准备好了吗
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问题描述
一个数如果除了 1 和自己还有其他约数,则称为一个合数。
例如:1, 2, 3 不是合数,4, 6 是合数。请问从 1 到 2020 一共有多少个合数。
思路解析
在1-2020这些数中,构成有3部分:质数、合数、既非质数亦非合数,既非质数亦非合数只有数字"1"。
参考代码
// 1:不能有packet
// 2: 类名必须Main, 不可修改
import java.util.Scanner;
public class Main {
//判断一个数是否为合数
public static boolean judge(int num){
for(int i = 2; i <= Math.sqrt(num); i++){
//有余数,则返回true
if(num%i == 0){
return true;
}
}
return false;
}
public static void main(String[] args) {
int count = 0;
//1,2,3都不是合数,所以从4开始
for(int i = 4; i <= 2020; i++){
if(judge(i)){
count++;
}
}
System.out.println(count);
}
}
问题描述
小蓝特别喜欢 2,今年是公元 2020 年,他特别高兴,因为每天日历上都可以看到 2。
如果日历中只显示年月日,请问从公元 1900 年 1 月 1 日到公元 9999 年 12月 31 日,一共有多少天日历上包含 2。
即有多少天中年月日的数位中包含数字 2。
思路解析
闰年的判断:
①整百年数除以400,无余为闰,有余为平
②非整百年数除以4,无余为闰,有余为平
- 若年份中含有2,则直接加上该年总的天数(注意平年和闰年2月天数不同)
- 若年份中不含有2,实际只需判断2月和12月一共有多少天(注意平年和闰年2月天数不同),其中12月一共有31天。
- 若年份中不含有2,且月份中不含有2,即判断1、3、4、5、6、7、8、9、10、11这10个月中的号数一共有多少天含有2,这10个月的一共含有2的天数是固定的,即10*12天 = 120天。
参考代码
import java.util.Scanner;
public class Main {
//判断年份y中是否含有2,如1902、2221都含有2
public static boolean isInclude2(int year){
while(year!=0){
if(year%10 == 2){
return true;
}
year /= 10;
}
return false;
}
//判断某年是否为闰年
public static boolean isLeap(int y){
//整百年数除以400,无余为闰,有余为平
if((y%100==0) && (y%400==0)){
return true;
}
//非整百年数除以4,无余为闰,有余为平
if((y%100!=0) && (y%4==0)){
return true;
}
return false;
}
public static void main(String[] args) {
int startYear = 1900; //起始年份
int endYear = 9999; //结束年份
int numOneYear = 0; //记录某年中含有2的天数
int totals = 0; //记录总的含有2的天数
int numTenMonths = 120; //1、3、4、5、6、7、8、9、10、11这10个月含有2的天数
int num12Month = 31; //12月含有的天数
for(int y=startYear; y<=endYear; y++){
//判断该年份是否含有2
if(isInclude2(y)) {
//判断是闰年还是平年
if(isLeap(y)) numOneYear = 366;
else numOneYear = 365;
}else {
if(isLeap(y)){
//是闰年则2月份为29天
numOneYear = num12Month + numTenMonths + 29;
}else{
//是平年则2月份为28天
numOneYear = num12Month + numTenMonths + 28;
}
}
totals += numOneYear;
}
System.out.println(totals);
}
}
问题描述
小蓝特别喜欢单调递增的事物。
在一个字符串中,如果取出若干个字符,将这些字符按照在字符串中的顺序排列后是单调递增的,则成为这个字符串中的一个单调递增子序列。
例如,在字符串 lanqiao 中,如果取出字符 n 和 q,则 nq 组成一个单调递增子序列。类似的单调递增子序列还有 lnq、i、ano 等等。
小蓝发现,有些子序列虽然位置不同,但是字符序列是一样的,例如取第二个字符和最后一个字符可以取到 ao,取最后两个字符也可以取到 ao。小蓝认为他们并没有本质不同。
对于一个字符串,小蓝想知道,本质不同的递增子序列有多少个?
例如,对于字符串 lanqiao,本质不同的递增子序列有 21 个。它们分别
是 l、a、n、q、i、o、ln、an、lq、aq、nq、ai、lo、ao、no、io、lnq、
anq、lno、ano、aio。
请问对于以下字符串
tocyjkdzcieoiodfpbgcncsrjbhmugdnojjddhllnofawllbhfiadgdcdjstemphmnjihecoapdjjrprrqnhgccevdarufmliqijgihhfgdcmxvicfauachlifhafpdccfseflcdgjncadfclvfmadvrnaaahahndsikzssoywakgnfjjaihtniptwoulxbaeqkqhfwl
本质不同的递增子序列有多少个?
思路解析
设str为题目中的目标字符串,定义dp[i]为以str[i]为结尾时的递增子序列的个数。因为j<i,所以遍历j=0~i-1,有如下讨论:
- str[j] < str[i],此时dp[i]=dp[i]+dp[j]
- str[j] == str[i],此时dp[i]=dp[i]-dp[j]
- str[j] > str[i],此时是降序,不考虑
为了观察方便,就以数字2、1、3、8、5、7、4、5为例:
str dp[i] dp的值 递增子序列 2 dp[0] 1 2 1 dp[1] 1 1 3 dp[2] 3 3, 23, 13 8 dp[3] 6 8, 28, 18, 38, 238, 138 5 dp[4] 6 5, 25, 15, 35, 235, 135 7 dp[5] 12 7, 27, 17, 37, 237, 137, 57, 257, 157, 357, 2357, 1357 4 dp[6] 6 4, 24, 14, 34, 234, 134 5 dp[7] 6 5, 25, 15, 35, 235, 135, 45, 245, 145, 345, 2345, 1345 由上面的表格可知,当str[j]=str[i]时,会出现重复的子序列,此时就要减去这一部分,也就是1. str[j] < str[i],此时dp[i]=dp[i]+dp[j]的讨论。
参考代码
import java.util.Scanner;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
String str = "tocyjkdzcieoiodfpbgcncsrjbhmugdnojjddhllnofawllbhfiadgdcdjstemphmnjihecoapdjjrprrqnhgccevdarufmliqijgihhfgdcmxvicfauachlifhafpdccfseflcdgjncadfclvfmadvrnaaahahndsikzssoywakgnfjjaihtniptwoulxbaeqkqhfwl";
int result = 0;
int[] dp = new int[str.length()];
for(int i=0; i<str.length(); i++)
dp[i]=1;
for(int i=0; i<str.length(); i++){
for(int j=0; j<i; j++){
if(str.charAt(j) < str.charAt(i)){
dp[i] += dp[j];
}
else if(str.charAt(j) == str.charAt(i)){
dp[i] -= dp[j];
}
}
}
for(int i=0; i<str.length(); i++){
result += dp[i];
}
System.out.println(result);
}
}
问题描述
思路解析
首先,如果通过暴力打表,然后将所有相邻点差值的和累加起来,当然是不现实的。想想空间复杂度和时间复杂度就明白了。这里我们能够很容易得到空间复杂度是 O ( ( 3 n ) 2 ) O((3^n)^2)O((3n)2) ,估算一下当n = 14 n=14n=14时,内存至少需要 170445GB,所以用暴力的方式是不现实的。
这里我们将每一个n阶的图都看成一阶的,也就是说把每个n阶的图看成9个n-1阶的图,就转化成了一阶跟二阶的关系,根据二阶的和一阶的x,y之间的关系来逐层降阶。
虽然 n=14我们做不到,但是 n 比较小的时候还是能够处理的嘛。比如:n=1, n=2这样的。先写一个模拟出来,再找找规律看看。
请先看下面两张图,分别为 1 阶皮亚诺曲线和 2 阶皮亚诺曲线大致走向示意图。
我们发现在所有的皮亚诺曲线中,大致走向只有四个方向:↗️、↖️、↘️、↙️,依次编号为1,2,3,4.
- ↗️
- ↖️
- ↘️
- ↙️
而皮亚诺曲线升阶(比如1阶变到2阶)过程,就是对基阶皮亚诺曲线进行扩展操作。比如我们看 11 阶升阶为 22 阶就是对↗️走向扩展为 9 个走向↗️↖️↗️ ↘️↙️↘️ ↗️↖️↗️. 到这里如果都能看明白,其他对这个题目解题就很有帮助了。我们接下来要做的就是将四个方向扩展出来的方向列表搞出来,这个可以从二阶扩展到三阶的皮亚诺曲线中得到。
- ↗️ 扩展为 ↗️↖️↗️ ↘️↙️↘️ ↗️↖️↗️ 对应编号为 121 343 121
- ↖️ 扩展为 ↖️↗️↖️ ↙️↘️↙️ ↖️↗️↖️ 对应编号为 212 434 212
- ↘️ 扩展为 ↘️↙️↘️ ↗️↖️↗️ ↘️↙️↘️ 对应编号为 343 121 343
- ↙️ 扩展为 ↙️↘️↙️ ↖️↗️↖️ ↙️↘️↙️ 对应编号为 434 212 434
到这里接下来就变得简单了,当然还有一点需要处理,那就是各个大致行走方向怎么接上的问题,比如:先↗️走,接下来需要↖️走,但是我应该怎样让↗️结束后的那个位置接上↖️开始的位置呢?
那么我们对于所有可能的组合进行的表示(当然并不是所有的方向组合都在这个方向中的,比如↗️接下来就不可能是↙️):
那对于大致方向与大致方向之间的连接关系我们也得到了。
下来就是把大致方向(↗️、↖️、↘️、↙️)表示成详细的行走方向(⬆️、⬇️、⬅️、➡️)即可。
皮亚诺曲线实现
Dir.java 详细行走方向类,后面需要用到。
public class Dir {
public int ic;
public int jc;
public Dir(int _ic_, int _jc_) {
this.ic = _ic_;
this.jc = _jc_;
}
}
DirUtil.java 方向处理工具类,核心部分,用于升阶扩展操作,以及将大致行走方向表示成详细的行走方向。
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class DirUtil {
private static final Dir UP = new Dir(1, 0);
private static final Dir DOWN = new Dir(-1, 0);
private static final Dir RIGHT = new Dir(0, 1);
private static final Dir LEFT = new Dir(0, -1);
public static Dir[] dir1 = new Dir[]{
UP, UP, RIGHT, DOWN, DOWN, RIGHT, UP, UP
};
public static Dir[] dir2 = new Dir[]{
UP, UP, LEFT, DOWN, DOWN, LEFT, UP, UP
};
public static Dir[] dir3 = new Dir[]{
DOWN, DOWN, RIGHT, UP, UP, RIGHT, DOWN, DOWN
};
public static Dir[] dir4 = new Dir[]{
DOWN, DOWN, LEFT, UP, UP, LEFT, DOWN, DOWN
};
public static Dir[] getDir(DirTester.Point s, DirTester.Point t) {
if (s.x < t.x && s.y < t.y) return dir1;
if (s.x < t.x && s.y > t.y) return dir2;
if (s.x > t.x && s.y < t.y) return dir3;
return dir4;
}
public static Dir[] getDirById(int __id__) {
switch (__id__) {
case 1:
return dir1;
case 2:
return dir2;
case 3:
return dir3;
case 4:
return dir4;
}
return null;
}
// 升阶扩展操作
public static List<Integer> expandDirGroup(List<Integer> list) {
List<Integer> expandedList = new ArrayList<>();
for (int item : list) {
switch (item) {
case 1:
expandedList.addAll(Arrays.asList(1, 2, 1, 3, 4, 3, 1, 2, 1));
break;
case 2:
expandedList.addAll(Arrays.asList(2, 1, 2, 4, 3, 4, 2, 1, 2));
break;
case 3:
expandedList.addAll(Arrays.asList(3, 4, 3, 1, 2, 1, 3, 4, 3));
break;
case 4:
expandedList.addAll(Arrays.asList(4, 3, 4, 2, 1, 2, 4, 3, 4));
break;
}
}
return expandedList;
}
// 将大致行走方向展开为完整的行走方向
public static List<Dir> expandAsStepList(List<Integer> dirGroupList) {
List<Dir> dirs = new ArrayList<>();
int prevDirId = 0;
for (int dirGroupId : dirGroupList) {
Dir[] dirsTmp = getDirById(dirGroupId);
switch (prevDirId * 10 + dirGroupId) {
case 12:
case 21:
dirs.add(UP);
break;
case 13:
case 31:
dirs.add(RIGHT);
break;
case 24:
case 42:
dirs.add(LEFT);
break;
case 34:
case 43:
dirs.add(DOWN);
break;
}
assert dirsTmp != null;
dirs.addAll(Arrays.asList(dirsTmp));
prevDirId = dirGroupId;
}
return dirs;
}
}
HilbertCurveTester.java 则是对曲线结果进行测试了。
import java.util.*;
public class HilbertCurveTester {
static class Point {
public int x, y;
public Point() {
}
public Point(int x, int y) {
this.x = x;
this.y = y;
}
}
public static int[][] genMap(int level) {
if (level < 1) {
return null;
}
int mapSize = pow(3, level);
int[][] a = new int[mapSize][mapSize];
List<Integer> dirGroupList = new ArrayList<>();
dirGroupList.add(1);
for (int i = 2; i <= level; i++) {
dirGroupList = DirUtil.expandDirGroup(dirGroupList);
}
List<Dir> dirList = DirUtil.expandAsStepList(dirGroupList);
int x = 0;
int y = 0;
int val = 1;
a[x][y] = val++;
for (Dir dir : dirList) {
x += dir.ic;
y += dir.jc;
a[x][y] = val++;
}
return a;
}
public static int pow(int a, int n) {
int ans = 1;
for (int i = 0; i < n; i++) {
ans *= a;
}
return ans;
}
public static void display(int[][] a) {
for (int i = a.length - 1; i >= 0; i--) {
for (int j = 0; j < a[i].length; j++) {
System.out.printf("%2d ", a[i][j]);
}
System.out.println();
}
}
public static void main(String[] args) {
System.out.print("[n] > ");
Scanner in = new Scanner(System.in);
int n = in.nextInt();
int[][] a = genMap(n);
int sum = 0;
assert a != null;
display(a);
}
}
输出结果:
[n] > 1
3 4 9
2 5 8
1 6 7
[n] > 2
21 22 27 28 33 34 75 76 81
20 23 26 29 32 35 74 77 80
19 24 25 30 31 36 73 78 79
18 13 12 43 42 37 72 67 66
17 14 11 44 41 38 71 68 65
16 15 10 45 40 39 70 69 64
3 4 9 46 51 52 57 58 63
2 5 8 47 50 53 56 59 62
1 6 7 48 49 54 55 60 61
接下来我们就可以对生成的皮亚诺曲线进行找规律了,我们可以将所有距离都打了出来,形成一个 (距离,个数)(距离,个数) 表示形式。比如:
[n] > 1
(1, 8)
(5, 2)
(3, 2)
与给的样例是一样的 1×8+5×2+3×2=24
[n] > 2
(1, 80)
(3, 20)
(5, 20)
(11, 6)
(13, 6)
(31, 2)
(33, 2)
(35, 2)
(37, 2)
(39, 2)
(41, 2)
这里与给的样例计算结果也是一样的。
我发现接下去打表就更长了,规律不好找了。于是我突发奇想,我想着直接把同样个数的数值都给加起来看看。
于是就有了以下关于不同 nn 的计算式子:
1 (24) => 1*8 + 8*2
2 (816) => 1*80 + 8*20 + 24*6 + 216*2
3 (23496) => 1*728 + 8*182 + 24*60 + 216*20 + 648*6 + 5832*2
4 (647520) => 1*6560 + 8*1640 + 24*546 + 216*182 + 648*60 + 5832*20 + 17496*6 + 157464*2
5 (17601144) => 1*59048 + 8*14762 + 24*4920 + 216*1640 + 648*546 + 5832*182 + 17496*60 + 157464*20 + 472392*6 + 4251528*2
6 (476293776) => 1*531440 + 8*132860 + 24*44286 + 216*14762 + 648*4920 + 5832*1640 + 17496*546 + 157464*182 + 472392*60 + 4251528*20 + 12754584*6 + 114791256*2
接下来就是快乐的找规律时间了。
我们将乘法左右给拆分出来,分成两个列表 list1 和 list2
list1
1 (24) => 1 8
2 (816) => 1 8 24 216
3 (23496) => 1 8 24 216 648 5832
4 (647520) => 1 8 24 216 648 5832 17496 157464
5 (17601144) => 1 8 24 216 648 5832 17496 157464 472392 4251528
6 (476293776) => 1 8 24 216 648 5832 17496 157464 472392 4251528 12754584 114791256
list2
1 (24) => 8 2
2 (816) => 80 20 6 2
3 (23496) => 728 182 60 20 6 2
4 (647520) => 6560 1640 546 182 60 20 6 2
5 (17601144) => 59048 14762 4920 1640 546 182 60 20 6 2
6 (476293776) => 531440 132860 44286 14762 4920 1640 546 182 60 20 6 2
至此,规律就变得很容易找了。
这里就不去过多赘述了,见下面的代码吧。
参考代码
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
public class Main {
public static long pow(long a, int n) {
long ans = 1;
for (int i = 0; i < n; i++) {
ans *= a;
}
return ans;
}
public static List<Long> genList1(int n) {
if (n < 1) {
return new ArrayList<>();
}
if (n == 1) {
List<Long> result = new ArrayList<>();
result.add(1L);
result.add(8L);
return result;
}
List<Long> prev = genList1(n - 1);
List<Long> result = new ArrayList<>(prev);
result.add(result.get(result.size() - 1) * 3);
result.add(result.get(result.size() - 1) * 9);
return result;
}
public static List<Long> genList2(int n) {
if (n < 1) {
return new ArrayList<>();
}
if (n == 1) {
List<Long> result = new ArrayList<>();
result.add(8L);
result.add(2L);
return result;
}
List<Long> prev = genList2(n - 1);
List<Long> result = new ArrayList<>();
result.add(pow(9, n) - 1);
result.add(result.get(result.size()- 1) / 4L);
result.add(prev.get(1) * 3);
for (int i = 1; i < prev.size(); i++) {
result.add(prev.get(i));
}
return result;
}
public static void main(String[] args) {
Scanner in = new Scanner(System.in);
int n = in.nextInt();
List<Long> list1 = genList1(n);
List<Long> list2 = genList2(n);
long ans = 0;
for (int i = 0; i < n * 2; i++) {
ans += list1.get(i) * list2.get(i);
}
System.out.println(ans);
}
}
问题描述
小蓝有一条玩具蛇,一共有 16 节,上面标着数字 1 至 16。每一节都是一
个正方形的形状。相邻的两节可以成直线或者成 90 度角。
小蓝还有一个 4 × 4 的方格盒子,用于存放玩具蛇,盒子的方格上依次标着
字母 A 到 P 共 16 个字母。
小蓝可以折叠自己的玩具蛇放到盒子里面。他发现,有很多种方案可以将
玩具蛇放进去。
下图给出了两种方案:
请帮小蓝计算一下,总共有多少种不同的方案。如果两个方案中,存在玩
具蛇的某一节放在了盒子的不同格子里,则认为是不同的方案。
思路解析
1、玩具蛇长度16,就假设是1~16,那1放在不同的格子里面就是不同的情况,所以要暴力枚举起始点1在16个格子里面的情况
2、在dfs深度搜索里面,我们先列举不存在的情况 if(r<0 || c<0 || r>3 || c>3) (a [ r ] [ c ] = = 1 a[r][c]==1a[r][c]==1) //位置已经被占
3、(number>=15) 当玩具蛇放满的时候,我们就返回1,也就是满足的情况的一种方法。
4、每一个位置有上下左右四个方向放置蛇sum1= dfs(r-1,c,a,number+1) //上+dfs(r+1,c,a,number+1) //下+dfs(r,c-1,a,number+1) //左+dfs(r,c+1,a,number+1); //右
5、a [ r ] [ c ] = 0 a[r][c]=0a[r][c]=0; //我们尝试走这条路就把TA置为1,我们尝试走其他路的时候,就要把,刚刚置为1的,重新置为0
参考代码
import java.util.Scanner;
public class DFS1 {
static int sum=0; //结果:sum种方法
static int number=0; //步数
static int a[][]=new int[4][4]; //4*4的二维数组
static int dfs(int r,int c,int a[][],int number) { //r行c列数组a
if(r<0 || c<0 || r>3 || c>3)
return 0;
if(a[r][c]==1) //位置已经被占
return 0;
if(number>=15) //放满玩具蛇
return 1;
a[r][c]=1; //=1就是被占
int sum1=0; //每一个位置有多少种可能性
sum1= dfs(r-1,c,a,number+1) //上
+dfs(r+1,c,a,number+1) //下
+dfs(r,c-1,a,number+1) //左
+dfs(r,c+1,a,number+1); //右
a[r][c]=0; //置回0
return sum1;
}
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
//暴力枚举二维数组所有的位置
for (int i = 0; i <= 3; i++) {
for (int j = 0; j <= 3; j++) {
sum+=dfs(i,j,a,0);
}
}
System.out.print(sum);
}
}
问题描述
思路解析
二分求最长上升子序列板子题,我们可以发现二分求得的最长上升队列中,保存的就是当前长度最小的数字,因此我们只需要每覆盖一个存储它们前面一个,最后递归输出。
参考代码
import java.util.Scanner;
public class Main {
public static int N = 1000010;
public static String[] A = new String[N];
public static String s = new String();
public static String ans = new String();
public static int [] q = new int[N];
public static int [] pre = new int[N];
public static int cnt;
public static void dfs(int u)
{
if(u==0){
return;
}
dfs(pre[u]);
ans+=A[u];
}
public static void init()
{
int len = s.length();
for(int i=0,j=0;i<len;i++)
{
if(s.charAt(i)>='A'&&s.charAt(i)<='Z')
{
j = i;
while(j+1<len&&s.charAt(j+1)>='a'&&s.charAt(j+1)<='z'){
j++;
}
if(j-i+1<0){
A[++cnt] = s.substring(i);
}
else{
A[++cnt] = s.substring(i,j+1 );
}
i = j;
}
}
}
public static void solve()
{
int len = 0;
for(int i=1;i<=cnt;i++)
{
int l = 0,r = len;
while(l<r)
{
int mid = l+r+1>>1;
if(A[q[mid]].compareTo(A[i])<0) l = mid;
else r = mid-1;
}
q[r+1] = i;
pre[i] = q[r];
len = Math.max(r+1,len);
}
int idx = q[len];
dfs(idx);
System.out.println(ans);
}
public static void main(String[] args) {
Scanner sc = new Scanner(System.in);//WoAiLanQiaoBei
s = sc.nextLine();
init();
solve();
}
}
问题描述
思路解析
本题是一个dp的题目,思路其实就是定义一个三维的数组,记录状态
d p [ i ] [ j ] dp[i][j]dp[i][j]表示处理完左边第1幅画和右边第j幅画所走的最小路程,但是我们无法知道现在到底是在是在左边还是在右边,所以我们还需要增加一维数组代表现在现在到达的是左边还是右边,用0表示在左边,用1表示在右边,这样就可以确定状态
假设我们现在需要到达左边那么现在有两种方法到达,一种是前一个状态在左边,另一种是前一个状态在右边,那么我们就可以写出状态转移方程:
d p [ i ] [ j ] [ 0 ] = M a t h . m i n ( d p [ i ] [ j ] [ 0 ] , M a t h . m i n ( d p [ i − 1 ] [ j ] [ 0 ] + l e f t [ i ] − l e f t [ i − 1 ] , d p [ i − 1 ] [ j ] [ 1 ] + j s ( l e f t [ i ] , r i g h t [ j ] , l ) ) ) ; dp[i][j][0]=Math.min(dp[i][j][0],Math.min(dp[i-1][j][0]+left[i]-left[i-1], dp[i-1][j][1]+js(left[i],right[j],l)));dp[i][j][0]=Math.min(dp[i][j][0],Math.min(dp[i−1][j][0]+left[i]−left[i−1],dp[i−1][j][1]+js(left[i],right[j],l)));
为何是i-1而不能是j-1的原因是因为,0表示现在到达点是i也就是说在之前状态i还没有到达,所以用i-1,而不是j-1
到达点在右边同理可以写出状态转移方程
参考代码
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StreamTokenizer;
import java.util.Arrays;
public class Main {
public static void main(String[] args) throws IOException {
StreamTokenizer x=new StreamTokenizer(new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in)));
PrintWriter out=new PrintWriter(System.out);
x.nextToken();
int n=(int)x.nval;
x.nextToken();
int m=(int)x.nval;
x.nextToken();
int k=(int)x.nval;
x.nextToken();
int l=(int)x.nval;
int INF = 0x3f3f3f3f;
int left[]=new int[n+1];
int right[]=new int[m+1];
for(int i=1;i<=n;i++) {
x.nextToken();
left[i]=(int)x.nval;
}
for(int i=1;i<=m;i++) {
x.nextToken();
right[i]=(int)x.nval;
}
double dp[][][]=new double[n+1][m+1][2];
double pd=(double)l/2;
double a=js(0,left[1],pd);
double b=js(0,right[1],pd);
for(int i=0;i<=n;i++)//初始化,全部置为最大
for(int j=0;j<=m;j++)
Arrays.fill(dp[i][j], INF);
dp[1][0][0]=a;
dp[0][1][1]=b;
/*for(int i=1;i<=n;i++) {
dp[i][0][0]=a+left[i]-left[1];
dp[i][0][1]=INF;
}
for(int i=1;i<=m;i++) {
dp[0][i][0]=INF;
dp[0][i][1]=b+right[i]-right[1];
}*/
for(int i=0;i<=n;i++) {
for(int j=0;j<=m;j++) {
if(i!=0)dp[i][j][0]=Math.min(dp[i][j][0],Math.min(dp[i-1][j][0]+left[i]-left[i-1], dp[i-1][j][1]+js(left[i],right[j],l)));
if(j!=0)dp[i][j][1]=Math.min(dp[i][j][1],Math.min(dp[i][j-1][0]+js(left[i],right[j],l), dp[i][j-1][1]+right[j]-right[j-1]));
}
}
out.printf("%.2f\n", Math.min(dp[n][m][0]+js(k,left[n],pd), dp[n][m][1]+js(k,right[m],pd)));//最后还要到达画廊中间别忘了
out.flush();
}
public static double js(double a,double b,double h) {
a=Math.abs(a-b);
return Math.sqrt(a*a+h*h);
}
}
问题描述
在平面内有一些矩形,它们的两条边都平行于坐标轴。。。
思路解析
//待补充
参考代码
//待补充
问题描述
思路解析
状压DP + 最短路径:
w[i][j]:从村庄 i 到村庄 j 之间的最短距离;
f[i][j]:从村庄 0 走到村庄 j ,且经过经过村庄的状态为 i 的最小飞行距离(将 1 映射成 0,以此类推);
参考代码
import javafx.util.Pair;
import java.math.BigDecimal;
import java.text.DecimalFormat;
import java.util.Scanner;
class Node{
int first;
int second;
}
class Solution{
int n = 200;
int INF = 100000000;
Node[] p = new Node[n];
double[][] w = new double[n][n];
double[][] f = new double[n][n];
public Solution() {
for(int i=0;i<n;i++){
p[i] = new Node();
}
}
double get_distance(int i, int j) {
int x = p[i].first - p[j].first;
int y = p[i].second - p[j].second;
return Math.sqrt(x * x + y * y);
}
void solve(){
Scanner sc = new Scanner(System.in);
int n,d;
n = sc.nextInt();
d = sc.nextInt();
for (int i = 0; i < n; i++) {
int first = sc.nextInt();
int second = sc.nextInt();
p[i].first = first;
p[i].second = second;
}
for (int i = 0; i < n; i ++)
for (int j = i + 1; j < n; j ++)
{
w[i][j] = w[j][i] = get_distance(i, j);
if(w[i][j] > d) {
w[i][j] = w[j][i] = INF;
}
}
for (int k = 0; k < n; k ++){
for (int i = 0; i < n; i ++){
for (int j = 0; j < n; j ++){
w[i][j] = Math.min(w[i][j], w[i][k] + w[k][j]);
}
}
}
for (int i = 0; i < 1 << n; i ++){
for (int j = 0; j < n; j ++){
f[i][j] = INF;
}
}
f[1][0] = 0;
for (int i = 0; i < 1 << n; i ++){
for (int j = 0; j < n; j ++){
if((i >> j & 1) !=0){
for (int k = 0; k < n; k ++){
if(((i - (1 << j)) >> k & 1) != 0){
f[i][j] = Math.min(f[i][j], f[i - (1 << j)][k] + w[k][j]);
}
}
}
}
}
double ans = INF;
for (int i = 1; i < n; i ++){
ans = Math.min(ans, f[(1 << n) - 1][i] + w[i][0]);
}
DecimalFormat df = new DecimalFormat("0.00");
System.out.println(df.format((1.0*(ans * 100)/100) ));
}
}
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Solution solution = new Solution();
solution.solve();
}
}
问题描述
思路解析
动态规划+循环数组
参考代码
import java.util.Scanner;
public class Main {
static int len;
static int[][] arr;
static int k;
static int p;
public static void main(String[] args) {
Scanner sc = new Scanner(System.in);
k = sc.nextInt();
p = sc.nextInt();
long L = sc.nextLong();
sc.close();
// 创建一个双层的循环数组,0层存没跳到p几次的方式个数,1层存跳至少p次的方式个数
len = k + 1;
arr = new int[len][2];
int i;
arr[0][1] = arr[0][0] = 1;
for (i = 1; L-- > 0; i = (i + 1) % len) {
int sum = 0;
for (int j = 1; j < p; j++) {
// 跳p次以内累加的是之前跳至少p次的方式个数。
sum = (sum + arr[(len + i - j) % len][1]) % 20201114;
}
arr[i][0] = sum;
for (int j = p; j <= k; j++) {
// 跳至少p次时累加的是之前跳p次以内的方式个数。
sum = (sum + arr[(len + i - j) % len][0]) % 20201114;
}
arr[i][1] = sum;
}
// for循环多移动了一次i,这里把i移回来。
i = (len + i - 1) % len;
System.out.println(arr[i][1]);
}
}