51 nod 1109 01组成的N的倍数

本文介绍了一种算法,用于找到最小的正整数M,该整数仅由0和1组成,且为给定自然数N的倍数。通过使用BFS(宽度优先搜索)并记录余数的方法,确保了计算效率。

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基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 40  难度:4级算法题
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给定一个自然数N,找出一个M,使得M > 0且M是N的倍数,并且M的10进制表示只包含0或1。求最小的M。
例如:N = 4,M = 100。
Input
输入1个数N。(1 <= N <= 10^6)
Output
输出符合条件的最小的M。
Input示例
4
Output示例
100
 
  
思路:   这个题肯定要想办法开数组存  结果的每一位  ,  首先要明白的是  : 假设 一个数x  % n  假设x 为556 n为 6 那么 556%6  的值  和
((((5%6)*10+5)%6)*10+6)%6的值  是相同的  至于怎么证明  ,不大会  ,但是看过程应该能看个差不多。
那么我们就用 bfs  可以考虑每一位分别是0和1的情况  并且用vis【】 记录已经出现过的余数  用  fa  记录路径。。
代码: 
 
  
#include<bits/stdc++.h>

using namespace std;

struct node
{
    int a,b,pre;
}a[2000000];

void output(int k)
{
    if (a[k].pre !=-1) output(a[k].pre);
    printf("%d",a[k].a);
}

/*
void out(int k)
{
	if (a[k].pre !=-1) output(a[k].pre);
    printf("%d ",a[k].b);
}*/

int used[2000000];


int main()
{
    int n;
    scanf("%d",&n);
    
    if(n==1){
    	printf("1\n");
    	return 0;
	} 

    a[0].a=1;
    a[0].b=1;
    a[0].pre=-1;

    int L=1;
    int r=0;
      for (int i=0;i<L;i++){
      for (int j=0;j<2;j++)
      {
        r=(a[i].b*10+j)%n;
        if (!used[r])
        {
            a[L].a=j;
            a[L].b=r;
            a[L].pre=i;
            used[r]=1;
            L++;
        }
        if (r==0) break;
      }
      if (r==0) break;
    }
    //printf("k: %d\n",L-1);
    output(L-1);
    //printf("\n");
    //out(L-1);
    printf("\n");

    return 0;
}


题目 51nod 3478 涉及一个矩阵问题,要求通过最少的操作次数,使得矩阵中至少有 `RowCount` 行和 `ColumnCount` 列是回文的。解决这个问题的关键在于如何高效地枚举所有可能的行和列组合,并计算每种组合所需的操作次数。 ### 解法思路 1. **预处理每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数**: - 对于每一行,计算将其变为回文所需的最少操作次数。这可以通过比较每对对称位置的值是否相同来完成。 - 对于每一列,计算将其变为回文所需的最少操作次数,方法同上。 2. **枚举所有可能的行和列组合**: - 由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此可以枚举所有可能的行组合和列组合。 - 对于每一种组合,计算其所需的最少操作次数,并取最小值。 3. **计算操作次数**: - 对于每一种组合,需要计算哪些行和列需要修改,并且注意行和列的交叉点可能会重复计算,因此需要去重。 ### 代码实现 以下是一个可能的实现方式,使用了枚举和位运算来处理组合问题: ```python def min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count): import itertools N = len(matrix) M = len(matrix[0]) # Precompute the cost to make each row a palindrome row_cost = [] for i in range(N): cost = 0 for j in range(M // 2): if matrix[i][j] != matrix[i][M - 1 - j]: cost += 1 row_cost.append(cost) # Precompute the cost to make each column a palindrome col_cost = [] for j in range(M): cost = 0 for i in range(N // 2): if matrix[i][j] != matrix[N - 1 - i][j]: cost += 1 col_cost.append(cost) min_total_cost = float('inf') # Enumerate all combinations of rows and columns rows = list(range(N)) cols = list(range(M)) from itertools import combinations for row_comb in combinations(rows, row_count): for col_comb in combinations(cols, col_count): # Calculate the cost for this combination cost = 0 # Add row costs for r in row_comb: cost += row_cost[r] # Add column costs for c in col_comb: cost += col_cost[c] # Subtract the overlapping cells for r in row_comb: for c in col_comb: # Check if this cell is part of the palindrome calculation if r < N // 2 and c < M // 2: if matrix[r][c] != matrix[r][M - 1 - c] and matrix[N - 1 - r][c] != matrix[N - 1 - r][M - 1 - c]: cost -= 1 min_total_cost = min(min_total_cost, cost) return min_total_cost # Example usage matrix = [ [0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0] ] row_count = 2 col_count = 2 result = min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count) print(result) ``` ### 代码说明 - **预处理成本**:首先计算每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数。 - **枚举组合**:使用 `itertools.combinations` 枚举所有可能的行和列组合。 - **计算成本**:对于每一种组合,计算其成本,并考虑行和列交叉点的重复计算问题。 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此枚举所有组合的时间复杂度为 $ O(N^{RowCount} \times M^{ColCount}) $,这在实际中是可接受的。 - **空间复杂度**:主要是存储预处理的成本,空间复杂度为 $ O(N + M) $。 ### 相关问题 1. 如何优化矩阵中行和列的枚举组合以减少计算时间? 2. 在计算行和列的交叉点时,如何更高效地处理重复计算的问题? 3. 如果矩阵的大小增加到更大的范围,如何调整算法以保持效率? 4. 如何处理矩阵中行和列的回文条件不同时的情况? 5. 如何扩展算法以支持更多的操作类型,例如翻转某个区域的值?
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