UVA 10001 Garden of Eden

本文深入探讨了UVA_10001问题的核心,通过详细解释题意、自动机的工作原理以及如何通过自动机编码规则实现字符串的转换,提供了一种有效解决此类问题的方法。通过枚举和递归搜索,作者展示了如何判断给定字符串是否可以通过特定自动机转换得到,进而区分可达字符串与花园之恩字符串。

UVA_10001

由于这个题目主要是理解题意的问题,所以就多用些文字放在解释题意上面吧。

这个题目大致的意思是这样的,一共有这样256个自动机,它们可以依据一个字符串当前的状态,并将其按某种法则转化成一个新的字符串,题目的要求是对于给出的指定型号的自动机以及一个字符串,然后去判断是否存在一个这样的字符串,经过Input中的自动机的转化能够变成Input中的字符串。

那么自动机的型号是怎么确定的呢?对于一台给定的自动机,它的转化字符串的法则又是怎样的呢?我们把题目中的图解释清楚,这两个问题自然就迎刃而解了。

题目中的图是这个样子的:

其中左边3列描述的是原字符串当前格子(Cell)以及左右两边的格子的状态,而第4列就是说,当原字符串某一段连续的3个格子符合第4列对应的左边3列所描述的状态时,那么就把这3个格子中间的那个格子的值(Cell[i])转化成New State的值。由于左边这3列描述了所有可能的情况,所以对任意一个字符串,总可以通过这个自动机描述的法则转化成一个新字符串。

而第5列,描述的就是自动机的编码规则。我们可以观察到第5列乘号左边的数字实际上也就是第4列的数字,所以自动机的编码是根据New State的值进行固定形式的运算得到的,反过来讲,如果给定了我们自动机的编码,也就是Automaton Identifier,我们只要把这个编码用二进制表示出来,就能够得到New State的值,也就得到了自动机转换字符串的法则表(因为左边3列是固定不变的,自动机的生成编码的规则也是不变的)。

说到这里,我们自然就理解了为什么编号为204的自动机是一个every state evolves to itself(将所有state转化成当前state的值,即各个state的值都不发生变化)的自动机了,因为204转化成2进制后得到的New State的序列是和Cell的序列完全相同的。

     题意理解了之后就没有什么大问题了,我们只要依次枚举给定的0-1串中的数字对应的转换之前的各个连续的3个数字即可。如果存在某种情况可以使当前的0-1串逆转换成一个新的0-1串,那么这个0-1串一定可以由这个新的0-1串转换而来,于是就要输出REACHABLE,否则就输出GARDEN OF EDEN

#include<stdio.h>
#include
<string.h>
int a[40],f[10],A[40],n;
int d[10][3]={{0,0,0},{0,0,1},{0,1,0},
{
0,1,1},{1,0,0},{1,0,1},{1,1,0},{1,1,1}};
char b[40];
int dfs(cur)
{
int i,j;
if(cur==n-1||cur==n)
{
for(i=0;i<8;i++)
if(f[i]==a[cur]&&d[i][0]==A[cur-1]&&d[i][1]==A[cur]&&d[i][2]==A[cur+1])
{
if(cur==n-1&&!dfs(cur+1))
return 0;
else
return 1;
}
}
else
{
for(i=0;i<8;i++)
if(f[i]==a[cur]&&d[i][0]==A[cur-1]&&d[i][1]==A[cur])
{
A[cur
+1]=d[i][2];
if(dfs(cur+1))
return 1;
}
}
return 0;
}
int main()
{
int i,j,k,id,ok;
while(scanf("%d%d%s",&id,&n,b+1)==3)
{
for(i=1;i<=n;i++)
a[i]
=b[i]-'0';
k
=id;
for(i=0;i<8;i++)
{
f[i]
=k%2;
k
/=2;
}
ok
=1;
for(i=0;i<8;i++)
if(a[1]==f[i])
{
A[
0]=d[i][0];
A[
1]=d[i][1];
A[
2]=d[i][2];
A[n]
=A[0];
A[n
+1]=A[1];
if(dfs(2))
{
ok
=0;
break;
}
}
if(ok)
printf(
"GARDEN OF EDEN\n");
else
printf(
"REACHABLE\n");
}
return 0;
}

  

转载于:https://www.cnblogs.com/staginner/archive/2011/09/07/2169351.html

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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