HDU1495 非常可乐(看不懂你打我)

本文介绍了一道经典的广度搜索(BFS)算法题——如何通过两个不同容量的杯子将一瓶可乐平均分成两份。文章详细解析了解题思路,包括定义结构体存储杯子状态、使用队列进行广度优先搜索、标记已访问状态以及判断平分条件。通过实例代码展示了算法的具体实现。

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1495

大家一定觉的运动以后喝可乐是一件很惬意的事情,但是seeyou却不这么认为。因为每次当seeyou买了可乐以后,阿牛就要求和seeyou一起分享这一瓶可乐,而且一定要喝的和seeyou一样多。但seeyou的手中只有两个杯子,它们的容量分别是N 毫升和M 毫升 可乐的体积为S (S<101)毫升 (正好装满一瓶) ,它们三个之间可以相互倒可乐 (都是没有刻度的,且 S==N+M,101>S>0,N>0,M>0) 。聪明的ACMER你们说他们能平分吗?如果能请输出倒可乐的最少的次数,如果不能输出"NO"。

Input

三个整数 : S 可乐的体积 , N 和 M是两个杯子的容量,以"0 0 0"结束。

Output

如果能平分的话请输出最少要倒的次数,否则输出"NO"。

 

题目大意是一开始有一个杯子s是满的,还有两个空杯子m,n。s=m+n。三个杯子互相倒水,看是否能有一个杯子的水量变成s杯初始时的1/2。

讲一下思路,这是一道普通的广搜题

1.倒水过程一共有六种操作,用s->m表示s杯给m杯倒水,六种操作分别是s->m  s->n  m->s  m->n  n->s  n->m,显而易见就是三个杯子互相倒水。

2.结构体中存三个杯子当前的水量和步数,每次把队列头取出来依次执行上面的六种操作,在根据条件选择是否入队

struct volume{
	int s1,m1,n1;
	int step;
};

3.还有一个问题就是如何标记走过的路程,我用一个三维数组 vis[101][101][101],表示的意义是vis[s杯水量][m杯水量][n杯水量]。其实还有一个更好的方法,开二维vis[101][101],因为s==m+n,所以二维就可以表示所有情况了。

ps:我开三维标记的并未超时,我看有些人开三维就超时了,可能是我的程序其他地方用时较少。

4.倒水的时候有一个杯子到达1/2水量就可以了,判断剩下两个如果全有水则输出步数+1,否则正常输出。

#include <stdio.h>
#include <queue>
#include <algorithm>
#include <string.h>
using namespace std;
int s,m,n,s1=0,m1=0,n1=0,vis[101][101][101];
struct volume{
	int s1,m1,n1;
	int step;
}; 
queue<volume>q; //队列里放三个杯子现在的容量
void bfs(int a,int b,int c){
	volume now,nex;
	now.s1=a;
	now.m1=b;
	now.n1=c;
	now.step=0;
	q.push(now);
	while(!q.empty()){
		now=q.front();
		q.pop();
		if(now.m1==(s/2)||now.n1==(s/2)||now.s1==(s/2)){
			if(now.m1!=0&&now.n1!=0&&now.s1!=0){
				printf("%d\n",now.step+1);
			}else{
				printf("%d\n",now.step);
			}
			return;
		}
		for(int i=1;i<=6;i++){
			switch(i){  
				case 1:  //s1->m1
					if(now.s1!=0&&now.m1!=m){  
						if(now.s1+now.m1<=m){
							nex.m1=now.m1+now.s1;
							nex.s1=0;
						}else{
							nex.m1=m;
							nex.s1=now.s1-(m-now.m1);
						}
						nex.n1=now.n1;
					}
					break;
				case 2: //s1->n1
					if(now.s1!=0&&now.n1!=n){
						if(now.s1+now.n1<=n){
							nex.n1=now.n1+now.s1;
							nex.s1=0;
						}else{
							nex.n1=n;
							nex.s1=now.s1-(n-now.n1);
						}
						nex.m1=now.m1;
					}
					break;
				case 3:  //m1->n1
					if(now.m1!=0&&now.n1!=n){
						if(now.m1+now.n1<=n){
							nex.n1=now.n1+now.m1;
							nex.m1=0;
						}else{
							nex.n1=n;
							nex.m1=now.m1-(n-now.n1);
						}
						nex.s1=now.s1;
					}
					break;
				case 4:  //m1->s1
					if(now.m1!=0&&now.s1!=s){
						if(now.m1+now.s1<=s){
							nex.s1=now.s1+now.m1;
							nex.m1=0;
						}else{
							nex.s1=s;
							nex.m1=now.m1-(s-now.s1);
						}
						nex.n1=now.n1;
					}
					break;
				case 5:  //n1->s1
					if(now.n1!=0&&now.s1!=s){
						if(now.n1+now.s1<=s){
							nex.s1=now.s1+now.n1;
							nex.n1=0;
						}else{
							nex.s1=s;
							nex.n1=now.n1-(s-now.s1);
						}
						nex.m1=now.m1;
					}
					break;
				case 6:  //n1->m1
					if(now.n1!=0&&now.m1!=m){  
						if(now.n1+now.m1<=m){
							nex.m1=now.m1+now.n1;
							nex.n1=0;
						}else{
							nex.m1=m;
							nex.n1=now.n1-(m-now.m1);
						}
						nex.s1=now.s1;
					}
					break;	
			}
			if(vis[nex.s1][nex.m1][nex.n1]==0){
				vis[nex.s1][nex.m1][nex.n1]=1;
				nex.step=now.step+1;
				q.push(nex);
			}
		}
	}
	printf("NO\n");
} 
int main(){
	while(scanf("%d%d%d",&s,&m,&n)!=EOF){
		if(s==0&&m==0&&n==0) return 0;
		while(!q.empty()) q.pop();
		memset(vis,0,sizeof(vis));
		if(s&1){
			printf("NO\n");
			continue;
		}
		s1=s; m1=n1=0;
		vis[s1][0][0]=1;
		bfs(s1,m1,n1);
	}
	return 0;
}

 

 

**项目概述:** 本资源提供了一套采用Vue.js与JavaScript技术栈构建的古籍文献文字检测与识别系统的完整源代码及相关项目文档。当前系统版本为`v4.0+`,基于`vue-cli`脚手架工具开发。 **环境配置与运行指引:** 1. **获取项目文件**后,进入项目主目录。 2. 执行依赖安装命令: ```bash npm install ``` 若网络环境导致安装缓慢,可通过指定镜像源加速: ```bash npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org ``` 3. 启动本地开发服务器: ```bash npm run dev ``` 启动后,可在浏览器中查看运行效果。 **构建与部署:** - 生成测试环境产物: ```bash npm run build:stage ``` - 生成生产环境优化版本: ```bash npm run build:prod ``` **辅助操作命令:** - 预览构建后效果: ```bash npm run preview ``` - 结合资源分析报告预览: ```bash npm run preview -- --report ``` - 代码质量检查与自动修复: ```bash npm run lint npm run lint -- --fix ``` **适用说明:** 本系统代码经过完整功能验证,运行稳定可靠。适用于计算机科学、人工智能、电子信息工程等相关专业的高校师生、研究人员及开发人员,可用于学术研究、课程实践、毕业设计或项目原型开发。使用者可在现有基础上进行功能扩展或定制修改,以满足特定应用场景需求。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【EI复现】基于阶梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于阶梯碳交易机制的虚拟电厂优化调度模型,重点研究了包含P2G-CCS(电转气-碳捕集与封存)耦合技术和燃气掺氢技术的综合能源系统在Matlab平台上的仿真与代码实现。该模型充分考虑碳排放约束与阶梯式碳交易成本,通过优化虚拟电厂内部多种能源设备的协同运行,提升能源利用效率并降低碳排放。文中详细阐述了系统架构、数学建模、目标函数构建(涵盖经济性与环保性)、约束条件处理及求解方法,并依托YALMIP工具包调用求解器进行实例验证,实现了科研级复现。此外,文档附带网盘资源链接,提供完整代码与相关资料支持进一步学习与拓展。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员或从事综合能源系统、低碳调度方向的工程技术人员;熟悉YALMIP和常用优化算法者更佳。; 使用场景及目标:①学习和复现EI级别关于虚拟电厂低碳优化调度的学术论文;②掌握P2G-CCS、燃气掺氢等新型低碳技术在电力系统中的建模与应用;③理解阶梯碳交易机制对调度决策的影响;④实践基于Matlab/YALMIP的混合整数线性规划或非线性规划问题建模与求解流程。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资源,先通读文档理解整体思路,再逐步调试代码,重点关注模型构建与代码实现之间的映射关系;可尝试修改参数、结构或引入新的约束条件以深化理解并拓展应用场景。
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