基础算法——模拟

  模拟,几乎每个熟练一些的OIer都会(如果你不会,那就继续往下看,如果你会了,那就看看我的别的博客吧!),但是为了复习,我还是简单的做一下讲解。

定义?

为什么打个问号?因为这玩意的定义没有什么意思,何况我也不是喜欢从别的地方抄定义的人,我们只要明白模拟是干啥的就行了。
那么,什么是模拟呢?
就是按照题目给的操作,用代码依次描述出来即可。
就是这么简单。
那么NOIP会考吗?
我的答案是:会!
下面我们就看几道例题。

例题

以下标题是链接。

金币

这是普及组的一道题,是NOIP2015的T1,这道题就是模拟,直接模拟题目中给的要求,第几天该加多少金币,然后就可得到结果。

神奇的幻方

这是2015提高组的D1T1,这道题题目给的操作非常显然,直接操作即可。

玩具谜题

这是NOIP2016的提高组的D1T1,一样的模拟,按照题目意思做即可。

总结

通过几道例题,我们可以看出,几乎每年NOIP都会有模拟题,基本上是送分题,所以大家只要有一定的代码基础就可以拿到满分,所以针对这一块,我们只需要多打打代码即可。

### C++ 中的基础算法实现与模拟 #### 使用队列结构模拟过程 为了展示基础算法的实现,可以考虑使用数组来表示一个简单的队列,并通过循环遍历该数组以模拟某些事件的发生顺序。例如,假设存在五位顾客依次排队等候入场观看电影: ```cpp #include <iostream> int main() { int queue[5] = {1, 2, 3, 4, 5}; for (int i = 0; i < 5; ++i) { std::cout << "Person " << queue[i] << " enters the cinema." << std::endl; } for (int i = 0; i < 5; ++i) { std::cout << "Person " << queue[i] << " leaves the cinema." << std::endl; } return 0; } ``` 上述代码展示了如何创建并操作一个固定大小的一维整型数组`queue[]`作为队列模型[^2]。 #### 解决旅行商问(TSP) 对于更复杂的场景如求解TSP(Traveling Salesman Problem),则可采用启发式方法之一——模拟退火(Simulated Annealing Algorithm)[^1]。这种方法模仿金属冷却过程中子排列趋于稳定状态的现象,在优化领域被广泛应用。具体到编程层面,则涉及定义初始温度、降温速率以及接受新方案的概率计算等要素。 下面给出一段简化版伪代码用于说明SA框架下的TSP处理逻辑: ```cpp double Temperature = InitialTemperature(); // 设定起始高温环境 while (!IsCoolEnough()) { GenerateNeighborSolution(currentPath); // 构建邻近路径组合 double deltaE = EvaluateDeltaEnergy(newPath,currentPath); if (deltaE<0 || exp(-deltaE/Temperature)>rand()){ AcceptNewSolution(); } ReduceTemperature(); // 温度逐渐下降直至接近绝对零度 } OutputOptimalRoute(); ``` 这段程序片段仅提供了一个高层次视角来看待整个流程;实际应用时还需补充更多细节部分,比如具体的能量差评估函数设计、随机数生成机制调整等等。
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