[bzoj1085][IDA*]骑士精神

本文介绍了一种解决5x5棋盘上骑士移动问题的方法,通过使用深度优先搜索算法,并结合有效的剪枝策略,在限定步数内找到使所有骑士达到指定位置的最优解。

Description

  在一个5×5的棋盘上有12个白色的骑士和12个黑色的骑士, 且有一个空位。在任何时候一个骑士都能按照骑士的走法(它可以走到和它横坐标相差为1,纵坐标相差为2或者横坐标相差为2,纵坐标相差为1的格子)移动到空位上。
给定一个初始的棋盘,怎样才能经过移动变成如下目标棋盘:为了体现出骑士精神,他们必须以最少的步数完成任务。

Input

第一行有一个正整数T(T<=10),表示一共有N组数据。接下来有T个5×5的矩阵
0表示白色骑士,1表示黑色骑士,*表示空位。
两组数据之间没有空行。

Output

对于每组数据都输出一行。如果能在15步以内(包括15步)到达目标状态,则输出步数,否则输出-1。

Sample Input

2

10110

01*11

10111

01001

00000

01011

110*1

01110

01010

00100

Sample Output

7

-1

题解

很简单的深搜,但是不剪枝的话会TLE。只有4个点。所以,我们来发剪枝。让空格去跳,每跳一次,就搜索一次剩余不正确的骑士有多少个。如果剩余的大于已经跳了的步数,我们就不搜索了,直接return.这样就可以ac了~
upd:
原来我初一就会A*了啊还会的是IDA*我怎么这么强
骑士跳到空格实际上就相当于空格与骑士换位,八个方向搜一搜。估价函数写成当前棋盘上没有到正确位置的骑士数量,因为空格每跳一次之多会让一个骑士到正确的位置,如此估价即可

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>
#include<cmath>
using namespace std;
const int pre[6][6]={
{0,0,0,0,0,0},
{0,1,1,1,1,1},
{0,-1,1,1,1,1},
{0,-1,-1,0,1,1},
{0,-1,-1,-1,-1,1},
{0,-1,-1,-1,-1,-1}
};
const int dx[8]={-2,-1,1,2,2,1,-1,-2};
const int dy[8]={-1,-2,-2,-1,1,2,2,1};
char ch[10][10];
int mp[6][6],stx,sty;
inline int findcol()
{
    int ret=0;
    for(int i=1;i<=5;i++)for(int j=1;j<=5;j++)if(pre[i][j]!=mp[i][j])ret++;
    if(mp[3][3]!=0)ret--;
    return ret; 
}
bool IDA(int k,int x,int y,int NUM)
{
    int g=findcol();
    if(!g)return true;
    if(k+g>NUM)return false;
    //int po[6][6];
    for(int i=0;i<8;i++)
    {
        int p=x+dx[i],q=y+dy[i];
        if(p<1 || p>5 || q<1 || q>5)continue;
        //memcpy(po,mp,sizeof(po));
        swap(mp[x][y],mp[p][q]);
        if(IDA(k+1,p,q,NUM))return true;
        swap(mp[x][y],mp[p][q]);
    }
    return false;
}
int main()
{
    int T;scanf("%d",&T);
    while(T--)
    {
        for(int i=1;i<=5;i++)scanf("%s",ch[i]+1);
        for(int i=1;i<=5;i++)
            for(int j=1;j<=5;j++)
            {
                if(ch[i][j]=='1')mp[i][j]=1;
                else if(ch[i][j]=='0')mp[i][j]=-1;
                else stx=i,sty=j,mp[i][j]=0;
            }
        bool bk=false;
        for(int i=0;i<=15;i++)
            if(IDA(0,stx,sty,i)){bk=true;printf("%d\n",i);break;}
        if(!bk)printf("-1\n");
    }
    return 0;
}
【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值