(step4.2.5)hdu 1495(非常可乐——BFS)

本文介绍了一个使用广度优先搜索(BFS)解决饮料平分问题的算法。问题要求给定三个容器的容量,判断是否能通过倒饮料的方式使两个容器中的饮料量相等并达到总量的一半。代码详细展示了状态转移的过程,并通过三维数组记录已访问的状态。

题目大意:输入三个整数 a,b,c.   a : 可乐瓶的容量,b: 甲杯的容量 ,c: 乙杯的容量。问能否用这三个被来实现饮料的平分???如果可以输出倒饮料的次数,

否则输出NO


解题思路:BFS

1)本题的考点其实在于将标记数组由二维数组变为三维数组。遍历状态由使用for()循环变为手动枚举,一个一个的if()


代码如下:

/*
 * 1495_2.cpp
 *
 *  Created on: 2013年8月16日
 *      Author: Administrator
 */

#include <iostream>
#include <queue>

using namespace std;
const int maxn = 102;
bool visited[maxn][maxn][maxn];

int a, b, c;
struct State {
	int a;
	int b;
	int c;
	int v;
};

bool checkState(State st) {
	if (!visited[st.a][st.b][st.c]) {
		return true;
	}

	return false;
}

void bfs() {
	queue<State> q;
	State st, now, next;

	st.a = a;
	st.b = 0;
	st.c = 0;
	st.v = 0;
	q.push(st);
	memset(visited,0,sizeof(visited) );
	visited[st.a][st.b][st.c] = 1;
	while (!q.empty()) {
		now = q.front();

		//有2个等于a/2就结束
		if ((now.a == a / 2 && now.b == a / 2)
				|| (now.a == a / 2 && now.c == a / 2)
				|| (now.c == a / 2 && now.b == a / 2)) {
			printf("%d\n", now.v);
			return ;
		}

		/**
		 * 若a杯中的饮料的体积不为0,
		 * 则枚举出将a杯中的饮料倒到其他杯中....
		 */
		if (now.a != 0) {
			/**
			 * 关键举得理解:now.a > b - now.b
			 * now.a : now状态下a杯中的饮料的体积
			 * b : b杯的体积
			 * now.b :now状态下b杯中的饮料的体积
			 *
			 */
			if (now.a > b - now.b) {//now.a > b - now.b。且倒不完
				next.a = now.a - (b - now.b);
				next.b = b;
				next.c = now.c;
				next.v = now.v + 1;
			} else {//倒完了
				next.a = 0;
				next.b = now.b + now.a;
				next.c = now.c;
				next.v = now.v + 1;
			}

			if (checkState(next)) {
				q.push(next);
				visited[next.a][next.b][next.c] = 1;
			}

			if (now.a > c - now.c) {
				next.a = now.a - (c - now.c);
				next.b = now.b;
				next.c = c;
				next.v = now.v + 1;
			} else {
				next.a = 0;
				next.b = now.b;
				next.c = now.c + now.a;
				next.v = now.v + 1;
			}

			if (checkState(next)) {
				q.push(next);
				visited[next.a][next.b][next.c] = 1;
			}
		}

		if (now.b != 0) {
			if (now.b > a - now.a) {
				next.a = a;
				next.b = now.b - (a - now.a);
				next.c = now.c;
				next.v = now.v + 1;
			} else {
				next.a = now.a + now.b;
				next.b = 0;
				next.c = now.c;
				next.v = now.v + 1;
			}

			if (checkState(next)) {
				q.push(next);
				visited[next.a][next.b][next.c] = 1;
			}

			if (now.b > c - now.c) {
				next.a = now.a ;
				next.b = now.b - (c - now.c);
				next.c = c;
				next.v = now.v + 1;
			} else {
				next.a = now.a;
				next.b = 0;
				next.c = now.c + now.b;
				next.v = now.v + 1;
			}

			if (checkState(next)) {
				q.push(next);
				visited[next.a][next.b][next.c] = 1;
			}
		}

		if (now.c != 0) {
			if (now.c > b - now.b) {
				next.a = now.a ;
				next.b = b;
				next.c = now.c - (b - now.b);
				next.v = now.v + 1;
			} else {
				next.a = now.a;
				next.b = now.b + now.c;
				next.c = 0;
				next.v = now.v + 1;
			}

			if (checkState(next)) {
				q.push(next);
				visited[next.a][next.b][next.c] = 1;
			}

			if (now.c > a - now.a) {
				next.a = a;
				next.b = now.b;
				next.c = now.c - (a - now.a);
				next.v = now.v + 1;
			} else {
				next.a = now.a + now.c;
				next.b = now.b;
				next.c = 0;
				next.v = now.v + 1;
			}

			if (checkState(next)) {
				q.push(next);
				visited[next.a][next.b][next.c] = 1;
			}
		}
		q.pop();
	}

	printf("NO\n");
}
int main() {

	while(scanf("%d%d%d",&a,&b,&c)!=EOF,a+b+c){
		if(a%2 == 1){
			printf("NO\n");
		}else{
			bfs();
		}
	}
}


(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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