जंग, 929 923 अक्षर
use std::io;use std::str::FromStr;static C:&'static [i32]=&[-2,-1,2,5,10,15];fn main(){let mut z=String::new();io::stdin().read_line(&mut z).unwrap();let n=(&z.trim()[..]).split(' ').map(|e|i32::from_str(e).unwrap()).collect::<Vec<i32>>();let l=*n.iter().min().unwrap();let x=n.iter().max().unwrap()-if l>1{1}else{l};let s=g(x as usize);println!("{}",p(1,n,&s));}fn g(x:usize)->Vec<i32>{let mut s=vec![std::i32::MAX-9;x];for c in C{if *c>0&&(*c as usize)<=x{s[(*c-1)as usize]=1;}}let mut i=1us;while i<x{let mut k=i+1;for c in C{if(i as i32)+*c<0{continue;}let j=((i as i32)+*c)as usize;if j<x&&s[j]>s[i]+1{s[j]=s[i]+1;if k>j{k=j;}}}i=k;}s}fn p(r:i32,n:Vec<i32>,s:&Vec<i32>)->i32{if n.len()==1{h(r,n[0],&s)}else{(0..n.len()).map(|i|{let mut m=n.clone();let q=m.remove(i);p(q,m,&s)+h(r,q,&s)}).min().unwrap()}}fn h(a:i32,b:i32,s:&Vec<i32>)->i32{if a==b{0}else if a>b{((a-b)as f32/2f32).ceil()as i32}else{s[(b-a-1)as usize]}}
यह मजेदार था!
कार्यान्वयन पर टिप्पणी
तो मैं स्पष्ट रूप से आकार से बहुत खुश नहीं हूं। लेकिन जंग वैसे भी गोल्फ में बिल्कुल भयानक है। प्रदर्शन, हालांकि, अद्भुत है।
कोड परीक्षण मामलों में से प्रत्येक को एक निकट-तात्कालिक समय में सही ढंग से हल करता है, इसलिए प्रदर्शन स्पष्ट रूप से एक मुद्दा नहीं है। मज़े के लिए, यहाँ एक और अधिक कठिन परीक्षण मामला है:
1234567 123456 12345 1234 123 777777 77777 7777 777
जिसके लिए उत्तर है 82317, जो कि मेरा कार्यक्रम 1.66 सेकंड में (मध्यम प्रदर्शन) लैपटॉप पर हल करने में सक्षम था , यहां तक कि पुनरावर्ती जानवर-बल हैमिल्टन पथ एल्गोरिदम के साथ भी।
टिप्पणियों
पहले हमें एक संशोधित भारित ग्राफ का निर्माण करना चाहिए, जिसमें नोड्स प्रत्येक "भाग्यशाली" संख्या होती है और वजन होता है कि एक प्रतिष्ठा स्तर से दूसरे तक पहुंचने में कितने बदलाव होते हैं। नोड्स की प्रत्येक जोड़ी द्वारा जुड़ा होना चाहिए दो किनारों से , क्योंकि ऊपर जाना प्रतिष्ठा मूल्य में नीचे जाने के समान नहीं है (आप उदाहरण के लिए +10 प्राप्त कर सकते हैं, लेकिन -10 नहीं)।
अब हमें यह पता लगाने की आवश्यकता है कि एक प्रतिनिधि मूल्य से दूसरे में न्यूनतम परिवर्तन कैसे खोजें।
उच्च मूल्य से निम्न मूल्य प्राप्त करने के लिए, यह सरल है: बस ceil((a - b) / 2)जहां ले जाएंa उच्च मूल्य है और bनिम्न मान है। हमारा एकमात्र तार्किक विकल्प यह है कि जितना संभव हो -2 का उपयोग करें, और फिर -1 एक बार यदि आवश्यक हो।
कम से उच्च मूल्य थोड़ा अधिक जटिल है, क्योंकि सबसे बड़ा संभव मूल्य का उपयोग करना हमेशा इष्टतम नहीं होता है (उदाहरण के लिए 0 से 9 के लिए, इष्टतम समाधान +10 -1 है)। हालांकि, यह एक पाठ्यपुस्तक गतिशील प्रोग्रामिंग समस्या है, और सरल डीपी इसे हल करने के लिए पर्याप्त है।
एक बार जब हमने प्रत्येक नंबर से हर दूसरे नंबर पर न्यूनतम बदलावों की गणना की है, तो हम अनिवार्य रूप से टीएसपी के मामूली संस्करण (बिक्री बिक्री की समस्या) के साथ छोड़ दिए जाते हैं। सौभाग्य से, नोड्स की एक छोटी संख्या पर्याप्त है (सबसे कठिन परीक्षण मामले में अधिकतम 5) कि इस कदम के लिए जानवर बल पर्याप्त है।
अघोषित कोड (भारी टिप्पणी)
use std::io;
use std::str::FromStr;
// all possible rep changes
static CHANGES: &'static [i32] = &[-2, -1, 2, 5, 10, 15];
fn main() {
// read line of input, convert to i32 vec
let mut input = String::new();
io::stdin().read_line(&mut input).unwrap();
let nums = (&input.trim()[..]).split(' ').map(|x| i32::from_str(x).unwrap())
.collect::<Vec<i32>>();
// we only need to generate as many additive solutions as max(nums) - min(nums)
// but if one of our targets isn't 1, this will return a too-low value.
// fortunately, this is easy to fix as a little hack
let min = *nums.iter().min().unwrap();
let count = nums.iter().max().unwrap() - if min > 1 { 1 } else { min };
let solutions = generate_solutions(count as usize);
// bruteforce!
println!("{}", shortest_path(1, nums, &solutions));
}
fn generate_solutions(count: usize) -> Vec<i32> {
let mut solutions = vec![std::i32::MAX - 9; count];
// base cases
for c in CHANGES {
if *c > 0 && (*c as usize) <= count {
solutions[(*c-1) as usize] = 1;
}
}
// dynamic programming! \o/
// ok so here's how the algorithm works.
// we go through the array from start to finish, and update the array
// elements at i-2, i-1, i+2, i+5, ... if solutions[i]+1 is less than
// (the corresponding index to update)'s current value
// however, note that we might also have to update a value at a lower index
// than i (-2 and -1)
// in that case, we will have to go back that many spaces so we can be sure
// to update *everything*.
// so for simplicity, we just set the new index to be the lowest changed
// value (and increment it if there were none changed).
let mut i = 1us; // (the minimum positive value in CHANGES) - 1 (ugly hardcoding)
while i < count {
let mut i2 = i+1;
// update all rep-values reachable in 1 "change" from this rep-value,
// by setting them to (this value + 1), IF AND ONLY IF the current
// value is less optimal than the new value
for c in CHANGES {
if (i as i32) + *c < 0 { continue; } // negative index = bad
let idx = ((i as i32) + *c) as usize; // the index to update
if idx < count && solutions[idx] > solutions[i]+1 {
// it's a better solution! :D
solutions[idx] = solutions[i]+1;
// if the index from which we'll start updating next is too low,
// we need to make sure the thing we just updated is going to,
// in turn, update other things from itself (tl;dr: DP)
if i2 > idx { i2 = idx; }
}
}
i = i2; // update index (note that i2 is i+1 by default)
}
solutions
}
fn shortest_path(rep: i32, nums: Vec<i32>, solutions: &Vec<i32>) -> i32 {
// mercifully, all the test cases are small enough so as to not require
// a full-blown optimized traveling salesman implementation
// recursive brute force ftw! \o/
if nums.len() == 1 { count_changes(rep, nums[0], &solutions) } // base case
else {
// try going from 'rep' to each item in 'nums'
(0..nums.len()).map(|i| {
// grab the new rep value out of the vec...
let mut nums2 = nums.clone();
let new_rep = nums2.remove(i);
// and map it to the shortest path if we use that value as our next target
shortest_path(new_rep, nums2, &solutions) + count_changes(rep, new_rep, &solutions)
}).min().unwrap() // return the minimum-length path
}
}
fn count_changes(start: i32, finish: i32, solutions: &Vec<i32>) -> i32 {
// count the number of changes required to get from 'start' rep to 'finish' rep
// obvious:
if start == finish { 0 }
// fairly intuitive (2f32 is just 2.0):
else if start > finish { ((start - finish) as f32 / 2f32).ceil() as i32 }
// use the pregenerated lookup table for these:
else /* if finish > start */ { solutions[(finish - start - 1) as usize] }
}
<!-- language-all: lang-rust -->। ;)