(200分)- 攀登者2(Java & JS & Python & C)
(200分)- 攀登者2(Java & JS & Python & C)
题目描述
攀登者喜欢寻找各种地图,并且尝试攀登到最高的山峰。
地图表示为一维数组,数组的索引代表水平位置,数组的元素代表相对海拔高度。其中数组元素0代表地面。
例如:[0,1,2,4,3,1,0,0,1,2,3,1,2,1,0],代表如下图所示的地图,地图中有两个山脉位置分别为 1,2,3,4,5 和 8,9,10,11,12,13,最高峰高度分别为 4,3。最高峰位置分别为3,10。
一个山脉可能有多座山峰(高度大于相邻位置的高度,或在地图边界且高度大于相邻的高度)。

登山时会消耗登山者的体力(整数),
- 上山时,消耗相邻高度差两倍的体力
- 下山时,消耗相邻高度差一倍的体力
- 平地不消耗体力
登山者体力消耗到零时会有生命危险。
例如,上图所示的山峰:
- 从索引0,走到索引1,高度差为1,需要消耗 2 * 1 = 2 的体力,
- 从索引2,走到索引3,高度差为2,需要消耗 2 * 2 = 4 的体力。
- 从索引3,走到索引4,高度差为1,需要消耗 1 * 1 = 1 的体力。
攀登者想要评估一张地图内有多少座山峰可以进行攀登,且可以安全返回到地面,且无生命危险。
例如上图中的数组,有3个不同的山峰,登上位置在3的山可以从位置0或者位置6开始,从位置0登到山顶需要消耗体力 1 * 2 + 1 * 2 + 2 * 2 = 8,从山顶返回到地面0需要消耗体力 2 * 1 + 1 * 1 + 1 * 1 = 4 的体力,按照登山路线 0 → 3 → 0 需要消耗体力12。攀登者至少需要12以上的体力(大于12)才能安全返回。
输入描述
第一行输入为地图一维数组
第二行输入为攀登者的体力
输出描述
确保可以安全返回地面,且无生命危险的情况下,地图中有多少山峰可以攀登。
用例
| 输入 |
0,1,4,3,1,0,0,1,2,3,1,2,1,0 |
| 输出 | 3 |
| 说明 | 登山者只能登上位置10和12的山峰,7 → 10 → 7,14 → 12 → 14 |
| 输入 | 1,4,3 999 |
| 输出 | 0 |
| 说明 | 没有合适的起点和终点 |
题目解析
本题采用核心代码模式(即无需自行处理输入数据)。
代码实现仍以ACM模式呈现,但已将输入处理与算法逻辑分离,读者只需关注算法逻辑部分。
用例1图示:

登山位置采用1-based计数,转换为数组索引(0-based)后如下:
可攀登的山峰:
- 索引9(路线:6→9→6),体力消耗=9 <13
- 索引11(路线:13→11→13),体力消耗=6 <13
此外,索引2的山峰也有两条可行路线:
- 0→2→0,体力消耗=12 <13
- 5→2→5,体力消耗=12 <13 虽然符合条件,但题目示例未列出。最终输出包含这三座山峰(索引2、9、11)。
解题思路:
- 定位第一个地面位置(高度为0)作为起点
- 初始化变量:
- upCost(上山消耗)=0
- downCost(下山消耗)=0
- 遍历时计算高度差diff=height[i]-height[i-1]:
- diff>0(上坡):
- upCost += diff×2
- downCost += diff
- diff<0(下坡):
- upCost -= diff
- downCost -= diff×2
- diff>0(上坡):
攀登过程中出现下坡路段是正常的。
PS:为什么攀登时会出现下坡?如图所示,若要从海拔6处攀登至海拔11的山峰,必须先越过海拔9的更高峰,这就形成了必经的下坡路段
上山时如果遇到下坡,那么相对应的,下山时,这段路程就变成了上坡路。
注意:上面diff高度差 < 0,因此 upCost += -diff,就变为了 upCost -= diff。downCost同理。
- 如果diff == 0,那么当前不消耗体力
上面 diff = heights[i] - heights[i - 1],如果 diff < 0 以及 diff == 0时,说明位置 i 的山不是山顶。
而 diff > 0 时,位置 i 是有可能为山顶的,我们只需要检查 heights[i] > heights[i+1]即可,比如

如果确定位置 i 是山顶,则攀登此山顶的体力消耗(上山+下山)= upCost + downCost
如果此时 upCost + downCost <= 自身体力(第二行输入),那么位置 i 山顶可攀登。
另外,我们在不断向后攀登的过程中,可能会重回地面(height[i] == 0),入下图绿色框部分

此时,攀登后续山峰的最佳起点是绿色区域而非初始地面位置。因此,我们需要将 upCost 和 downCost 重置为 0,相当于从绿色区域重新开始攀登后续山峰。
以上就是基本解题思路。但这种方法存在漏洞,例如在下图中攀登索引11的山峰时,若仅考虑正向路径,最优解会是 6 → 11 → 13。

但是逆向考虑的话,会有更优解

即路径为 13 → 11 → 13
因此,我们应该正向、逆向都爬一次,这样才能保证所有山峰都能找到最优路径
upCost 和 downCost 可以合并,详细实现请参考代码注释。
攀登者的体力必须严格大于上山和下山消耗的总和,而非大于或等于。
JS算法源码
const rl = require("readline").createInterface({ input: process.stdin });
var iter = rl[Symbol.asyncIterator]();
const readline = async () => (await iter.next()).value;
// 输入处理
void (async function () {
const heights = (await readline()).split(",").map(Number);
const strength = parseInt(await readline());
console.log(getResult(heights, strength));
})();
// 算法实现(本题实际考试为核心代码模式,因此考试时只需要写出此函数实现即可)
function getResult(heights, strength) {
// 记录可攀登的山峰索引
const idxs = new Set();
// 正向攀登
climb(heights, strength, idxs, true);
// 逆序攀登
climb(heights.reverse(), strength, idxs, false);
return idxs.size;
}
function climb(heights, strength, idxs, direction) {
// 找到第一个地面位置
let j = 0;
while (j < heights.length && heights[j] != 0) {
j++;
}
let cost = 0; // 攀登体力总消耗(包括上山,下山)
// let upCost = 0; // 上山体力消耗
// let downCost = 0; // 下山体力消耗
// 开始攀登
for (let i = j + 1; i < heights.length; i++) {
// 如果遇到了新的地面,则从新的地面位置重新计算攀登消耗的体力
if (heights[i] == 0) {
cost = 0;
// upCost = 0;
// downCost = 0;
continue;
}
const diff = heights[i] - heights[i - 1]; // diff记录高度差
if (diff > 0) {
// 如果过程是上坡
cost += diff * 3;
// upCost += diff * 2; // 则上山时,体力消耗 = 高度差 * 2
// downCost += diff; // 相反的下山时,体力消耗 = 高度差 * 1
// 由于 height[i] > heights[i-1],因此如果 height[i] > heights[i+1] 的话,位置 i 就是山顶
if (i + 1 >= heights.length || heights[i] > heights[i + 1]) {
// 计算攀登此山顶的上山下山消耗的体力和
if (cost < strength) {
// if (upCost + downCost < strength) {
// 如果不超过自身体力,则可以攀登
if (direction) {
idxs.add(i);
} else {
idxs.add(heights.length - i - 1); // 需要注意,逆序heights数组后,我们对于的山峰位置需要反转
}
}
}
} else if (diff < 0) {
cost -= diff * 3;
// upCost -= diff; // 则上山时,体力消耗 = 高度差 * 1
// downCost -= diff * 2; // 相反的下山时,体力消耗 = 高度差 * 2
// heights[i] < heights[i-1],因此位置i不可能是山顶
}
}
}
Java算法源码
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.Scanner;
public class Main {
// 输入处理
public static void main(String[] args) {
Scanner sc = new Scanner(System.in);
int[] heights = Arrays.stream(sc.nextLine().split(",")).mapToInt(Integer::parseInt).toArray();
int strength = Integer.parseInt(sc.nextLine());
System.out.println(getResult(heights, strength));
}
// 算法实现(本题实际考试为核心代码模式,因此考试时只需要写出此函数实现即可)
public static int getResult(int[] heights, int strength) {
// 记录可攀登的山峰索引
HashSet<Integer> idxs = new HashSet<>();
// 正向攀登
climb(heights, strength, idxs, true);
// 逆序攀登
reverse(heights);
climb(heights, strength, idxs, false);
return idxs.size();
}
public static void climb(int[] heights, int strength, HashSet<Integer> idxs, boolean direction) {
// 找到第一个地面位置
int j = 0;
while (j < heights.length && heights[j] != 0) {
j++;
}
int cost = 0; // 攀登体力总消耗(包括上山,下山)
// int upCost = 0; // 上山体力消耗
// int downCost = 0; // 下山体力消耗
// 开始攀登
for (int i = j + 1; i < heights.length; i++) {
// 如果遇到了新的地面,则从新的地面位置重新计算攀登消耗的体力
if (heights[i] == 0) {
cost = 0;
// upCost = 0;
// downCost = 0;
continue;
}
int diff = heights[i] - heights[i - 1]; // diff记录高度差
if (diff > 0) {
// 如果过程是上坡
cost += diff * 3;
// upCost += diff * 2; // 则上山时,体力消耗 = 高度差 * 2
// downCost += diff; // 相反的下山时,体力消耗 = 高度差 * 1
// 由于 height[i] > heights[i-1],因此如果 height[i] > heights[i+1] 的话,位置 i 就是山顶
if (i + 1 >= heights.length || heights[i] > heights[i + 1]) {
// 计算攀登此山顶的上山下山消耗的体力和
if (cost < strength) {
// if (upCost + downCost <= strength) {
// 如果小于自身体力,则可以攀登
if (direction) {
idxs.add(i);
} else {
idxs.add(heights.length - i - 1); // 需要注意,逆序heights数组后,我们对于的山峰位置需要反转
}
}
}
} else if (diff < 0) {
// 如果过程是下坡
cost -= diff * 3;
// upCost -= diff; // 则上山时,体力消耗 = 高度差 * 1
// downCost -= diff * 2; // 相反的下山时,体力消耗 = 高度差 * 2
// heights[i] < heights[i-1],因此位置i不可能是山顶
}
}
}
public static void reverse(int[] nums) {
int i = 0;
int j = nums.length - 1;
while (i < j) {
int tmp = nums[i];
nums[i] = nums[j];
nums[j] = tmp;
i++;
j--;
}
}
}
Python算法源码
# 输入获取
heights = list(map(int, input().split(",")))
strength = int(input())
def climb(idxs, direction):
# 找到第一个地面位置
j = 0
while j < len(heights) and heights[j] != 0:
j += 1
# 上山体力消耗
# upCost = 0
# 下山体力消耗
# downCost = 0
# 攀登体力总消耗(包括上山,下山)
cost = 0
for i in range(j + 1, len(heights)):
# 如果遇到了新的地面,则从新的地面位置重新计算攀登消耗的体力
if heights[i] == 0:
cost = 0
# upCost = 0
# downCost = 0
continue
# diff记录高度差
diff = heights[i] - heights[i - 1]
if diff > 0:
# 如果过程是上坡
cost += diff * 3
# upCost += diff * 2 # 则上山时,体力消耗 = 高度差 * 2
# downCost += diff # 相反的下山时,体力消耗 = 高度差 * 1
# 由于 height[i] > heights[i-1],因此如果 height[i] > heights[i+1] 的话,位置 i 就是山顶
if i + 1 >= len(heights) or heights[i] > heights[i + 1]:
# 计算攀登此山顶的上山下山消耗的体力和
if cost < strength:
# if upCost + downCost <= strength:
# 如果不超过自身体力,则可以攀登
if direction:
idxs.add(i)
else:
idxs.add(len(heights) - i - 1) # 需要注意,逆序heights数组后,我们对于的山峰位置需要反转
elif diff < 0:
# 如果过程是下坡
cost -= diff * 3
# upCost -= diff # 则上山时,体力消耗 = 高度差 * 1
# downCost -= diff * 2 # 相反的下山时,体力消耗 = 高度差 * 2
# heights[i] < heights[i-1],因此位置i不可能是山顶
# 算法入口
def getResult():
# 记录可攀登的山峰索引
idxs = set()
# 正向攀登
climb(idxs, True)
# 逆序攀登
heights.reverse()
climb(idxs, False)
return len(idxs)
# 算法调用
print(getResult())
C算法源码
#include <stdio.h>
#define MAX_SIZE 100000
int canClimb[MAX_SIZE] = {0};
int canClimb_count = 0;
void climb(const int heights[], int heights_size, int strength, int direction) {
// 找到第一个地面位置
int j = 0;
while (j < heights_size && heights[j] != 0) {
j++;
}
int cost = 0; // 攀登体力总消耗(包括上山,下山)
// int upCost = 0; // 上山体力消耗
// int downCost = 0; // 下山体力消耗
// 开始攀登
for (int i = j + 1; i < heights_size; i++) {
// 如果遇到了新的地面,则从新的地面位置重新计算攀登消耗的体力
if (heights[i] == 0) {
cost = 0;
// upCost = 0;
// downCost = 0;
continue;
}
int diff = heights[i] - heights[i - 1]; // diff记录高度差
if (diff > 0) {
// 如果过程是上坡
cost += diff * 3;
// upCost += diff * 2; // 则上山时,体力消耗 = 高度差 * 2
// downCost += diff; // 相反的下山时,体力消耗 = 高度差 * 1
// 由于 height[i] > heights[i-1],因此如果 height[i] > heights[i+1] 的话,位置 i 就是山顶
if (i + 1 >= heights_size || heights[i] > heights[i + 1]) {
// 计算攀登此山顶的上山下山消耗的体力和
if (cost < strength) {
// if (upCost + downCost < strength) {
// 需要注意,逆序heights数组后,我们对于的山峰位置需要反转
int idx = direction ? i : heights_size - i - 1;
if(!canClimb[idx]) {
// 如果不超过自身体力,则可以攀登
canClimb[i] = 1;
canClimb_count++;
}
}
}
} else if (diff < 0) {
// 如果过程是下坡
cost -= diff * 3;
// upCost -= diff; // 则上山时,体力消耗 = 高度差 * 1
// downCost -= diff * 2; // 相反的下山时,体力消耗 = 高度差 * 2
// heights[i] < heights[i-1],因此位置i不可能是山顶
}
}
}
void reverse(int nums[], int nums_size) {
int i = 0;
int j = nums_size - 1;
while (i < j) {
int tmp = nums[i];
nums[i] = nums[j];
nums[j] = tmp;
i++;
j--;
}
}
// 算法实现(本题实际考试为核心代码模式,因此考试时只需要写出此函数实现即可)
int getResult(int heights[], int heights_size, int strength) {
climb(heights, heights_size, strength, 1);
reverse(heights, heights_size);
climb(heights, heights_size, strength, 0);
return canClimb_count;
}
// 输入处理
int main() {
int heights[MAX_SIZE];
int heights_size = 0;
while (scanf("%d", &heights[heights_size++])) {
if (getchar() != ',') break;
}
int strength;
scanf("%d", &strength);
printf("%d\n", getResult(heights, heights_size, strength));
return 0;
}更多推荐




所有评论(0)