POJ 1222 EXTENDED LIGHTS OUT 高斯消元

解决5x6矩阵状态转换问题:高斯消元法与枚举
本文探讨了一种使用高斯消元法和枚举策略解决特定5x6矩阵状态转换问题的方法。通过分析矩阵中元素状态的变化规则,提出了一种高效的算法解决方案,并提供了相应的代码实现。重点在于如何通过有限次的操作使矩阵所有元素状态变为0。

http://poj.org/problem?id=1222

题意:给定一个5*6的0-1矩阵, 每个元素有一个值,是0或是1。press没个点的时候,其周围的4个点和中间的那个点的状态都将发生变化,即0->1 , 1->0。在保证有解的情况下求一种press ,使得所有的元素的状态都是0。

思路:5*6的矩阵,一共30个元素,其实这题只要枚举第一行的press状态,接着往下推,就可以得出结果了。 这样的复杂度只是O(2^6*4*6)。这题讲下高斯消元的做法,由题意可以知道,每个点最多press一次,press两次就相当于不press,因此每个点要么不press ,要么press。我们用一个ans[30]来存储结果。现在来分析为了使得一个点(i,j)达到0 状态,则:

ans[6*i+j] + ans[6*(i-1)+j] + ans[6*(i+1)+j] + ans[6*i+j-1] + ans[6*i+j+1] = state[6*i+j] (mod 2) ; 这样就可以对每个结点列一个方程, 得出30个方程,求解出30个未知量,就是最后的答案。高斯消元的复杂度为:O(n^3)

代码:

/*
高斯消元 
matrix{0} = mm * ans ;
*/
#include<stdio.h> 
#include<string.h>
int T ,N ;
int ans[33];
int index[33][33] ;
int mm[33][33] ;
int dr[4] = {-1, 1 ,0, 0} ;
int dc[4] = {0,0,-1,1} ;

void Init(){
	for(int i=1;i<=5;i++){
		for(int j=1;j<=6;j++){
			int a = index[i][j] ;
			mm[a][a] = 1 ;
			for(int k=0;k<4;k++){
				int nr = i + dr[k] ;
				int nc = j + dc[k] ;
				if(nr<1 || nr>5 || nc<1 || nc>6)	continue ;
				int b = index[nr][nc] ;
				mm[a][b]  = 1 ;	
			}
		}
	}	
}

void solve(){
	int i , j ,row, col ;
	row = 1 ; 
	for( ;row<=30;row++){
		for(i=row ;i<=30;i++){
			if(mm[i][row] !=0 ) break ;
		}
		if(i == 31)	continue ;
		for(j=row;j<=31;j++){
			int temp = mm[row][j] ;
			mm[row][j] = mm[i][j] ;
			mm[i][j] = temp ;	
		}	
		int a = mm[row][row] ;
		for(i=row+1;i<=30;i++){
			int b = mm[i][row] ;	
			if(b == 0)	continue ;
			for(int k=row;k<=31;k++){
				mm[i][k] = ( mm[i][k] * b - mm[row][k] * a + 2) % 2 ; 
			}
		}
	}	
	row = 29 ; 
	ans[30] = mm[30][31] / mm[30][30] ;
	for( ;row>=1;row--){
		int sum = 0 ;
		for(int k=row+1;k<=30;k++){
			sum += ( mm[row][k]*ans[k]);
		}	
		sum = ( mm[row][31] - sum ) / mm[row][row]; 
		while(sum < 0)	sum += 2 ;
		ans[row] = sum % 2 ;
	}	
	for(int i=1;i<=30;i++){
		if( (i-1)%6==5){
			printf("%d\n",ans[i]);
		}
		else{
			printf("%d ",ans[i]);
		}
	}
}
int main(){
	int a ;
	scanf("%d ",&T);
	N = 31 ;
	int f = 1 ;
	while(T--){
		memset(mm , 0 ,sizeof(mm) );
		for(int i=1;i<=5;i++){
			for(int j=1;j<=6;j++){
				scanf("%d",&a);
				index[i][j] = 6*(i-1) + j ;
				mm[ index[i][j] ][N] =  a ; 				
			}
		}
		printf("PUZZLE #%d\n",f++);
		Init() ;
		solve(); 
	}		
	return 0 ;
}

### 矩阵在扩展版 Lights Out 游戏中的实现 #### 背景介绍 关灯游戏(Lights Out)是一种基于逻辑的益智游戏,其核心机制涉及通过一系列操作使所有灯光熄灭。该游戏可以通过线性代数的方法建模并求解,其中矩阵扮演了重要角色。具体来说,游戏的状态可以用二进制向量表示,而每次点击的操作可以看作是对当前状态施加的一个变换。 对于扩展版本的游戏(如 POJ 1222),通常是一个 \( M \times N \) 的网格,初始状态下某些位置可能亮起或熄灭。目标是找到一种最小化翻转次数的方式使得整个网格变为全零状态(即所有灯均关闭)。这一过程可通过构建一个对应的布尔方程组来描述,并利用高斯消法或其他数值技术求解[^3]。 #### 数学模型建立 假设我们有一个大小为 \( m=5, n=6 \) 的棋盘,则总共有 30 个独立变量代表各个格子是否被按压过。设这些未知数构成列向量 \( x=[x_1,x_2,...,x_{30}]^T \),如果某位 i 对应的位置需要按下一次就令 xi=1 否则等于 0 。接着定义另一个长度相同的响应矢量 y ,它记录的是最终期望达到的目标配置 —— 这里就是全是 'off' 或者说都是 0 值的情况下的布局图样 [y₁,y₂,…,yn]=₀₆₀⁰[^4]. 为了表达上述关系,我们需要创建一个系数矩阵 A 来捕捉每一个按钮动作如何影响周围邻居节点的变化情况: \[ Ax = b \] 这里, - **A** 是一个稀疏矩阵,每一行对应于某个特定单格及其邻域的影响模式; - **b** 表示初始条件下的光源分布状况; - 解决这个系统意味着寻找合适的输入序列 x 以满足给定的要求 b. 由于涉及到异或运算特性(xor operation), 实际上是在有限字段 GF(2)=Z/2Z 上执行计算而不是普通的实数空间 R^n 中进行处理. 因此标准算法比如 Gaussian elimination 需要做适当调整以便适应这种特殊的算术环境. #### 使用高斯消去法解决问题 一旦建立了这样的数学框架之后,就可以采用经典的 Gauss-Jordan Elimination 方法逐步简化增广矩阵直到得到唯一可行解或者是证明无解存在为止。特别注意当面对大规模实例时效率问题变得至关重要因此也可能考虑其他更高效的替代策略例如 Bitmasking Techniques 结合快速傅立叶变换 FFT 加速乘法步骤等等优化手段提升性能表现水平. 以下是用 Python 编写的简单例子展示如何运用 NumPy 库完成基本功能演示: ```python import numpy as np def create_matrix(m,n): """Create coefficient matrix for lights out game.""" size=m*n mat=np.zeros((size,size)) # Fill diagonal elements and neighbors based on grid structure. for r in range(m): for c in range(n): idx=r*n+c # Current cell itself always toggles. mat[idx,idx]=1 # Toggle top neighbor if exists. if r>0: mat[(r-1)*n+c,idx]=mat[idx,(r-1)*n+c]=1 # Bottom neighbor similarly handled... ... return mat.astype(int) # Example usage creating small test case setup. if __name__=="__main__": M,N=(5,6) initial_state=[[int(c)for c in line.strip().split()]for _in range(M)] target_vector=sum(initial_state,[]) coeff_mat=create_matrix(M,N) augmented=np.hstack([coeff_mat,np.array(target_vector).reshape(-1,1)]) rank_before_elim=np.linalg.matrix_rank(coeff_mat) reduced_form,rref_rows,_=gauss_jordan(augmented) solution_exists=len(rref_rows)==len(set(map(tuple,reduced_form[:,-1]))) print("Solution Exists:",solution_exists) ``` 以上脚本片段仅作为概念验证用途并未完全覆盖边界情形检测等功能完善需求实际部署前还需进一步测试改进确保鲁棒性和兼容性良好。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值