hdu 1043带来的启示(二)

本文介绍了一种使用康托展开式的排列搜索算法。通过将排列状态转化为康托展开式来实现状态编码,并利用广度优先搜索逆向寻找所有可达状态,解决了特定排列问题。文章还讨论了内存优化技巧。

前面提到了康托展开式,主要是把对应排列的康托式作为数组下标,方便找到该排列。
核心思想:

利用康托展开式,记录每个排列状态,从最终状态倒序BFS,中间记录到达的每一个排列的经过的步骤,完成搜索后,就把能到达的状态,写到了数组里。以及如何到达的也写到了数组里,直接进行查表就可以了。

另外如果用string 类型记录路径会比较方便,但是耗费内存太大,会出现MLE,主要原因是string会开辟实际内存是长度的两倍左右。

所以采用char型数组,指定长度。最后经过尝试,解决了MLE,AC了

#include <iostream>
#include<string>
#include<queue>
#include<vector>
#include<cstring>
#include<cstdio>
using namespace std;


struct State{

    char a[9];      // 1-9 mean maze 9 equal x
    int cant,pos;  // cnt the state's cantor expansion
                   // pos now the x is in where   9 means x
    string step;
};
//0-9 factorial
int fact[]={1,1,2,6,24,120,720,5040,40320,362880};

int dir[4][2]={0,1,0,-1,1,0,-1,0};  //r,l,d,u
string   rev_dir="lrud";  //reverse of dir;
//string st[362880];
bool visited[400000];

struct Node{
    char r[50];
    int len;
};
Node st[400000];
// calculate the cantor expansion of array  a
int cantorExpansion(char *a){

    int sum=0;
    //size of array a is 9
    for(int i=0;i<9;i++){

        int cnt=0;
        for(int j=i+1;j<9;j++){

            if(a[j]<a[i])cnt++;
        }
        sum+=cnt*fact[8-i];

    }

  return sum;

}


void bfs(){


    queue<State>  q;
    State now,next;

    // initial first state:now
    for(int i=0;i<9;i++){

        now.a[i]=i+'1';
    }
    now.cant=cantorExpansion(now.a);
    now.pos=8;  // the index of 9 in array a
    now.step="";

    //
//    st[now.cant]=now.step;
    visited[now.cant]=1;
    q.push(now);

    while(!q.empty()){

        now=q.front();
        q.pop();

        for(int i=0;i<4;i++){


            //the i,j index of pos
            int x=now.pos/3+dir[i][0];
            int y=(now.pos%3)%3+dir[i][1]; // 0,1,2

            if(x>2||x<0||y>2||y<0) continue;

            next=now;

            next.pos=3*x+y;
            //change
            next.a[now.pos]=next.a[next.pos];
            next.a[next.pos]='9';
            next.cant=cantorExpansion(next.a);
            //


            if(!visited[next.cant]){
                visited[next.cant]=1;
                next.step=rev_dir[i]+next.step;


             //   st[next.cant]=next.step;
                st[next.cant].len=next.step.length();

            //
                for(int j=0;j<st[next.cant].len;j++){

                    st[next.cant].r[j]=next.step[j];
                }
                q.push(next);
            }

        }

    }

}

int main()
{

    bfs();

    char s[100];
    char arr[9];
    while(gets(s)){
        int cnt=0;
        for(int i=0;i<strlen(s);i++){

            if(s[i]>='1'&&s[i]<='8'){

                arr[cnt++]=s[i];
            }else if(s[i]=='x'){

                arr[cnt++]='9';
            }
        }

        int t=cantorExpansion(arr);


       if(!visited[t]){

            cout<<"unsolvable"<<endl;

       }else{

            for(int i=0;i<st[t].len;i++){

                cout<<st[t].r[i];
            }
            cout<<endl;
       }

    }
    return 0;
}
STM32电机库无感代码注释无传感器版本龙贝格观测三电阻双AD采样前馈控制弱磁控制斜坡启动内容概要:本文档为一份关于STM32电机控制的无传感器版本代码注释资源,聚焦于龙贝格观测器在永磁同步电机(PMSM)无感控制中的应用。内容涵盖三电阻双通道AD采样技术、前馈控制、弱磁控制及斜坡启动等关键控制策略的实现方法,旨在通过详细的代码解析帮助开发者深入理解基于STM32平台的高性能电机控制算法设计与工程实现。文档适用于从事电机控制开发的技术人员,重点解析了无位置传感器控制下的转子初始定位、速度估算与系统稳定性优化等问题。; 适合人群:具备一定嵌入式开发基础,熟悉STM32平台及电机控制原理的工程师或研究人员,尤其适合从事无感FOC开发的中高级技术人员。; 使用场景及目标:①掌握龙贝格观测器在PMSM无感控制中的建模与实现;②理解三电阻采样与双AD同步采集的硬件匹配与软件处理机制;③实现前馈补偿提升动态响应、弱磁扩速控制策略以及平稳斜坡启动过程;④为实际项目中调试和优化无感FOC系统提供代码参考和技术支持; 阅读建议:建议结合STM32电机控制硬件平台进行代码对照阅读与实验验证,重点关注观测器设计、电流采样校准、PI参数整定及各控制模块之间的协同逻辑,建议配合示波器进行信号观测以加深对控制时序与性能表现的理解。
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