পাইথন 2, 154 বাইট
I,R=raw_input,range
P,T,L=map(int,I().split())
S=I()
D=R(P+1)
for r in R(P):D[1:r+2]=[min([D[c],D[c-1]+(S[r]<".")][c%L>0:])for c in R(1,r+2)]
print D[T*L]
একটি সোজা ডিপি পদ্ধতির। প্রোগ্রামটির ন্যায্য অংশটি কেবল ইনপুট পড়া reading
ব্যাখ্যা
আমরা একটি 2 ডি গতিশীল প্রোগ্রামিং টেবিল গণনা করি যেখানে প্রতিটি সারিটি প্রথম nপার্কিং স্পটগুলির সাথে মিলে যায় এবং প্রতিটি কলাম এ পর্যন্ত রাখা ট্রাকের সংখ্যার (বা কোনও ট্রাকের অংশ) সাথে সামঞ্জস্য করে। বিশেষত, কলামটির kঅর্থ আমরা k//Lএখনও অবধি পুরো ট্রাক রেখেছি এবং আমরা k%Lএকটি নতুন ট্রাকের পথে রয়েছি। প্রতিটি সেল তারপর গাড়ির ন্যূনতম সংখ্যা পরিস্থিতিতে পৌছনোর পরিষ্কার হয় (n,k), এবং আমাদের লক্ষ্য রাষ্ট্র (P, L*T)।
ডিপি পুনরুক্তির পিছনে ধারণাটি নিম্নলিখিত:
- যদি আমরা
k%L > 0একটি নতুন ট্রাকের জন্য ফাঁকা স্থান রাখি , তবে আমাদের একমাত্র বিকল্পটি হ'ল k%L-1নতুন ট্রাকের জন্য স্পেস হওয়া
- অন্যথায় যদি হয়
k%L == 0তবে আমরা সবেমাত্র একটি নতুন ট্রাক শেষ করেছি, বা আমরা ইতিমধ্যে শেষ ট্রাকটি শেষ করে দিয়েছি এবং এর পরে কয়েকটি পার্কিং স্পট ছেড়েছি। আমরা দুটি বিকল্পের সর্বনিম্ন গ্রহণ করি।
যদি k > n, যেমন আমরা পার্কিং স্পট রয়েছে তার চেয়ে বেশি ট্রাক স্কোয়ার স্থাপন করেছি, তবে আমরা ∞রাষ্ট্রের জন্য রেখেছি (n,k)। গল্ফিংয়ের উদ্দেশ্যে, আমরা kপ্রতিটি গাড়ি অপসারণের এটি সবচেয়ে খারাপ পরিস্থিতি হিসাবে ফেলেছি এবং এটি একটি উপরের সীমানা হিসাবেও কাজ করে।
এটি বেশ মুখবন্ধ ছিল, সুতরাং আসুন একটি উদাহরণ দেওয়া যাক, বলুন:
5 1 3
..##.
টেবিলের শেষ দুটি সারি হয়
[0, 1, 2, 1, 2, ∞]
[0, 0, 1, 1, 1, 2]
দ্বিতীয় শেষ সারির সূচক 2 এ প্রবেশ 2, কারণ একটি নতুন ট্রাকের জন্য 2//3 = 0পুরো ট্রাকে রাখা এবং 2%3 = 2ফাঁকা স্থানের অবস্থায় পৌঁছানোর জন্য, এটিই একমাত্র বিকল্প:
TT
..XX
তবে দ্বিতীয় শেষ সারির সূচক 3 এ এন্ট্রিটি 1, কারণ একটি নতুন ট্রাকের জন্য 3//3 = 1পুরো ট্রাকে রাখা এবং 3%3 = 0ফাঁকা স্থানের অবস্থানে পৌঁছানোর জন্য, সর্বোত্তম
TTT
..X#
শেষ সারিটির সূচক 3-এ এন্ট্রি উপরোক্ত দুটি কক্ষকে বিকল্প হিসাবে দেখায় - আমরা কি নতুন ট্রাকের জন্য যেখানে 2 টি স্পেস রেখেছি তা কেস করি এবং এটি শেষ করি, অথবা আমাদের যেখানে পুরো ট্রাক রয়েছে সেখানে আমরা কেস নিই? ইতিমধ্যে সমাপ্ত?
TTT TTT
..XX. vs ..X#.
স্পষ্টত পরেরটি আরও ভাল, সুতরাং আমরা একটি 1 রেখেছি।
পাইথ, 70 বাইট
JmvdczdKw=GUhhJVhJ=HGFTUhN XHhThS>,@GhT+@GTq@KN\#>%hT@J2Z)=GH)@G*@J1eJ
মূলত উপরের কোডের একটি পোর্ট। এখনও খুব ভাল গল্ফ হয়নি। এটি অনলাইনে চেষ্টা করুন
সম্প্রসারিত
Jmvdczd J = map(eval, input().split(" "))
Kw K = input()
=GUhhJ G = range(J[0]+1)
VhJ for N in range(J[0]):
=HG H = G[:]
FTUhN for T in range(N+1):
XHhT H[T+1] =
hS sorted( )[0]
> [ :]
, ( , )
@GhT G[T+1]
+@GTq@KN\# G[T]+(K[N]=="#")
>%hT@J2Z (T+1)%J[2]>0
)=GH G = H[:]
)@G*@J1eJ print(G[J[1]*J[-1]])
এখন, যদি পাইথের কাছে> 2 ভেরিয়েবলের একাধিক অ্যাসাইনমেন্ট থাকে ...
P,K,L=map(int,input().split())Q=list(input()) l=[(L,0)]*K for j in range(len(Q)-L): if Q[j:j+L].count('#')<l[i][0]: l[i]=Q[j:j+L].count('#'),j del Q[l[i][1]:l[i][1]+L] print(sum([x[0]for x in l]))