费解的开关(二进制状态压缩)

本文深入探讨了拉灯游戏的算法解决方案,通过状态压缩和递归策略,详细讲解了如何在25盏灯组成的5x5矩阵中找到最短路径,使所有灯处于开启状态。文章提供了完整的代码实现,包括初始化灯的状态、执行点击操作以及评估解决方案的有效性。

费解的开关

  • 你玩过“拉灯”游戏吗?25盏灯排成一个5x5的方形。每一个灯都有一个开关,游戏者可以改变它的状态。每一步,游戏者可以改变某一个灯的状态。游戏者改变一个灯的状态会产生连锁反应:和这个灯上下左右相邻的灯也要相应地改变其状态。
    我们用数字“1”表示一盏开着的灯,用数字“0”表示关着的灯

自然想到从第一行开始点,但是点第1行第2个时候发现第1个又变了,只能枚举第1行的所有操作,(每点2个决策,5个点,有 252^525次操作),然后去点击题目给的图,

到第2行发现第一行有的点不为1,所以只能点击该点下面一点(一直递推到最后一行,发现其实第一行定了,后面的结果都定了,因为每一点一定要为1)

统计最后一行是否都为1,是的就更新minstep,

状态压缩
  • 压缩的是操作,不是点亮的状态,
    第一行每个点 点亮或者不点 用1,0代替,如 2(00010)点亮第4盏灯,
细节
  • 备份一个原数组
#include<iostream>
using namespace std;
char ch[6][6];
char backup[6][6];
int next1[5][2]={0,0,0,1,1,0,0,-1,-1,0};
void click(int x,int y){
    for(int i=0;i<5;i++){
        int tx=x+next1[i][0];
        int ty=y+next1[i][1];
        if( tx>=1 && ty>=1 && tx<=5 && ty<=5)   ch[tx][ty]^=1;
    }
}
int main(){
//    freopen("a.txt","r",stdin);
    int t;
    cin>>t;
    getchar();
    while(t--){
        for(int i=1;i<=5;i++){
            for(int j=1;j<=5;j++){
                ch[i][j]=getchar();
            }
            getchar();
        }
        getchar();//一个空行
        for(int i=1;i<=5;i++)
            for(int j=1;j<=5;j++)   backup[i][j]=ch[i][j];
        int ans=0x3f3f3f3f;
        for(int states=0;states<(1<<5);states++){
            int step=0;
            for(int j=4;j>=0;j--){
                if( (states>>j) & 1 ){
                    click(1,5-j);
                    step++;
                }
            }
            for(int i=2;i<=5;i++){
                for(int j=1;j<=5;j++){
                    if( ch[i-1][j] == '0'){
                        step++;
                        click(i,j);
                    }
                }
            }
            int j=1;
            for(;j<=5;j++){
                if(ch[5][j] == '0') break;
            }
            if( j == 6 )    ans=min(ans,step);
            for(int i=1;i<=5;i++)
                for(int j=1;j<=5;j++)   ch[i][j]=backup[i][j];
        }
        if(ans<=6) cout<<ans<<endl;
        else cout<<-1<<endl;
    }
    return 0;
}
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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