Flip Game

本文探讨了如何通过位运算优化DFS算法,以最小次数操作4x4棋盘上的方格,使其全部变为同色。通过枚举操作方式,最终实现从任意初始状态到全黑或全白状态的转变,并提供了代码实现。

一个4*4的棋盘,怎样按才能最少的按下方格,使之全白或全黑。

每个方格仅需按一遍,枚举按的16个方格按或不按。得出的结果是全黑或全白就输出即可。

dfs加枚举。

可以用位运算进行优化,目前我还不会。

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath>
#include <algorithm>

using namespace std;

bool map[6][6]={false};
int dx[6]={-1,1,0,0,0};
int dy[6]={0,0,-1,1,0};
int step;
bool flag=false;

bool judge(void)
 {
     int i,j;
     for(i=1;i<5;i++)
         for(j=1;j<5;j++)
             if(map[i][j]!=map[1][1])
                return false;
     return true;
 }

void flip(int x,int y)
{
    for(int i=0;i<5;i++)
         map[x+dx[i]][y+dy[i]]=!map[x+dx[i]][y+dy[i]];
}

void dfs(int x,int y,int d)
{
    if(d==step)
    {
        flag=judge();
        return;
    }
    if(flag||x==5)
        return;

    flip(x,y);
    if(y<4)
    dfs(x,y+1,d+1);
    else
    dfs(x+1,1,d+1);

    flip(x,y);
    if(y<4)
    dfs(x,y+1,d);
    else
    dfs(x+1,1,d);
    return ;
}
int main(){
    char temp;
    int i,j;

   for(i=1;i<5;i++)
         for(j=1;j<5;j++)
         {
             cin>>temp;
             if(temp=='b')
                 map[i][j]=true;
         }

    for(step=0;step<=16;step++)
    {
        dfs(1,1,0);
        if(flag)
        break;
    }
    if(flag)
    cout<<step<<endl;
    else
    cout<<"Impossible"<<endl;
    return 0;
}


一个好的解题报告http://www.cnblogs.com/lyy289065406/archive/2011/07/29/2120501.html

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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