螺旋队列最优解法

BaihowFF 2008-10-10 12:50:35
我也是在面试宝典上看到这题的,感觉为什么要用循环?我自己想了一下,大概写成这样了,大家讨论一下,还能不能优化?
能提供改进方法的老兄都给分
我Blog上的文章: [面试题]螺旋队列最优算法的解法

题目:
21 22 23 24 ...
20 7 8 9 10
19 6 1 2 11
18 5 4 3 12
17 16 15 14 13
看清以上数字的排列规律,设1点的坐标是(0,0),x方向向右为正,y方向向下为正。例如,7的坐标为(-1,-1),2的坐标为(1,0),3的坐标为(1,1)。编程实现输入任意一点坐标(x,y),输出所对应的数字。

我认为1为第0圈,向外以此为第1圈,第2圈,第3圈......然后每圈分成4部分处理,姑且作为列吧,如图


代码:

// 螺旋队列
#include <iostream>
using namespace std;

int abs(int x){
if(x>0)
return x;
else
return -x;
}

void inputNum(int &x,int &y){
cout<<"x=";
cin>>x;
cout<<"y=";
cin>>y;
}

void main(void){
int n,s; // n是所在圈数,s为上圈末尾值
int val; // 结果
int x(-3),y(2); // 坐标值

inputNum(x,y);

if (0==x && 0==y){
cout<<1<<endl;
exit(0);
}

// 下面六句才是关键,应该好懂吧,呵呵.......
n=abs(x)>abs(y)?abs(x):abs(y); //确定圈数
s=(n*2-1)*(n*2-1); //计算上圈最后一个值,为2n-1的平方
if (x==n && y!=-n) val=s+n+y; // 第1列,s+n后为中间值,加减x或y调整
else if (y==n && x!=n) val=s+n-x+n*2; // 第2列,第二列加上2n调整,2n就是第一列的几个数
else if (x==-n && y!=n) val=s+n-y+n*2*2;// 第3列,第三列加上2个2n
else if (y==-n && x!=-n) val=s+n+x+n*2*3;// 第4列,同样的,第四列加3个2n

cout<<val<<endl;
}

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[Quote=引用 3 楼 BaihowFF 的回复:]
我总感觉可以更简单.....
应该可以按坐标直接写出一个公式来,不需要这样4个判断.....
[/Quote]

多几行代码而已,时间复杂度都是一样的。
这个方程本身就是分段的,干嘛非要合在一起
BaihowFF 2008-10-10
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我总感觉可以更简单.....
应该可以按坐标直接写出一个公式来,不需要这样4个判断.....

PS:链接打不开么?也许你是网通的网络吧?我那个服务器是电信的
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链接打不开。

以矩阵中心为原点,1为第0圈,向外以此为第1圈、第2圈、第3圈......
规律很明显:
对于第r圈来说,结束位置(这圈中最大的数字)落在(r,r)位置,也就是直线y=x上;
且a(r,r)=(2*r+1)^2

已经很简单了,还有什么优化的必要吗?
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链接打不开。

以矩阵中心为原点,1为第0圈,向外以此为第1圈、第2圈、第3圈......
规律很明显:
对于第r圈来说,结束位置(这圈中最大的数字)落在(r,r)位置,也就是直线y=x上;
且a(r,r)=(2*r+1)^2

已经很简单了,还有什么优化必要吗?

内容概要:本文围绕基于NSGA-2算的电-热-气综合需求响应(IDR)在综合能源系统中的多目标优化问题展开研究,提出了一种融合智能优化算与能源系统协同调度的解决方案。研究系统性地构建了包含电力、热力与天然气多能耦合的综合能源系统模型,设计了以能效提升、运行成本降低和环境效益优化为目标的多目标优化框架,并采用NSGA-2算求解该复杂非线性优化问题,获得Pareto最优解集。文中详细阐述了IDR机制建模方、多目标优化问题的数学建模过程以及NSGA-2算的关键实现步骤,包括编码方式、交叉变异策略与非支配排序机制,并通过Matlab代码实现了完整的仿真验证流程,展示了该方在平衡多个冲突目标方面的优越性能。; 适合人群:具备电力系统、能源系统建模或优化算基础的研究生、科研人员及工程技术人员,特别适用于从事综合能源系统规划、需求响应策略设计、多目标进化算应用等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于综合能源系统的运行优化与规划决策,支持多能互补场景下的协同调度分析;②为科研工作者提供NSGA-2算在能源系统中实际应用的完整Matlab代码实现范例,助力学术论文复现、算改进与模型拓展; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码,按照系统建模、目标函数设计、约束处理到算实现的研究脉络逐步学习,重点关注Pareto前沿的生成过程、多目标权衡分析及算参数敏感性,以深入掌握多目标进化算在复杂能源系统优化中的工程化应用方

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