博客
关于我
bzoj 1965: [Ahoi2005]SHUFFLE 洗牌
阅读量:274 次
发布时间:2019-03-01

本文共 547 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

xjb洗m次扑克后,第l位上的数是什么?

一开始,我也是一头雾水,面对这个问题,首先想到的是直接递推。于是写了一个递推函数f(i,j),表示在i次洗牌后,第j位的牌是什么。不过很快,我就发现这种方法在实际应用中并不高效,特别是当m和l的值较大时,递推的时间复杂度会变得非常高,几乎难以处理。

于是,我开始想有没有更聪明的办法,从前往后推,考虑第x位上的数经过一次洗牌后到哪一位。通过分析,我发现每次洗牌后,牌的位置会按照一定的规律变化,特别是在扑克牌的数量n已知的情况下,这种规律可以被数学地描述出来。

进一步的推导让我得到了一个关键的同余方程:2^m x ≡ l (mod n+1)。这里,x代表的是初始位置,l是我们想要找到的最终位置,m是洗牌的次数,n是扑克牌的总数。通过扩展欧几里得算法,我能够解出这个同余方程,从而找到x的值。

在实现上,我选择了C++语言,结合快速幂算法和扩展欧几里得算法,编写了一个高效的解决方案。这个方法的核心在于将问题转化为数学计算,避免了直接模拟每一次洗牌的复杂性,能够在较短的时间内得到结果。

通过这种方法,我们不仅能够快速解决这个问题,还能够将其扩展到更大的规模,适用于不同规模的扑克牌和洗牌次数。最终的代码实现也经过了多次测试,确保了其正确性和高效性。

转载地址:http://snza.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV_ cv2.imshow()
查看>>
opencv_core.dir/objects.a(vs_version.rc.obj)‘ is incompatible with i386:x86-64 output
查看>>
opencv——图像缩放1(resize)
查看>>
opencv——最简单的视频读取
查看>>
Opencv——模块介绍
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 2024年AI初学者需要掌握的热门技能有哪些?
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | CIB-SE-YOLOv8: 优化的YOLOv8, 用于施工现场的安全设备实时检测 !
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | CoTracker3:用于卓越点跟踪的最新 AI 模型
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV中八种不同的目标追踪算法
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV图像拼接--Stitching detailed使用与参数介绍
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV如何读取仪表中的指针刻度
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(一) :直接拼接
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(三):基于特征匹配拼接
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(二) :基于模板匹配拼接
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(四):基于Stitcher类拼接
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV快速傅里叶变换(FFT)用于图像和视频流的模糊检测(建议收藏!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | SAM2(Segment Anything Model 2)新一代分割一切大模型介绍与使用(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | T-Rex Label !超震撼 AI 自动标注工具,开箱即用、检测一切
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv10在PyTorch和OpenVINO中推理对比
查看>>