【蓝桥杯十四届第二期模拟赛】第四题——递归求解(python)(耗时仅不到1s出答案)(lru_cache)

news2024/11/28 17:42:37

前言

这次的第二期蓝桥杯模拟赛为登录官网考试,并没有使用我们那个机房的破电脑,你都让我使用我自己的电脑了,那我不得皮一下【doge】

第四题是填空题,虽然我报名的是c语言赛道,但是还是默默打开了我的pycharm,,,


题目描述

问题描述:

​ 小蓝有一个 30 行 60 列的数字矩阵,矩阵中的每个数都是 0 到 9 之间的数字。现在小蓝想从这个矩阵的第一行第一列画一条折线到第 30 行 60 列,线只能沿水平向右走或竖直向下走,只能在有数字的地方拐弯。小蓝想知道,这样一条线经过的数字的和最大是多少。

数字矩阵:

   174094882455171152761423221685761892795431233411387427793198
  650286024865090061389344606618496378829135984076361542097372
  601657541200146071777733599818266038012509478351201640618984
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  890781586124258626539246182119762952003918195325258677229419
  698255491250839396799769357665825441616335532825361862146291
  503649293440596342887581257444442930778730382520372975343211
  325351222640703400531067500454956482168314849207060705673849
  265774579830223671554026061117300483012903885770893074783710
  083450145620356667677191627276513995926532444279237315785832
  411595106453089134746365281031552217482363035280722591085079
  053410485925413958279617719034175332412908745680774313630190
  429314820559328748143552689295945058801322270313370955837837
  939182801848609300876356583948397645861551964542532682663945
  625356614462682551015176002433628234343684739800880514363921
  982340231989891351425389287014819359798014755509282450440511
  590838726938103384801541373585690893606978941566666714061214
  952341523168827712604946036245881214982452998386986623826275
  782780208928205527678781609589000725521486468983551558405472
  149903035076783644195574734088152324666290493119955560594634
  905391288186024902215444250421277955403412298227858394469856
  607272647132163832860126054679347881638761723785858733108109
  249157334220127702410373959720286708183036202841837581704881
  367895556630088230650972282944827258473951902831431040790814
  079538232104075905120989173307660289899942087873076421916033
  622143260549608274076012938515668898707915863945382394851328
  164677964192631597026176253407553188801750590935427267220117
  591817866992665840378311257621611574856498432538327068011953
  631534031790352912617015229051836886166704989498756486878095
  690013558017746707412183571476823027885971347137127534455141

思路

注:这道题是要用动态规划来做才符合出题人的意图,但他只是一道填空题,所以我觉得用我的cpu去做。

这道题我的思路是:(比较稚嫩,大佬勿喷)

因为他是向下或者向右两个方向,每一个结点都是只有这两种情况,所以我们可以通过二叉树来求解。即在生成二叉树的同时,把它每一个叶子结点对应的路径上的数字求和,最后在所有叶子结点对应的路径数字和里面找到最大的那个即可。

例如: n代表行,m代表列,则二叉树意为上图。


python代码

1.单函数递归

str = """
   174094882455171152761423221685761892795431233411387427793198
  650286024865090061389344606618496378829135984076361542097372
  601657541200146071777733599818266038012509478351201640618984
  143988087783837107349651099683484992553337438088068198972282
  890781586124258626539246182119762952003918195325258677229419
  698255491250839396799769357665825441616335532825361862146291
  503649293440596342887581257444442930778730382520372975343211
  325351222640703400531067500454956482168314849207060705673849
  265774579830223671554026061117300483012903885770893074783710
  083450145620356667677191627276513995926532444279237315785832
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  053410485925413958279617719034175332412908745680774313630190
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  982340231989891351425389287014819359798014755509282450440511
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  952341523168827712604946036245881214982452998386986623826275
  782780208928205527678781609589000725521486468983551558405472
  149903035076783644195574734088152324666290493119955560594634
  905391288186024902215444250421277955403412298227858394469856
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  367895556630088230650972282944827258473951902831431040790814
  079538232104075905120989173307660289899942087873076421916033
  622143260549608274076012938515668898707915863945382394851328
  164677964192631597026176253407553188801750590935427267220117
  591817866992665840378311257621611574856498432538327068011953
  631534031790352912617015229051836886166704989498756486878095
  690013558017746707412183571476823027885971347137127534455141"""

str_list = str.split()
# print(len(str_list), len(str_list[0]))

all_list = []
for each_line in str_list:
    each_line_list = []
    for each_iter in each_line:
        each_line_list.append(int(each_iter))
    all_list.append(each_line_list)

all_max = 0

def _(i, j, x):
    global all_list, all_max

    if i == 29 and j == 59:
        x += all_list[i][j]  # 这里别忘了把[i, j]结点也加上
        if x > all_max:
            all_max = x
            print(all_max)
        return

    if i < 29:
        _(i + 1, j, x + all_list[i][j])

    if j < 59:
        _(i, j + 1, x + all_list[i][j])


_(0, 0, 0)  # 一开始的坐标是[0, 0],并且从0开始加
print(all_max, '-----------')

 注:这种方法是正确的,并没有问题,他只是“比较”慢。

2.三个进程提速

为了加快递归速度,并且得到结果,我们就不能使用上面的方法,我们可以分三个方向来运行递归,在答题结束之前把三个递归出来的结果找到其中的一个最大值提交。

进程1:就是上面的那个方法(生成二叉树的方向为【上】)

进程2:更换生成二叉树的方向为【下】

str = """
   174094882455171152761423221685761892795431233411387427793198
  650286024865090061389344606618496378829135984076361542097372
  601657541200146071777733599818266038012509478351201640618984
  143988087783837107349651099683484992553337438088068198972282
  890781586124258626539246182119762952003918195325258677229419
  698255491250839396799769357665825441616335532825361862146291
  503649293440596342887581257444442930778730382520372975343211
  325351222640703400531067500454956482168314849207060705673849
  265774579830223671554026061117300483012903885770893074783710
  083450145620356667677191627276513995926532444279237315785832
  411595106453089134746365281031552217482363035280722591085079
  053410485925413958279617719034175332412908745680774313630190
  429314820559328748143552689295945058801322270313370955837837
  939182801848609300876356583948397645861551964542532682663945
  625356614462682551015176002433628234343684739800880514363921
  982340231989891351425389287014819359798014755509282450440511
  590838726938103384801541373585690893606978941566666714061214
  952341523168827712604946036245881214982452998386986623826275
  782780208928205527678781609589000725521486468983551558405472
  149903035076783644195574734088152324666290493119955560594634
  905391288186024902215444250421277955403412298227858394469856
  607272647132163832860126054679347881638761723785858733108109
  249157334220127702410373959720286708183036202841837581704881
  367895556630088230650972282944827258473951902831431040790814
  079538232104075905120989173307660289899942087873076421916033
  622143260549608274076012938515668898707915863945382394851328
  164677964192631597026176253407553188801750590935427267220117
  591817866992665840378311257621611574856498432538327068011953
  631534031790352912617015229051836886166704989498756486878095
  690013558017746707412183571476823027885971347137127534455141"""

str_list = str.split()
# print(len(str_list), len(str_list[0]))

all_list = []
for each_line in str_list:
    each_line_list = []
    for each_iter in each_line:
        each_line_list.append(int(each_iter))
    all_list.append(each_line_list)

all_max = 0

def _(i, j, x):
    global all_list, all_max

    if i == 29 and j == 59:
        x += all_list[i][j]  # 这里别忘了把[i, j]结点也加上
        if x > all_max:
            all_max = x
            print(all_max)
        return


    # 在这里进行了修改,让他从另外一个方向开始找
    if j < 59:
        _(i, j + 1, x + all_list[i][j])

    if i < 29:
        _(i + 1, j, x + all_list[i][j])


_(0, 0, 0)  # 一开始的坐标是[0, 0],并且从0开始加
print(all_max, '-----------')

进程2:更换生成二叉树的方向为【中】

str = """
   174094882455171152761423221685761892795431233411387427793198
  650286024865090061389344606618496378829135984076361542097372
  601657541200146071777733599818266038012509478351201640618984
  143988087783837107349651099683484992553337438088068198972282
  890781586124258626539246182119762952003918195325258677229419
  698255491250839396799769357665825441616335532825361862146291
  503649293440596342887581257444442930778730382520372975343211
  325351222640703400531067500454956482168314849207060705673849
  265774579830223671554026061117300483012903885770893074783710
  083450145620356667677191627276513995926532444279237315785832
  411595106453089134746365281031552217482363035280722591085079
  053410485925413958279617719034175332412908745680774313630190
  429314820559328748143552689295945058801322270313370955837837
  939182801848609300876356583948397645861551964542532682663945
  625356614462682551015176002433628234343684739800880514363921
  982340231989891351425389287014819359798014755509282450440511
  590838726938103384801541373585690893606978941566666714061214
  952341523168827712604946036245881214982452998386986623826275
  782780208928205527678781609589000725521486468983551558405472
  149903035076783644195574734088152324666290493119955560594634
  905391288186024902215444250421277955403412298227858394469856
  607272647132163832860126054679347881638761723785858733108109
  249157334220127702410373959720286708183036202841837581704881
  367895556630088230650972282944827258473951902831431040790814
  079538232104075905120989173307660289899942087873076421916033
  622143260549608274076012938515668898707915863945382394851328
  164677964192631597026176253407553188801750590935427267220117
  591817866992665840378311257621611574856498432538327068011953
  631534031790352912617015229051836886166704989498756486878095
  690013558017746707412183571476823027885971347137127534455141"""

str_list = str.split()
# print(len(str_list), len(str_list[0]))

all_list = []
for each_line in str_list:
    each_line_list = []
    for each_iter in each_line:
        each_line_list.append(int(each_iter))
    all_list.append(each_line_list)

all_max = 0

def _1(i, j, x):
    global all_list, all_max

    if i == 29 and j == 59:
        x += all_list[i][j]
        if x > all_max:
            all_max = x
            print(all_max)
        return

    if i < 29:
        _2(i + 1, j, x + all_list[i][j])

    if j < 59:
        _2(i, j + 1, x + all_list[i][j])


def _2(i, j, x):
    global all_list, all_max

    if i == 29 and j == 59:
        x += all_list[i][j]
        if x > all_max:
            all_max = x
            print(all_max)
        return

    if j < 59:
        _1(i, j + 1, x + all_list[i][j])

    if i < 29:
        _1(i + 1, j, x + all_list[i][j])


_1(0, 0, 0)
print(all_max, '-----------')

之后同时运行这三个代码就行了~~~【怎么说呢,,总感觉我的这个方法只能凸显我的无知。。但是我感觉这也属于一种思路吧,仅供参考!!!】

3.最近最久未使用页面置换算法【lru】加速递归

使用注解:

@functools.lru_cache()

参考博客:(4条消息) 【Python】functools.lru_cache加快递归速度_zephyrji96的博客-CSDN博客icon-default.png?t=M85Bhttps://blog.csdn.net/qq_36552489/article/details/105532598?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522166979114416782425651167%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=166979114416782425651167&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduend~default-2-105532598-null-null.142^v67^control,201^v3^control,213^v2^t3_control2&utm_term=python%E5%8A%A0%E5%BF%AB%E9%80%92%E5%BD%92%E9%80%9F%E5%BA%A6&spm=1018.2226.3001.4187

关于注解参数maxsize的选择:

简单的来说该参数的值越大,递归的越快。

该参数默认的值为128,也可以自己传参,这里我用的是1024000,这道题1s左右就递归出来的。

代码: 

import functools

str = """
   174094882455171152761423221685761892795431233411387427793198
  650286024865090061389344606618496378829135984076361542097372
  601657541200146071777733599818266038012509478351201640618984
  143988087783837107349651099683484992553337438088068198972282
  890781586124258626539246182119762952003918195325258677229419
  698255491250839396799769357665825441616335532825361862146291
  503649293440596342887581257444442930778730382520372975343211
  325351222640703400531067500454956482168314849207060705673849
  265774579830223671554026061117300483012903885770893074783710
  083450145620356667677191627276513995926532444279237315785832
  411595106453089134746365281031552217482363035280722591085079
  053410485925413958279617719034175332412908745680774313630190
  429314820559328748143552689295945058801322270313370955837837
  939182801848609300876356583948397645861551964542532682663945
  625356614462682551015176002433628234343684739800880514363921
  982340231989891351425389287014819359798014755509282450440511
  590838726938103384801541373585690893606978941566666714061214
  952341523168827712604946036245881214982452998386986623826275
  782780208928205527678781609589000725521486468983551558405472
  149903035076783644195574734088152324666290493119955560594634
  905391288186024902215444250421277955403412298227858394469856
  607272647132163832860126054679347881638761723785858733108109
  249157334220127702410373959720286708183036202841837581704881
  367895556630088230650972282944827258473951902831431040790814
  079538232104075905120989173307660289899942087873076421916033
  622143260549608274076012938515668898707915863945382394851328
  164677964192631597026176253407553188801750590935427267220117
  591817866992665840378311257621611574856498432538327068011953
  631534031790352912617015229051836886166704989498756486878095
  690013558017746707412183571476823027885971347137127534455141"""

str_list = str.split()
# print(len(str_list), len(str_list[0]))

all_list = []
for each_line in str_list:
    each_line_list = []
    for each_iter in each_line:
        each_line_list.append(int(each_iter))
    all_list.append(each_line_list)

all_max = 0


@functools.lru_cache(maxsize=1024000)
def _(i, j, x):
    global all_list, all_max

    if i == 29 and j == 59:
        x += all_list[i][j]
        if x > all_max:
            all_max = x
            print(all_max)
        return

    if i < 29:
        _(i + 1, j, x + all_list[i][j])

    if j < 59:
        _(i, j + 1, x + all_list[i][j])


_(0, 0, 0)
print(all_max, '-----------')

加速:

因为它是把函数放在缓存里面了,方便快速的读写,但其实还可以加速,就是使用我上面那个生成二叉树的方向为【中】的代码来做递归,它的递归函数有2个,当把maxsize的值设置为102400的时候就会发现,用它来做递归其实是比用一个函数递归的速度要快的。

(可以自己更改maxsize的值来测试时间,差距还是比较明显的)

import functools

str = """
   174094882455171152761423221685761892795431233411387427793198
  650286024865090061389344606618496378829135984076361542097372
  601657541200146071777733599818266038012509478351201640618984
  143988087783837107349651099683484992553337438088068198972282
  890781586124258626539246182119762952003918195325258677229419
  698255491250839396799769357665825441616335532825361862146291
  503649293440596342887581257444442930778730382520372975343211
  325351222640703400531067500454956482168314849207060705673849
  265774579830223671554026061117300483012903885770893074783710
  083450145620356667677191627276513995926532444279237315785832
  411595106453089134746365281031552217482363035280722591085079
  053410485925413958279617719034175332412908745680774313630190
  429314820559328748143552689295945058801322270313370955837837
  939182801848609300876356583948397645861551964542532682663945
  625356614462682551015176002433628234343684739800880514363921
  982340231989891351425389287014819359798014755509282450440511
  590838726938103384801541373585690893606978941566666714061214
  952341523168827712604946036245881214982452998386986623826275
  782780208928205527678781609589000725521486468983551558405472
  149903035076783644195574734088152324666290493119955560594634
  905391288186024902215444250421277955403412298227858394469856
  607272647132163832860126054679347881638761723785858733108109
  249157334220127702410373959720286708183036202841837581704881
  367895556630088230650972282944827258473951902831431040790814
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  622143260549608274076012938515668898707915863945382394851328
  164677964192631597026176253407553188801750590935427267220117
  591817866992665840378311257621611574856498432538327068011953
  631534031790352912617015229051836886166704989498756486878095
  690013558017746707412183571476823027885971347137127534455141"""

str_list = str.split()
# print(len(str_list), len(str_list[0]))

all_list = []
for each_line in str_list:
    each_line_list = []
    for each_iter in each_line:
        each_line_list.append(int(each_iter))
    all_list.append(each_line_list)

all_max = 0


@functools.lru_cache(maxsize=102400)
def _1(i, j, x):
    global all_list, all_max

    if i == 29 and j == 59:
        x += all_list[i][j]
        if x > all_max:
            all_max = x
            print(all_max)
        return

    if i < 29:
        _2(i + 1, j, x + all_list[i][j])

    if j < 59:
        _2(i, j + 1, x + all_list[i][j])

    # if j < 59:
    #     _(i, j + 1, x + all_list[i][j])
    #
    # if i < 29:
    #     _(i + 1, j, x + all_list[i][j])


@functools.lru_cache(maxsize=102400)
def _2(i, j, x):
    global all_list, all_max

    if i == 29 and j == 59:
        if x > all_max:
            all_max = x
            print(all_max)
        return

    if j < 59:
        _1(i, j + 1, x + all_list[i][j])

    if i < 29:
        _1(i + 1, j, x + all_list[i][j])


_1(0, 0, 0)
print(all_max, '-----------')

结尾

行吧,就图一乐吧,赶紧学动态规划去。。。

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在上一篇文章介绍了uni-app的基本用法&#xff0c;本章介绍在uni-app中vuex、组件、api的用法。 一、如何使用vuex 1.1 初始化 在项目根目录下创建store文件夹&#xff0c;在其内新建一个文件index.js&#xff0c;在index.js对vuex进行初始化。 import Vuex from vuex impor…

TML+CSS+JS大作业:腾讯课堂首页 1页 侧拉菜单

⛵ 源码获取 文末联系 ✈ Web前端开发技术 描述 网页设计题材&#xff0c;DIVCSS 布局制作,HTMLCSS网页设计期末课程大作业 | 家公司官网网站 | 企业官网 | 酒店官网 | 等网站的设计与制 | HTML期末大学生网页设计作业&#xff0c;Web大学生网页 HTML&#xff1a;结构 CSS&…

算法竞赛入门【码蹄集进阶塔335题】(MT2281-2285)

算法竞赛入门【码蹄集进阶塔335题】(MT2281-2285&#xff09; 文章目录算法竞赛入门【码蹄集进阶塔335题】(MT2281-2285&#xff09;前言为什么突然想学算法了&#xff1f;为什么选择码蹄集作为刷题软件&#xff1f;目录1. MT2281 另一种模2. MT2282 小码哥的认可3. MT2283 整数…

安卓版微信8.0.31内测版出炉:安装包变小,功能变多!

人是社会性生物&#xff0c;建立依恋、经营亲密关系是人的本能&#xff0c;只不过到了网络时代之后&#xff0c;用户进行交流的方式几乎都变成了微信等社交软件。 不仅可以让用户很便捷的和朋友进行沟通&#xff0c;并且在上班办公的时候&#xff0c;也是可以轻松传输文件等&a…

C++ · 手把手教你写一个扫雷小游戏

Hello&#xff0c;大家好&#xff0c;我是余同学。这两个月真是太忙了&#xff0c;无暇给大家更新文章… 暑假不是写了个扫雷小游戏吗(Link)&#xff1f;考虑到很多同学对代码没有透彻的理解&#xff0c;那么&#xff0c;这篇文章&#xff0c;我们来详细分析一下代码. 我们分…

【图像处理OpenCV(C++版)】——初学OpenCV

前言&#xff1a; &#x1f60a;&#x1f60a;&#x1f60a;欢迎来到本博客&#x1f60a;&#x1f60a;&#x1f60a; &#x1f31f;&#x1f31f;&#x1f31f; 本专栏主要结合OpenCV和C来实现一些基本的图像处理算法并详细解释各参数含义&#xff0c;适用于平时学习、工作快…

百数低代码开发平台助力生产管理:制造管理系统

随着全球经济化与信息化&#xff0c;制造企业的生产管理系统的建立对于制造业企业的信息化以及生产的智能化具有重要的意义&#xff0c;同时也是促进现代工业进步和发展的基础条件之一。我国制造业属于传统行业&#xff0c;凭借生产规模大且劳动力资源丰富在全世界拥有着一定地…

[附源码]计算机毕业设计springboot旅游度假村管理系统

项目运行 环境配置&#xff1a; Jdk1.8 Tomcat7.0 Mysql HBuilderX&#xff08;Webstorm也行&#xff09; Eclispe&#xff08;IntelliJ IDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持&#xff09;。 项目技术&#xff1a; SSM mybatis Maven Vue 等等组成&#xff0c;B/S模式 M…

Android 反编译入门(基于 Mac)

1 反编译基础 1.1 什么是反编译 定义&#xff1a;反编译就是将可执行程序转换为某种形式的高级编程语言的过程。 1.2 APK 文件的构成 首先&#xff0c;我们通过一张图来看看 APK 的整体组成&#xff1a; 可以看到&#xff0c;APK 主要由六个部分组成&#xff1a; Dex 文件…

什么值得一个头条?从世界杯看“头条”正确打开方式

“足球皇帝”贝肯鲍尔曾说&#xff1a;“在绿茵场上滚动的不是足球&#xff0c;而是黄金。” 卡塔尔世界杯不仅是球迷的盛宴&#xff0c;也是品牌的盛宴。绿茵场广告屏上&#xff0c;众多品牌纷纷现身。还有部分中国企业通过签约球队和球星等形式露面世界杯&#xff0c;共同挖…