2021-dfsTRN-F

本文介绍了一款简化版蜘蛛牌游戏的算法解决方案,目标是计算将随机排列的10张牌按顺序排列所需的最小移动距离。文章通过深度优先搜索(DFS)策略实现了这一目标,并详细解释了代码实现细节。

https://vjudge.net/contest/425321#problem/F

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蜘蛛牌是windows xp操作系统自带的一款纸牌游戏,游戏规则是这样的:只能将牌拖到比她大一的牌上面(A最小,K最大),如果拖动的牌上有按顺序排好的牌时,那么这些牌也跟着一起移动,游戏的目的是将所有的牌按同一花色从小到大排好,为了简单起见,我们的游戏只有同一花色的10张牌,从A到10,且随机的在一行上展开,编号从1到10,把第i号上的牌移到第j号牌上,移动距离为abs(i-j),现在你要做的是求出完成游戏的最小移动距离。

很有趣的一题。

思路

借鉴了https://blog.youkuaiyun.com/wjhshuai/article/details/64131804

所以有几个问题比较难解决:
1.时刻保证12345678910的顺序
2.如何把牌移动到应该去的位置

代码

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<math.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
int a[20];
int book[20];
int ans;

void dfs(int step,int sum)
{
    if(sum>ans) return;
    if(step==9)
    {
        ans=min(ans,sum);
        return;
    }
    int i,j;
    for(i=1;i<=10;i++)///枚举此刻要移动的那张牌
    {
        if(!book[i])
        {
            book[i]=1;
            for(j=i+1;j<=10;j++)///至少移动到比i大一的牌的位置。"至少"原因:比i大一的牌可能移到更大的牌处
            {
                if(!book[j])
    ///个人觉得很妙的一处。已经移动到位的牌才会被标记,所以一发现未被标记的就可以移动过去
                {
                    dfs(step+1,sum+abs(a[i]-a[j]));
                    break;///及时break掉。显然,牌i只能移动比他大一的牌下面。
                }
            }
            book[i]=0;
        }
    }
}
int main()
{
	int t,i;
	scanf("%d",&t);
	while(t--)
	{
		memset(book,0,sizeof(book));
		for(i=1;i<=10;i++)
        {
            int x;
            scanf("%d",&x);///记录下每个数字对应的位置(1-10)
            a[x]=i;
        }

        ans=1e9;
        dfs(0,0);
        printf("%d\n",ans);
	}
	return 0;
}

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
内容概要:本文介绍了福建亘川科技有限公司及其研发的“亘川管网降雨量智能监测系统”。该公司专注于智慧水务领域,融合物联网、大数据、云计算和人工智能技术,打造了覆盖“水库、水厂、管网、泵站、排口、河湖”的“六位一体”智慧水务监测运维系统。该降雨量监测系统采用高精度传感器,支持总降雨量、瞬时降雨量和24小时累积雨量的实时监测,具备多维度数据采集、联动预警、太阳能绿色供电和4G稳定通信等功能,广泛应用于城市内涝、山洪、水库及边坡等灾害预警场景。系统依托“亘川智慧云”平台,实现远程数据监控、历史数据查询、多设备接入和自动报警,提升城市排水管理智能化水平。; 适合人群:从事智慧水务、城市防汛、环境监测等相关领域的技术人员、市政管理人员及系统集成商;具备一定物联网或水务行业背景的专业人员。; 使用场景及目标:①用于城市合流管网区域的降雨实时监测,评估排水能力,预防内涝;②在山洪、水库、边坡等场景中实现灾害早期预警;③通过云端平台实现多设备统一管理与数据可视化分析,提升运维效率。; 阅读建议:本资料侧重系统功能与应用场景介绍,建议结合实际项目需求,进一步了解设备参数、平台接口及定制化服务能力,以便更好地应用于智慧城市建设与应急管理中。
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