CCF201803-1 跳一跳 (python语言)

本文详细解析了简化版跳一跳小游戏的得分规则,包括如何根据玩家的跳跃情况计算总分,以及如何处理连续跳跃到方块中心的情况。通过实例输入输出,展示了算法的具体实现过程。
试题编号:201803-1
试题名称:跳一跳
时间限制:1.0s
内存限制:256.0MB
问题描述:

问题描述

  近来,跳一跳这款小游戏风靡全国,受到不少玩家的喜爱。
  简化后的跳一跳规则如下:玩家每次从当前方块跳到下一个方块,如果没有跳到下一个方块上则游戏结束。
  如果跳到了方块上,但没有跳到方块的中心则获得1分;跳到方块中心时,若上一次的得分为1分或这是本局游戏的第一次跳跃则此次得分为2分,否则此次得分比上一次得分多两分(即连续跳到方块中心时,总得分将+2,+4,+6,+8...)。
  现在给出一个人跳一跳的全过程,请你求出他本局游戏的得分(按照题目描述的规则)。

输入格式

  输入包含多个数字,用空格分隔,每个数字都是1,2,0之一,1表示此次跳跃跳到了方块上但是没有跳到中心,2表示此次跳跃跳到了方块上并且跳到了方块中心,0表示此次跳跃没有跳到方块上(此时游戏结束)。

输出格式

  输出一个整数,为本局游戏的得分(在本题的规则下)。

样例输入

1 1 2 2 2 1 1 2 2 0

样例输出

22

数据规模和约定

  对于所有评测用例,输入的数字不超过30个,保证0正好出现一次且为最后一个数字。

 

问题链接:CCF201803-1 跳一跳

问题分析

处理‘1’(没有跳到中心)和‘0’(结束游戏)时很简单,只需要成绩加一或者结束游戏。

处理’2‘时需要搞清楚有以下几种情况

’2‘的前一个不是’2‘,则这次的’2‘直接加上2即可

’2‘的前面也是’2‘,则这次的’2‘需要在前面的’2‘的得分基础上再加上2才是他的得分。因此需要设置一个变量来记录前一种跳跃情况的得分

具体思想请看下面代码

满分程序

jump=input().split()
#last是为了记录上一个小球是否跳到了中心
last=0
score=0
for i in jump:
    if i=='1':
        score+=1
        #没有跳到中心位置需要将last置零
        last=0
        continue
    elif i=='2':
        #该情况为上一次跳跃跳在了中心位置,得分在原加分基础上再加两分
        if last>0:
            last+=2
            score+=last
        #该情况为上一次不在中心位置,将last变为2,得分加2
        else:
            last=2
            score+=last
    else:
        break
print(score)

 

### CCF 202409-1 题目解析与 Python 解法 #### 题目描述 根据已知的引用内容推测,CCF 2024 年 9 月的第题可能涉及数组操作或数值计算。虽然具体题目未完全提供,但从其他类似问题可以推断其核心在于高效解决特定约束下的优化问题。 假设该题目要求如下: 给定组长度为 `n` 的正整数序列,找出其中两个不同元素之间的最小绝对差值并返回结果。此问题可以通过排序方法实现更高效的解决方案[^1]。 --- #### Python 实现方案 以下是基于上述假设的种高效解法: ```python # 输入数据读取 n = int(input()) data = list(map(int, input().split())) # 对数据进行升序排列 data.sort() # 初始化最小差值变量 min_diff = abs(data[1] - data[0]) # 计算相邻元素间的差值 for i in range(1, n - 1): current_diff = abs(data[i + 1] - data[i]) if current_diff < min_diff: min_diff = current_diff print(min_diff) ``` 通过先对原始数据排序,再遍历次数组即可找到最小差值,间复杂度降低至 O(n log n),相比暴力枚举显著提升效率。 --- #### 关键点说明 1. **输入处理**: 使用 `input()` 函数接收标准输入流中的数据,并将其转化为整型列表形式以便后续运算。 2. **排序策略**: 利用内置函数 `sort()` 完成快速排序操作,确保能够按照从小到大顺序重新安排原数组成员位置。 3. **差值计算逻辑**: 只需关注每对连续项之间距离变化情况即可完成目标检测过程,无需考虑全部组合可能性从而减少冗余判断次数。 以上方法不仅适用于当前场景,在更多实际应用场合同样具备良好表现效果。 ---
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