poj 3700 二分套dfs

本文探讨了在解决特定问题时,深度搜索算法的局限性和迭代加深算法的优势。通过对比两种算法,阐述了迭代加深如何避免深度搜索的时间限制错误(TLE),并详细解释了其核心思路和实现方式。此外,还讨论了二分查找在此类问题中的应用及潜在问题。

先看第一个tle的思路,就是直接暴力的搜索,但是如果搜索的深度非常大,就会tle

int n, a[55], ans;
int nn[2][55][55], l[2][55], vis[55];//0为降序,1为升序

void dfs(int x, int dir, int now, int sum) {
	if (now == n) {
		ans = min(ans, sum);
		return;
	}
	if (sum + 1 >= ans)return;
	if (l[dir][x] == 0) {
		for (int i = 0; i < n; i++)
			if (!vis[i]) {
				vis[i] = 1;
				dfs(i, 0, now + 1, sum + 1);
				dfs(i, 1, now + 1, sum + 1);
				vis[i] = 0;
				break;
			}
		return;
	}
	for (int i = 0; i < l[dir][x]; i++) {
		if (vis[nn[dir][x][i]]) continue;
		vis[nn[dir][x][i]] = 1;
		dfs(nn[dir][x][i], dir, now + 1, sum);
		vis[nn[dir][x][i]] = 0;
	}
}

int main() {
	while (scanf("%d", &n), n) {
		for (int i = 0; i < n; i++)
			scanf("%d", a + i);
		memset(l, 0, sizeof(l));
		memset(vis, 0, sizeof(vis));
		for (int i = 0; i < n; i++)
			for (int j = i + 1; j < n; j++)
				if (a[i] > a[j]) nn[0][i][l[0][i]++] = j;
				else if (a[i] < a[j]) nn[1][i][l[1][i]++] = j;
		ans = 50;
		dfs(0, 0, 0, 0);
		dfs(0, 1, 0, 0);

		printf("%d\n", ans);
	}

	return 0;
}

看第二种ac的思路迭代加深。核心思路在于对于某一个点,能把他加在已经有的序列后面就一定要加,因为这个点你最后是一定要算进序列的。如果不能加,就新开序列

假设一个长度,超过就直接退出,这样就容易过。

#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <queue>
#include <set>
#include <vector>
#include <map>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <stack>

#define INF 0x3f3f3f3f
#define IMAX 2147483646
#define LINF 0x3f3f3f3f3f3f3f3f
#define ll long long
#define c unsigned long long
#define uint unsigned int

using namespace std;

int n, a[55],as[55],ds[55],len;

bool dfs(int x, int aa, int dd) {
	if (aa + dd > len)return false;
	if (x == n)return true;

	int s = -1, j = -1;
	for (int i = 0; i < aa; i++)
		if ((s == -1 || as[i] > as[s]) && as[i] < a[x])
			s = i;
	for (int i = 0; i < dd; i++)
		if ((j == -1 || ds[i] < ds[j]) && ds[i] > a[x])
			j = i;

	if (s != -1) {
		int tt = as[s]; as[s] = a[x];
		if (dfs(x + 1, aa, dd))return true;
		as[s] = tt;
	}
	else {
		as[aa] = a[x];
		if (dfs(x + 1, aa + 1, dd))return true;
	}

	if (j != -1) {
		int tt = ds[j]; ds[j] = a[x];
		if (dfs(x + 1, aa, dd))return true;
		ds[j] = tt;
	}
	else {
		ds[dd] = a[x];
		if (dfs(x + 1, aa, dd + 1))return true;
	}

	return false;
}

int main() {
	while (scanf("%d", &n), n) {
		for (int i = 0; i < n; i++)
			scanf("%d", a + i);

		for (int i = 1;; i++) {
			len = i;
			if (dfs(0, 0, 0)) {
				printf("%d\n", i);
				break;
			}
		}	
	}
	

	return 0;
}

善于二分的老YB可能已经发现了,迭代加深和二分有异曲同工之妙,所以二分也能过,但是对于这道题来说,不同的mid测试的复杂度是幂次方上升的,二分容易去测一些很大的数据导致过不了,上下界把握好了就能过,把握不好就tle,这种题还是迭代加深最稳妥。

#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <queue>
#include <set>
#include <vector>
#include <map>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <stack>

#define INF 0x3f3f3f3f
#define IMAX 2147483646
#define LINF 0x3f3f3f3f3f3f3f3f
#define ll long long
#define c unsigned long long
#define uint unsigned int

using namespace std;

int n, a[55],as[55],ds[55],len;

bool dfs(int x, int aa, int dd) {
	if (aa + dd > len)return false;
	if (x == n)return true;

	int s = -1, j = -1;
	for (int i = 0; i < aa; i++)
		if ((s == -1 || as[i] > as[s]) && as[i] < a[x])
			s = i;
	for (int i = 0; i < dd; i++)
		if ((j == -1 || ds[i] < ds[j]) && ds[i] > a[x])
			j = i;

	if (s != -1) {
		int tt = as[s]; as[s] = a[x];
		if (dfs(x + 1, aa, dd))return true;
		as[s] = tt;
	}
	else {
		as[aa] = a[x];
		if (dfs(x + 1, aa + 1, dd))return true;
	}

	if (j != -1) {
		int tt = ds[j]; ds[j] = a[x];
		if (dfs(x + 1, aa, dd))return true;
		ds[j] = tt;
	}
	else {
		ds[dd] = a[x];
		if (dfs(x + 1, aa, dd + 1))return true;
	}

	return false;
}

int main() {
	while (scanf("%d", &n), n) {
		for (int i = 0; i < n; i++)
			scanf("%d", a + i);

		int l = 1, r = 50, mid;
		while (l < r) {
			mid = (l + r) >> 1;
			len = mid;
			if (dfs(0, 0, 0))r = mid;
			else l = mid + 1;
		}
		printf("%d\n", l);
	}
	

	return 0;
}
【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多智能体网络中的事件触发一致性问题,研究如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识,并提供了相应的Matlab代码实现方案。文中探讨了事件触发机制在降低通信负担、提升系统效率方面的优势,重点分析了多智能体系统在有限时间收敛的一致性控制策略,涉及系统模型构建、触发条件设计、稳定性与收敛性分析等核心技术环节。此外,文档还展示了该技术在航空航天、电力系统、机器人协同、无人机编队等多个前沿领域的潜在应用,体现了其跨学科的研究价值和工程实用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动化、智能系统、多智能体协同控制等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于理解和实现多智能体系统在有限时间内达成一致的分布式控制方法;②为事件触发控制、分布式优化、协同控制等课题提供算法设计与仿真验证的技术参考;③支撑科研项目开发、学术论文复现及工程原型系统搭建; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注事件触发条件的设计逻辑与系统收敛性证明之间的关系,同时可延伸至其他应用场景进行二次开发与性能优化。
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