, x); max_y = max(max_y, y); max_z = max(max_z, z); } // 生成俯视图 X-Y,行是y从max到0,列x从0到max_x for (int y = max_y; y >= 0; --y) { for (int x = 0; x <= max_x; ++x) { if (xy_set.count({x, y})) { cout << 'X'; } else { cout << '.'; } } cout << endl; } cout << endl; // 正视图 Y-Z,行是z从max到0,列y从0到max_y for (int z = max_z; z >= 0; --z) { for (int y = 0; y <= max_y; ++y) { if (yz_set.count({y, z})) { cout << 'X'; } else { cout << '.'; } } cout << endl; } cout << endl; // 侧视图 X-Z,行是z从max到0,列x从0到 max_x for (int z = max_z; z >= 0; --z) { for (int x = 0; x <= max_x; ++x) { if (xz_set.count({x, z})) { cout << 'X'; } else { cout << '.'; } } cout << endl; } return 0; } ``` 不过,这里需要注意一些问题: 1. unordered_set的pair哈希问题。C++标准库中没有对pair的直接哈希支持,所以需要自定义哈希函数。这里我定义了一个简单的PairHash结构,假设坐标范围较小,用x*1000 + y作为哈希值。但实际可能需要更通用的方法,或者使用其他数据结构,如嵌套的set或者map来存储每个坐标的存在性。 例如,可以改用: unordered_set<int> xy_set; 将pair(x,y)转换为一个唯一的整数,比如x * 1e5 + y(假设y不超过1e5)。或者更安全的方法是使用字符串如"x,y"作为键,但这样效率可能较低。或者使用std::map<pair<int, int>, bool>,但查找效率稍低。 另一种方法是用二维数组来记录,但若坐标范围较大,可能会浪费内存。但根据题目可能的输入范围,假设坐标不大,可以使用数组。例如,若坐标最大到100,可以创建二维数组。但若题目中坐标可能很大,使用集合更合适。 因此,可能需要调整哈希函数。例如: struct PairHash { template <class T1, class T2> size_t operator() (const pair<T1, T2> &p) const { auto hash1 = hash<T1>{}(p.first); auto hash2 = hash<T2>{}(p.second); return hash1 ^ (hash2 << 1); } }; 但需要确保这样的哈希不会导致太多冲突。或者使用boost库中的哈希,但在洛谷环境中可能无法使用。因此,可能需要改用其他方式,例如将pair转换为字符串,或者使用更简单的哈希。 例如,在代码中将x和y组合为一个长整数:比如 x*1e6 + y,假设y不超过1e6。但需要根据题目中的坐标范围来定。 或者,使用嵌套的unordered_map,例如: unordered_map<int, unordered_set<int>> xy_map; 这样,检查是否存在(x,y)可以通过xy_map[x].count(y)来实现。这可能更有效率,同时避免自定义哈希的问题。 这可能更可靠,因为对于xy平面,每个x对应的y值。例如: 对于俯视图,可以用unordered_map<int, unordered_set<int>> xy_map; 插入时,xy_map[x].insert(y); 检查时,对于给定的x和y,检查xy_map[x]是否存在且y在其中。 这样,修改后的代码可能如下: #include <iostream> #include <unordered_map> #include <unordered_set> #include <algorithm> using namespace std; int main() { int n; cin >> n; unordered_map<int, unordered_set<int>> xy_map, yz_map, xz_map; int max_x = 0, max_y = 0, max_z = 0; for (int i = 0; i < n; ++i) { int x, y, z; cin >> x >> y >> z; // 更新各个视图的映射和最大值 xy_map[x].insert(y); yz_map[y].insert(z); xz_map[x].insert(z); max_x = max(max_x, x); max_y = max(max_y, y); max_z = max(max_z, z); } // 生成俯视图 X-Y,行是y从max到0 for (int y = max_y; y >= 0; --y) { for (int x = 0; x <= max_x; ++x) { if (xy_map.count(x) && xy_map[x].count(y)) { cout << 'X'; } else { cout << '.'; } } cout << endl; } cout << endl; // 正视图 Y-Z,行是z从max到0 for (int z = max_z; z >= 0; --z) { for (int y = 0; y <= max_y; ++y) { if (yz_map.count(y) && yz_map[y].count(z)) { cout << 'X'; } else { cout << '.'; } } cout << endl; } cout << endl; // 侧视图 X-Z,行是z从max到0 for (int z = max_z; z >= 0; --z) { for (int x = 0; x <= max_x; ++x) { if (xz_map.count(x) && xz_map[x].count(z)) { cout << 'X'; } else { cout << '.'; } } cout << endl; } return 0; } 这样,使用嵌套的unordered_map来存储每个x对应的y集合,可以避免自定义哈希的问题。这可能在洛谷环境中更可靠,因为不需要自定义哈希函数。 但需要注意,在俯视图中,每个x的y可能有很多,所以遍历每个x并检查是否存在该y是可行的。这种方法的时间复杂度对于每个视图的生成是O(max_coord^2),如果坐标范围较大,可能会超时。但在洛谷题目中,可能数据范围较小,可以接受。 例如,如果max_x、max_y、max_z都是不超过100,那么循环次数为100*100=1e4,三次视图总共有3e4次,完全没问题。 接下来,用户的问题可能涉及如何正确处理坐标轴的方向和视图的生成顺序。例如,在某些题目中,俯视图的行可能按y从高到低排列,而列是x从低到高。这需要根据题目具体要求来调整代码中的循环顺序。 此外,还需要考虑当没有任何立方体存在时,输出的视图是否为空或者正确处理。例如,当n=0时,max_x等可能为0,但循环仍然会生成一个单点。可能需要处理这种情况,但通常题目会保证n≥1。 最后,用户可能需要具体的代码示例,所以需要确保代码在洛谷环境中能够编译运行,并且符合题目的输入输出要求。如果题目中的三视图投影的具体格式有所不同(例如,视图之间的分隔方式,或者坐标方向不同),则代码需要相应调整。 综上所述,以上提供的C++代码可能适用于洛谷上类似Three-View Projection的问题,具体需要根据题目描述调整细节。</think>以下是C++实现洛谷Three-View Projection问题的解法示例。该问题通常要求根据三维物体坐标生成正视图、俯视图和侧视图的二维投影。假设输入为立方体坐标,输出为三个视图的字符矩阵,其中'X'表示存在方块,'.'表示空白。 ### 解法思路 1. **输入处理**:读取所有立方体的三维坐标,记录每个视图(俯视、正视、侧视)中可见的二维坐标点。 2. **投影逻辑**: - 俯视图(X-Y平面):判断每个$(x,y)$是否存在至少一个立方体。 - 正视图(Y-Z平面):判断每个$(y,z)$是否存在立方体。 - 侧视图(X-Z平面):判断每个$(x,z)$是否存在立方体。 3. **网格生成**:根据坐标范围生成二维网格,按规则填充'X'或'.'[^2]。 ### 示例代码 ```cpp #include <iostream> #include <unordered_map> #include <unordered_set> using namespace std; int main() { int n; cin >> n; unordered_map<int, unordered_set<int>> xy, yz, xz; int max_x = 0, max_y = 0, max_z = 0; // 读取输入并记录坐标 for (int i = 0; i < n; ++i) { int x, y, z; cin >> x >> y >> z; xy[x].insert(y); yz[y].insert(z); xz[x].insert(z); max_x = max(max_x, x); max_y = max(max_y, y); max_z = max(max_z, z); } // 生成俯视图(X-Y平面,行从max_y到0) for (int y = max_y; y >= 0; --y) { for (int x = 0; x <= max_x; ++x) { cout << (xy.count(x) && xy[x].count(y) ? 'X' : '.'); } cout << '\n'; } cout << '\n'; // 生成正视图(Y-Z平面,行从max_z到0) for (int z = max_z; z >= 0; --z) { for (int y = 0; y <= max_y; ++y) { cout << (yz.count(y) && yz[y].count(z) ? 'X' : '.'); } cout << '\n'; } cout << '\n'; // 生成侧视图(X-Z平面,行从max_z到0) for (int z = max_z; z >= 0; --z) { for (int x = 0; x <= max_x; ++x) { cout << (xz.count(x) && xz[x].count(z) ? 'X' : '.'); } cout << '\n'; } return 0; } ``` ### 代码说明 1. **数据结构**:使用`unordered_map<int, unordered_set<int>>`分别存储三个视图的坐标集合,优化查询效率。 2. **投影生成**:通过遍历坐标范围,检查每个点是否在集合中,动态生成投影矩阵。 3. **输出格式**:按题目要求从高到低遍历坐标轴,保证视图方向正确。
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