蓝桥杯——完美的代价

题目来源:蓝桥杯基础练习
知识点:回文串,字符串处理

问题描述
  回文串,是一种特殊的字符串,它从左往右读和从右往左读是一样的。小龙龙认为回文串才是完美的。现在给你一个串,它不一定是回文的,请你计算最少的交换次数使得该串变成一个完美的回文串。
  交换的定义是:交换两个相邻的字符
  例如mamad
  第一次交换 ad : mamda
  第二次交换 md : madma
  第三次交换 ma : madam (回文!完美!)
输入格式
  第一行是一个整数N,表示接下来的字符串的长度(N <= 8000)
  第二行是一个字符串,长度为N.只包含小写字母
输出格式
  如果可能,输出最少的交换次数。
  否则输出Impossible
样例输入
5
mamad
样例输出
3

题目分析

关于回文串有两种类型,一种是偶数长度,字符串中的所有字符出现次数都是偶数;一种是奇数长度,字符串中只有一个字符出现次数为奇数,其余出现次数都是偶数。

首先,我们需要判断输入的字符串能否构成回文串。可以通过统计每个字符出现的次数来判断。这里我使用了map,以字符名为键,以出现次数为值。(关于map的用法这里有一篇很好的博客)如果发现两个或以上的字符出现次数为奇数,那么直接输出 Impossible。

如果字符串可以构成回文串,接下来进行交换。首先用一个指针res指向最后一个字符,表示当前需要查找的串长度。我们将字符串划分为前后两半,前半部分从头开始逐个去字符,后半部分中从末尾开始找相同的字符。一旦找到相同的字符,就将后半部分相同的字符交换到最后一个位置,即指针res指向的位置,然后res往前一个位置。每次找到前后两部分的相同字符时,都将后半部分的字符换到当前查找的串的最后一个位置,即res。如果是单次出现的字符,直接将其换到中间即可。这样就能得到最少的交换次数。

代码
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

int main() {
	int len;
	string s;
	cin >> len >> s;
	
	map<char, int> chNum;
	
	//统计各个字符出现次数
	for(int i=0; i<len; i++) {
		chNum[s[i]]++;
	} 
	
	//统计出现次数为奇数的字符
	map<char, int>::iterator it;
	int sum = 0;
	
	for(it=chNum.begin(); it!=chNum.end(); it++) {
 	    if(it->second % 2 != 0) sum++;
	} 
	//超过一个奇数字符就无法构成回文串 
	if(sum > 1) {
		cout << "Impossible" << endl;
		return 0;
	}
	
	//统计最少交换次数
	int ans = 0;
	int res = len;
	
	for(int i=0; i<(len+1)/2; i++) {
		int j;
		for(j=res-1; j>i; j--) {
			if(s[i] == s[j]) {
				while(j < res-1) {
					swap(s[j], s[j+1]);
					j++;
					ans++;
				}
				res--;
				break;
			}
		}
		if(i == j) ans += ((len-1)/2 - i);
	} 
	
	cout << ans << endl;
	
	return 0;
}
### 关于蓝桥杯 Python 中跳跃类题目及其解法 #### 题目背景与分析 蓝桥杯竞赛中的跳跃类题目通常涉及数组操作、动态规划 (Dynamic Programming, DP) 或贪心算法。这类问题的核心在于如何合理设计状态以及优化计算过程[^2]。 对于跳跃类问题,常见的场景包括: - **单向跳跃**:给定一系列位置和每一步可跳的最大步数,判断能否到达终点。 - **多方向跳跃**:允许向前或向后跳跃一定距离,求最小跳跃次数或其他目标函数值。 以下是针对此类问题的一个通用解决方案框架: --- #### 动态规划解决跳跃问题的思路 动态规划是一种常用的策略来处理跳跃类问题。其核心思想是定义一个 `dp` 数组,其中每个元素表示达到该位置所需的最少跳跃次数或某种最优条件下的代价。 假设我们有一个长度为 `n` 的数组 `arr` 表示各个位置的状态,则可以按照如下方式构建动态规划方程: ```python def min_jumps(arr): n = len(arr) dp = [float('inf')] * n # 初始化 dp 数组为无穷大 dp[0] = 0 # 初始位置不需要跳跃 for i in range(1, n): # 遍历每一个位置 for j in range(i): # 尝试从前一个位置跳到当前位置 if j + arr[j] >= i and dp[j] != float('inf'): # 如果可以从 j 跳到 i dp[i] = min(dp[i], dp[j] + 1) # 更新当前最少跳跃次数 return dp[-1] if dp[-1] != float('inf') else -1 # 返回最后一个位置的结果 ``` 上述代码实现了基于动态规划的最小跳跃次数问题解答方法。 --- #### 使用贪心算法优化跳跃问题 除了动态规划外,某些特定条件下还可以采用更高效的贪心算法解决问题。例如,在“跳跃游戏”中只需要验证是否存在一种路径能够抵达终点即可,而无需关心具体的跳跃次数。 下面是一个典型的贪心算法实现例子: ```python def can_jump_greedy(arr): max_reach = 0 # 当前能到达的最远索引 for i, jump in enumerate(arr): if i > max_reach: # 若当前位置无法被覆盖则返回 False return False max_reach = max(max_reach, i + jump) # 更新最大可达范围 return True # 如果循环结束说明可以到达最后一位 ``` 此段代码利用了局部最优原则——即每次尽可能扩展所能触及的距离,从而保证整体效率最高。 --- #### 总结 无论是通过动态规划还是贪心算法解决跳跃类问题,都需要仔细考虑边界情况并选择合适的数据结构存储中间结果。此外,实际编程过程中还应注意时间复杂度控制以应对大规模数据集带来的挑战。 ---
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