夜深人静,被饥饿的肚子折磨的小喵决定打开冰箱吃点夜宵。 可是冰箱被调皮的弟弟设置了一道魔法门锁,小喵只好按照门锁的设置念出解锁密码才能打开冰箱。 魔法门锁包含一条密码S和参数L,R,小喵在念出密码时,要将[Sl,SR]内的密码倒着念才能符合要求。 请你帮小喵找出正确的密码 输入格式: 共2行: 第一行两个整数L,R,如题意所示; 第二行一个字符串S,如题意所示。 输出格式: 一行,一个字符串,输出正确的密码。 样例输入1: 3 7 abcdefgh 样例输出1: abgfedch 样例输入2: 4 13 merrychristmas 样例输出2: meramtsirhcyrs
时间: 2024-02-12 07:06:57 浏览: 14
```python
L, R = map(int, input().split())
S = input()
# 将[Sl,SR]内的密码倒着念
password = S[:L-1] + S[L-1:R][::-1] + S[R:]
print(password)
```
输入样例:
```
3 7
abcdefgh
```
输出样例:
```
abgfedch
```
相关问题
夜深人静写算法 树形dp
树形动态规划(Tree DP)是一种解决树状结构问题的算法思想。它利用了树这种特殊的数据结构的性质进行求解,常用来解决树的最优路径、最大值、最小值等类型的问题。
在夜深人静的时候写算法,我通常会采用以下步骤来完成树形dp的实现:
第一步是定义状态。我们首先需要确定问题的状态表示方式。对于树形dp来说,常用的状态表示方式是以节点为单位进行表示。我们可以定义dp[i]表示以节点i为根的子树的某种性质,比如最大路径和、最长路径长度等。
第二步是确定状态转移方程。根据问题的特点,我们需要找到状态之间的关系,从而确定状态转移方程。在树形dp中,转移方程常常与节点的子节点相关联。我们可以通过遍历节点的子节点,利用它们的状态来更新当前节点的状态,从而得到新的状态。
第三步是确定初始条件。在动态规划中,我们需要确定初始状态的值。对于树形dp来说,我们可以选择将叶节点作为初始状态,然后逐步向上更新,最终得到整棵树的最优解。
第四步是确定计算顺序。树形dp的计算通常是从根节点开始,自顶向下逐步计算,直到达到叶节点。因为树形dp的计算过程中需要利用到子节点的状态来更新当前节点的状态,所以必须按照计算顺序进行。
夜深人静时,写算法树形dp是相对较复杂的算法,需要仔细思考问题的状态表示方式,转移方程以及初始条件。在实现过程中,可以采用递归的方式进行代码编写,或者利用栈等数据结构进行迭代实现。
总的来说,夜深人静写算法树形dp需要耐心和细心,经过思考和实践,才能顺利解决树状结构问题。但是,一旦理解并掌握了树形dp的思想和方法,就能够高效地解决各种树形结构问题,提升算法的效率和准确性。
众所周知,Q/W/E/R这四个按键是很重要的,具有一定的象征性。 小X要找一些同学去品茶,当且仅当某同学在一段时间内敲击键盘上的Q/W/E/R占所有字母之比超过1/2。 在一个夜深人静的晚上,机房中有n位同学,给出每一位同学 在这个晚上敲击键盘的内容,请问小X明早要准备多少杯茶。(不区分大小写)
根据题意,我们需要计算每位同学敲击键盘上的Q/W/E/R占所有字母之比。如果超过1/2,则算作一杯茶。首先,我们需要统计每位同学敲击的Q/W/E/R的次数。
假设有n位同学,他们的键盘敲击内容分别为s1, s2, ..., sn,其中si表示第i位同学的敲击内容。
我们可以使用一个数组count来记录每个字母的出现次数,初始时将Q/W/E/R分别初始化为0。然后遍历每位同学的敲击内容,统计Q/W/E/R的次数。
接下来,我们计算每位同学敲击的Q/W/E/R占所有字母之比。如果超过1/2,则将计数器count加1。
最后,返回计数器count即可得到小X需要准备的杯茶数量。
下面是一个示例的Python代码实现:
```python
def calculate_tea(n, keystrokes):
count = {'Q': 0, 'W': 0, 'E': 0, 'R': 0}
tea_count = 0
for i in range(n):
for char in keystrokes[i]:
if char in count:
count[char] += 1
total_count = sum(count.values())
max_count = max(count.values())
if max_count > total_count / 2:
tea_count += 1
return tea_count
```
使用该函数,你可以传入同学数量n和每位同学的键盘敲击内容,得到小X需要准备的杯茶数量。