UVA - 11464 Even Parity

本文介绍了如何通过算法调整网格布局中的0和1位数,确保每个单元格的奇偶性一致,同时给出了具体的AC代码实现。通过实例演示了解决方案,并提供了输入输出示例。
11464 Even Parity
We have a grid of size N  N. Each cell of the grid initially contains a zero(0) or a one(1). The parity
of a cell is the number of 1s surrounding that cell. A cell is surrounded by at most 4 cells (top, bottom,
left, right).
Suppose we have a grid of size 4  4:
1 0 1 0 The parity of each cell would be 1 3 1 2
1 1 1 1 2 3 2 1
0 1 0 0 2 1 2 1
0 0 0 0 0 1 0 0
For this problem, you have to change some of the 0s to 1s so that the parity of every cell becomes
even. We are interested in the minimum number of transformations of 0 to 1 that is needed to achieve
the desired requirement.
Input
The rst line of input is an integer T (T < 30) that indicates the number of test cases. Each case starts
with a positive integer N (1 N 15). Each of the next N lines contain N integers (0/1) each. The
integers are separated by a single space character.
Output
For each case, output the case number followed by the minimum number of transformations required.
If it's impossible to achieve the desired result, then output `-1' instead.
Sample Input
3
3
0 0 0
0 0 0
0 0 0
3
0 0 0
1 0 0
0 0 0
3
1 1 1
1 1 1
0 0 0
Sample Output
Case 1: 0
Case 2: 3

Case 3: -1





pdf格式,效果较渣,见谅见谅。

刘汝佳大白书里的题,具体分析见大白书。

AC代码:

#include <iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cstring>
using namespace std;
const int maxn=20;
const int inf=0x7fffffff;
int n,a[maxn][maxn],b[maxn][maxn];

int check(int s)
{
    memset(b,0,sizeof(b));
    for(int c=0;c<n;c++)
    {
        if(s&(1<<c)) b[0][c]=1;
        else if(a[0][c]==1) return inf;
    }
    for(int r=1;r<n;r++)
    for(int c=0;c<n;c++)
    {
        int sum=0;
        if(r>1) sum+=b[r-2][c];
        if(c>0) sum+=b[r-1][c-1];
        if(c<n-1) sum+=b[r-1][c+1];
        b[r][c]=sum%2;
        if(a[r][c]==1&&b[r][c]==0)return inf;
    }
    int cnt=0;
    for(int r=0;r<n;r++)
    for(int c=0;c<n;c++)
    if(a[r][c]!=b[r][c])
    cnt++;
    return cnt;
}
int main()
{
    int t,kase,r,c,s;
    scanf("%d",&t);
    for(kase=1;kase<=t;kase++)
    {
        scanf("%d",&n);
        for(r=0;r<n;r++)
        for(c=0;c<n;c++)
        scanf("%d",&a[r][c]);
        int ans=inf;
        for(s=0;s<(1<<n);s++)
        ans=min(ans,check(s));
        if(ans==inf)ans=-1;
        printf("Case %d: %d\n",kase,ans);
    }
    return 0;
}



题目不太难。哈哈,我又重新开始做acm了!梦想是什么?也许就是如果你一段时间不做,就会觉得恍然若失吧。再次提交,
看到ac,还是很有感触的。以后加油。还有就是我今天意外的联系到了2013年世界总决赛的世界亚军(郭晓旭),他是我高
时候的学长。然后又意外的发现了好几个潮实或潮汕的acmer。呵呵,感觉还不错。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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