题目 2600: 蓝桥杯2020年第十一届国赛真题-重复字符串

该博客讨论了一种计算机科学问题,即如何计算最少需要修改字符串中的哪些字符,使其变成一个K次重复字符串。通过给出的样例代码,可以看出解题策略是将字符串划分为K段,比较每段之间的相同位置字符出现的次数,然后计算需要修改的字符数量。文章适合对字符串处理和算法感兴趣的读者。

如果一个字符串 S 恰好可以由某个字符串重复 K 次得到,我们就称 S 是 K 次重复字符串。例如 abcabcabc 可以看作是 abc 重复 3 次得到,所以 abcabcabc 是 3 次重复字符串。

同理 aaaaaa 既是 2 次重复字符串、又是 3 次重复字符串和 6次重复字符串。

现在给定一个字符串 S,请你计算最少要修改其中几个字符,可以使 S 变为一个 K 次字符串?

输入

输入第一行包含一个整数 K。

第二行包含一个只含小写字母的字符串 S。

其中,1 ≤ K ≤ 10^5, 1 ≤ |S| ≤ 10^5。其中∣S∣ 表示 S 的 长度。

输出

输出一个整数代表答案。如果 S 无法修改成 K 次重复字符串,输出 −1。

样例输入复制

2
aabbaa

样例输出复制

2

解题思路

划分出K段字符数组,比较字母出现次数,修改最少的字母

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
string s;
int res=0;
int solve(int k){
	if(s.size()%k!=0)return -1;
	if(k==1)return 0;
	int l=s.size()/k;
	int num=0,tag=0;
	vector<string> dp(k);
	while(num<k){
		dp[num]=s.substr(tag,l);
		tag+=l;
		num++;
		}
	for(int i=0;i<l;i++){
		map<char,int> mp;
		int sum=0;
		for(int j=0;j<k;j++){
			mp[dp[j][i]]++;
			sum=max(sum,mp[dp[j][i]]);
			
		}
		if(sum<k)res+=k-sum;
	}
}
int main(){
	int k;
	cin>>k;
	cin>>s;
	solve(k);
	cout<<res;	
} 

### 蓝桥杯2025第十六届省最短距离题目解析 目前尚未有官方发布的蓝桥杯2025第十六届省的具体题目和解析,因为该事可能还未举行或未公开相关内容。然而,基于以往蓝桥杯的比形式以及类似的最短路径问题[^3],可以推测此类题目通常涉及图论中的广度优先搜索(BFS)、Dijkstra算法或者Floyd-Warshall算法。 #### 基于假设的题目描述 假定蓝桥杯2025第十六届省有一道关于最短距离的题目如下: > 输入三个正整数 `w` (1<w<21), `m` (1<m<10001), 和 `n` (1<n<10001),其中 `m != n`。这三个正整数表示一个建筑物内的楼层编号范围 `[m, n]` 及其宽度参数 `w`。每层楼之间的连接关系由某种特定规则定义(例如电梯、楼梯)。求从第 `m` 层到第 `n` 层的最短路线经过几层楼。 此类型的题目可以通过构建图模型来解决,并利用 BFS 来寻找最短路径。 --- #### 解决思路与代码实现 ##### 思路分析 为了找到从起点 `m` 到终点 `n` 的最短路径,可采用以下方法: - **建模**:将每一层视为图的一个节点,两层之间如果有直接可达的关系,则建立一条边。 - **算法选择**:由于本题仅需计算单源最短路径且权重均为单位权值,因此适合使用广度优先搜索(BFS)。 以下是 Python 实现代码示例: ```python from collections import deque def shortest_path(w, m, n): # 初始化队列并记录访问状态 queue = deque([(m, 0)]) # 当前层数及其步数 visited = set([m]) # 已经访问过的层数 while queue: current_floor, steps = queue.popleft() # 如果到达目标楼层则返回步数 if current_floor == n: return steps # 计算下一层可达的楼层 next_floors = [ current_floor + w, current_floor - w, current_floor * 2 # 假设存在特殊操作如乘法跳转 ] for floor in next_floors: if floor not in visited and 1 < floor < 10001: # 确保在合法范围内 visited.add(floor) queue.append((floor, steps + 1)) return -1 # 若无法达到目标楼层 # 测试样例 print(shortest_path(3, 2, 8)) # 输出应为具体步数值 ``` 上述代码通过 BFS 方法逐步扩展当前所在楼层的所有可能性,直到找到目标楼层为止。时间复杂度主要取决于图的规模,即 O(V+E),其中 V 是顶点数量,E 是边的数量。 --- #### 注意事项 1. 题目中可能会加入额外约束条件,比如某些楼层不可达或具有不同的跳跃规则。 2. 对于更大的数据范围,需要优化存储结构以减少内存消耗。 3. 如果涉及到加权图,则需要改用 Dijkstra 或其他适用算法--- ###
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