[学习笔记]2-SAT

本文介绍了SAT问题的基本概念,探讨了1-SAT与2-SAT问题的解决方案,并提供了算法实现思路。

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概述

首先我们需要知道什么是SAT问题。
n个布尔变量,m个布尔表达式。
是否存在一个方案,我们给这n个变量赋合适的值,使得这m个表达式最终的答案都是1
k-SAT的含义是这m个表达式最多只有k个变元。
k3时k-SAT都可以规约到3-SAT问题,3-SAT是NP完全问题,不存在多项式解法。
但是1-SAT或2-SAT是存在多项式解法的。

符号与约定

bool逻辑运算符号
or:
and:
not:¬
所有的16种bool二元运算都可以用以上三种表示。
a xor b=(ab)(¬a¬b)

1-SAT

描述

形如f=p1p2p3...pm的表达式。
f的取值是否可能为1
p为一元表达式,可能有两种情况:
1.xi
2.¬xi

解决方案

我们只需要判断是否同时存在xi¬xi即可。
如果存在,那么一定是不可满足的。
反之,则一定是可满足的的。

2-SAT

描述

形如f=p1p2p3...pm的表达式。
f的取值是否可能为1
p为二元表达式,可能有四种情况:
xiyi
¬xiyi
xi¬yi
¬xi¬yi

解决方案

考虑构建图的模型。
把每个变量的0,1取值看拆成两个点。
p=xy
那么若x=0,为了使得这个表达式为1,则y=1
就在图中x0y1连边。
同理若y=0,则x=1,所以x0x1
如果一个图中的点构成了强连通分量,那么这些点所代表的变量的取值,一定是全部满足的。
所以如果x0,x1同时出现在了同一强连通分量,那么f必然不可满足。
如果没有这种情况,则必然存在一种方案使得f=1

更一般的情况

上面提到了所有的布尔二元运算都可以转化成¬的表达。
事实上,我们不是一定要将表达式转化为一般形式。
以xor为例。
我们按照若x,则y,就连边xy的规则。
x0y1
x1y0
y0x1
y1x0
这和拆分后的连边是等价的。
对于实际问题来说,我们也可以用这种方式。
如果出现若选x则必然选y,或者若选x则必然不选y的类似语句,就可以使用2-SAT问题的模型解决。

算法实现

1.O(N+M)

先依照关系建图。
使用tarjan求出强连通分量。
判断每个变量0,1取值是否在一个强连通分量。
主要用于判断是否可满足和求一组可行解
寻找可行解可以进行拓扑排序+黑白染色。
同色的即为一个可行方案。

2.O(NM)

先依照关系建图。
枚举每个变量的取值,看是否能推出矛盾,如不能,则确定。
如果某个变量两个变量都不可行,则不可满足。
主要用于寻找字典序最小解
按照字典序从小到大的顺序枚举即可。

### 下载和处理 ICE-Sat2 数据 #### 下载 ICE-Sat2 数据 NASA 的 Earthdata Login 是访问 ICE-Sat2 数据的主要入口。用户可以通过 NASA 的地球观测系统数据和信息系统 (EOSDIS) 提供的服务来获取这些数据。具体操作如下: 1. 注册并登录到 [Earthdata](https://earthdata.nasa.gov/) 账户。 2. 访问 [NSIDC DAAC](https://nsidc.org/data/icesat-2) 或者通过 [LPDAAC](https://lpdaac.usgs.gov/products/icesat-2-data-products/) 获取所需产品。 3. 使用工具如 `wget`、`curl` 或 Python 库(例如 `podaacpy` 和 `earthaccess`)实现自动化下载。 以下是基于 Python 实现自动化的示例代码片段: ```python import earthaccess # 初始化 session 并登录 session = earthaccess.login() # 定义要查询的产品名称和空间范围 product_name = "ATL08" bounding_box = [-110, 40, -95, 45] # 查询可用的 granules granules = earthaccess.search_data( short_name=product_name, point=(-107, 43), # 替代 bounding box 可以指定单一点位置 max_results=10 ) # 执行下载 for g in granules: file_path = earthaccess.download(g, path="downloads/") ``` 上述脚本展示了如何使用 `earthaccess` 来查找和下载特定区域内的 ATL08 数据[^1]。 --- #### 处理 ICE-Sat2 数据 ICE-Sat2 数据通常存储为 HDF5 文件格式,因此需要依赖于专门库来进行解析和分析。Python 中常用的是 `h5py` 和 `pandas` 进行读取与转换工作流。 ##### 示例:加载和可视化 ATL08 数据 以下是一个简单的例子展示如何加载和绘制地面点的高度分布图: ```python import h5py import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def load_atl08(file_path): with h5py.File(file_path, 'r') as f: land_segments = f['land_ice_segments'] height = land_segments['h_li'][:] latitude = land_segments['latitude'][:] longitude = land_segments['longitude'][:] return height, latitude, longitude heights, lats, longs = load_atl08('path_to_your_ATL08_file.h5') plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(longs, heights, c=lats, cmap='viridis', s=1) plt.colorbar(label='Latitude') plt.title('Height Distribution from ATL08 Data') plt.xlabel('Longitude') plt.ylabel('Height Above WGS84 Ellipsoid (m)') plt.show() ``` 此代码实现了从 HDF5 文件中提取高度 (`h_li`)、纬度 (`latitude`) 和经度 (`longitude`) 字段,并将其绘制成散点图[^2]。 对于批量处理多个轨道文件的情况,则可参考另一种方法——将所有感兴趣字段导出至 CSV 表格以便进一步统计或机器学习建模用途[^3]。 --- #### 工具推荐 除了手动编写脚本外,还有几个开源项目可以帮助简化流程: - **IS2Res**: 针对 ICE-Sat2 数据集设计的一套命令行界面应用程序集合; - **ICESat2-JupyterBook**: 包含大量教程案例以及交互式笔记本环境支持快速入门探索。 ---
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