Uva 1589 - Xiangqi (模拟)

本文详细介绍了如何通过算法判断象棋残局中红方是否已经将死黑方,涉及红方不同棋子的移动规则及控制范围,以及如何避免在原数组上标记导致的错误,最终通过开标记数组实现正确判断。

题意:

考虑一个象棋残局,其中红方有n(2<=n<=7)个棋子,黑方只有一个将。红方除了有一个帅(G)以外还有3种

可能的棋子:车(R)、马(H)、炮(C),并且需要考虑“蹩马腿”与将和帅不能照面(将、帅如果同在一条直

线上,中间又不隔着任何棋子的情况下,走子的一方获胜)的规则。

输入所有棋子的位置,保证局面合法并且红方已经将军。判断红方是否已经把黑方将死。

 

思路:

将死,即黑方的将所在的地方和上下左右都不能走了。

把红方的每个棋子能杀的地方标记,判断  黑方将是否还有能走的地方,如果有则没将死。

 

注意这其中,黑方将上下左右有棋子它是可以吃掉的。

为了清楚的标记且避免在原数组上改动造成对结果的影响,另开一个vis数组标记。

 

最开始我是在原数组上标记,如果是不能走的就标为-1。但是如果这里不考虑这个位置原来有没有棋子就标,

会减少能控制的位置,因为标为-1的棋子就不能判断它是否有可以杀的位置。如果考虑到这点进行判断,如

果有棋子就不标为-1,则由于黑方将只要能走就可以吃掉有子的位置,所以当能吃掉这颗棋子的时候,由于

没有标为-1,就得到了错误的结果。如果把这个位置先判断再改为0,再判断其他位置,在判断蹩腿马的时候

会出现错误。蹩腿的位置本来有棋子,但是先判断该棋子后改为标记0了,这时候马就由蹩腿改为不蹩腿了。

 

综上,在原数组上标记会导致错误。故最好令开标记数组,反正数组空间也不大。

 

  1 #include<cstdio>
  2 #include<cstring>
  3 #include<iostream>
  4 #include<algorithm>
  5 #include<cstdlib>
  6 #include<cmath>
  7 #include<cctype>
  8 #include<vector>
  9 #include<queue>
 10 #include<map>
 11 #include<set>
 12 #define eps 10e-6
 13 
 14 using namespace std;
 15 
 16 typedef long long ll;
 17 
 18 int mp[12][12];
 19 bool vis[12][12];
 20 vector<pair<int,int> > pos;
 21 vector<pair<int,int> > obj;
 22 //G=1 R=2 H=3 C=4
 23 int bx,by;
 24 
 25 void check(int x,int y,int type)
 26 {
 27     if(type == 1 || type == 2 || type == 4)
 28     {
 29         for(int i=0;i<obj.size();i++)
 30         {
 31             int ox = obj[i].first;
 32             int oy = obj[i].second;
 33            // cout<<"ox="<<ox<<' '<<"oy="<<oy<<endl;
 34             if(ox==x && oy==y) continue;
 35             if(ox==x)
 36             {
 37                 int disy = oy - y>0?1:-1;
 38                 int cnt = 0;
 39                 for(int i=y+disy;i!=oy;i+=disy)
 40                 {
 41                     if(mp[ox][i]>0)
 42                         cnt++;
 43                 }
 44                 if((cnt==0 && type == 1) ||(cnt==0 && type==2) || (cnt==1 && type==4))
 45                     vis[ox][oy] = true;
 46             }
 47             else if(oy == y)
 48             {
 49                 int disx = ox - x>0?1:-1;
 50                 int cnt = 0;
 51                 for(int i=x+disx;i!=ox;i+=disx)
 52                 {
 53                     if(mp[i][oy]>0)
 54                         cnt++;
 55                 }
 56                 if((cnt==0 && type == 1) ||(cnt==0 && type==2) || (cnt==1 && type==4))
 57                     vis[ox][oy] = true;
 58             }
 59         }
 60     }
 61     else if(type == 3)
 62     {
 63         if(x-1>0 && mp[x-1][y]<=0)
 64         {
 65             if(x-2>0 && y-1>0) vis[x-2][y-1] = true;
 66             if(x-2>0 && y+1<=10) vis[x-2][y+1] = true;
 67         }
 68         if(x+1<=10 && mp[x+1][y]<=0)
 69         {
 70             if(x+2<=10 && y-1>0) vis[x+2][y-1] = true;
 71             if(x+2<=10 && y+1<=10) vis[x+2][y+1] = true;
 72         }
 73         if(y-1>0 && mp[x][y-1]<=0)
 74         {
 75             if(x-1>0 && y-2>0) vis[x-1][y-2] = true;
 76             if(x+1<=10 && y-2>0) vis[x+1][y-2] = true;
 77         }
 78         if(y+1<=10 && mp[x][y+1]<=0)
 79         {
 80             if(x-1>0 && y+2<=10) vis[x-1][y+2] = true;
 81             if(x+1<=10 && y+2<=10) vis[x+1][y+2] = true;
 82         }
 83     }
 84 }
 85 int xx[] = {-1,1,0,0};
 86 int yy[] = {0,0,-1,1};
 87 void init()
 88 {
 89     obj.push_back(make_pair(bx,by));
 90     for(int i=0;i<4;i++)
 91     {
 92         int nx = bx+xx[i];
 93         int ny = by+yy[i];
 94         if(nx>=1 && nx<=3 && ny>=4 && ny<=6)
 95             obj.push_back(make_pair(nx,ny));
 96     }
 97 }
 98 
 99 int main()
100 {
101     char s[5];
102     int n,x,y;
103     while(~scanf("%d%d%d",&n,&bx,&by) && n && bx && by)
104     {
105         pos.clear();
106         obj.clear();
107         memset(mp,0,sizeof(mp));
108         memset(vis,0,sizeof(vis));
109 
110         for(int i=0;i<n;i++)
111         {
112             scanf("%s%d%d",s,&x,&y);
113             if(s[0]=='G')
114                 mp[x][y] = 1;
115             else if(s[0]=='R')
116                 mp[x][y] = 2;
117             else if(s[0]=='H')
118                 mp[x][y] = 3;
119             else mp[x][y] = 4;
120             pos.push_back(make_pair(x,y));
121         }
122         init();
123         for(int i=0;i<pos.size();i++)
124         {
125             int nx,ny;
126             nx = pos[i].first;
127             ny = pos[i].second;
128             check(nx,ny,mp[nx][ny]);
129         }
130         int flag = 0;
131         for(int i=0;i<obj.size();i++)
132         {
133             int a = obj[i].first;
134             int b = obj[i].second;
135             if(!vis[a][b])
136             {
137                 flag = 1;
138                 break;
139             }
140         }
141         if(!flag) puts("YES");
142         else puts("NO");
143     }
144     return 0;
145 }
146 
147 /*
148 
149 3 1 4
150 C 5 4
151 H 3 4
152 C 2 2
153 
154 */
155 
156 /*
157 
158 2 1 4
159 G 10 5
160 R 2 4
161 
162 */
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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!
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