【POJ 1830】 开关问题 (高斯消元)

开关问题
 

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) 
 
 
【分析】
 
  这是我打的第一高斯消元哦,啊~别人都说这题经典这题水,可是我还是打了很久,而且!—还不算很懂..
  不知道高斯消元是好懂还是不好懂~

某些开关的动作可能影响另一些开关的状态,因此以开关为节点,如果存在这种关系就加入一条有向边(开始我想成对称的了,浪费了很多时间- -),这样就构成了一个图,可以用邻接矩阵表示(但是要转置一下,后面细说)。当某个开关按下时,其自身状态改变,受其影响的开关的状态也改变。

    用两个N维向量表示初始状态和结束状态,两者逐个元素异或,就得到了开关状态的变化。

    以第一个样例输入为例分析,3个开关,两两相连,初始状态000,最终状态111,开关对应的邻接矩阵为

eq1

将对角线的0全部换成1,得矩阵A=

eq1

将矩阵每一列想象为一个开关按下后产生的效果(1表示状态翻转,0表示不变),比如,第二列就表示按下第二个开关,则第二个开关的本身状态要改变(这就是把对角线0换成1的原因),受第二个开关影响的开关j状态也要改变,恰好对应邻接矩阵中A[j, 2]=1

    把A写成分块矩阵的形式,每一列作为一个子矩阵,则有A=[a1a2a3],此处ai均为列

向量,设第i个开关按下次数为xi,xi=0或1(开关按两下和没按是等效的,0/1就够了)

记初始状态b0=[0,0,0],最终状态b1=[1,1,1],则状态变化b=b0^b1=[1,1,1],这里b也是列

向量。目标就是求x1a1  + x2a2 +x3a= b的解的个数(此处的加是模2加,也就是异或,下同)

    这个方程可以写成

eq1

    下面就是解这个线性方程组

    对增广矩阵[A b]做初等行变换,化成阶梯形(高斯消元法),如果存在[0,0,…,0,1]的行,就是无解;如果存在r行[0,0,…,0,0],就意味着有r个自由变量,因为这里的变量只取0/1,所以有2r个解;如果不存在[0,0,…,0,*],即把最后一行去掉后不存在全0行,则A为满秩矩阵,则方程组有唯一解。

转自:http://www.cnblogs.com/fstang/archive/2013/01/24/2874231.html

 

 

 本题代码如下:

  1 #include<cstdio>
  2 #include<cstdlib>
  3 #include<cstring>
  4 #include<iostream>
  5 #include<algorithm>
  6 #include<queue>
  7 #include<cmath>
  8 using namespace std;
  9 #define Maxn 40
 10 
 11 int a[Maxn],b[Maxn];
 12 int t[Maxn][Maxn];
 13 
 14 int n;
 15 
 16 void debug()
 17 {
 18     for(int i=1;i<=n;i++)
 19     {
 20         for(int j=1;j<=n+1;j++)
 21         {
 22             printf("%d ",t[i][j]);
 23         }
 24         printf("\n");
 25     }printf("\n");
 26 }
 27 
 28 void init()
 29 {
 30     scanf("%d",&n);
 31     for(int i=1;i<=n;i++) scanf("%d",&a[i]);
 32     for(int i=1;i<=n;i++)
 33     {
 34         int x;
 35         scanf("%d",&x);
 36         a[i]^=x;
 37     }
 38     memset(t,0,sizeof(t));
 39     while(1)
 40     {
 41         int x,y;
 42         scanf("%d%d",&x,&y);
 43         if(x==0&&y==0) break;
 44         // t[x][y]=1;
 45         t[y][x]=1;
 46     }
 47     for(int i=1;i<=n;i++) t[i][i]=1;
 48     for(int i=1;i<=n;i++) t[i][n+1]=a[i];
 49 }
 50 
 51 int ffind()
 52 {
 53         // debug();
 54     int l=1,r=1;
 55     while(l<=n&&r<=n)
 56     {
 57         if(t[l][r]==0)
 58         {
 59             for(int i=l+1;i<=n;i++) if(t[i][r]==1)
 60             {
 61                 for(int j=r;j<=n+1;j++)
 62                 {
 63                     swap(t[i][j],t[l][j]);
 64                 }
 65                 break;
 66             }
 67         }
 68         // debug();
 69         if(t[l][r]==0)
 70         {
 71             r++;continue;
 72         }
 73         for(int i=l+1;i<=n;i++) if(t[i][r]==1)
 74         {
 75             for(int j=r;j<=n+1;j++)
 76                 t[i][j]^=t[l][j];
 77             
 78         }
 79         // printf("%d %d:\n",l,r);
 80         // debug();
 81         l++,r++;
 82     }
 83     
 84     //无解
 85     for(int i=l;i<=n;i++)
 86     { 
 87         if (t[i][n+1]!=0) return -1;
 88     }
 89     return 1<<(n-l+1);
 90 }
 91 
 92 int main()
 93 {
 94     int T;
 95     scanf("%d",&T);
 96     while(T--)
 97     {
 98         init();
 99         int ans=ffind();
100         if(ans==-1) printf("Oh,it's impossible~!!\n");
101         else printf("%d\n",ans);
102     }
103     return 0;
104 }
[POJ 1830]

2016-09-26 22:09:29

 


 

 

第一道题照例总结:

看了一个高斯消元的总结,代码写得很漂亮,分类很清楚,还有注释,我就是看这个懂了一点点的。。

慢慢看代码就懂了~

#include <iostream>
#include <string>
#include <cmath>
using namespace std;

const int maxn = 105;

int equ, var; // 有equ个方程,var个变元。增广阵行数为equ, 分别为0到equ - 1,列数为var + 1,分别为0到var.
int a[maxn][maxn];
int x[maxn]; // 解集.
bool free_x[maxn]; // 判断是否是不确定的变元.
int free_num;

void Debug(void)
{
    int i, j;
    for (i = 0; i < equ; i++)
    {
        for (j = 0; j < var + 1; j++)
        {
            cout << a[i][j] << " ";
        }
        cout << endl;
    }
    cout << endl;
}

inline int gcd(int a, int b)
{
    int t;
    while (b != 0)
    {
        t = b;
        b = a % b;
        a = t;
    }
    return a;
}

inline int lcm(int a, int b)
{
    return a * b / gcd(a, b);
}

// 高斯消元法解方程组(Gauss-Jordan elimination).(-2表示有浮点数解,但无整数解,-1表示无解,0表示唯一解,大于0表示无穷解,并返回自由变元的个数)
int Gauss(void)
{
    int i, j, k;
    int max_r; // 当前这列绝对值最大的行.
int col; // 当前处理的列.
    int ta, tb;
    int LCM;
    int temp;
    int free_x_num;
    int free_index;
    // 转换为阶梯阵.
    col = 0; // 当前处理的列.
		// Debug();
    for (k = 0; k < equ && col < var; k++, col++)
    { // 枚举当前处理的行.
        // 找到该col列元素绝对值最大的那行与第k行交换.(为了在除法时减小误差)
        max_r = k;
        for (i = k + 1; i < equ; i++)
        {
            if (abs(a[i][col]) > abs(a[max_r][col])) max_r = i;
        }
        if (max_r != k)
        { // 与第k行交换.
            for (j = k; j < var + 1; j++) swap(a[k][j], a[max_r][j]);
        }
		// Debug();
        if (a[k][col] == 0)
        { // 说明该col列第k行以下全是0了,则处理当前行的下一列.
            k--; continue;
        }
        for (i = k + 1; i < equ; i++)
        { // 枚举要删去的行.
            if (a[i][col] != 0)
			{
                LCM = lcm(abs(a[i][col]), abs(a[k][col]));
                ta = LCM / abs(a[i][col]), tb = LCM / abs(a[k][col]);
                if (a[i][col] * a[k][col] < 0) tb = -tb; // 异号的情况是两个数相加.
                for (j = col; j < var + 1; j++)
                {
                    a[i][j] = a[i][j] * ta - a[k][j] * tb;
                }
			}
			// Debug();
        }
		// Debug();
    }
    Debug();
    // 1. 无解的情况: 化简的增广阵中存在(0, 0, ..., a)这样的行(a != 0).
    for (i = k; i < equ; i++)
    { // 对于无穷解来说,如果要判断哪些是自由变元,那么初等行变换中的交换就会影响,则要记录交换.
        if (a[i][col] != 0) return -1;
    }
    // 2. 无穷解的情况: 在var * (var + 1)的增广阵中出现(0, 0, ..., 0)这样的行,即说明没有形成严格的上三角阵.
    // 且出现的行数即为自由变元的个数.
    if (k < var)
    {
        // 首先,自由变元有var - k个,即不确定的变元至少有var - k个.
        for (i = k - 1; i >= 0; i--)
        {
            // 第i行一定不会是(0, 0, ..., 0)的情况,因为这样的行是在第k行到第equ行.
            // 同样,第i行一定不会是(0, 0, ..., a), a != 0的情况,这样的无解的.
            free_x_num = 0; // 用于判断该行中的不确定的变元的个数,如果超过1个,则无法求解,它们仍然为不确定的变元.
            for (j = 0; j < var; j++)
            {
                if (a[i][j] != 0 && free_x[j]) free_x_num++, free_index = j;
            }
            if (free_x_num > 1) continue; // 无法求解出确定的变元.
            // 说明就只有一个不确定的变元free_index,那么可以求解出该变元,且该变元是确定的.
            temp = a[i][var];
            for (j = 0; j < var; j++)
            {
                if (a[i][j] != 0 && j != free_index) temp -= a[i][j] * x[j];
            }
            x[free_index] = temp / a[i][free_index]; // 求出该变元.
            free_x[free_index] = 0; // 该变元是确定的.
        }
        return var - k; // 自由变元有var - k个.
    }
    // 3. 唯一解的情况: 在var * (var + 1)的增广阵中形成严格的上三角阵.
    // 计算出Xn-1, Xn-2 ... X0.
    for (i = var - 1; i >= 0; i--)
    {
        temp = a[i][var];
        for (j = i + 1; j < var; j++)
        {
            if (a[i][j] != 0) temp -= a[i][j] * x[j];
        }
        if (temp % a[i][i] != 0) return -2; // 说明有浮点数解,但无整数解.
        x[i] = temp / a[i][i];
    }
	return 0;
}

int main(void)
{
    int i, j;
    while (scanf("%d %d", &equ, &var) != EOF)
    {
        memset(a, 0, sizeof(a));
	    memset(x, 0, sizeof(x));
	    memset(free_x, 1, sizeof(free_x)); // 一开始全是不确定的变元.
        for (i = 0; i < equ; i++)
        {
            for (j = 0; j < var + 1; j++)
            {
                scanf("%d", &a[i][j]);
            }
        }
        // Debug();
        free_num = Gauss();
        if (free_num == -1) printf("无解!\n");
		else if (free_num == -2) printf("有浮点数解,无整数解!\n");
        else if (free_num > 0)
        {
            printf("无穷多解! 自由变元个数为%d\n", free_num);
            for (i = 0; i < var; i++)
            {
                if (free_x[i]) printf("x%d 是不确定的\n", i + 1);
                else printf("x%d: %d\n", i + 1, x[i]);
            }
        }
        else
        {
            for (i = 0; i < var; i++)
            {
                printf("x%d: %d\n", i + 1, x[i]);
            }
        }
        printf("\n");
    }
    return 0;
}

  

比如我们做这个矩阵

我们看一看他的过程(点开看):

 1 1 2 -3 -11 
 2 -1 -1 1 7 
 3 2 -3 1 6 
 4 -3 1 2 5 
 5 
 6 -3 1 2 5 
 7 -1 -1 1 7 
 8 2 -3 1 6 
 9 1 2 -3 -11 
10 
11 -3 1 2 5 
12 0 -4 1 16 
13 2 -3 1 6 
14 1 2 -3 -11 
15 
16 -3 1 2 5 
17 0 -4 1 16 
18 0 -7 7 28 
19 1 2 -3 -11 
20 
21 -3 1 2 5 
22 0 -4 1 16 
23 0 -7 7 28 
24 0 7 -7 -28 
25 
26 -3 1 2 5 
27 0 -4 1 16 
28 0 -7 7 28 
29 0 7 -7 -28 
30 
31 -3 1 2 5 
32 0 -7 7 28 
33 0 -4 1 16 
34 0 7 -7 -28 
35 
36 -3 1 2 5 
37 0 -7 7 28 
38 0 0 -21 0 
39 0 7 -7 -28 
40 
41 -3 1 2 5 
42 0 -7 7 28 
43 0 0 -21 0 
44 0 0 0 0 
45 
46 -3 1 2 5 
47 0 -7 7 28 
48 0 0 -21 0 
49 0 0 0 0 
50 
51 -3 1 2 5 
52 0 -7 7 28 
53 0 0 -21 0 
54 0 0 0 0 
55 
56 -3 1 2 5 
57 0 -7 7 28 
58 0 0 -21 0 
59 0 0 0 0 
60 
61 -3 1 2 5 
62 0 -7 7 28 
63 0 0 -21 0 
64 0 0 0 0 
65 
66 -3 1 2 5 
67 0 -7 7 28 
68 0 0 -21 0 
69 0 0 0 0 
70 
71 x1: -3
72 x2: -4
73 x3: 0
output

 

总的来说就是:

*目标:梯形矩阵

init:构造增广矩阵

1.把某行这列最大的交换上来

2.把这列下面的都变成0,(利用这行的值进行初等行变换)

3.判断解的类型

 

涉及到一个概念:矩阵的轶 [上度娘]

感觉就是,独立的行是有用的,不能用前面进行初等行变换而得到的,就是说不会把它系数全部变成0的。

矩阵的轶就是化成阶梯矩阵后系数全0行的行数。

 

    推论1  线性方程组有唯一解的充分必要条件是r(A)=r(A B)=n  

    推论2  线性方程组有无穷多解的充分必要条件是r(A)=r(A B)<n 

无穷解时还涉及概念 自由未知量

 

未完待续。。。

 

2016-09-26 22:09:33

 

 

posted @ 2016-09-26 22:05  konjak魔芋  阅读(751)  评论(1编辑  收藏  举报