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翻硬币问题是一个经典的算法题目，目标是通过最少的翻动次数将初始状态转换为目标状态。每次操作只能翻转相邻的两个硬币。以下是解决这个问题的详细分析和步骤：

方法思路

我们可以将这个问题建模为一个状态转换问题，每次操作会改变当前状态。为了找到最少的翻动次数，可以采用贪心算法来处理每个硬币的状态。

这种方法确保了每次翻动都尽可能地解决更多的问题，从而减少总的操作次数。

解决代码

def min_flips(initial, target):    n = len(initial)    flips = [0] * n    for i in range(n):        if initial[i] != target[i]:            if i < n-1 and target[i+1] != initial[i+1]:                flips[i] = 1                flips[i+1] = 1            else:                flips[i] = 1    return sum(flips) // 2# 读取输入initial = input().strip()target = input().strip()# 计算最小翻动次数result = min_flips(initial, target)# 输出结果print(result)

代码解释

这种方法通过贪心策略确保了每次翻动都处理最多的问题，从而高效地找到最少的翻动次数。

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