李白打酒问题

本文通过两种算法——回溯法和暴力枚举法,详细解析了李白打酒问题的求解过程,旨在寻找所有可能的路径,使得李白在特定条件下喝光酒。

李白打酒问题

  

  话说大诗人李白,一生好饮。幸好他从不开车。一天,他提着酒壶,从家里出来,酒壶中有酒2斗。他边走边唱:

        无事街上走,提壶去打酒。

        逢店加一倍,遇花喝一斗。

  这一路上,他一共遇到店5次,遇到花10次,已知最后一次遇到的是花,他正好把酒喝光了。

  请你计算李白遇到店和花的次序,可以把遇店记为a,遇花记为b。则:babaabbabbabbbb 就是合理的次序。像这样的答案一共有多少呢?请你计算出所有可能方案的个数(包含题目给出的)。


解法1(回溯):李白打酒问题回溯法解决: 
一共进行15次遇见花或者遇见店,
回溯进行每一次的可能性进行考虑 
然而最后一次是遇见花, 此时李白手中应该还有1升酒。 
所以使用回溯的解空间(也就是递归的结束条件)应该是到达第15层也就是(t==15).
当到达解空间的时候判断该过程中遇见花、遇见酒的次数是否满足要求即可。


#include <stdio.h>

int jiu=2;
int flower=0;
int shop=0;
int count=0;

void dfs(int t)
{
	//t代表遇见花或者酒的第几次(最后数列中的第几位) 
	if(t==15)
	{//到达解空间,既已经设定好前十四次所遇见的情况进行,最后是否满足情况的判断 
		if(jiu==1 && flower==9 && shop==5)
			count++;
		return;
	 }
	//当没有到达解空间之时进行第t次的假定。
	//假定遇见花 
	flower++;
	jiu--;
	dfs(t+1);
	jiu++;
	flower--;
	//假定遇见店
	shop++;
	jiu*=2;
	dfs(t+1);
	jiu/=2;
	shop--;
}

int main()
{
	dfs(1);
	printf("%d\n",count);
	return 0;
} 


解法2(暴力):


每次进行假定判断。


#include<stdio.h>
#include<math.h>
#define n 14

int main(){
	int temp,num,wine,flower,shop,count=0;
	for(num=0;num<pow(2,n);num++){
		temp=num;
		wine=2;
		flower=0;
		shop=0;
		for(int i=0;i<n;i++){
			if(temp%2){
				wine*=2;
				shop++;
			}
			else{
				wine--;
				flower++;
			}
			temp/=2;
		}
		if(shop==5&&flower==9&&wine==1)
			count++;
	}
	printf("%d\n",count);
	return 0;
}


 

### 李白打酒问题DFS算法的关系 李白打酒问题是典型的搜索类问题,可以通过深度优先搜索(Depth First Search, DFS)来实现解决方案。以下是关于如何使用DFS算法解决该问题的具体分析: #### 问题描述 在李白打酒问题中,假设每次遇到店时可以买酒,而每次遇到花时会喝酒。目标是从初始状态出发,找到所有满足条件的状态序列。 #### DFS的核心思想 DFS是一种递归遍历方法,在树形结构或图结构上进行探索。对于李白打酒问题,可以用DFS枚举每一步的选择(即“遇店”还是“遇花”),并记录当前状态的变化。如果某条路径最终达到合法的目标状态,则将其计入答案集合[^1]。 #### 实现细节 为了确保程序能够正确运行,需注意以下几点: 1. **边界条件** 需要设定终止条件以防止无限递归。例如当步数达到预定的最大值时停止进一步深入。 2. **剪枝优化** 如果发现某些分支不可能到达有效解,则提前结束对该分支的处理,从而提高效率。比如剩余次数不足以构成完整的模式时即可放弃继续尝试。 3. **数据类型选择** 如引用所提到,为了避免因数值运算带来的误差影响判断准确性,建议采用浮点数而非简单整数来进行比较操作;或者改用乘法规则代替直接除法形式验证关系成立与否[^2]。 下面展示了一个基于Python语言编写的标准版本代码示例用于演示上述逻辑流程: ```python def dfs(path, remain_a, remain_b): global count if len(path)==N and remain_a==0 and remain_b==0: count +=1 return if 'a' not in path or ('aa'in path[-2:]and remain_a>0): new_path=path+'a' dfs(new_path ,remain_a-1 ,remain_b) if 'b'not in path or('bb'in path[-2:]and remain_b>0 ): new_path=path+'b' dfs(new_path ,remain_a ,remain_b-1) if __name__ == "__main__": N=8 #总长度设为8作为例子测试 initial_state="ba" start_remain={'a':initial_state.count('a'),'b':initial_state.count('b')} count=0 dfs(initial_state,start_remain['a'],start_remain['b']) print(count) ``` 此脚本定义了一个`dfs()`函数接受三个参数——已构建的部分路径字符串、剩下可用的"a"(代表店铺)数量以及剩下的"b"(象征花朵)数目。每当调用一次这个函数都会考虑两种可能性:增加一个新的"a"字符或是添加一个额外的"b"符号,并且仅当这些动作不会违反既定规则才执行实际递归呼叫。最后统计符合条件的整体排列方式总数目。 #### 结论 综上所述,运用DFS技术可有效地穷尽各种潜在组合情况进而得出确切的结果集大小。这种方法虽然看似朴素却非常实用,尤其适合那些具有明确约束框架的小规模离散决策场景下的求解任务[^4]。
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