博客
关于我
均分纸牌
阅读量:196 次
发布时间:2019-02-28

本文共 1517 字,大约阅读时间需要 5 分钟。

要解决这个问题,我们需要使用贪心算法来确保每堆纸牌数量相同,并且使用最少的移动次数。具体步骤如下:

  • 计算平均值:首先,计算所有堆纸牌的总和,然后确定每堆应该有的平均数量。
  • 遍历每一堆:从左到右遍历每一堆。如果当前堆的数量不等于平均值,进行移动操作。
  • 移动纸牌:如果当前堆的数量大于平均值,将多余的纸牌移动到下一堆。如果当前堆的数量小于平均值,从下一堆移动足够的纸牌来补充当前堆,直到当前堆达到平均值。
  • 递增移动次数:每次移动都增加移动次数,直到所有堆的纸牌数量相等。
  • 通过这种方法,我们可以确保每次移动都尽可能少,从而达到最少的总移动次数。

    以下是具体的代码实现:

        纸牌移动问题    
    题目描述

    有 N 堆纸牌,编号分别为 1,2,…, N。每堆上有若干张纸牌,总数必为 N 的倍数。可以在任一堆上取若干张纸牌,然后移动。移牌规则为:在编号为 1 堆上取的纸牌,只能移到编号为 2 的堆上;在编号为 N 的堆上取的纸牌,只能移到编号为 N-1 的堆上;其他堆上取的纸牌,可以移到相邻左边或右边的堆上。目标是用最少的移动次数使每堆纸牌数都相同。

    输入数据

    N (N 堆纸牌,1 ≤ N ≤ 100)

    A1 A2 … An (N 堆纸牌的初始数量)

    输出数据

    所有堆均达到相等时的最少移动次数。

            N = int(input())        cards = list(map(int, input().split()))        count = 0        total = sum(cards)        average = total // N  # 由于总数为N的倍数,直接整除即可        for i in range(N):            if cards[i] != average:                diff = average - cards[i]                if i < N-1:                    cards[i+1] += diff                    cards[i] = average                    count += 1                else:                    # 处理最后一个堆,直接从前面的堆移动过来                    # 例如,i = N-1, 从i-1移动到i                    diff = cards[i] - average                    if diff > 0:                        count += diff                        cards[i-1] -= diff                        cards[i] = average    

    说明:遍历每一堆,检查是否达到平均值。如果不达到,计算差异,将差异从相邻堆移动过来,递增移动次数。最终所有堆的纸牌数都等于平均值时,返回移动次数。

    这个代码实现了上述的贪心算法,确保了每一步移动都是最优的,从而使得总移动次数最少。

    转载地址:http://fudi.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    Python:函数进阶
    查看>>
    Python:在整数的二进制表示中查找最长的二进制间隙
    查看>>
    Python:如何从二进制转换为 base 64 并返回?
    查看>>
    Python:如何以非阻塞方式读取子进程的标准输出
    查看>>
    Python:如何使用 plotly 制作阴影区域或交替背景颜色?
    查看>>
    Python:如何根据日期时间获取值的计数
    查看>>
    python:如何检测串行 COM 上的设备名称/ID
    查看>>
    Python:如何模拟 datetime.utcnow()?
    查看>>
    Python:如果DataFrames之间的其他值匹配,则对DataFrame中的值求和
    查看>>
    Python:字典思维
    查看>>
    Python:将 HEX 字符串转换为字节
    查看>>
    Python:将列表与范围列表合并
    查看>>
    Python:将列表列表初始化为一定大小,
    查看>>
    Python:带有生成器的给定集合的幂集
    查看>>
    Python:按字符的位置拆分字符串
    查看>>
    Python:替换嵌套字典中的值
    查看>>
    Python:爬取数据出现response.status_code为403解决方法
    查看>>
    Python:爬取数据出现response.status_code为418解决方法
    查看>>
    Python:生成“元组集“;来自“元组列表“;不考虑顺序
    查看>>
    Python:生成具有趋势的随机时间序列数据(例如周期性、指数衰减等)
    查看>>