洛谷 P1443 马的遍历-普及/提高-

题目描述

有一个 n×mn \times mn×m 的棋盘,在某个点 (x,y)(x, y)(x,y) 上有一个马,要求你计算出马到达棋盘上任意一个点最少要走几步。

输入格式

输入只有一行四个整数,分别为 n,m,x,yn, m, x, yn,m,x,y

输出格式

一个 n×mn \times mn×m 的矩阵,代表马到达某个点最少要走几步(不能到达则输出 −1-11)。

输入输出样例 #1

输入 #1

3 3 1 1

输出 #1

0 3 2    
3 -1 1    
2 1 4

说明/提示

数据规模与约定

对于全部的测试点,保证 1≤x≤n≤4001 \leq x \leq n \leq 4001xn4001≤y≤m≤4001 \leq y \leq m \leq 4001ym400

2022 年 8 月之后,本题去除了对输出保留场宽的要求。为了与之兼容,本题的输出以空格或者合理的场宽分割每个整数都将判作正确。

solution

用广度优先搜索,从起点开始将马一步能到的地方搜索出来,并从一步到的位置搜索两步到的位置、依次类推

代码

#include <sstream>
#include "iostream"
#include "math.h"
#include "algorithm"
#include "string.h"
#include "unordered_set"
#include "deque"
#include "stack"
#include "queue"
#include "vector"
#include "unordered_map"

using namespace std;

const int N = 4e2 + 1;

int a[N][N];
int dx[] = {1, 1, -1, -1, 2, 2, -2, -2};
int dy[] = {2, -2, 2, -2, -1, 1, -1, 1};

int main() {
    int m, n, x, y;
    cin >> m >> n >> x >> y;
    memset(a, -1, sizeof(a));
    a[x][y] = 0;
    queue<int> qx, qqx;
    queue<int> qy, qqy;
    qx.push(x);
    qy.push(y);

    int xx, yy;

    int step = 1;
    while (true) {
        while (!qx.empty()) {
            int x1 = qx.front();
            qx.pop();
            int y1 = qy.front();
            qy.pop();
            for (int i = 0; i < 8; i++) {
                xx = x1 + dx[i];
                yy = y1 + dy[i];
                if (xx <= m && xx >= 1 && yy >= 1 && yy <= n) {
                    if (a[xx][yy] == -1) {
                        a[xx][yy] = step;
                        //cout << xx << " " << yy << " " << step << endl;
                        qqx.push(xx);
                        qqy.push(yy);
                    }
                }
            }
        }
        step++;
        qx = qqx;
        qy = qqy;
        qqx = queue<int>();
        qqy = queue<int>();
        if (qx.empty()) break;
    }

    for (int i = 1; i <= m; i++) {
        for (int j = 1; j <= n; j++)
            cout << a[i][j] << " ";
        cout << endl;
    }

    return 0;
}

结果

在这里插入图片描述

<think>好的,用户需要查找P1036题目的相关信息或解法。首先,我得回忆一下这个题目的内容。根据引用[1],P1036是NOIP2002普及组的“选数”问题。题目大意是从给定的n个数中选出k个数,使得它们的和是素数,求有多少种不同的选择方案。 用户可能希望得到详细的解法分析,所以需要分步骤解释。题目有两个解法:子集枚举和深度优先搜索(DFS)。子集枚举法是通过遍历所有可能的k元素组合,然后判断它们的和是否为素数。这种方法可能适用于较小的n值,但时间复杂度较高,因为组合数会随着n增大而急剧增加。DFS方法则是递归地选择每个数,记录当前选中的数量和总和,当选中k个数时进行判断,这样可以剪枝优化,减少不必要的计算。 接下来需要确认这两种方法的实现细节。子集枚举可以使用Python的itertools.combinations生成所有组合,然后逐个计算和并检查素数。DFS则需要递归函数,参数包括当前索引、已选数量、当前和,并在达到k个数时进行判断。需要注意的是去重,比如避免选择相同元素的不同排列视为不同方案,但题目中应该给出的n个数是不同的,所以不需要考虑元素重复的问题,但组合本身是无序的,所以直接遍历不同位置即可。 关于素数判断,需要高效的算法。因为数值可能较大,简单的试除法可能在时间上不够优化。可以预先用试除法到平方根,或者用更高级的方法,但根据题目限制,试除法应该足够,因为k和n的范围在题目中可能不大(比如n≤20,k≤n),所以每个和的值不会太大,试除法可行。 然后,根据引用[1]中的AC代码,可以给出示例代码。例如子集枚举的Python代码可能用到itertools,而DFS则需要递归结构。需要提醒用户注意输入格式,比如n和k的读取,然后是n个整数。输出符合条件的组合数目。 还需要考虑用户可能的疑问,比如时间复杂度的分析,或者如何优化。例如,当n=20,k=10时,组合数是184756,对于每个组合进行素数判断,可能需要一定的优化,但题目数据可能允许这样的复杂度。而DFS通过剪枝,可以在某些情况下提前终止递归,减少计算量。 最后,生成相关问题,比如不同解法的比较、如何优化素数判断、题目在竞赛中的常见考点等,帮助用户进一步理解。</think>### P1036 [NOIP2002 普及组] 选数 解法解析 #### 题目描述 给定 $n$ 个整数,从中选出 $k$ 个数,使其和为素数。求满足条件的组合数。 #### 输入输出示例 **输入 #1** ``` 4 3 3 7 12 19 ``` **输出 #1** ``` 1 ``` (唯一合法的组合是 $3+7+19=29$) --- ### 解法1:子集枚举 **核心思路** 1. 生成所有 $C(n,k)$ 种组合; 2. 计算每组数的和,判断是否为素数; 3. 统计符合条件的组合数。 **代码实现** ```python from itertools import combinations def is_prime(num): if num < 2: return False for i in range(2, int(num**0.5)+1): if num % i == 0: return False return True n, k = map(int, input().split()) nums = list(map(int, input().split())) count = 0 for combo in combinations(nums, k): s = sum(combo) if is_prime(s): count += 1 print(count) ``` **复杂度分析** - 时间复杂度:$O(C(n,k) \cdot \sqrt{S})$,其中 $S$ 为组合和的最大值; - 适用场景:$n \leq 20$(组合数可控)。 --- ### 解法2:深度优先搜索(DFS) **核心思路** 1. 递归选择每个数,记录已选数的数量与和; 2. 剪枝:当剩余可选数不足以凑齐 $k$ 个数时终止递归; 3. 到达叶子节点(选满 $k$ 个数)时判断素数。 **代码实现** ```python def is_prime(num): if num < 2: return False for i in range(2, int(num**0.5)+1): if num % i == 0: return False return True n, k = map(int, input().split()) nums = list(map(int, input().split())) count = 0 def dfs(start, selected, total): global count if selected == k: if is_prime(total): count += 1 return # 剩余元素不足时剪枝 if n - start < k - selected: return for i in range(start, n): dfs(i+1, selected+1, total + nums[i]) dfs(0, 0, 0) print(count) ``` **优化点** - 剪枝减少递归层数; - 避免重复计算组合。 --- ### 相关问题 1. **如何优化素数判断的效率?** - 预生成素数表(埃氏筛法)或使用 Miller-Rabin 算法[^1]。 2. **DFS和子集枚举的适用场景有何区别?** - DFS更适合需要剪枝的场景(如元素范围较大),子集枚举更直观但组合数爆炸[^2]。 3. **该题目在竞赛中考察哪些知识点?** - 组合生成、素数判断、搜索算法设计[^3]。
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