Google Code Jam 2014 -- C

位运算优化扫雷算法
本文介绍了一种使用位运算优化的扫雷算法实现方法,通过位压缩和BFS搜索来高效解决小规模扫雷问题。文章提供了一个具体的C++实现示例,并探讨了如何通过枚举所有可能的雷区配置来寻找符合条件的解决方案。


题目链接:https://code.google.com/codejam/contest/2974486/dashboard#s=p2

比赛的时候想出了小数据的处理办法, 位压缩然后枚举+BFS, 但是感觉枚举会超时就没写。

比赛之后发现了一种比较好的利用位运算快速求解全部组合数或者子集的方法

int comb = (1<<k) - 1;  
while(comb < 1<<(n))  
{  
    int x = comb & -comb, y = comb + x;  
    comb = ((comb & ~y) / x >> 1) | y;  
}  

这样就解决了枚举的效率问题,该题小数据的规模大概是R, C <= 5

所以枚举的次数最多为C(25,12). 

这种方法只能解决小数据部分,大的数据还不知道如何处理, 据说是要构造, 扫雷也是个充满神奇的游戏么?


//GCJ
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<queue>
#define lowbit(x) (x&(-x))
using namespace std;
typedef pair<int, int> PII;
queue<PII > q;
const int N = 6;
bool vis[N][N], flag[N][N];
int fx[8] = {0, 0, 1, 1, 1, -1, -1, -1};
int fy[8] = {1, -1, 0, 1, -1, 0, 1, -1};
int r, c, m;
int cnt;

bool check(int x, int y){
    if(x < 0 || x >= r) return 0;
    if(y < 0 || y >= c) return 0;
    return 1;
}

void bfs(int x, int y){
    while(!q.empty()){
        q.pop();
    }
    q.push(PII(x, y));
    vis[x][y] = 1;
    cnt = 1;

    while(!q.empty()){
        PII p = q.front();
        q.pop();
        int suc = 1;
        for(int i = 0; i < 8; ++i){
            int newx = p.first + fx[i];
            int newy = p.second + fy[i];
            if(check(newx , newy)){
                if(flag[newx][newy]){
                    suc = 0;
                    break;
                }
            }
        }
        if(suc == 0) continue;
        for(int i = 0; i < 8; ++i){
            int newx = p.first + fx[i];
            int newy = p.second + fy[i];
            if(check(newx, newy) && vis[newx][newy] == 0){
                vis[newx][newy] = 1;
                q.push(PII(newx, newy));
                ++cnt;
            }
        }
    }
}

bool gao(int src){
    memset(flag, 0, sizeof(flag));
    for(int i = 0; i < (r*c); ++i){
        if(src & (1<<i)){
            int x = i / c;
            int y = i % c;
            flag[x][y] = 1;
        }
    }

    for(int i = 0; i < r; ++i){
        for(int j = 0; j < c; ++j){
            if(flag[i][j] == 0){
                memset(vis, 0, sizeof(vis));
                bfs(i, j);
                if(cnt == r*c - m){
                    for(int p = 0; p < r; ++p){
                        for(int q = 0; q < c; ++q){
                            if(p == i && j == q) printf("c");
                            else if(flag[p][q] == 1) printf("*");
                            else printf(".");
                        }
                        printf("\n");
                    }
                    return 1;
                }
            }
        }
    }
    return 0;
}

int main(){
    int T, cases = 1;
    freopen("in.txt", "r", stdin);
    freopen("out.txt", "w", stdout);
    scanf("%d", &T);
    while(T--){
        scanf("%d%d%d", &r, &c, &m);
        printf("Case #%d:\n", cases++);
        int sta = (1 << m) - 1;
        bool suc = 0;
        while(sta < (1 << (r*c))){
            if(gao(sta)){
                suc = 1;
                break;
            }
            int p1 = lowbit(sta), p2 = sta + p1;
            sta = ((sta & ~p2) / p1 >> 1) | p2;
        }
        if(suc == 0) printf("Impossible\n");
    }
    return 0;
}



【博士论文复现】【阻抗建模、验证扫频法】光伏并网逆变器扫频与稳定性分析(包含锁相环电流环)(Simulink仿真实现)内容概要:本文档是一份关于“光伏并网逆变器扫频与稳定性分析”的Simulink仿真实现资源,重点复现博士论文中的阻抗建模与扫频法验证过程,涵盖锁相环和电流环等关键控制环节。通过构建详细的逆变器模型,采用小信号扰动方法进行频域扫描,获取系统输出阻抗特性,并结合奈奎斯特稳定判据分析并网系统的稳定性,帮助深入理解光伏发电系统在弱电网条件下的动态行为与失稳机理。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Simulink仿真环境,从事新能源发电、微电网或电力系统稳定性研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握光伏并网逆变器的阻抗建模方法;②学习基于扫频法的系统稳定性分析流程;③复现高水平学术论文中的关键技术环节,支撑科研项目或学位论文工作;④为实际工程中并网逆变器的稳定性问题提供仿真分析手段。; 阅读建议:建议读者结合相关理论教材与原始论文,逐步运行并调试提供的Simulink模型,重点关注锁相环与电流控制器参数对系统阻抗特性的影响,通过改变电网强度等条件观察系统稳定性变化,深化对阻抗分析法的理解与应用能力。
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