博客
关于我
穿插纸条 (第91-108关)交叉点计数的极端情况
阅读量:607 次
发布时间:2019-03-12

本文共 683 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

目录:

 

 

 

 

 

(91)

   

交叉点计数的极端情况分两种,一是交叉点极少,一是交叉点极多

这一关中,可以算出来交叉点的数量为0,这一结论显然是可以指导我们的思路的。

然而这一关本身就不太难,可能懒得算就直接把答案弄出来了,这和下面的第(95)关是不一样的。

(92)

   

(93)

   

(94)

   

(95)

   

因为数字比较大,而且只有一根纸条,而且整个是长方形,所以很容易就算出来,交叉点的数量为0

这样,答案就显而易见了。

(96)

   

(97)

   

(98)

   

(99)

   

(100)

   

(101)

   

(102)

   

(103)

   

(104)

   

(105)

   

(106)

   

(107)

   

(108)

在这一关中,交叉点的数量=41+1-29=13

13个交叉点可以说是极多了

这里再总结一个规律:

如果1个格子A不是起点也不是终点,格子A有且仅有2个邻居,那么根据2个邻居是否相邻可以分成2种情况:

如果2个邻居相邻,那么格子A必然是拐点(称为显示拐点),如果2个邻居不相邻,那么格子A必然不是拐点

注意,这里说的终点是实际终点,而不仅仅是显示终点,不要误用规律。

这里红色标注的12个格子,显然都是拐点

因为拐点都不是交叉点,所以13交叉点就都在剩下的17个格子中了

因为这一关有个显示终点,显示终点肯定不是交叉点,所以13交叉点就都在剩下的16个格子(蓝色标注)中

然而,这还不是结束

如果起点或者终点是交叉点,那么肯定是T型交叉,其他交叉点肯定是+型交叉

也就是说,既不是起点也不是终点,而且没有4个邻居的,一定不是交叉点

所以,这一关中不是交叉点的3个点就找出来了

这样,就可以一步步推出,这一关是有唯一解的

你可能感兴趣的文章
NLP度量指标BELU真的完美么?
查看>>
NLP的不同研究领域和最新发展的概述
查看>>
NLP的神经网络训练的新模式
查看>>
NLP采用Bert进行简单文本情感分类
查看>>
NLP问答系统:使用 Deepset SQUAD 和 SQuAD v2 度量评估
查看>>
NLP项目:维基百科文章爬虫和分类【02】 - 语料库转换管道
查看>>
NLP:从头开始的文本矢量化方法
查看>>
NLP:使用 SciKit Learn 的文本矢量化方法
查看>>
NLTK - 停用词下载
查看>>
nmap 使用总结
查看>>
nmap 使用方法详细介绍
查看>>
nmap使用
查看>>
nmap使用实战(附nmap安装包)
查看>>
Nmap哪些想不到的姿势
查看>>
Nmap扫描教程之Nmap基础知识
查看>>
nmap指纹识别要点以及又快又准之方法
查看>>
Nmap渗透测试指南之指纹识别与探测、伺机而动
查看>>
Nmap端口扫描工具Windows安装和命令大全(非常详细)零基础入门到精通,收藏这篇就够了
查看>>
NMAP网络扫描工具的安装与使用
查看>>
NMF(非负矩阵分解)
查看>>