HDU 1495 非常可乐(bfs+标记)

本文探讨了一个关于可乐平分的趣味问题,通过广度优先搜索算法判断能否平分,并计算最少倒可乐次数。详细介绍了问题背景、输入输出格式及解题思路。

非常可乐

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Problem Description
大家一定觉的运动以后喝可乐是一件很惬意的事情,但是seeyou却不这么认为。因为每次当seeyou买了可乐以后,阿牛就要求和seeyou一起分享这一瓶可乐,而且一定要喝的和seeyou一样多。但seeyou的手中只有两个杯子,它们的容量分别是N 毫升和M 毫升 可乐的体积为S (S<101)毫升 (正好装满一瓶) ,它们三个之间可以相互倒可乐 (都是没有刻度的,且 S==N+M,101>S>0,N>0,M>0) 。聪明的ACMER你们说他们能平分吗?如果能请输出倒可乐的最少的次数,如果不能输出"NO"。
 

Input
三个整数 : S 可乐的体积 , N 和 M是两个杯子的容量,以"0 0 0"结束。
 

Output
如果能平分的话请输出最少要倒的次数,否则输出"NO"。
 

Sample Input
  
7 4 3 4 1 3 0 0 0
 

Sample Output
  
NO 3
 

Author
seeyou
 

Source
 
 

思路:搜索题,第一次做这种类型的题目吧,一开始表示不怎么明白题意所说的东东。其实就是要你判断可乐能不能被平分........

有六种状态,从a瓶到b瓶,a-->c

b-->a     b-->c

c-->a     c-->b

然后每种状态里面又分两种不同情况,可以将此瓶的水全部清空,不能清空......

然后广搜就可以了........

#include<iostream> 
#include<stdio.h> 
#include<string.h> 
#include<queue> 
using namespace std; 
int vist[105][105][105],a,b,c; 
struct node 
{ 
    int a,b,c; 
    int step; 
}s[105]; 
int sum=0; 
void bfs() 
{ 
    queue<node>q; 
    memset(vist,0,sizeof(vist)); 
    node p1; 
    p1.a=a; 
    p1.b=0; 
    p1.c=0; 
    p1.step=0; 
    q.push(p1); 
    vist[p1.a][0][0]=1; 
    while(!q.empty()) 
    { 
        p1=q.front(); 
        q.pop(); 
        if((p1.a==a/2&&p1.b==a/2)||(p1.a==a/2&&p1.c==a/2)||(p1.b==a/2&&p1.c==a/2)) 
        { 
            printf("%d\n",p1.step); 
            return; 
        } 
        node p2;     
        if(p1.a!=0) 
        { 
            if(p1.a>b-p1.b) 
            { 
                p2.a=p1.a-(b-p1.b); 
                p2.b=b; 
                p2.c=p1.c; 
                p2.step=p1.step+1; 
            } 
            else
            { 
                p2.a=0; 
                p2.b=p1.b+p1.a; 
                p2.c=p1.c; 
                p2.step=p1.step+1; 
            } 
            if(!vist[p2.a][p2.b][p2.c]) 
            { 
                vist[p2.a][p2.b][p2.c]=1; 
                q.push(p2); 
            } 
        } 
          
        if(p1.a!=0) 
        { 
            if(p1.a>c-p1.c) 
            { 
                p2.a=p1.a-(c-p1.c); 
                p2.b=p1.b; 
                p2.c=c; 
                p2.step=p1.step+1; 
            } 
            else
            { 
                p2.a=0; 
                p2.b=p1.b; 
                p2.c=p1.c+p1.a; 
                p2.step=p1.step+1; 
            } 
            if(!vist[p2.a][p2.b][p2.c]) 
            { 
                vist[p2.a][p2.b][p2.c]=1; 
                q.push(p2); 
            } 
        } 
          
        if(p1.b!=0) 
        { 
            if(p1.b>a-p1.a) 
            { 
                p2.b=p1.b-(a-p1.a); 
                p2.a=a; 
                p2.c=p1.c; 
                p2.step=p1.step+1; 
            } 
            else
            { 
                p2.b=0; 
                p2.a=p1.a+p1.b; 
                p2.c=p1.c; 
                p2.step=p1.step+1; 
            } 
            if(!vist[p2.a][p2.b][p2.c]) 
            { 
                vist[p2.a][p2.b][p2.c]=1; 
                q.push(p2); 
            } 
        } 
          
        if(p1.b!=0) 
        { 
            if(p1.b>c-p1.c) 
            { 
                p2.b=p1.b-(c-p1.c); 
                p2.a=p1.a; 
                p2.c=c; 
                p2.step=p1.step+1; 
            } 
            else
            { 
                p2.b=0; 
                p2.a=p1.a; 
                p2.c=p1.c+p1.b; 
                p2.step=p1.step+1; 
            } 
            if(!vist[p2.a][p2.b][p2.c]) 
            { 
                vist[p2.a][p2.b][p2.c]=1; 
                q.push(p2); 
            } 
        } 
          
        if(p1.c!=0) 
        { 
            if(p1.c>a-p1.a) 
            { 
                p2.c=p1.c-(a-p1.a); 
                p2.a=a; 
                p2.b=p1.b; 
                p2.step=p1.step+1; 
            } 
            else
            { 
                p2.c=0; 
                p2.a=p1.a+p1.c; 
                p2.b=p1.b; 
                p2.step=p1.step+1; 
            } 
            if(!vist[p2.a][p2.b][p2.c]) 
            { 
                vist[p2.a][p2.b][p2.c]=1; 
                q.push(p2); 
            } 
        } 
          
        if(p1.c!=0) 
        { 
            if(p1.c>b-p1.b) 
            { 
                p2.c=p1.c-(b-p1.b); 
                p2.a=p1.a; 
                p2.b=b; 
                p2.step=p1.step+1; 
            } 
            else
            { 
                p2.c=0; 
                p2.a=p1.a; 
                p2.b=p1.b+p1.c; 
                p2.step=p1.step+1; 
            } 
            if(!vist[p2.a][p2.b][p2.c]) 
            { 
                vist[p2.a][p2.b][p2.c]=1; 
                q.push(p2); 
            } 
        } 
    } 
    printf("NO\n"); 
} 
int main() 
{ 
    while(scanf("%d%d%d",&a,&b,&c)>0&&(a+b+c)) 
    { 
        if(a%2==1) 
        { 
            printf("NO\n"); 
            continue; 
        } 
        bfs(); 
    } 
    return 0; 
} 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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