算法学习之穷举--泊松分酒详细代码加注释

本文介绍了穷举法这一经典算法,详细阐述了其思想和执行流程,并通过泊松分酒问题提供了Java实现代码,适合初学者理解穷举法的应用。

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1.穷举思想简述
  穷举法可谓是计算机程序设计中最经典也最为简单的一种算法,其依赖于计算机强大的计算能力来穷尽每一种可能存在的情况,从而达到问题的求解。另外,该法也被称之为暴力求解法;实际上如果你愿意的话,几乎大多数问题都可以转换为穷举求解的过程,但因为穷举算法的效率不高,所以它一般被用于一些没有明显规律可循的场合。
  
2.算法的执行流程
  在使用穷举法时,首先是明确问题答案的范围,以便在指定范围内搜索答案。指定范围以后,则可通过循环和条件判断的方式逐个验证每个答案,从而得出符合条件限定的正确答案。

原文:https://blog.youkuaiyun.com/a574780196/article/details/84038237 
 

本人小白希望哪里做的不好不对希望大佬们谅解

 

package sharewine;
/*
    泊松分酒  穷举学习 大致理解思想就是不停的按照指定的规则去倒酒 直到导出后停止
    初始酒量: 12 0 0
    12L
    8L
    5L

    6L
    制定一些计划
    1->2->3->1
    1等2为空的时候再倒酒,2必须把3倒满 ,3满后才向1中到
 */
public class ShareWine {
    private int b1=12;
    private int b2=8;
    private int b3=5;
    private int m=10;//目标酒量
    private void backBottle(int bb1,int bb2,int bb3){
        System.out.println("bb1:"+bb1+"--
### 算法C++ 实现与解释 问题是经典的穷举法应用之一,主要通过模拟倒过程中的状态变化来解决问题。以下是基于引用的内容以及专业知识对该问题的详细解析。 #### 穷举法的核心思想 穷举法是一种依赖计算机强大计算能力的经典算法,适用于解决那些没有明显规律可循的问题[^2]。对于问题而言,可以通过枚举所有可能的状态转移路径找到最终解。 #### 问题描述 假设存在三个容器 A、B 和 C,别具有容量 `a`、`b` 和 `c` 升(其中 c 是目标容量),初始状态下只有 A 容器装满水,其余两个为空。目标是从 A 向 B 或 C 转移液体直到某个容器恰好含有目标体积 `c` 的液体为止。 #### 状态表示 为了便于编程实现,可以定义三元组 `(x, y)` 表示当前状态,其中: - `x`: 当前容器 B 中的水量; - `y`: 当前容器 C 中的水量。 初始状态为 `(0, 0)`,即两容器均为空;终止条件则为任意时刻满足其中一个容器内的水量等于目标值 `c`。 #### 关键操作析 根据题目设定,在每次操作过程中允许执行以下几种基本动作: 1. 将 A 的全部内容倒入 B 或者 C 直至后者满载或者前者清空; 2. 把 B 的部或整体转移到 C 反之亦然; 3. 清空任一非零存量的目标容器重新开始尝试填充其他对象直至达成预期结果为止。 这些逻辑可以用简单的数学关系表达出来并结合实际物理约束以限制从而形成完整的解决方案框架如下所示: ```cpp #include <iostream> #include <queue> using namespace std; struct State { int a, b; }; bool visited[201][201]; // Assuming max capacity is less than or equal to 200 liters. void bfs(int capA, int capB, int target) { queue<State> q; State start = {capA, 0}; q.push(start); memset(visited, false, sizeof(visited)); visited[start.a][start.b] = true; while (!q.empty()) { State current = q.front(); q.pop(); if (current.a == target || current.b == target){ cout << "Solution found!" << endl; break; } vector<State> nextStates{ {0, current.b}, // Empty A. {current.a, 0}, // Empty B. {min(capA, current.a + current.b), ((current.a + current.b) > capA)?((current.a + current.b)-capA):0 },// Pour from B into A until A full. {(current.a + current.b >= capB)?(current.a-(capB-current.b)):0 , min(capB,(current.a+current.b))} //Pour from A into B untill B full. }; for(auto s :nextStates ){ if(!visited[s.a][s.b]){ visited[s.a][s.b]=true; q.push(s); } } } } int main(){ int A,B,C; cin>>A>>B>>C; bfs(A,B,C); } ``` 上述代码实现了利用广度优先搜索(BFS)方法寻找最短路径到达特定状态的功能[^3]^。这里采用了队列数据结构存储待访问节点,并借助二维布尔数组记录已探索过的组合防止重复处理相同情形造成死循环现象发生。 #### 结论 综上所述,通过对这一典型例子的学习我们可以发现即使面对看似复杂棘手的实际应用场景只要合理运用诸如穷举之类的通用技术手段同样能够有效应对各种挑战获得满意的结果。
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