poj 1222 EXTENDED LIGHTS OUT(高斯消元)

本文介绍如何使用高斯消元法解决LightsOut游戏问题。通过构建数学模型,将游戏状态转换为矩阵方程,并利用高斯消元法求解按钮按压方案。

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EXTENDED LIGHTS OUT
Time Limit: 1000MS Memory Limit: 10000K
Total Submissions: 6852 Accepted: 4521

Description

In an extended version of the game Lights Out, is a puzzle with 5 rows of 6 buttons each (the actual puzzle has 5 rows of 5 buttons each). Each button has a light. When a button is pressed, that button and each of its (up to four) neighbors above, below, right and left, has the state of its light reversed. (If on, the light is turned off; if off, the light is turned on.) Buttons in the corners change the state of 3 buttons; buttons on an edge change the state of 4 buttons and other buttons change the state of 5. For example, if the buttons marked X on the left below were to be pressed,the display would change to the image on the right. 

The aim of the game is, starting from any initial set of lights on in the display, to press buttons to get the display to a state where all lights are off. When adjacent buttons are pressed, the action of one button can undo the effect of another. For instance, in the display below, pressing buttons marked X in the left display results in the right display.Note that the buttons in row 2 column 3 and row 2 column 5 both change the state of the button in row 2 column 4,so that, in the end, its state is unchanged. 

Note: 
1. It does not matter what order the buttons are pressed. 
2. If a button is pressed a second time, it exactly cancels the effect of the first press, so no button ever need be pressed more than once. 
3. As illustrated in the second diagram, all the lights in the first row may be turned off, by pressing the corresponding buttons in the second row. By repeating this process in each row, all the lights in the first 
four rows may be turned out. Similarly, by pressing buttons in columns 2, 3 ?, all lights in the first 5 columns may be turned off. 
Write a program to solve the puzzle.

Input

The first line of the input is a positive integer n which is the number of puzzles that follow. Each puzzle will be five lines, each of which has six 0 or 1 separated by one or more spaces. A 0 indicates that the light is off, while a 1 indicates that the light is on initially.

Output

For each puzzle, the output consists of a line with the string: "PUZZLE #m", where m is the index of the puzzle in the input file. Following that line, is a puzzle-like display (in the same format as the input) . In this case, 1's indicate buttons that must be pressed to solve the puzzle, while 0 indicate buttons, which are not pressed. There should be exactly one space between each 0 or 1 in the output puzzle-like display.

Sample Input

2
0 1 1 0 1 0
1 0 0 1 1 1
0 0 1 0 0 1
1 0 0 1 0 1
0 1 1 1 0 0
0 0 1 0 1 0
1 0 1 0 1 1
0 0 1 0 1 1
1 0 1 1 0 0
0 1 0 1 0 0

Sample Output

PUZZLE #1
1 0 1 0 0 1
1 1 0 1 0 1
0 0 1 0 1 1
1 0 0 1 0 0
0 1 0 0 0 0
PUZZLE #2
1 0 0 1 1 1
1 1 0 0 0 0
0 0 0 1 0 0
1 1 0 1 0 1
1 0 1 1 0 1

Source



题意:
给你一个5*6的矩阵,0代表灯熄。1代表灯亮。求一个解决方式。使全部灯都灭。

题解;
看了非常久的题解才搞懂的高斯消元解法。关键是怎样构建方程。

下面是我摘抄的较具体的解释了:

转载分析:这个游戏的名字叫做Lights Out。一个板子上面有MxN个button,button也是灯。每次按下一个button,这个button和它的上下左右相邻button将同一时候切换各自的亮灭状态。给你一个初始状态。请给出一种方法。按某些button。使得全部的灯都灭。

 

这个游戏有一些技巧: 
1、按button的顺序能够随便。 
2、不论什么一个button都最多须要按下1次。由于按下第二次刚好抵消第一次,等于没有按。

 

这个问题能够转化成数学问题。

 
一个灯的布局能够看成一个0、1矩阵。以3x3为例: 
0 1 0 
1 1 0 
0 1 1 
表示一个布局。

当中0表示灯灭,1表示灯亮。

 
每次按下button(POJ1222)或者叫一个宿舍关灯(0998)。能够看成在原矩阵上加(模2加,就是按位异或)上一个例如以下的矩阵: 
0 1 0 
1 1 1 
0 1 0 
上述矩阵中的1表示按下第2行第2列的button时。作用的范围。假设按左上角的button,就是: 
1 1 0 
1 0 0 
0 0 0 

我们记L为待求解的原始布局矩阵。A(i,j)表示按下第i行第j列的button时的作用范围矩阵。在上述样例中, 
L= 
0 1 0 
1 1 0 
0 1 1 

A(1,1)= 
1 1 0 
1 0 0 
0 0 0 

A(2,2)= 
0 1 0 
1 1 1 
0 1 0 

如果x(i,j)表示:想要使得L回到全灭状态,第i行第j列的button是否须要按下。

0表示不按,1表示按下。那么,这个游戏就转化为例如以下方程的求解: 
L + x(1,1)*A(1,1) + x(1,2)*A(1,2) + x(1,3)*A(1,3) + x(2,1)*A(2,1) + ... + x(3,3)*A(3,3) = 0 

当中x(i,j)是未知数。方程右边的0表示零矩阵,表示全灭的状态。直观的理解就是:原来的L状态,经过了若干个A(i,j)的变换,终于变成0:全灭状态。

 
因为是0、1矩阵。上述方程也能够写成: 
x(1,1)*A(1,1) + x(1,2)*A(1,2) + x(1,3)*A(1,3) + x(2,1)*A(2,1) + ... + x(3,3)*A(3,3) = L 

这是一个矩阵方程。

两个矩阵相等,充要条件是矩阵中每一个元素都相等。将上述方程展开。便转化成了一个9元1次方程组: 

简单地记做:AA * XX = LL 

这个方程有唯一解: 
x(1,1) x(1,2) x(1,3) 
x(2,1) x(2,2) x(2,3) 
x(3,1) x(3,2) x(3,3) 

1 1 1 
0 0 0 
0 0 1 

也就是说。按下第一行的3个button,和右下角的button,就

能使L状态变成全灭状态。 
对于固定行列的阵列来说。AA矩阵也是确定的。是否存在解。解是否唯一,仅仅与AA矩阵有关。

对于唯一解的情形,仅仅要将LL乘以AA的逆矩阵就可以。详细求AA的逆矩阵的方法,能够用高斯消元法。

 

因为是0、1矩阵,上述方程也能够写成:

将1式两边同一时候加上一个L矩阵就能够变成
x(1,1)*A(1,1) + x(1,2)*A(1,2) + x(1,3)*A(1,3) + x(2,1)*A(2,1) + ... + x(3,3)*A(3,3) = L

A(1。1)把矩阵 转化为一个列向量,L也转化为一个列向量。

将sigma xi*Ai=Li 相应位置的值相等就能够建立方程组了

X1*A(1,1)1+X2*A(1,2)1+X3*A(1,3)1+…………X30*A(30,30)1=L1;    mod 2

X1*A(1,1)2+X2*A(1,2)2+X3*A(1,3)2+…………X30*A(30,30)2=L2;    mod 2

X1*A(1,1)3+X2*A(1,2)3+X3*A(1,3)3+…………X30*A(30,30)3=L3    mod 2

…….

…….

…….

X1*A(1,1)30+X2*A(1,2)30+X3*A(1,3)30+…………X30*A(30,30)30=L30; mod 2

当中A(i,j)k 表示列向量A中第K个元素

这里的*表示点乘,Xi取(1,0) +表示模2加法,所以在高斯消元的时候能够用^异或运算


CODE:

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<iostream>
#include<cmath>

using namespace std;

int map[33][33];

void init()
{
    for ( int i = 1; i <= 30; i++ )
    {
        map[i][i] ^= 1;
        if ( ( i % 6 ) != 1 )///注意边界
            map[i ][i - 1] ^= 1;///左
        if ( i % 6 )
            map[i][i + 1] ^= 1;///右
        if ( i - 6 > 0 )
        {
            map[i][i - 6] ^= 1;///上
        }
        if ( i + 6 <= 30 )
            map[i][i + 6] ^= 1;///下
    }
}

void gauss()
{
    for ( int i = 1; i <= 30; i++ )
    {
        if ( map[i][i] == 0 )
        {
            int ii = i + 1;
            while ( ii <= 30 && map[ii][i] == 0 )  ii++;
            for ( int r = 1; r <= 31; r++ )
                swap ( map[ii][r], map[i][r] );
        }
        for ( int j = 1; j <= 30; j++ )
        {
            if ( i == j )
                continue;
            if ( map[j][i] == 0 )
                continue;
            for ( int k = i; k <= 31; k++ )
            {
                map[j][k] ^= map[i][k];
            }
        }
    }
}

int main()
{
    int t;
    while ( ~scanf ( "%d", &t ) )
    {
        int ca = 1;
        while ( t-- )
        {
            memset ( map, 0, sizeof ( map ) );
            int a[33];
            for ( int i = 1; i <= 30; i++ )
                scanf ( "%d", &a[i] );
            init();
            cout << "PUZZLE #" << ca++ << endl;
            for ( int i = 1; i <= 30; i++ )
                map[i][31] = a[i];
            gauss();
            for ( int i = 1; i <= 30; i++ )
            {
                if ( i % 6 == 0 )
                    cout << map[i][31] << endl;
                else
                    cout << map[i][31] << ' ';
            }
        }
    }
    return 0;
}



posted on 2017-06-02 17:54 mthoutai 阅读( ...) 评论( ...) 编辑 收藏

转载于:https://www.cnblogs.com/mthoutai/p/6934516.html

### 矩阵在扩展版 Lights Out 游戏中的实现 #### 背景介绍 关灯游戏(Lights Out)是一种基于逻辑的益智游戏,其核心机制涉及通过一系列操作使所有灯光熄灭。该游戏可以通过线性代数的方法建模并求解,其中矩阵扮演了重要角色。具体来说,游戏的状态可以用二进制向量表示,而每次点击的操作可以看作是对当前状态施加的一个变换。 对于扩展版本的游戏(如 POJ 1222),通常是一个 \( M \times N \) 的网格,初始状态下某些位置可能亮起或熄灭。目标是找到一种最小化翻转次数的方式使得整个网格变为全零状态(即所有灯均关闭)。这一过程可通过构建一个对应的布尔方程组来描述,并利用高斯消法或其他数值技术求解[^3]。 #### 数学模型建立 假设我们有一个大小为 \( m=5, n=6 \) 的棋盘,则总共有 30 个独立变量代表各个格子是否被按压过。设这些未知数构成列向量 \( x=[x_1,x_2,...,x_{30}]^T \),如果某位 i 对应的位置需要按下一次就令 xi=1 否则等于 0 。接着定义另一个长度相同的响应矢量 y ,它记录的是最终期望达到的目标配置 —— 这里就是全是 'off' 或者说都是 0 值的情况下的布局图样 [y₁,y₂,…,yn]=₀₆₀⁰[^4]. 为了表达上述关系,我们需要创建一个系数矩阵 A 来捕捉每一个按钮动作如何影响周围邻居节点的变化情况: \[ Ax = b \] 这里, - **A** 是一个稀疏矩阵,每一行对应于某个特定单格及其邻域的影响模式; - **b** 表示初始条件下的光源分布状况; - 解决这个系统意味着寻找合适的输入序列 x 以满足给定的要求 b. 由于涉及到异或运算特性(xor operation), 实际上是在有限字段 GF(2)=Z/2Z 上执行计算而不是普通的实数空间 R^n 中进行处理. 因此标准算法比如 Gaussian elimination 需要做适当调整以便适应这种特殊的算术环境. #### 使用高斯消去法解决问题 一旦建立了这样的数学框架之后,就可以采用经典的 Gauss-Jordan Elimination 方法逐步简化增广矩阵直到得到唯一可行解或者是证明无解存在为止。特别注意当面对大规模实例时效率问题变得至关重要因此也可能考虑其他更高效的替代策略例如 Bitmasking Techniques 结合快速傅立叶变换 FFT 加速乘法步骤等等优化手段提升性能表现水平. 以下是用 Python 编写的简单例子展示如何运用 NumPy 库完成基本功能演示: ```python import numpy as np def create_matrix(m,n): """Create coefficient matrix for lights out game.""" size=m*n mat=np.zeros((size,size)) # Fill diagonal elements and neighbors based on grid structure. for r in range(m): for c in range(n): idx=r*n+c # Current cell itself always toggles. mat[idx,idx]=1 # Toggle top neighbor if exists. if r>0: mat[(r-1)*n+c,idx]=mat[idx,(r-1)*n+c]=1 # Bottom neighbor similarly handled... ... return mat.astype(int) # Example usage creating small test case setup. if __name__=="__main__": M,N=(5,6) initial_state=[[int(c)for c in line.strip().split()]for _in range(M)] target_vector=sum(initial_state,[]) coeff_mat=create_matrix(M,N) augmented=np.hstack([coeff_mat,np.array(target_vector).reshape(-1,1)]) rank_before_elim=np.linalg.matrix_rank(coeff_mat) reduced_form,rref_rows,_=gauss_jordan(augmented) solution_exists=len(rref_rows)==len(set(map(tuple,reduced_form[:,-1]))) print("Solution Exists:",solution_exists) ``` 以上脚本片段仅作为概念验证用途并未完全覆盖边界情形检测等功能完善需求实际部署前还需进一步测试改进确保鲁棒性和兼容性良好。 ---
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