LeetCode 753. Cracking the Safe

本文介绍了一种基于欧拉图的密码箱解锁算法,通过构造一个包含所有可能密码组合的序列,确保在输入过程中能够匹配并打开任何由n位k进制数字组成的密码保护的箱子。算法采用深度优先搜索(DFS)的后序遍历实现,同时提供了递归和非递归两种实现方式。

There is a box protected by a password. The password is a sequence of n digits where each digit can be one of the first k digits 0, 1, ..., k-1.

While entering a password, the last n digits entered will automatically be matched against the correct password.

For example, assuming the correct password is "345", if you type "012345", the box will open because the correct password matches the suffix of the entered password.

Return any password of minimum length that is guaranteed to open the box at some point of entering it.

 

Example 1:

Input: n = 1, k = 2
Output: "01"
Note: "10" will be accepted too.

Example 2:

Input: n = 2, k = 2
Output: "00110"
Note: "01100", "10011", "11001" will be accepted too.

 

Note:

  1. n will be in the range [1, 4].
  2. k will be in the range [1, 10].
  3. k^n will be at most 4096.

----------------------------------------------------------------------------------------------------

关键点在于理解这是一个欧拉图,把n-1位数看做是k^(n-1)个状态,状态之间的跳转恰好是边,边对应一个密码。题目是要求一个序列能覆盖所有的边,恰好是欧拉图的一笔画问题,解法就是DFS的后序遍历,这思路和 https://blog.youkuaiyun.com/taoqick/article/details/104147688 (虽然不是欧拉图)很像

class Solution:
    def dfs(self, cur, seen, res, k):
        for strk in [str(i) for i in range(k)]:
            edge = cur + strk
            if (edge not in seen):
                seen.add(edge)
                self.dfs(edge[1:], seen, res, k)
                res.append(strk) #bug1: 先self.dfs(edge[1:], seen, res, k),后res.append(strk)

    def crackSafe(self, n: int, k: int):
        res = []
        init = "0" * (n - 1)
        self.dfs(init, set(), res, k)
        return ''.join(res) + init

s = Solution()
print(s.crackSafe(n = 2, k = 2))

再补一个非递归的栈顶元素取儿子法,注意这里难点就是区分什么是边,什么是点,以及初始值:

class Solution:
    def find_not_visited_edge(self, node, edge_seen, k):
        for i in range(k):
            edge = node + str(i)
            if (edge not in edge_seen):
                edge_seen.add(edge)
                return edge
        return None

    def crackSafe(self, n: int, k: int):
        edge_seen, sta, res = {"0" * n}, ["0" * n], []
        while (sta):
            edge = self.find_not_visited_edge(sta[-1][1:], edge_seen, k)
            while (edge != None):
                sta.append(edge)
                edge = self.find_not_visited_edge(sta[-1][1:], edge_seen, k)
            if (sta):
                res.append(sta.pop()[-1])
        return ''.join(res) + "0" * (n-1)

 

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
评论
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