可以自己先读题，思考
以下内容由 AI 生成, 感觉很有教育意义, 于是拿出来分享
哈，算法萌新你好呀！这道 AtCoder 的密码题确实有点意思，就像一个需要耐心和智慧的小游戏。别担心，我们会一步一步拆解它，从最开始的懵懂想法，到找到巧妙的解法，再到把它打磨得更快，就像升级打怪一样！准备好了吗？我们开始探险吧！
第一站：理解游戏规则——“神奇密码锁”
想象一下，你面前有一个超酷的密码锁。它有一块屏幕和两个按钮：A按钮 和 B按钮。
- 屏幕（t）：一开始，屏幕上是空的（我们叫它“空字符串”）。
- A按钮：按一下A，会在屏幕上当前显示的字符串末尾加上一个数字
0。比如，如果屏幕是 1984，按A就变成 19840。
- B按钮：按一下B，屏幕上所有数字都会“集体升级”！
0变1，1变2，...，8变9。那9呢？它会变回0，像一个循环。比如，屏幕是 19840，按B，1变2，9变0，8变9，4变5，0变1，所以屏幕变成 20951。
你的任务：给定一个目标密码字符串 S (比如 "21")，你需要从空屏幕开始，通过按这两个按钮，以最少的按键次数，让屏幕显示出 S。
比如目标是 "21"：
一种方法是：
- 按 A：屏幕
0 （用了1次）
- 按 B：屏幕
1 （用了2次）
- 按 A：屏幕
10 （用了3次）
- 按 B：屏幕
21 （用了4次） 我们找到了一个4次的方法！问题是，这是不是最少的呢？
第二站：最初的尝试——“摸着石头过河”
我们想找到最少的次数，最直接的想法就是“瞎试试”呗？但我们得有策略地试。
想法1：从空开始，一步步变出 S
这就像我们刚刚手动试 "21" 一样。
一开始是空 ""。
第一步，我们能干啥？只能按 A（因为按 B 对空字符串没用），得到 "0"。
第二步，从 "0" 出发，可以按 A 得到 "00"，也可以按 B 得到 "1"。
第三步，从 "00" 出发，可以按 A 得到 "000"，按 B 得到 "11"。从 "1" 出发，可以按 A 得到 "10"，按 B 得到 "2"。
... 这样一直下去，直到某个时刻，屏幕上出现了 S！
这听起来像一棵“决策树”。每个节点是当前屏幕上的字符串和已用次数，它的孩子是按 A 或 B 之后的状态。
(想象一下这样的图，但节点是字符串)
遇到的麻烦：
选择困难症：每一步都有两个选择（按A还是按B），如果S很长，这棵树会变得超级巨大！我们怎么知道哪条路最短呢？
B按钮的“全局效应”：B按钮一下改变所有数字，这让预测变得困难。可能现在按B看起来不错，但它会不会让后面的步骤更麻烦？比如，我好不容易凑出个 ...0，想按A变成 ...00，结果手快按了B，0 变成 1 了，计划泡汤！
重复状态：我们可能会反复得到同一个字符串，但按键次数不同。比如 "0" -> A -> "00"，也可能 "0" -> B -> "1" -> B*9次 -> "0" -> A -> "00"。我们需要记录到达每个字符串的“最少”次数。
这种“从前向后”的方法，虽然直观，但感觉有点“路漫漫其修远兮”，很容易迷失在无数的可能性中。
第三站：逆向思维的火花——“倒放电影”
当正向思考遇到困难时，聪明的侦探有时会从结果倒推。如果我们已经成功得到了目标密码 S，那么，我们按下的 最后一下 按钮是什么呢？
第四站：系统地毯式搜索——“广度优先搜索 (BFS)”登场！
现在我们有了起点 S，目标 ""，以及两种“移动方式”（Un-A, Un-B）。怎么系统地找到最短路径呢？
这里就要请出我们的好朋友——广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）了。
BFS的直观理解：想象你在一个平静的湖面上丢下一颗石子，水波会一圈一圈地向外扩散。
- 第一圈（距离1）：是石子直接能到达的地方。
- 第二圈（距离2）：是从第一圈的点再走一步能到达的地方。
- ...以此类推。 BFS 就是这样，它会先找到所有“1步”能到达的状态，然后是所有“2步”能到达的状态，等等。所以，当它第一次找到目标状态时，一定是通过最少的步数找到的！
BFS 在我们问题中的应用（逆向操作版）：
初始状态：字符串 S，操作次数 0。
队列（Queue）：我们需要一个“待办事项”列表，按顺序处理。一开始，把 (S, 0) 放进队列。
记录员（Visited/Distance Map）：为了避免重复计算同一个字符串（比如 S -> Un-B -> S'，我们不希望又从其他路径以更多步数到达 S'），我们需要记录到达每个字符串所用的最少“撤销次数”。可以把它想象成一张地图，上面标着从 S 到各个中间字符串的最短距离。
搜索过程
：
从队列里拿出一个状态，比如 (current_string, current_cost)。
如果 current_string 是 ""（空字符串），太棒了！我们成功了！current_cost 就是答案。
否则，尝试对
current_string
进行两种“撤销操作”：
尝试 Un-A：如果 current_string 以 0 结尾，得到 next_string_A。新的代价是 current_cost + 1。如果这个代价比之前记录的到达 next_string_A 的代价要小（或者我们从未到过 next_string_A），我们就更新记录，并把 (next_string_A, current_cost + 1) 加入队列。
尝试 Un-B：对 current_string 所有数字降级，得到 next_string_B。新的代价是 current_cost + 1。同样，如果代价更优或首次到达，更新记录并入队。
BFS 的一个大问题（又来了！）：
字符串 S 最长可能有 500,000 位！如果我们把这些长长的字符串本身作为状态存到队列里，或者作为“记录员”地图的钥匙：
内存爆炸：可能会有很多很多不同的长字符串，内存根本存不下。
时间超限：每次复制字符串、比较字符串、计算字符串的哈希值（地图钥匙通常需要哈希）都会非常慢。 如果字符串长度是 N，这种朴素BFS的复杂度可能是 N^3 甚至更高，对于 N=500,000 来说是天文数字。
看来，直接用字符串本身做状态还是不行。我们需要更聪明的“状态表示”。
第五站：“状态压缩”的魔法——BFS的华丽变身！
我们真的需要记住整个字符串的内容吗？仔细想想，在“撤销”的过程中：
- Un-A 操作：它只关心当前字符串的最后一个字符是不是
0，并且它会把我们正在处理的 S 的有效前缀长度减 1。
- Un-B 操作：它会改变当前有效前缀的 所有 数字，但改变的方式是统一的——所有数字都减1（或者说，受到了一次全局的“降级”影响）。
这启发了我们！也许我们不需要存储完整的、变化后的字符串，只需要知道：
- 我们当前正在处理的是原始
S 的哪个部分（比如，是整个 S，还是 S 去掉末尾几个字符后的前缀）。可以用一个数字 k 表示当前正在处理的 S 的前缀 S[0...k-1] 的长度。
- 这个部分（
S 的前缀）已经被全局“降级”（Un-B操作）了多少次。可以用一个数字 j 表示这个“降级次数”（或者叫“偏移量”）。这个 j 的范围其实只需要 0 到 9，因为降级10次就等于没降级。
隆重推出我们的新状态：(k, j)
k：当前我们认为屏幕上显示的字符串，对应于原始目标串 S 的前 k 个字符。例如，如果 k=N（N是S的长度），我们就在处理整个S。如果 k=0，就表示空字符串。j：一个 0 到 9 之间的数字，表示 S 的这前 k 个字符，已经被整体执行了 j 次 Un-B（降级）操作了。所以 S 中的原始数字 d，现在实际显示的是 (d - j + 10) % 10。（+10是为了确保即使 d-j 是负数，取模结果也是正的，比如 (0-1+10)%10 = 9）。
新状态有多少种？
k 可以从 0 取到 N，有 N+1 种可能。j 可以从 0 取到 9，有 10 种可能。 总的状态数大约是 (N+1) * 10。如果 N=500,000，状态数大约是 5 * 10^6。这个数量级对于计算机来说是可以接受的！比之前存储整个字符串好太多了！
新状态下的“撤销操作”（转移规则）：
假设我们当前处于状态 (k, j)，已经花费了 cost 次操作。
尝试 Un-B
：
- 字符串的“概念长度”
k 不变。
- 全局降级次数
j 变为 (j + 1) % 10 （加1后对10取模，保持在0-9）。
- 花费
cost + 1。
- 新状态是
(k, (j+1)%10)。
尝试 Un-A
：
这个操作只有在 k > 0 （字符串非空）时才能进行。
我们需要看当前“概念字符串”的最后一个字符（即原始 S 的第 k-1 个字符，s_digits[k-1]）在经过 j 次降级后是不是 0。
这个字符的当前值是 (s_digits[k-1] - j + 10) % 10。
如果这个值
等于 0
：太好了，可以执行 Un-A！
BFS 算法，使用新状态 (k,j)：
“距离地图” dist[k][j]：一个二维数组，dist[k][j] 记录从初始状态 (N,0) 到达状态 (k,j) 所需的最少操作次数。全部初始化为一个非常大的数（表示“无穷远”，还没到过）。
初始状态：我们从 S 开始，它对应状态 (N, 0)（长度为 N 的 S 本身，降级了0次）。所以 dist[N][0] = 0。
队列 q：把初始状态 (N,0) 放进队列。
循环直到队列为空
：
最终答案：当 BFS 结束后（队列为空，所有能到达的状态都探索过了），我们需要找到到达“空字符串”状态的最小代价。空字符串对应的是 k=0。此时，降级次数 j 是多少都可以（因为空字符串降级多少次还是空字符串）。所以，答案就是 min(dist[0][0], dist[0][1], ..., dist[0][9])。
这个使用 (k,j) 状态的 BFS，因为每个操作代价都是1，所以它能正确找到最少操作次数。而且状态数量可控，计算转移也很快（不需要操作实际的长字符串），时间复杂度大约是 O(状态数 + 转移数)，即 O(N*10 + N*10*2) = O(N)。这对于 N=500,000 来说，是一个非常棒的进步！
第六站：Python代码实现——“将想法变为现实”
要把上面的思路变成计算机能懂的语言，我们需要用到 Python 的一些工具：
s_digits = [int(c) for c in S]：把输入的字符串 S 变成一个整数列表，方便我们取用 s_digits[k-1]。dist = [[float('inf')] * 10 for _ in range(N + 1)]：创建一个 (N+1) x 10 的二维列表作为我们的“距离地图”，用 float('inf') 初始化表示无穷大。import collections; q = collections.deque()：使用 collections 模块里的 deque (双端队列)，它在头部取出元素 (popleft()) 和尾部加入元素 (append()) 都非常快，非常适合做 BFS 的队列。- 循环和条件判断就按照我们上面分析的转移规则来写。
<!-- end list -->
Python
import collections
# (这里是 solve 函数的框架)
# def solve():
# S_str = input() # 读入字符串 S
# N = len(S_str) # S 的长度
# s_digits = [int(c) for c in S_str] # 转成数字列表
# dist = [[float('inf')] * 10 for _ in range(N + 1)] # 初始化距离地图
# q = collections.deque() # 创建双端队列
# if N == 0: # 特殊情况：S 本身就是空串
# print(0)
# return
# dist[N][0] = 0 # 初始状态 (N, 0) 代价为0
# q.append((N, 0)) # 入队
# while q: # BFS 主循环
# k, j = q.popleft() # 取出队首状态
# current_cost = dist[k][j]
# # 尝试 Un-B 操作
# new_j_b = (j + 1) % 10
# if current_cost + 1 < dist[k][new_j_b]:
# dist[k][new_j_b] = current_cost + 1
# q.append((k, new_j_b))
# # 尝试 Un-A 操作
# if k > 0:
# char_val_original = s_digits[k-1]
# current_char_val = (char_val_original - j + 10) % 10
# if current_char_val == 0:
# if current_cost + 1 < dist[k-1][j]:
# dist[k-1][j] = current_cost + 1
# q.append((k-1, j))
# # 找结果
# min_ops = float('inf')
# for final_j_cost in dist[0]: # dist[0] 是一个包含10个cost的列表
# min_ops = min(min_ops, final_j_cost)
# print(min_ops)
(上面的代码是一个简化框架，实际提交的代码会更完整一些。)
第七站：追求极致——“榨干Python的最后一滴油”（针对仍然超时的优化）
你可能已经写出了上面 O(N) 的 BFS 代码，但发现对于最大的数据，它还是“差那么一点点”就超时了（比如题目限制2秒，你的程序跑了2.2秒）。这时候，我们就需要一些针对 Python 语言特性和执行效率的“微调手术”。这些操作不会改变算法的 O(N) 本质，但能让程序在 CPython (标准Python解释器)下跑得更快一点。
更快的输入输出：
input() 函数虽然方便，但速度不是最快的。在竞赛中，读取大量数据时，sys.stdin.readline() 通常更快。记得用 .strip() 去掉末尾的换行符。print() 函数也有一些额外开销。sys.stdout.write(str(result) + "\n") 可以稍微快一点。
缓存方法：
在 while q: 循环里，我们反复调用 q.popleft() 和 q.append()。每次 Python 都要去 q 对象上查找这些方法。我们可以把它们“缓存”到局部变量：
Python
popleft = q.popleft
append = q.append
# ... 循环里用 popleft() 和 append(...)
这能减少一点点查找时间。
“整数状态”和“扁平化dist”：
map 函数的妙用：
s_digits = [int(c) for c in S_str] 已经不错了。但有时 s_digits = list(map(int, S_str)) 会因为 map 和 int 都是C语言实现的内建函数而有微弱的速度优势。
微调取模运算：
new_j = (j + 1) % 10 非常清晰。但因为 j 始终在 0 到 9，我们也可以写成：
Python
new_j = j + 1
if new_j == 10:
new_j = 0
这避免了 % 运算符（它内部可能涉及到除法），用一个加法、一个比较和一个赋值代替。在某些情况下，这可能快一点点，但也可能因为引入了分支而没有优势。这种属于“玄学优化”，需要实际测试。
把这些微调技巧应用到之前的BFS代码上，就能得到一个在CPython下尽可能快的版本。
第八站：以“21”为例，回顾 (k,j) BFS 之旅
让我们用 S="21" (即 N=2, s_digits=[2,1]) 来完整走一遍优化后的 (k,j) BFS，假设我们用整数状态 state_int = k*10+j：
dist_flat 初始化为无穷大。 dist_flat[2*10+0 = 20] = 0。
q (双端队列) 中加入 20。 popleft = q.popleft, append = q.append。
第一次循环
：
state_int = popleft() 得到 20。 k=2, j=0。 current_cost = dist_flat[20] = 0。 next_op_cost = 1。
Un-B: new_j_b = (0+1)%10 = 1。目标索引 k*10+new_j_b = 2*10+1 = 21。 dist_flat[21] 是无穷大，所以 1 < dist_flat[21]。更新 dist_flat[21] = 1。 append(21)。
Un-A: k=2 > 0。 s_digits[k-1] = s_digits[1] = 1。 current_val = (1 - 0 + 10)%10 = 1。不是0，不能Un-A。
q 中现在是 [21]。
第二次循环
：
state_int = popleft() 得到 21。 k=2, j=1。 current_cost = dist_flat[21] = 1。 next_op_cost = 2。
Un-B: new_j_b = (1+1)%10 = 2。目标索引 2*10+2 = 22。 2 < dist_flat[22] (无穷大)。更新 dist_flat[22] = 2。 append(22)。
Un-A: k=2 > 0。 s_digits[1] = 1。 current_val = (1 - 1 + 10)%10 = 0。是0！可以Un-A。 new_k_a = 2-1 = 1。目标索引 new_k_a*10+j = 1*10+1 = 11。 2 < dist_flat[11] (无穷大)。更新 dist_flat[11] = 2。 append(11)。
q 中现在是 [22, 11] (注意BFS是先进先出，所以22先处理，或11先处理取决于实现细节，但最终都会处理)。
第三次循环 (假设处理22)
：
state_int = popleft() 得到 22。 k=2, j=2。 current_cost = dist_flat[22] = 2。 next_op_cost = 3。
Un-B: new_j_b = 3。目标索引 23。 dist_flat[23]=3。 append(23)。
Un-A: s_digits[1]=1。 current_val = (1 - 2 + 10)%10 = 9。不是0。
q 中是 [11, 23]。
第四次循环 (处理11)
：
state_int = popleft() 得到 11。 k=1, j=1。 current_cost = dist_flat[11] = 2。 next_op_cost = 3。 (这个状态的含义是：原S的前1个字符 s_digits[0]='2'，被降级了1次，所以现在代表数字'1'。我们想把这个'1'变为空。)
Un-B: new_j_b = 2。目标索引 1*10+2 = 12。 dist_flat[12]=3。 append(12)。 (状态12：原S的前1个字符 s_digits[0]='2'，被降级了2次，所以代表数字'0'。)
Un-A: k=1 > 0。 s_digits[k-1] = s_digits[0] = 2。 current_val = (2 - 1 + 10)%10 = 1。不是0。
q 中是 [23, 12]。
第五次循环 (假设处理23)： ...略...
第六次循环 (处理12)
：
state_int = popleft() 得到 12。 k=1, j=2。 current_cost = dist_flat[12] = 3。 next_op_cost = 4。 (状态12：原S的前1个字符 s_digits[0]='2'，被降级了2次，代表数字'0'。)
Un-B: new_j_b = 3。目标索引 1*10+3 = 13。 dist_flat[13]=4。 append(13)。
Un-A: k=1 > 0。 s_digits[0] = 2。 current_val = (2 - 2 + 10)%10 = 0。是0！可以Un-A。 new_k_a = 1-1 = 0。目标索引 new_k_a*10+j = 0*10+2 = 2。 4 < dist_flat[2] (无穷大)。更新 dist_flat[2] = 4。 append(2)。
q 中是 [..., 13, 2]。
... 若干循环后 ... 当处理到状态 2 (即 k=0, j=2) 时，它代表空字符串。 此时 dist_flat[2] 的值是 4。 最终，我们会发现 min(dist_flat[0], dist_flat[1], ..., dist_flat[9]) 的最小值就是 4 (来自于 dist_flat[2] )。
这就和我们之前手动推导的4步一致了！
第九站：旅程总结与展望
恭喜你，小英雄！我们一起经历了从理解问题、初步尝试、灵光一闪的逆向思维，到运用强大的BFS工具，再通过精巧的状态设计把复杂度降下来，最后还学习了如何给Python代码“提速”的秘籍。
这次探险告诉我们：
- 换个角度看问题：正向不行，试试反向！
- 抽象和建模是核心：找到正确的“状态”来描述问题，是解决复杂问题的金钥匙。
- 系统搜索有方法：BFS是寻找最短路径（在无权或单位权图中）的利器。
- 优化无止境：从算法复杂度的大优化，到代码实现的微调，都是提升程序效率的手段。
- 实践出真知：多写代码，多调试，才能真正理解这些思路的巧妙之处。
算法的世界就像一个充满宝藏的岛屿，每一次解题都是一次寻宝。希望这次“神奇密码锁”的旅程能让你对算法产生更浓厚的兴趣。继续探索，你一定会发现更多奇妙的算法和思想！加油！