开关灯问题。
第一种方法就是去枚举第一行的状态(6*5)* (2^6),很快。
第二种方法是高斯消元,第一种的思路类似POJ 3279,下面说说高斯消元的思路:
记g[i][j]为原矩阵,x[ i ] [ j ]为i,j位置是否按,1是按,0是不按,也就是要求的答案,a[ i ] [ j ]为增广矩阵,设c[ i ] [ j ]为按下(i,j)后的状态,比如按下(1,1),c数组为,为了更好利用高斯消元,这里把c数组转换成列向量((1,1)的时候即为(0,1,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,……,0)^T),然后可以有x(i,j)*c(i,j)+g[i][j]=0
,因为是01矩阵,可以把原矩阵放到增光矩阵的最后一列,把c数组转化成列向量后放到a数组其他位置,所以a数组的行数位30,列数为31。再就是套模板了,这题计算简单,某些地方可以用异或。
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<iostream>
#include<string>
#include<vector>
#include<stack>
#include<bitset>
#include<cstdlib>
#include<cmath>
#include<set>
#include<list>
#include<deque>
#include<map>
#include<queue>
using namespace std;
#define inf 0x3f3f3f3f
#define ll long long
const double eps=1e-8;
const double PI = acos(-1.0);
const int MAXN=35;
int a[MAXN][MAXN];//增广矩阵
int x[MAXN];//解集
bool free_x[MAXN];//标记是否是不确定的变元
int gcd(int a,int b)
{
if(b == 0) return a;
else return gcd(b,a%b);
}
inline int lcm(int a,int b)
{
return a/gcd(a,b)*b;//先除后乘防溢出
}
// 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)
//有equ个方程,var个变元。增广矩阵行数为equ,分别为0到equ-1,列数为var+1,分别为0到var.
int Gauss(int equ,int var)
{
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;
for(int i=0; i<=var; i++)
{
x[i]=0;
free_x[i]=true;
}
//转换为阶梯阵.
col=0; // 当前处理的列
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]);
}
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;//异号的情况是相加
for(j=col; j<var+1; j++)
{
a[i][j] = a[i][j]*ta-a[k][j]*tb;
}*/
for(j=col; j<var+1; j++)
{
a[i][j]^=a[k][j];
}
}
}
}
// 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)
{
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];
x[i]=(x[i]+100)%2;
}
return 0;
}
int main()
{
std::ios::sync_with_stdio(false);
std::cin.tie(0);
std::cout.tie(0);
int t,cas=0;
cin>>t;
while(t--)
{
memset(a,0,sizeof(a));
for(int i=0; i<30; i++)
{
cin>>a[i][30];
}
for(int i=0; i<5; i++)
{
for(int j=0; j<6; j++)
{
int t=i*6+j;
a[t][t]=1;
if(i>0)
a[(i-1)*6+j][t]=1;
if(i<4)
a[(i+1)*6+j][t]=1;
if(j>0)
a[t-1][t]=1;
if(j<5)
a[t+1][t]=1;
}
}
cout<<"PUZZLE #"<<++cas<<endl;
if(Gauss(30,30)==0)
{
for(int i=0; i<5; i++)
{
for(int j=0; j<5; j++)
{
cout<<x[i*6+j]<<" ";
}
cout<<x[i*6+5]<<endl;
}
}
}
return 0;
}