UVa 101 The Blocks Problem

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原创 最新推荐文章于 2026-02-28 12:23:06 发布 305 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
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坑爹啊，中间输出没去掉，检查了好久……

略恶心的一道题- -

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<math.h>
int main()
{
    int st[30][30],a,b,n,top[30],i,j;
    char s1[10],s2[10];
    while(scanf("%d",&n)!=EOF)
    {
        for(i=0;i<n;i++)
        {
            st[i][0]=i;
            top[i]=1;
        }
        while(scanf("%s",s1)&&strcmp(s1,"quit"))
        {
            scanf("%d%s%d",&a,s2,&b);
            if(strcmp(s1,"move")==0)
            {
                if(strcmp(s2,"onto")==0)
                {
                    for(i=0;i<n;i++)
                    {
                        for(j=0;j<top[i];j++)
                            if(st[i][j]==a)
                                break;
                        if(j!=top[i])
                            break;
                    }
                    int x=i,y=j;
                    for(i=0;i<n;i++)
                    {
                        for(j=0;j<top[i];j++)
                            if(st[i][j]==b)
                                break;
                        if(j!=top[i])
                            break;
                    }
                    if(x==i)
                        continue;
                    int y1=j;
                    for(j=y+1;j<top[x];j++)
                    {
                        st[st[x][j]][0]=st[x][j];
                        top[st[x][j]]=1;
                    }
                    top[x]=y;
                    for(j=y1+1;j<top[i];j++)
                    {
                        st[st[i][j]][0]=st[i][j];
                        top[st[i][j]]=1;
                    }
                    st[i][y1+1]=a;
                    top[i]=y1+2;
                }
                else if(strcmp(s2,"over")==0)
                {
                    for(i=0;i<n;i++)
                    {
                        for(j=0;j<top[i];j++)
                            if(st[i][j]==a)
                                break;
                        if(j!=top[i])
                            break;
                    }
                    int x=i,y=j;
                    for(i=0;i<n;i++)
                    {
                        for(j=0;j<top[i];j++)
                            if(st[i][j]==b)
                                break;
                        if(j!=top[i])
                            break;
                    }
                    if(x==i)
                        continue;
                    for(j=y+1;j<top[x];j++)
                    {
                        st[st[x][j]][0]=st[x][j];
                        top[st[x][j]]=1;
                    }
                    top[x]=y;
                    st[i][top[i]]=a;
                    top[i]++;
                }
            }
            else if(strcmp(s1,"pile")==0)
            {
                if(strcmp(s2,"onto")==0)
                {
                    for(i=0;i<n;i++)
                    {
                        for(j=0;j<top[i];j++)
                            if(st[i][j]==b)
                                break;
                        if(j!=top[i])
                            break;
                    }
                    int x=i,y=j;                   
                    for(i=0;i<n;i++)
                    {
                        for(j=0;j<top[i];j++)
                            if(st[i][j]==a)
                                break;
                        if(j!=top[i])
                            break;
                    }
                    int y1=j;
                    if(x==i)
                        continue;
                    for(j=y+1;j<top[x];j++)
                    {
                        st[st[x][j]][0]=st[x][j];
                        top[st[x][j]]=1;
                    }
                    top[x]=y+1;
                    for(j=y1;j<top[i];j++)
                        st[x][top[x]++]=st[i][j];
                    top[i]=y1;
                }
                else if(strcmp(s2,"over")==0)
                {
                    for(i=0;i<n;i++)
                    {
                        for(j=0;j<top[i];j++)
                            if(st[i][j]==b)
                                break;
                        if(j!=top[i])
                            break;
                    }
                    int x=i;
                    for(i=0;i<n;i++)
                    {
                        for(j=0;j<top[i];j++)
                            if(st[i][j]==a)
                                break;
                        if(j!=top[i])
                            break;
                    }
                    int y=j;
                    if(x==i)
                        continue;
                    for(;j<top[i];j++)
                        st[x][top[x]++]=st[i][j];
                    top[i]=y;
                    
                }
            } 
        }
        for(i=0;i<n;i++)
        {
            printf("%d:",i);
            for(j=0;j<top[i];j++)
                printf(" %d",st[i][j]);
            printf("\n");
        }
    }
    return 0;
}


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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

UVA101 The Blocks Problem 题解

题目链接：https://www.luogu.org/problemnew/show/UVA101 这题码量稍有点大。。。 分析： 这道题模拟即可。因为考虑到所有的操作vector可最快捷的实现，所以数组动态vector。每一种情况分别考虑。 其他的见代码注释 部分过长的注释防在这里，请对照序号到代码中查看。 ①：wa意为a的位置，记录当前...

dianwonin4433的博客 143

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Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表，创建专业级图表以简化复杂的信息。

UVa101 （木块问题 The Blocks Problem）

1、题目大意 题目链接UVa101 2、解题思路 开一个二维数组，直接进行模拟即可。 3、参考代码 #include&amp;lt;iostream&amp;gt; #include&amp;lt;string&amp;gt; #include&amp;lt;cstring&amp;gt; using namespace std; int ans[30][30]; int find_block(int s[30][30], int a) ...

Armstrong的博客 1019

UVA101 HDU1612 POJ1208 The Blocks Problem【模拟】

问题链接：UVA101 HDU1612 POJ1208 The Blocks Problem。 问题简述：参见上述链接。 问题分析：这是一个模拟题，程序过程都是套路。 程序说明： 程序中用到了STL的容器类vector。 开始的时候，编写的程序在UVA和POJ中都AC，可是在HDU中是“Presentation Error”。问题出在输出格式上，针对HDU另...

weixin_34198762的博客 95

Uva 101 - The Blocks Problem

The Blocks Problem Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000KB   64bit IO Format: %I64d & %I64u [Submit]   [Go Back]   [Status]   Description Many areas of Computer Sc

小G的ACM之路 825

UVa101 - The Blocks Problem

桌上放有若干“blocks”      Figure: Initial Blocks World 初始位置如图所示；有五种操作： （1）move a onto b ：先将a和b之上的所有block都复位（恢复为initial状态），然后把a放在b上； （2）move a over b ：先将a之上的所有block都复位，然后把a放在b所在的堆顶端； （3

打酱油 747

UVA101 【The Blocks Problem】

一个大模拟！！！ 总的来说就是碰到move就要把ａ上面的全部放回原处。 如果碰到onto就要把ｂ上面的全部放到原处。 因为move是只移动ａ一个，所以ａ上面的要归位，而pile是移一堆，所以不用。 onto是要和ｂ贴在一起，所以ｂ上面的要归位，而over是上方，不需要直接接触，所以不用。。 思路就是用栈来模拟，一开始就是ｎ个栈。每个栈里都是一个元素，然后按照指令移，在这个栈里pop()掉...

arex71991的博客 131

The Blocks Problem UVA - 101

The Blocks Problem UVA - 101题目描述 Many areas of Computer Science use simple, abstract domains for both analytical and empirical studies. For example, an early AI study of planning and robotics (STRIPS

退役的铜牌狗 680
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