洛谷—— P1379 八数码难题

本文介绍了一种使用BFS算法解决3×3棋盘从任意初始状态到特定目标状态(123804765)的最少移动步数问题的方法。通过广度优先搜索和hash判重技术,确保了搜索过程的有效性和正确性。

https://daniu.luogu.org/problem/show?pid=1379

题目描述

在3×3的棋盘上,摆有八个棋子,每个棋子上标有1至8的某一数字。棋盘中留有一个空格,空格用0来表示。空格周围的棋子可以移到空格中。要求解的问题是:给出一种初始布局(初始状态)和目标布局(为了使题目简单,设目标状态为123804765),找到一种最少步骤的移动方法,实现从初始布局到目标布局的转变。

输入输出格式

输入格式:

 

输入初始状态,一行九个数字,空格用0表示

 

输出格式:

 

只有一行,该行只有一个数字,表示从初始状态到目标状态需要的最少移动次数(测试数据中无特殊无法到达目标状态数据)

 

输入输出样例

输入样例#1:
283104765
输出样例#1:
4


BFS搜索每种移动的状态,hash判重
 1 #include <cstring>
 2 #include <cstdio>
 3 #include <queue>
 4 
 5 #define swap(a,b) {int tmp=a; a=b; b=tmp; }
 6 const int op[3][3]={{1,2,3},
 7                     {8,0,4},
 8                     {7,6,5}};
 9 bool vis[387420490];
10 struct Checkerboard {
11     int step;
12     int map[3][3];
13     Checkerboard() { step=0; memset(map,0,sizeof(map)); }
14 } u;
15 std::queue<Checkerboard>que;
16 int fx[4]={0,1,0,-1};
17 int fy[4]={1,0,-1,0};
18 char s[9];
19 
20 inline bool print(Checkerboard x)
21 {
22     for(int i=0; i<3; ++i)
23       for(int j=0; j<3; ++j)
24         if(x.map[i][j]!=op[i][j]) return 0;
25     return true;
26 }
27 inline int BFS()
28 {
29     que.push(u);
30     for(Checkerboard v; !que.empty(); )
31     {
32         v=u=que.front(); que.pop();
33         int tmp=0,t=1,k=1;
34         for(int i=0; i<3; ++i)
35           for(int j=0; j<3; ++j)
36             tmp+=k*u.map[i][j],t++,k*=t;
37         vis[tmp]=0;
38         if(print(u)) return u.step;
39         
40         int x,y;
41         for(int i=0; i<3; ++i)
42             for(int j=0; j<3; ++j)
43             if(u.map[i][j]==0)
44             {
45                 for(int k=0; k<4; ++k)
46                 {
47                     x=fx[k]+i,y=fy[k]+j;
48                     if(x>=0&&y>=0&&x<3&&y<3)
49                     {
50                         v.map[i][j]=v.map[x][y];
51                         v.map[x][y]=0;
52                         v.step=u.step+1;
53                         int tmp=0,t=1,k=1;
54                         for(int i=0; i<3; ++i)
55                           for(int j=0; j<3; ++j)
56                             tmp+=k*v.map[i][j],t++,k*=t;
57                         if(!vis[tmp])
58                             vis[tmp]=1,que.push(v);
59                         v=u;
60                     }
61                 }
62                 goto STEP;
63             }
64         STEP:;
65     }
66     return 0;
67 }
68 
69 int Presist()
70 {
71     scanf("%s",s);
72     for(int i=0; i<3; ++i) u.map[0][i]=s[i]-'0';
73     for(int i=3; i<6; ++i) u.map[1][i%3]=s[i]-'0';
74     for(int i=6; i<9; ++i) u.map[2][i%3]=s[i]-'0';
75     printf("%d\n",BFS());
76     return 0;
77 }
78 
79 int Aptal=Presist();
80 int main(){;}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Shy-key/p/7568292.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
### 关于洛谷 P1746 离开中山路的 Python 解题思路 对于编号为P1746的题目《离开中山路》,该问题属于图论中的最短路径求解类问题。给定地图上的多个节点以及连接这些节点的道路长度,目标是从起点到终点找到一条总距离最小的路径[^1]。 #### 数据结构的选择 为了高效处理此类问题,可以采用邻接表来表示输入的地图数据。邻接表不仅节省空间而且便于快速访问相连边的信息。此外,在寻找最短路径过程中,优先队列(通常通过堆实现)能够帮助按照当前累计成本从小到大顺序遍历各个顶点[^2]。 #### Dijkstra算法的应用 针对本题特点——即不存在负权边的情况,Dijkstra算法是一个合适的选择。此方法从源结点出发逐步扩展已知区域直至覆盖整个网络;每次从未被收录进来的候选集中挑选具有最低估计代价者作为新的探索中心,并更新其相邻未访问过的邻居们的临时标记值直到抵达目的地为止[^3]。 下面是具体的Python代码实现: ```python import heapq def dijkstra(n, edges, start, end): graph = [[] for _ in range(n)] # 构建加权无向图的邻接列表形式 for u, v, w in edges: graph[u].append((v, w)) graph[v].append((u, w)) dist = [float('inf')] * n # 初始化所有节点的距离为无穷大 prev = [-1] * n # 记录前驱用于重建路径 pq = [(0, start)] # 将起始位置加入优先级队列并设初始距离为零 dist[start] = 0 while pq: d, node = heapq.heappop(pq) if node == end: # 提早终止条件:当到达终点时停止搜索 break if d > dist[node]: # 跳过已经找到了更优解的情形 continue for neighbor, weight in graph[node]: new_dist = d + weight if new_dist < dist[neighbor]: dist[neighbor] = new_dist prev[neighbor] = node heapq.heappush(pq, (new_dist, neighbor)) path = [] curr = end while curr != -1: path.append(curr) curr = prev[curr] return list(reversed(path)), dist[end] if __name__ == "__main__": N = ... # 输入城市数量N M = ... # 道路条数M roads = [...] # 所有道路信息[(A_i,B_i,C_i)...] S, T = ..., ... # 出发点S和目的地点T result_path, min_distance = dijkstra(N, roads, S-1, T-1) # 注意索引调整 print(f"The shortest distance is {min_distance}.") print("The optimal route:", " -> ".join(map(str,[i+1 for i in result_path]))) ```
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