POJ 1830 开关问题(Gauss 消元)

本文介绍了一个关于开关状态转换的问题,并提供了一种利用Gauss消元法(模2版本)解决该问题的方法。具体阐述了如何通过数学模型表示开关间的关系,并通过编程实现了解决方案。

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开关问题

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Description

有N个相同的开关,每个开关都与某些开关有着联系,每当你打开或者关闭某个开关的时候,其他的与此开关相关联的开关也会相应地发生变化,即这些相联系的开关的状态如果原来为开就变为关,如果为关就变为开。你的目标是经过若干次开关操作后使得最后N个开关达到一个特定的状态。对于任意一个开关,最多只能进行一次开关操作。你的任务是,计算有多少种可以达到指定状态的方法。(不计开关操作的顺序)

Input

输入第一行有一个数K,表示以下有K组测试数据。 
每组测试数据的格式如下: 
第一行 一个数N(0 < N < 29) 
第二行 N个0或者1的数,表示开始时N个开关状态。 
第三行 N个0或者1的数,表示操作结束后N个开关的状态。 
接下来 每行两个数I J,表示如果操作第 I 个开关,第J个开关的状态也会变化。每组数据以 0 0 结束。 

Output

如果有可行方法,输出总数,否则输出“Oh,it's impossible~!!” 不包括引号

Sample Input

2
3
0 0 0
1 1 1
1 2
1 3
2 1
2 3
3 1
3 2
0 0
3
0 0 0
1 0 1
1 2
2 1
0 0

Sample Output

4
Oh,it's impossible~!!

Hint

第一组数据的说明: 
一共以下四种方法: 
操作开关1 
操作开关2 
操作开关3 
操作开关1、2、3 (不记顺序) 

Source

 
 
Gauss消元的异或(模2)版,第一次写写的有点麻烦,要简单的参照kuangbin牌Gauss消元模板。。
每个开关的影响范围可以列为一个列向量ai,他的操作为xi(只有0/1),我们要求解的就是a1*x1+a2*x2+……an*xn=b(为到达状态与初始状态的异或)
求解这个x1,x2……xn 直接用Gauss消元。
 1 #include<cstdio>
 2 #include<iostream>
 3 #include<cstring>
 4 #define clr(x) memset(x,0,sizeof(x))
 5 using namespace std;
 6 int A[50][50];
 7 int b0[50],b1[50],b[50];
 8 int main()
 9 {
10     int T,n,a1,a2,p,ct,ans,inf;
11     scanf("%d",&T);
12     while(T--)
13     {
14         clr(A);
15         scanf("%d",&n);
16         for(int i=0;i<n;i++)
17             scanf("%d",&b0[i]);
18         for(int i=0;i<n;i++)
19         {
20             scanf("%d",&b1[i]);
21             b[i]=(b0[i]+b1[i])%2;
22         }
23         while(scanf("%d%d",&a1,&a2) && a1 && a2)
24         {
25             A[a2-1][a1-1]=1;
26         }
27         for(int i=0;i<n;i++)
28         {
29             A[i][n]=b[i];
30             A[i][i]=1;
31         }
32         ct=-1;
33 
34         for(int i=0;;i++)
35         {
36             ct++;
37             if(ct>=n)
38             {
39                 p=i;
40                 break;
41             }
42             while(!A[i][ct])
43             {
44                 for(int j=i+1;j<n;j++)
45                     if(A[j][ct])
46                     {
47                         for(int k=0;k<=n;k++)
48                         {
49                             p=A[i][k];
50                             A[i][k]=A[j][k];
51                             A[j][k]=p;
52                         }
53                         break;
54                     }
55                 if(!A[i][ct])
56                     ct++;
57                 if(ct>=n)
58                     break;
59             }
60             if(ct>=n)
61             {
62                 p=i;
63                 break;
64             }
65             for(int j=i+1;j<n;j++)
66                 if(A[j][ct])
67                 for(int k=ct;k<=n;k++)
68                     A[j][k]=(A[j][k]+A[i][k])%2;
69         }
70         inf=0;
71         for(int i=p;i<n;i++)
72             if(A[i][n])
73             {
74                 inf=1;
75                 break;
76             }
77 //        for(int i=0;i<n;i++)
78 //        {
79 //            for(int j=0;j<=n;j++)
80 //               printf("%d ",A[i][j]);
81 //            printf("\n");
82 //       }
83         if(inf)
84         {
85             printf("Oh,it's impossible~!!\n");
86             continue;
87         }
88         ans=1<<(n-p);
89         printf("%d\n",ans);
90     }
91     return 0;
92 }

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/wujiechao/p/5851317.html

内容概要:本文档详细介绍了基于Google Earth Engine (GEE) 构建的阿比让绿地分析仪表盘的设计与实现。首先,定义了研究区域的几何图形并将其可视化。接着,通过云掩膜函数和裁剪操作预处理Sentinel-2遥感影像,筛选出高质量的数据用于后续分析。然后,计算中值图像并提取NDVI(归一化差异植被指数),进而识别绿地及其面积。此外,还实现了多个高级分析功能,如多年变化趋势分析、人口-绿地交叉分析、城市热岛效应分析、生物多样性评估、交通可达性分析、城市扩张分析以及自动生成优化建议等。最后,提供了数据导出、移动端适配和报告生成功能,确保系统的实用性和便捷性。 适合人群:具备一定地理信息系统(GIS)和遥感基础知识的专业人士,如城市规划师、环境科学家、生态学家等。 使用场景及目标:①评估城市绿地分布及其变化趋势;②分析绿地与人口的关系,为城市规划提供依据;③研究城市热岛效应及生物多样性,支持环境保护决策;④评估交通可达性,优化城市交通网络;⑤监测城市扩张情况,辅助土地利用管理。 其他说明:该系统不仅提供了丰富的可视化工具,还集成了多种空间分析方法,能够帮助用户深入理解城市绿地的空间特征及其对环境和社会的影响。同时,系统支持移动端适配,方便随时随地进行分析。用户可以根据实际需求选择不同的分析模块,生成定制化的报告,为城市管理提供科学依据。
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