Acwing——第 87 场周赛

news2024/12/25 2:36:13

题目链接

4797. 移动棋子
4798. 打怪兽
4799. 最远距离

题目描述

4797. 移动棋子

给定一个 5 行 5 列的方格矩阵,其中一个方格中有一个棋子。

现在,我们希望将棋子移动至矩阵的最中心方格中,即将其移动至矩阵的第 3行第 3列方格中。

每次移动可以将棋子沿上、下、左、右任一方向移动一格距离,前提是不能移出矩阵。

请你计算,为了将棋子移动至矩阵的最中心方格中,所需要的最少移动次数。

如果棋子一开始就在最中心方格中,则无需移动。

输入格式

输入共 5行,每行包含 5个整数,其中第 i 行第 j 列的整数表示第 i 行第 j 列方格的状态,如果为 0,则表示该方格中没有棋子,如果为 1,则表示该方格中有棋子。

保证只有一个方格中有棋子。

输出格式

一个整数,表示所需要的最少移动次数。

数据范围

所有测试点满足,输入恰好包含 24 个 0 和 1 个 1。

输入样例1:

0 0 0 0 0
0 0 0 0 1
0 0 0 0 0
0 0 0 0 0
0 0 0 0 0

输出样例1:

3

输入样例2:

0 0 0 0 0
0 0 0 0 0
0 1 0 0 0
0 0 0 0 0
0 0 0 0 0

输出样例2:

1

输入样例3:

0 0 0 0 0
0 0 0 0 0
0 0 1 0 0
0 0 0 0 0
0 0 0 0 0

输出样例3:

0

分析:
根据题意 直接返回 值为1的坐标(x,y) 与 中心点(3,3) 的 曼哈顿距离

时间复杂度: O ( 1 ) O(1) O(1)

代码:

#include<iostream>
#include<cmath>
using namespace std;

const int N = 10;
int a[N][N];

int main(){
    int x = -1,y = -1;
    for(int i = 1;i <= 5;i++){
        for(int j = 1;j <= 5;j++){
            cin>>a[i][j];
            //如果 a[i][j] == 1 则记录下 下标 i 和 j
            if(a[i][j]){
                x = i;y = j;
            }
        }
    }
    cout<<abs(x-3) + abs(y-3)<<endl;
    return 0;
}

4798. 打怪兽

n个怪兽(编号 1 ∼ n 1∼n 1n),其中第 i i i个怪兽的防御值为 a i a_i ai

你是一个魔法师,初始时拥有 m m m 点法力值。

当你的法力值大于 0 时,你可以对怪兽发动攻击,每一次攻击具体为:

  • 任意选择 1∼2个怪兽,并消耗 x 点法力值(x 可以是一个不超过你当前法力值的任意正整数),对每个所选怪兽发动一次伤害为 x的攻击。
  • 对于受到攻击的怪兽,如果其防御值小于或等于 x,则会被你消灭。否则,它将免疫此次攻击,不受任何影响。

请你确定最大的整数 k,满足:通过合理安排攻击,可以将第 1 ∼ k 1∼k 1k 个怪兽全部消灭。

输入格式

第一行包含整数 n , m n,m n,m

第二行包含 n n n个整数 a 1 , a 2 , … , a n a_1,a_2,…,a_n a1,a2,,an

输出格式

一个整数,表示最大的整数 k。

数据范围

所有测试点满足

  • 1 ≤ n ≤ 1000 1≤n≤1000 1n1000
  • 1 ≤ m ≤ 1 0 9 1≤m≤10^9 1m109
  • 1 ≤ a i ≤ m 1≤a_i≤m 1aim

输入样例1:

5 7
2 3 5 4 1

输出样例1:

3

输入样例2:

10 10
9 1 1 1 1 1 1 1 1 1

输出样例2:

4

输入样例3:

5 10
3 1 4 2 4

输出样例3:

5

分析:

我们可以通过 二分 的方式不断地来逼近 k。

此外我们还需要一个 c h e c k ( ) check() check() 函数,来判断我们当前二分的 m i d mid mid 是否是符合要求的。如果 c h e c k ( m i d ) = = t r u e check(mid) == true check(mid)==true 说明满足要求,那么将 左区间 l e f t left left 更新为 m i d mid mid;否则说明选择的 m i d mid mid 太大了,所以更新 右区间 r i g h t right right m i d − 1 mid - 1 mid1

c h e c k ( ) check() check() 函数内部:

  • 由于是任意选择的,所以必然将数组排好序从小大大选,花费的法力值更少(因因为可能要二分很多次,所以这里直接新建一个原数组的副本( 1 − m i d 1 - mid 1mid))。
  • 我们定义 f ( i ) f(i) f(i) 为消灭前 i 个怪兽,所需要的最少法力值。
    • 状态转移: f ( i ) = m i n ( f ( i − 1 ) + a [ i ] , f ( i − 2 ) + m a x ( a [ i − 1 ] , a [ i ] ) ) f(i) = min(f(i-1) + a[i],f(i-2) + max(a[i-1],a[i])) f(i)=min(f(i1)+a[i],f(i2)+max(a[i1],a[i]))
  • 最后只需要判断 f ( m i d ) < = m f(mid) <= m f(mid)<=m 即可。

时间复杂度: O ( n ∗ l o g 2 ( n ) ) O(n * log^2(n)) O(nlog2(n))

代码:

#include<iostream>
#include<vector>
#include<algorithm>
#include<cstring>
using namespace std;
using LL = long long;

const int N = 1010;
int a[N];
LL f[N];
int n,m;



bool check(int k){
    //每次要将 f 置为0
    memset(f,0,sizeof f);
    vector<int> arr(k+1);
    //赋值 a[1] ~ a[k] 到 arr副本中
    for(int i = 1;i <= k;i++) arr[i] = a[i];
    
    sort(arr.begin(),arr.end());
    
    f[1] = arr[1];
    f[2] = max(arr[1],arr[2]);
    
    for(int i = 3;i <= k;i++){
        f[i] = min(f[i-2]+max(arr[i-1],arr[i]),f[i-1]+arr[i]);
    }
    
    return f[k] <= m;
}



int main(){
    cin>>n>>m;
    for(int i = 1;i <= n;i++) cin>>a[i];
    
    //二分
    int l = 1,r = n;
    while(l<r){
        //因为是 l = mid 所以二分的时候需要加1 避免边界问题
        int mid = (l + r + 1) >> 1;
        if(check(mid)) l = mid;
        else r = mid - 1;
    }
    
    
    cout<<l<<endl;
    return 0;
}

4799. 最远距离

我们规定,如果一个无向连通图满足去掉其中的任意一条边都会使得该图变得不连通,则称该图为有效无向连通图

给定一个 n n n个点 m m m 条边的有效无向连通图,点的编号为 1 ∼ n 1∼n 1n,所有边的长度均为 1。

两点之间的距离定义为两点之间的最短距离

请你计算,给定图中距离最远的两个点之间的距离

输入格式

第一行包含两个整数 n , m n,m n,m

接下来 m m m 行,每行包含两个整数 a , b a,b a,b,表示点 a a a和点 b b b 之间存在一条无向边。

输出格式

一个整数,表示给定图中距离最远的两个点之间的距离。

数据范围

所有测试点满足

  • 1 ≤ n , m ≤ 1 0 5 1≤n,m≤10^5 1n,m105
  • 1 ≤ a , b ≤ n 1≤a,b≤n 1a,bn
  • a ≠ b a≠b a=b

输入样例1:

4 3
1 2
1 3
1 4

输出样例1:

2

输入样例2:

5 4
1 2
2 3
3 4
3 5

输出样例2:

3

分析:

本题可以通过 两遍DFS 解决。

我们先挑选 任意一个点 u u u 出发,第一遍DFS 求出距离 u u u 最远的点 v v v
第二遍DFS求出 v v v 的最远端点 e e e,此时 v v v e e e 之间就是最长的距离。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)

代码:

#include<iostream>
#include<vector>
using namespace std;

const int N = 1e5+10;

int n,m, c, d[N];
vector<int> E[N];

void dfs(int u, int fa) {
  for (int v : E[u]) {
    if (v == fa) continue;
    d[v] = d[u] + 1;
    
    if (d[v] > d[c]) c = v;
    
    dfs(v, u);
  }
}

int main() {
  scanf("%d%d", &n,&m);
  for (int i = 1; i <= m; i++) {
    int u, v;
    scanf("%d %d", &u, &v);
    //因为是无向图,要建两条边
    E[u].push_back(v), E[v].push_back(u);
  }
  //从 1点 开始dfs
  dfs(1, -1);
  
  //此时的 c点 就是距离 1点最远的点
  d[c] = 0;
  
  //再以c点为起点,求得的最长距离 d[c] 就是答案
  dfs(c, -1);
  
  
  printf("%d\n", d[c]);
  return 0;
}

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/175280.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

8种时间序列分类方法总结

对时间序列进行分类是应用机器和深度学习模型的常见任务之一。本篇文章将涵盖 8 种类型的时间序列分类方法。这包括从简单的基于距离或间隔的方法到使用深度神经网络的方法。这篇文章旨在作为所有时间序列分类算法的参考文章。 时间序列定义 在涵盖各种类型的时间序列 (TS) 分…

分布式锁与实现(一)-为什么需要分布式锁

1 在开发中的锁是什么 在计算机科学中&#xff0c;锁是在执行多线程时用于强行限制资源访问的同步机制&#xff0c;即用于在并发控制中保证对互斥要求的满足。 在java中我们有两种资源控制方式Synchronized与AQS 1.2 基于Synchronized实现的锁控制 Synchronized是java提供的一…

JDK 8新特性之Lambda表达式

目录 一&#xff1a;使用匿名内部类存在的问题 Lambda表达式写法,代码如下&#xff1a; 二&#xff1a;Lambda的标准格式 三&#xff1a;Lambda的实现原理 四&#xff1a;Lambda省略格式 五&#xff1a;Lambda的前提条件 六&#xff1a;函数式接口 七&#xff1a;Lambd…

05回溯法

文章目录装载问题回溯算法优化算法构造最优解0-1背包问题批处理作业调度问题图的M着色问题N皇后问题最大团问题回溯算法实际上一个类似枚举的搜索尝试过程&#xff0c;主要是在搜索尝试过程中寻找问题的解&#xff0c;当发现已不满足求解条件时&#xff0c;就“回溯”返回&…

12. 字典dict类型详解

1. 基础知识 (1) 字典(dictionary)是Python中另一个非常有用的内置数据类型。 (2) 列表是有序的对象集合&#xff0c;字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于&#xff1a;字典当中的元素是通过键来存取的&#xff0c;而不是通过偏移存取。 (3) 字典是一种映射类型&#xff…

Flowable进阶学习(三)流程、流程实例挂起与激活;启动、处理、结束流程的原理以及相关表结构与变动

文章目录流程挂起与激活流程实例挂起与激活启动、处理、结束流程的原理一、启动流程的原理启动一个流程实例时涉及到的表及表结构:ACT_RU_EXECUTION 运行时流程执行实例ACT_RU_IDENTITYLINK 运行时用户关系信息ACT_RU_TASK 运行时任务表ACT_RU_VARIABLE 运行时变量表二、处理流…

过滤器Filter总结

过滤器Filter1. 简介2. 快速入门3. 执行流程4. 使用细节4.1 拦截路径4.2 过滤器链5. 案例5.1 需求5.2 LoginFilter1. 简介 过滤器是JavaWeb三大组件之一&#xff08;Servlet、Filter&#xff0c;Listner&#xff09;&#xff1b; 作用&#xff1a; 把对资源&#xff08;servl…

Ubuntu22.04 安装 ssh

文章目录Ubuntu22.04 安装 ssh一、 环境配置二、 启动远程连接三、 开放端口四、 远程连接Ubuntu22.04 安装 ssh 一、 环境配置 安装 Ubuntu 系统后&#xff0c;我们首先需要配置管理员 root 用户&#xff1a; sudo passwd root然后&#xff0c;进行软件源的更换&#xff1a…

14 Java集合(Map集合+HashMap+泛型使用+集合面试题)

集合14.11 Map集合14.11.1 Map集合特点14.11.2 Map集合体系结构14.12 HashMap14.12.1 HashMap基本使用14.12.2 HashMap实际应用14.12.3 HashMap练习14.12.4 HashMap底层实现原理14.12.5 put的过程原码14.12.6 resize过程原码14.12.7 get的过程原码14.13 HashTable14.14 泛型高级…

5-1中央处理器-CPU的功能和基本结构

文章目录一.CPU的功能二.CPU的基本结构&#xff08;一&#xff09;运算器1.运算器的基本组成2.专用数据通路方式3.CPU内部单总线方式&#xff08;二&#xff09;控制器1.基本组成2.实现过程&#xff08;三&#xff09;寄存器一.CPU的功能 中央处理器&#xff08;CPU&#xff0…

并查集的入门与应用

目录 一、前言 二、并查集概念 1、并查集的初始化 2、并查集的合并 3、并查集的查找 4、初始化、查找、合并代码 5、复杂度 二、路径压缩 三、例题 1、蓝桥幼儿园&#xff08;lanqiaoOJ题号1135&#xff09; 2、合根植物&#xff08;2017年决赛&#xff0c;lanqiaoO…

SQL注入篇 - 布尔盲注及延时注入

数据来源 盲注 什么是盲注&#xff1a; 布尔盲注原理 布尔盲注流程 手工盲注思路&#xff08;以下的文章参考&#xff1a;DVWA-sql注入&#xff08;盲注&#xff09; - N0r4h - 博客园&#xff09; 手工盲注的过程&#xff0c;就像你与一个机器人聊天&#xff0c;这个机器人知…

DGSEA | GSEA做完了不要停,再继续比较一下有意义的通路吧!~

1写在前面 GSEA大家都会用了&#xff0c;但GSEA也有它自己的缺点&#xff0c;就是不能比较两个基因集或通路的富集情况。&#x1f912; 今天介绍一个Differential Gene Set Enrichment Analysis (DGSEA)&#xff0c;可以量化两个基因集的相对富集程度。&#x1f609; 2用到的包…

Java中的位运算及其常见的应用

文章目录1、位运算1.1 原码、反码、补码1.2 位运算符2、位运算的应用2.1 取模运算2.2 奇偶性判断2.3 交换变量的值2.4 加法运算1、位运算 1.1 原码、反码、补码 计算机中所有数据的存储和运算都是以二进制补码的形式进行的。a —> 97&#xff0c;A —> 65&#xff0c;‘…

深入学习Vue.js(十二)编译器

模板DSL的编译器 1.编译器概述 编译器实际上是一段程序&#xff0c;他用来将一种语言A翻译为另一种语言B。其中&#xff0c;A被称为源代码&#xff0c;B被称为目标代码。编译器将源代码翻译为目标代码的过程被称为编译。完整的编译过程通常包含词法分析、语法分析、语义分析、…

软件测试——测试用例

作者&#xff1a;~小明学编程 文章专栏&#xff1a;测试开发 格言&#xff1a;热爱编程的&#xff0c;终将被编程所厚爱。 目录 测试用例的设计方法 等价类 边界值 错误猜测法 判定表法&#xff08;使用于关系组合&#xff09; 设计步骤 具体例子 正交法 场景设计法…

Redis相关简介

1. Redis 简介 在这个部分&#xff0c;我们将学习以下3个部分的内容&#xff0c;分别是&#xff1a; ◆ Redis 简介&#xff08;NoSQL概念、Redis概念&#xff09; ◆ Redis 的下载与安装 ◆ Redis 的基本操作 1.1 NoSQL概念 1.1.1 问题现象 在讲解NoSQL的概念之前呢&am…

8. R语言画:散点图、直方图、条形图、箱线图、小提琴图、韦恩图

b站课程视频链接&#xff1a; https://www.bilibili.com/video/BV19x411X7C6?p1 腾讯课堂(最新&#xff0c;但是要花钱&#xff0c;我花99&#x1f622;&#x1f622;元买了&#xff0c;感觉讲的没问题&#xff0c;就是知识点结构有点乱&#xff0c;有点废话&#xff09;&…

九大数据分析方法-综合型分析方法以及如何使用这九大分析方法

文章目录3 综合型分析方法3.1 相关性分析法3.1.1 直接相关3.1.2 间接相关3.2标签分析法3.3 MECE法4 如何使用九大方法本文来源&#xff0c;为接地气的陈老师的知识星球&#xff0c;以及付同学的观看笔记。3 综合型分析方法 3.1 相关性分析法 相关性分析法&#xff1a;寻找指标…

ROS2机器人编程简述humble-第二章-Executors .3.5

ROS2机器人编程简述humble-第二章-Parameters .3.4由于ROS2中的节点是C对象&#xff0c;因此一个进程可以有多个节点。事实上&#xff0c;在许多情况下&#xff0c;这样做是非常有益的&#xff0c;因为当通信处于同一进程中时&#xff0c;可以通过使用共享内存策略来加速通信。…