【蓝桥杯】棋盘上的麦子

import java.math.BigInteger;

/**
 * 
    你一定听说过这个故事。国王对发明国际象棋的大臣很佩服,问他要什么报酬,大臣说:请在第1个棋盘格放1粒麦子,在第2个棋盘格放2粒麦子,
    在第3个棋盘格放4粒麦子,在第4个棋盘格放8粒麦子,......后一格的数字是前一格的两倍,直到放完所有棋盘格(国际象棋共有64格)。

    国王以为他只是想要一袋麦子而已,哈哈大笑。

    当时的条件下无法准确计算,但估算结果令人吃惊:即使全世界都铺满麦子也不够用!

    请你借助计算机准确地计算,到底需要多少粒麦子。

    答案写在“解答.txt”中,不要写在这里!
 * @author xiaoping
 * 2^ 0  2^1  2^2 2^3
 * 18446744073709551615
 *
 */
public class Main3 {
	public static void main(String[] args) {
		BigInteger sum = new BigInteger("0");
		BigInteger js = new BigInteger("2");
		for (int i = 0; i < 64; i++) {
			BigInteger val = js.pow(i);
			sum = sum.add(val);
		}
		System.out.println(sum);
	}

}

输出:

18446744073709551615


<think>嗯,用户想参加蓝桥杯比赛,现在需要了解棋盘相关的算法题解法。首先,我得回忆一下蓝桥杯常见的棋盘类题目类型。可能涉及的问题包括路径搜索、棋子置、状态模拟等。比如引用中提到的跳马问题、车的置,还有青蛙排列的问题,这些都是典型的棋盘算法题。 用户提到的几个引用,像跳马问题属于BFS求最短路径,车的置可能涉及组合数学或者回溯,青蛙排列可能需要模拟或动态规划。我需要把这些问题的解法分门别类,给出清晰的思路和示例代码。 首先,路径搜索类问题,比如跳马,通常用BFS,因为要找到最少步数。马的移动有八个方向,需要处理越界和访问标记。然后,组合类问题如车的置,可能需要计算排列组合,考虑攻击范围,或者用回溯法逐行置。状态变换问题像青蛙移动,可能需要模拟每一步的操作,或者用BFS处理不同状态。 接下来,我应该分析每个类型的解题步骤,给出关键点。例如,BFS需要队列和visited数组,组合问题要考虑数学公式或递归回溯。同时,代码示例要简洁,符合Python语法,因为用户提供的示例代码也是Python的。 另外,用户可能需要了解这些问题的常见变体和优化方法。比如BFS中的双向BFS或剪枝,组合问题中的动态规划优化,状态压缩技巧等。还要注意边界条件的处理,比如棋盘大小、起始和目标位置是否合法。 最后,生成相关问题时要覆盖各个类型,帮助用户进一步深入学习。比如性能分析、优化方法、应用场景等。确保回答结构清晰,逐步引导用户理解解法,并参考提供的引用资料,增强答案的可信度。</think>### 蓝桥杯棋盘算法题解法分析 蓝桥杯棋盘类题目常涉及路径搜索、状态模拟、动态规划等算法。以下是典型问题分类及解法思路: --- #### 一、路径搜索类(如跳马问题) **题目示例**:棋盘上马从$(a,b)$跳到$(c,d)$的最短步数[^1]。 **解法思路**: 1. **广度优先搜索(BFS)**:逐层遍历所有可能的跳跃路径,首次到达目标点时步数最少。 2. **关键步骤**: - 定义马的8种跳跃方向(dx, dy)。 - 使用队列存储当前位置和步数,用二维数组标记已访问的位置。 - 遇到目标点立即返回步数。 **代码片段**: ```python from collections import deque def min_horse_jumps(n, a, b, c, d): directions = [(-2,1), (-1,2), (1,2), (2,1), (2,-1), (1,-2), (-1,-2), (-2,-1)] visited = [[False]*(n+1) for _ in range(n+1)] q = deque([(a, b, 0)]) visited[a][b] = True while q: x, y, steps = q.popleft() if x == c and y == d: return steps for dx, dy in directions: nx, ny = x+dx, y+dy if 0 <= nx <= n and 0 <= ny <= n and not visited[nx][ny]: visited[nx][ny] = True q.append((nx, ny, steps+1)) return -1 # 不可达 ``` --- #### 二、组合数学类(如车的置问题) **题目示例**:在$n \times n$棋盘置车且不互相攻击的方案数[^4]。 **解法思路**: 1. **排列组合**:车不能同行同列,等价于在$n$行中选择$k$行置车,方案数为$\binom{n}{k} \times n!/(n-k)!$。 2. **动态规划**:若需计算所有可能$k$(从0到n)的总方案数,可用递推公式。 **公式推导**: 总方案数为$\sum_{k=0}^{n} \binom{n}{k} \times \frac{n!}{(n-k)!}$,化简后为$(n+1)! - 1$。 --- #### 三、状态变换类(如青蛙排列问题) **题目示例**:青蛙在茶杯间跳跃,求达到目标状态的最小操作次数[^3]。 **解法思路**: 1. **BFS + 状态压缩**:将青蛙排列状态转化为字符串或数字,通过BFS遍历所有可能状态。 2. **剪枝优化**:跳过重复状态的扩展。 --- ###
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