uva 10344 - 23 out of 5

本文介绍了一种解决23点游戏的算法实现方案。通过全排列和深度优先搜索的方法,利用五张牌和三种运算符(乘、加、减),判断是否可以组合得到23点。代码使用C++实现,通过全排列确保所有可能性都被考虑。

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题目意思:给定5个数,还有三种运算符 * + - ,问我们是否能够由这些数和运算符最后的值为23。


解题思路:我们知道5个数的全排列为5!种,那么我们只要去枚举这个全排列中每一个排列进行搜索,是否有23点出现有的话标记ans为1,直接退出。(注意必须全排列的查找,不能只按输入的顺序)


代码:

//计算5个数3个运算符能否组成23点
//我们知道5个数的全排列为5!种,那么我们只要去枚举这个全排列中每一个排列进行搜索,是否有23点出现有的话标记ans为1,直接退出。(注意必须全排列的查找,不能只按输入的顺序)
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <algorithm>
using namespace std;

int ans;
int num[5];
char ope[3] = {'*' , '+' , '-'};//运算符数组

//搜索
void dfs(int k , int sum){
    if(k >= 5){//如果计算完成,判断是否有23点出现
        if(sum == 23)
            ans = 1;
        return;
    }
    if(k < 5){
        for(int i = 0 ; i < 3 ; i++){//搜索三种符号
            //三种情况回溯,注意现场的恢复
            if(i == 0){
                sum *= num[k];
                dfs(k+1 , sum);
                sum /= num[k];
            }
            if(i == 1){
                sum += num[k];
                dfs(k+1 , sum);
                sum -= num[k];
            }
            if(i == 2){
                sum -= num[k];
                dfs(k+1 , sum);
                sum += num[k];
            }
        }
        ++k;//下一个数
    }
}

//
int main(){
    int sum;
    while(1){
        sum = 0;
        ans = 0;
        for(int i = 0 ; i < 5 ; i++){
            scanf("%d" , &num[i]);
            sum += num[i];
        }
        if(sum == 0) break;//全为0直接退出
        else{
            sort(num , num+5);//先排序
            dfs(1 , num[0]);//求一下第一个顺序
            if(ans) 
                printf("Possible\n");
            else{
                while(next_permutation(num , num+5)){//全排列
                    dfs(1 , num[0]);
                    if(ans){//搜索到了,直接退出
                        break;
                    }
                }
                if(ans) printf("Possible\n");
                else    printf("Impossible\n");
            }   
        }
    }
    return 0;
}


基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
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