poj1222 EXTENDED LIGHTS OUT (高斯消元)

本文介绍了解决POJ 1222开关谜题的方法,通过构建30个方程来确定如何改变开关状态使所有开关关闭。采用高斯消元法结合异或运算求解唯一解。

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题目链接:http://poj.org/problem?id=1222

一,题意:

有一个5 * 6 的矩阵 矩阵里面每一个格子都有一个开关,开关只有两种状态,开与关。

我们用1表示开,0表示关,每一个开关的状态变化都会影起其上下左右开关的变化。

我们开始给出矩阵中所有开关的初始状态,问改变多少个开关的状态能使得所有开关变成关。

我们用1表示改变,用0表示不变。输出所有开关改变状态。

二,解析:

我们将所有开关是否改变设为一个变量xi,这样30个变量xi(i=1,2,,,,30)

我们必须列出30个方程才能解出来。对于每一个开关它的状态受到其上下左右开关变化的影响,

这样我们可以列出30个方程,对于每一个方程的结果是每个节点的改变次数。这个节点改变次数加上

该节点的初始状态模2一定要是0,这样就可以构建方程了。

总结:每个开关的关系图构成了方程的系数矩阵,,开关的初始状态就是其方程常数项。

注意:每个开关的是否反转只要两只状态所以这里消元是用到了异或运算。

由于30个方程30个未知数所以一定有唯一解,不会存在自由变量。

三;代码

#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <stdlib.h>
using namespace std;
const int Max=35;

int Mat[Max][Max];//增广矩阵
int graph[Max][Max];//图形
int N;
int X[5]= {0,1,0,-1};
int Y[5]= {1,0,-1,0};

void Swap(int x,int y)
{//交换x行与y行
    for(int i=0; i<=30; i++)
        swap(Mat[x][i],Mat[y][i]);
}

int gauss()
{
    int row,col;
    int key;
    for(row=0,col=0; row<30 && col<=30; row++,col++)
    {//row为行循环,,col为列循环
        key=row;
        for(int i=row; i<30; i++)
        {//选取最大的主元由于这里只有0,1所以只要是1就是最大元
            if(Mat[i][col]!=0)
            {
                key=i;
                break;
            }
        }
        if(key!=row)
            Swap(key,row);
        for(int i=0; i<30; i++)
        {//利用主元消元
            if(i!=row && Mat[i][col])
            {//这里用疑惑主要原因是矩阵中只能有0,1.
                for(int j= col; j<=30; j++)
                    Mat[i][j]=Mat[row][j]^Mat[i][j];
            }
        }
    }
}


int main()
{
    scanf("%d",&N);
    for(int l=1;l<=N;l++)
    {
        memset(Mat,0,sizeof(Mat));
        for(int i=0; i<5; i++)
        {
            for(int j=0; j<6; j++)
            {
                scanf("%d",&graph[i][j]);
                Mat[i*6+j][30]=graph[i][j];//增广矩阵最后一列(常数列)
            }
        }
        int key=0;
        for(int i=0; i<5; i++)
        {
            for(int j=0; j<6; j++)
            {//考虑每一个点及其相关联的点
                Mat[key][key]=1;
                int x,y;
                for(int k=0; k<4; k++)
                {//四个方向(改点受四个相邻点的影响)
                    x=i+X[k];
                    y=j+Y[k];
                    if(x>=0 && y>=0 && x<5 && y<6)
                    {
                        Mat[key][x*6+y]=1;
                    }
                }
                key++;
            }
        }
        gauss();
        int s=0;
        printf("PUZZLE #%d\n",l);
        for(int i=0; i<5; i++)
        {//高斯消元后最后一列就是结果
            cout<<Mat[s++][30];
            for(int j=1; j<6; j++)
                cout<<" "<<Mat[s++][30];
            cout<<endl;
        }
    }
    return 0;
}


### 矩阵在扩展版 Lights Out 游戏中的实现 #### 背景介绍 灯游戏(Lights Out)是种基于逻辑的益智游戏,其核心机制涉及通过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个变换。 对于扩展版本的游戏(如 POJ 1222),通常是个 \( M \times N \) 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)。这过程可通过构建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次就令 xi=1 否则等于 0 。接着定义另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]. 为了表达上述系,我们需要创建个系数矩阵 A 来捕捉每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** 是个稀疏矩阵,每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 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步测试改进确保鲁棒性和兼容性良好。 ---
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