魔板[S]

好的分层思想会使代码简单许多。
用了康拓展开,再次感觉到了数学的力量。
bfs的判定边界条件的时候,一般可以分为在得到新的状态的时候判定是否重复,也可以在拿出来的时候判定。总体而言在得到的时候判定会减少一层判定树的高度,但是要额外注意最开始的初始情况。
在TSOj中由于不能用stl中的数据,即必须自己手写队列,保存状态等,但是可以用stl的时候用简单了不少。

#include <stdio.h>
#include <string>
#include <string.h>
#include <iostream>
#include <queue>
using namespace std;
int const maxn = 100000;
int fact[8]={1,1,2,6,24,120,720,5040};
int g_n;
int g_ch[2][4];
int vis[maxn];
struct board {
    int val;
    int ch[2][4];
    string operation;
    int GetHash() {
        int tmp[8],pt=0;
        for (int i=0;i<2;i++) 
         for (int j=0;j<4;j++) {
            tmp[pt++] = this->ch[i][j];
         }
         int gval=0;
         for(int i=0;i<8;i++) {
            int rank = 0;
            for (int j=i+1;j<8;j++) {
                if(tmp[i]>tmp[j])  rank++;
            }
            gval+=rank*fact[7-i];
         }
         this->val = gval;
         return gval;
    }
    board operate(int i) {
         board l_tmp;
         switch (i) {
            case 0:
                for (int i=0;i<2;i++) {
                    for (int j=0;j<4;j++) {
                         l_tmp.ch[i][j] = this->ch[1-i][j]; 
                    }
                }
                 l_tmp.GetHash();
                 l_tmp.operation = this->operation + "A";
                 return l_tmp;
             case 1:
                for(int i=0;i<2;i++) {
                    for (int j=0;j<4;j++) {
                        l_tmp.ch[i][(j+1)%4] = this->ch[i][j];
                    }
                }
                 l_tmp.GetHash();
                 l_tmp.operation = this->operation + "B";
                 return l_tmp;
             case 2:
                for(int i=0;i<2;i++) {
                    for (int j=0;j<4;j++) {
                        l_tmp.ch[i][j] = this->ch[i][j];
                    }
                }
                l_tmp.ch[0][1] = this->ch[1][1];
                l_tmp.ch[0][2] = this->ch[0][1];
                l_tmp.ch[1][1] = this->ch[1][2];
                l_tmp.ch[1][2] = this->ch[0][2];
                 l_tmp.GetHash();
                 l_tmp.operation = this->operation + "C";
                 return l_tmp;
         }

    }
};

bool match(board tmp) {
    for (int i=0;i<2;i++) {
        for (int j=0;j<4;j++) {
            if(tmp.ch[i][j]!=g_ch[i][j]) return false;
        }
    }
    return true;
}

void bfs() {
    board tmp;
    for (int i=0;i<4;i++) {
       tmp.ch[0][i]=i+1;
       tmp.ch[1][i]=8-i; }
    tmp.operation = "";
    tmp.GetHash();
    memset(vis,0,sizeof(vis));
    if(match(tmp)) {
        cout<<0<<endl;
        return;
    }
    queue<board> Q;
    Q.push(tmp);
    vis[tmp.val] = 1;
    while(!Q.empty()) {
        board l_var = Q.front();
        Q.pop();
        for (int i=0;i<3;i++) {
            board l_tmp = l_var.operate(i);
            if(l_tmp.operation.size()>g_n) {
                cout<<-1<<"\n";
                return ;
            }
            if(match(l_tmp)) {
                cout<<l_tmp.operation.size()<<" "<<l_tmp.operation<<endl;
                return ;
            }

            if(!vis[l_tmp.val]) {
                vis[l_tmp.val]=1;
                Q.push(l_tmp);
            }
        }
    } 
}



int main() {
//  freopen("input.txt","r",stdin);
    while(cin>>g_n&&g_n!=-1) {
        for (int i=0;i<2;i++) 
         for (int j=0;j<4;j++) cin>>g_ch[i][j];
         bfs(); 
    }
    return 0;
} 
【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
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