【BFS】HDU 1495 非常可乐

本文介绍了一个经典的可乐平分问题,并提供了一种基于广度优先搜索算法的解决方案。该算法通过模拟不同容量杯子之间的倒水过程,确定是否能够将初始的可乐平均分成两份,并计算出最少的操作次数。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Problem Description

给你一瓶S体积的可乐,N和M容量的杯子,他们可以互相倒,问你能不能平分这瓶可乐,能的话,输出需要倒多少次,不能的话,输出NO.

代码: 就是情况多了点而已

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
struct node
{
    int sum, u, v;
};
queue<node> q;
int s, n, m;
int vis[105][105];
void Bfs()
{
    int x, y, z, a, b, c, i;
    node t;
    q.push((node){s, 0, 0});//最开始的情况,入队列
    vis[0][0] = 1;//只需要标记后两个的体积即可
    while(!q.empty())
    {
        t = q.front();
        q.pop();
        a = t.sum, b = t.u, c = t.v;//分别表示,现在瓶子和两个被子的容量
        if((a == 0 && b == c) || (b == 0 && a == c) || (c == 0 && a == b)){//如果相等,输出结果
            printf("%d\n", vis[b][c] - 1);
            while(!q.empty())
            q.pop();
            return;
        }
        for(i = 0; i < 6; i++)//分为六种情况
        {
            if(i == 0 && b != n)//a倒入b
            {
                if(a + b >= n)//能倒满b
                {
                    x = a + b - n;
                    y = n;
                    z = c;
                    if(!vis[y][z]) {
                    vis[y][z] = vis[b][c] + 1;
                    q.push((node){x, y, z});
                }
                }
                else//不能倒满b
                {
                    x = 0;
                    y = a + b;
                    z = c;
                    if(!vis[y][z]) {
                    vis[y][z] = vis[b][c] + 1;
                    q.push((node){x, y, z});
                }
                }
            }
            if(i == 1 && c != m)//a倒入c
            {
                if(a + c >= m)//能倒满c
                {
                    x = a + c - m;
                    y = b;
                    z = m;
                    if(!vis[y][z]) {
                    vis[y][z] = vis[b][c] + 1;
                    q.push((node){x, y, z});
                }
                }
                else//不能倒满c
                {
                    x = 0;
                    y = b;
                    z = a + c;
                    if(!vis[y][z]) {
                    vis[y][z] = vis[b][c] + 1;
                    q.push((node){x, y, z});
                }
                }
            }
            if(i == 2 && a != s)//b倒入a
            {
                if(a + b < s)//不能倒满a
                {
                    x = a + b;
                    y = 0;
                    z = c;
                    if(!vis[y][z]) {
                    vis[y][z] = vis[b][c] + 1;
                    q.push((node){x, y, z});
                }
                }
            }
            if(i == 3 && c != m)//b倒入c
            {
                if(b + c >= m)//能倒满
                {
                    x = a;
                    y = b + c - m;
                    z = m;
                    if(!vis[y][z]) {
                    vis[y][z] = vis[b][c] + 1;
                    q.push((node){x, y, z});
                }
                }
                else//不能倒满
                {
                    x = a;
                    y = 0;
                    z = b + c;
                    if(!vis[y][z]) {
                    vis[y][z] = vis[b][c] + 1;
                    q.push((node){x, y, z});
                }
                }
            }
            if(i == 4 && a != s)//c倒入a
            {
                if(a + c < s)//不能倒满a
                {
                    x = a + c;
                    y = b;
                    z = 0;
                    if(!vis[y][z]) {
                    vis[y][z] = vis[b][c] + 1;
                    q.push((node){x, y, z});
                }
                }
            }
            if(i == 5 && b != n)//c倒入b
            {
                if(b + c >= n)//能倒满
                {
                    x = a;
                    y = n;
                    z = b + c - n;
                    if(!vis[y][z]) {
                    vis[y][z] = vis[b][c] + 1;
                    q.push((node){x, y, z});
                }
                }
                else//不能倒满
                {
                    x = a;
                    y = b + c;
                    z = 0;
                    if(!vis[y][z]) {
                    vis[y][z] = vis[b][c] + 1;
                    q.push((node){x, y, z});
                }
                }
            }
        }
    }
    printf("NO\n");//不能平分
}
int main()
{
    while(~scanf("%d %d %d", &s, &n, &m))
    {
        memset(vis, 0, sizeof(vis));
        if(!s && !n && !m) break;
        Bfs();
    }
    return 0;
}
分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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