[16腾讯在线笔试题1]-GrayCode

本文介绍了一种递归生成N位格雷码的方法,并详细解释了其背后的数学原理及编码规律。通过观察格雷码树结构,文章揭示了生成更高位数格雷码的递归模式,并给出了具体的C++实现代码。

在一组树的编码中,若任意两个相邻的代码只有一位二进制不同,则称这种编码为格雷码(GrayCode)。

请编写一个函数,使用递归的方法生成N位的格雷码并且保证这个函数的健壮性。


看到题目开始确实没有思路,不妨我们先画一下格雷码树结构。3位格雷码。


                       

                  0          1

              0    1      1    0

           0  1 1  0  0 1  1  0

我们可以发现这样的规律,最高节点0和1对应的子树是对称的。

也就是说

 f(n+1) = ‘0’ + f(n)  (最高位为0时第n位格雷码) 

 f(n+1) = '1' + f '(n)   (最高位为1时 f'(n)对应第n位格雷码的对称解)

规律发现了,但是用递归求解的对称感觉不容易下手。

我们要找出更容易完成递归的规律。


观察树,当前面m个点1的个数为奇数时,我们后一个解,我们加上左子树1,右子树0。如果是偶数,加上左子树0,右子树1。


按照这个规律写出代码。

#include<iostream>
#include <vector>
using namespace std;

void GrayCode(int n,vector<int>temp,vector<vector<int>>&ret,int numof1)
{
    if(n == 0) //终止条件
    {
        ret.push_back(temp);
        return;
    }
    if(numof1%2==0) //偶数个1
    {
        temp.push_back(0);//先放0
        GrayCode(n-1,temp,ret,numof1);
        temp.pop_back();//注意pop出0节点
        temp.push_back(1); 
        GrayCode(n-1,temp,ret,numof1+1);//1的个数加1
    }
    else if(numof1%2==1) //奇数个1
    {
        temp.push_back(1);//先放1
        GrayCode(n-1,temp,ret,numof1+1);
        temp.pop_back();
        temp.push_back(0);//后放0
        GrayCode(n-1,temp,ret,numof1);
    }
    
    
}

测试代码

int main(){
    vector<int> temp;//中间量
    vector<vector<int> > ret;//解
    int n = 8; //n位格雷码
    GrayCode(n,temp,ret,0);
    for(int i=0;i<ret.size();++i)
    {
        cout<<endl;
        for(int j=0;j<ret[0].size();++j)
        {
            cout<<ret[i][j];
        }
    }
}


【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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