<无聊>学军中学推理社2017届招新试题

暴力枚举破解逻辑题
本文介绍了一种使用编程方法解决复杂逻辑推理题目的技巧。通过暴力枚举1到10的问题答案,并根据题目条件逐步筛选,最终找到满足所有条件的正确答案。此方法有助于理解和实践递归回溯算法。

在网上看到这个逻辑推理题,看了下,觉得可以敲一遍代码暴力枚举破解出来,就无聊敲了一下,乱如麻的脑袋一下子就清醒许多,chodamatte。mark一下,具体实现,枚举1-10问题的答案,然后再进行判断,不满足则回朔。直到所有条件满足即可。AC。

#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <cmath>
#include <queue>
#include <map>
#include <stack>
#include <list>
#include <vector>
#include <ctime>
#define LL __int64
#define eps 1e-8
#define pi acos(-1)
using namespace std;
int ma,mi,minx,maxx;
int a[15],g[5];
void find(){
	mi=11;
	ma=-1;
	for (int i=1;i<=4;i++){
		if (mi>g[i]){
			mi=g[i];
			minx=i;
		}
		if (ma<g[i]){
			ma=g[i];
			maxx=i;
		}
	}
}
int jugg3(){
	if (a[3]==1 && a[3]!=a[2] && a[3]!=a[4] && a[3]!=a[6]) return 0;
	if (a[3]==2 && a[6]!=a[2] && a[6]!=a[3] && a[6]!=a[4]) return 0;
	if (a[3]==3 && a[2]!=a[3] && a[2]!=a[4] && a[2]!=a[6]) return 0;
	if (a[3]==4 && a[4]!=a[2] && a[4]!=a[3] && a[4]!=a[6]) return 0;
	return 1;
}
int jugg4(){
	if (a[4]==1 && a[1]==a[5]) return 0;
	if (a[4]==2 && a[2]==a[7]) return 0;
	if (a[4]==3 && a[1]==a[9]) return 0;
	if (a[4]==4 && a[6]==a[10]) return 0;
	return 1;
}
int jugg5(){
	if (a[5]==1 && a[5]==a[8]) return 0;
	if (a[5]==2 && a[5]==a[4]) return 0;
	if (a[5]==3 && a[5]==a[9]) return 0;
	if (a[5]==4 && a[5]==a[7]) return 0;
	return 1;
}
int jugg6(){
	if (a[6]==1 && a[8]==a[2] && a[8]==a[4]) return 0;
	if (a[6]==2 && a[8]==a[1] && a[8]==a[6]) return 0;
	if (a[6]==3 && a[8]==a[3] && a[8]==a[10]) return 0;
	if (a[6]==4 && a[8]==a[5] && a[8]==a[9]) return 0;
	return 1;
}
int jugg7(){
	if (a[7]==1 && minx==3) return 0;
	if (a[7]==2 && minx==2) return 0;
	if (a[7]==3 && minx==1) return 0;
	if (a[7]==4 && minx==4) return 0;
	return 1;
}
int jugg8(){
	if (a[8]==1 && fabs(a[1]-a[7])!=1) return 0;
	if (a[8]==2 && fabs(a[1]-a[5])!=1) return 0;
	if (a[8]==3 && fabs(a[1]-a[2])!=1) return 0;
	if (a[8]==4 && fabs(a[1]-a[10])!=1) return 0;
	return 1;
}
int jugg9(){
	int k;
	if (a[1]==a[6]) k=0;
	else k=1;
	if (a[9]==1 && k==(a[5]==a[6])) return 0;
	if (a[9]==2 && k==(a[5]==a[10])) return 0;
	if (a[9]==3 && k==(a[5]==a[2])) return 0;
	if (a[9]==4 && k==(a[5]==a[9])) return 0;
	return 1;
}
int jugg10(){
	if (a[10]==1 && ma-mi==3) return 0;
	if (a[10]==2 && ma-mi==2) return 0;
	if (a[10]==3 && ma-mi==4) return 0;
	if (a[10]==4 && ma-mi==1) return 0;
	return 1;
}
int jugg(){
	find();
	if (jugg3()) return 0;
	if (jugg4()) return 0;
	if (jugg5()) return 0;
	if (jugg6()) return 0;
	if (jugg7()) return 0;
	if (jugg8()) return 0;
	if (jugg9()) return 0;
	if (jugg10()) return 0;
	return 1;
}
void go(){
	for (int q1=1;q1<=4;q1++){
		a[1]=q1;
		memset(g,0,sizeof(g));
		g[q1]++;
		for (int q2=1;q2<=4;q2++){
			a[2]=q2;
			g[q2]++;
			int k;
			switch(q2){
				case 1:{
					a[5]=3;
					g[3]++;
					k=3;
					break;
				}
				case 2:{
					a[5]=4;
					g[4]++;
					k=4;
					break;
				}
				case 3:{
					a[5]=1;
					g[1]++;
					k=1;
					break;
				}
				case 4:{
					a[5]=2;
					g[2]++;
					k=2;
					break;
				}
				default :break;
			}
			for (int q3=1;q3<=4;q3++){
				a[3]=q3;
				g[q3]++;
				for (int q4=1;q4<=4;q4++){
					a[4]=q4;
					g[q4]++;
					for (int q6=1;q6<=4;q6++){
						a[6]=q6;
						g[q6]++;
						for (int q7=1;q7<=4;q7++){
							a[7]=q7;
							g[q7]++;
							for (int q8=1;q8<=4;q8++){
								a[8]=q8;
								g[q8]++;
								for (int q9=1;q9<=4;q9++){
									a[9]=q9;
									g[q9]++;
									for (int q10=1;q10<=4;q10++){
										a[10]=q10;
										g[q10]++;
										if (jugg()) return;
										else {
											g[q10]--;
											continue;
										}
									}
									g[q9]--; 
								}
								g[q8]--;
							}
							g[q7]--;
						}
						g[q6]--;
					}
					g[q4]--;
				}
				g[q3]--;
			}
			g[k]--;
			g[q2]--;
		}
		g[q1]--;
	}
}
int main(){
	go();
	for (int i=1;i<=10;i++)
		printf("%d:%c\n",i,'A'+a[i]-1);
	return 0;
}


【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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