B - The Blocks Problem

本文介绍了一个基于C++实现的堆叠木块问题解决方案。通过使用vector容器来模拟木块堆叠的状态,并提供了查找特定木块位置、清除指定木块上方木块以及将一组木块从一个堆移到另一个堆等核心功能。

B - The Blocks Problem

get:

1.vector:

vector<int>a;//声明
a.size();//读取数组大小
a.resize();//改变数组大小
a.push_back();//向尾部添加一个元素
a.pop_back();//删除最后一个元素
a.clear();//清空
a.empty();//判断是否为空

书上模板代码:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<vector>
using namespace std;
const int maxn=30;
int n;
vector<int>pile[maxn];

//找木块a所在的pile和height,以引用的形式返回调用者
void find_block(int a,int& p,int& h)
{
    for(p=0;p<n;p++)
    {
        for(h=0;h<pile[p].size();h++)
        {
            if(pile[p][h]==a)
                return ;
        }
    }
}

//把第p维高度为h的木块上方的所有木块移回原位
void clear_above(int p,int h)
{
    for(int i=h+1;i<pile[p].size();i++)
    {
        int b=pile[p][i];
        pile[b].push_back(b);//把b放回原位
    }
    pile[p].resize(h+1);
}

//把第p维高度为h及其上方的木块整体移动到p2维的顶部
void pile_onto(int p,int h,int p2)
{
    for(int i=h;i<pile[p].size();i++)
    {
        pile[p2].push_back(pile[p][i]);
    }
    pile[p].resize(h);
}

void print()
{
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        printf("%d:",i);
        for(int j=0;j<pile[i].size();j++)
        {
            printf(" %d",pile[i][j]);
        }
        printf("\n");
    }
}

int main()
{
    int a,b;
    cin>>n;
    string s1,s2;
    for(int i=0;i<n;i++)
        pile[i].push_back(i);
   // print();
    while(1)
    {
        cin>>s1;
        if(s1=="quit")
            break;
        cin>>a>>s2>>b;
        int pa,pb,ha,hb;
        find_block(a,pa,ha);
        find_block(b,pb,hb);
        if(pa==pb)
            continue;
        if(s2=="onto")
            clear_above(pb,hb);
        if(s1=="move")
            clear_above(pa,ha);
        pile_onto(pa,ha,pb);
    }
    print();
    return 0;
}
下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 布线问题(分支限界算法)是计算机科学和电子工程领域中一个广为人知的议题,它主要探讨如何在印刷电路板上定位两个节点间最短的连接路径。 在这一议题中,电路板被构建为一个包含 n×m 个方格的矩阵,每个方格能够被界定为可通行或不可通行,其核心任务是定位从初始点到最终点的最短路径。 分支限界算法是处理布线问题的一种常用策略。 该算法与回溯法有相似之处,但存在差异,分支限界法仅需获取满足约束条件的一个最优路径,并按照广度优先或最小成本优先的原则来探索解空间树。 树 T 被构建为子集树或排列树,在探索过程中,每个节点仅被赋予一次成为扩展节点的机会,且会一次性生成其全部子节点。 针对布线问题的解决,队列式分支限界法可以被采用。 从起始位置 a 出发,将其设定为首个扩展节点,并将与该扩展节点相邻且可通行的方格加入至活跃节点队列中,将这些方格标记为 1,即从起始方格 a 到这些方格的距离为 1。 随后,从活跃节点队列中提取队首节点作为下一个扩展节点,并将与当前扩展节点相邻且未标记的方格标记为 2,随后将这些方格存入活跃节点队列。 这一过程将持续进行,直至算法探测到目标方格 b 或活跃节点队列为空。 在实现上述算法时,必须定义一个类 Position 来表征电路板上方格的位置,其成员 row 和 col 分别指示方格所在的行和列。 在方格位置上,布线能够沿右、下、左、上四个方向展开。 这四个方向的移动分别被记为 0、1、2、3。 下述表格中,offset[i].row 和 offset[i].col(i=0,1,2,3)分别提供了沿这四个方向前进 1 步相对于当前方格的相对位移。 在 Java 编程语言中,可以使用二维数组...
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