SOJ 1151. 魔板

本文介绍了一种使用康托展开解决特定魔板问题的方法。通过编码魔板的状态并利用广度优先搜索,可以找到从初始状态到目标状态所需的最小步骤及操作序列。文章详细解释了A、B、C三种操作的实现方式,并通过代码示例展示了如何避免重复访问相同状态。

这题跟1150比,就是要多掌握一个康托展开,必须要排除一些已经访问过的情况而不是简单地添加,比如AA,BBBB,CCCC这些操作过后并没有改变原来的顺序,不排除的话,步数太多时,内存不够用。

康托展开就是一个全排列n!的数列与0~n!-1的一个双射,对于魔板中的任意一种状态都可以映射为一个自然数,并且是一一对应的。用于记录该状态是否被访问过。

#include<iostream>
#include<string.h>
#include<queue>
using namespace std;

int fact[8] = {0,1,2,6,24,120,720,5040};
bool isVisited[40320];
struct mb
{
	int num;
	string op;	
	mb()
	{
		num = 0;
	}
	bool operator==(mb &b)
	{
		return num == b.num;
	}
}; 

int code(mb ori)
{
	int tmp[8];
	int code = 0;
	for(int i = 7; i >= 0; i--)
	{
		tmp[i] = ori.num%10;
		ori.num/=10;
	}
	for(int i = 0; i < 8; i++)
	{
		int count = 0;
		for(int j = i + 1; j < 8; j++)
		{
			if(tmp[i]>tmp[j])
			{
				count++;
			}
		}
		code += count * fact[8 - i - 1];
	}
	return code;
}

mb A(mb ori)
{
	mb tmp;
	tmp.num = ori.num%10000*10000+ori.num/10000;
	tmp.op = ori.op + "A";
	return tmp;
}

mb B(mb ori)
{
	mb tmp;
	tmp.num += ori.num%1000/10;
	tmp.num += ori.num%10000/1000*100;  
	tmp.num += ori.num%10*1000;  
	tmp.num += ori.num%1000000/100000*10000;  
	tmp.num += ori.num/1000000*100000;  
	tmp.num += ori.num%100000/10000*10000000;
	tmp.op = ori.op + "B";  
	return tmp;
}

mb C(mb ori)
{
	mb tmp;
	tmp.num += ori.num%10;  
	tmp.num += ori.num%1000000/100000*10;  
	tmp.num += ori.num%100/10*100;  
	tmp.num += ori.num%100000/1000*1000;  
	tmp.num += ori.num%10000000/1000000*100000;  
	tmp.num += ori.num%1000/100*1000000;  
	tmp.num += ori.num/10000000*10000000;
	tmp.op = ori.op + "C";
	return tmp;
}



void find(queue<mb> q,int n,mb aim)
{
	while(!q.empty())
	{
		mb tmp = q.front();
		q.pop();
		if(tmp == aim && tmp.op.size() <= n)
		{
			cout << tmp.op.size() << " ";
			cout << tmp.op;
			cout << endl;
			return;
		}
		else
		{
			mb Amb = A(tmp);
			mb Bmb = B(tmp);
			mb Cmb = C(tmp);
			int ca = code(Amb);
			int cb = code(Bmb);
			int cc = code(Cmb);
			if(!isVisited[code(Amb)])
			{
				q.push(Amb);
				isVisited[ca] = true;
			}
			if(!isVisited[code(Bmb)])
			{
				q.push(Bmb);
				isVisited[cb] = true;
			}
			if(!isVisited[code(Cmb)])
			{
				q.push(Cmb);
				isVisited[cc] = true;
			}
		}
		if(tmp.op.size() > n)
		{
			cout << -1 << endl;
			return;
		}
	}
}


int main()
{
	int n;
	while(cin >> n && n != -1)
	{
		int tmp;
		mb aim,one;
		queue<mb> q;
		memset(isVisited,false,40320); 
		//要改输入 
		for(int i = 0; i < 8; i++)
		{
			int tmp;
			cin >> tmp;
			aim.num = aim.num*10+tmp;
		}
		one.num = 12348765;
		q.push(one);
		find(q,n,aim);
	}
}


内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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