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Python实战量化交易理财系统

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最小步数模型

一、简介

最小步数模型和最短路模型的区别？

最短路模型：某一个点到另一个点的最短距离（坐标与坐标之间）

最小步数模型：不再是点（坐标），而是状态到另一个状态的转变

BFS难点所在（最短路问题）：

  1. 存储的数据结构：队列

状态如何存储到队列里边（以什么形式）?
2. 状态怎么表示，怎么转移?

  1. dist

如何记录每一个状态的距离

**技巧：**在最小步数模型中状态和状态的距离通常用哈希表来进行存储（存在key-value的映射关系！），如map，unordered_map。

**思路：**将初始状态加入队列，然后去搜索扩展，直到搜索到目标状态为止。

注：

​ 在搜索过程中可能由状态的切换，如一维坐标切换到二维坐标，字符串切换到二标坐标形式的状态等等！

二、练习

1. 八数码

【题目链接】845. 八数码 - AcWing题库

在一个 3×3 的网格中，1∼8 这 8 个数字和一个 x 恰好不重不漏地分布在这 3×3 的网格中。

例如：

1 2 3
x 4 6
7 5 8

在游戏过程中，可以把 x 与其上、下、左、右四个方向之一的数字交换（如果存在）。

我们的目的是通过交换，使得网格变为如下排列（称为正确排列）：

1 2 3
4 5 6
7 8 x

例如，示例中图形就可以通过让 x 先后与右、下、右三个方向的数字交换成功得到正确排列。

交换过程如下：

1 2 3   1 2 3   1 2 3   1 2 3
x 4 6   4 x 6   4 5 6   4 5 6
7 5 8   7 5 8   7 x 8   7 8 x

现在，给你一个初始网格，请你求出得到正确排列至少需要进行多少次交换。

输入格式

输入占一行，将 3×33×3 的初始网格描绘出来。

例如，如果初始网格如下所示：

1 2 3
x 4 6
7 5 8

则输入为：1 2 3 x 4 6 7 5 8

输出格式

输出占一行，包含一个整数，表示最少交换次数。

如果不存在解决方案，则输出 −1−1。

输入样例：

2  3  4  1  5  x  7  6  8

输出样例

19

1、题目的目标

求最小步数 -> 用BFS

2、移动情况

移动方式：

转以后：a = x + dx[i], b = y + dy[i].

思想：把每一个状态看作图论的一个节点（节点a到节点b的距离为1——状态能转移）——> 起点到终点最少需要多少步

从初始状况移动到目标情况 —> 求最短路

3、问题

第一点：状态如何存储到队列里？

第二点：如何记录每一个状态的“距离”（即需要移动的次数）？

第三点：队列怎么定义（队列存储的是状态，状态可以用字符串表示），dist数组怎么定义（每一个状态到起始状态的距离——两个关键字：状态(字符串)、距离(int)）——key-value？——哈希表

4、解决方案

将 “3*3矩阵” 转化为 “字符串”

如：

所以：

队列可以用 queue<string>
//直接存转化后的字符串
dist数组用 unordered\_map<string, int>
//将字符串和数字联系在一起，字符串表示状态，数字表示距离

5、矩阵与字符串的转换方式

【参考代码】

#include
#include
#include
#include
#includeusing namespace std;//状态转移
int dx[4] = {-1, 0, 1, 0}, dy[4] = {0, 1, 0, -1};int bfs(string strat)
{//定义目标状态、string end = "12345678x";//定义队列和dist数组queue<string> q;unordered\_map<string, int> d;//初始化队列和dist数组q.push(strat);d[strat] = 0;while(q.size()){// 获取队头元素，弹出队列auto t = q.front();q.pop();//记录当前状态的距离，如果为最终状态则返回距离结果int distance = d[t];if(t == end) return d[t];//查询x在一位数组中的下标，进行状态转换int k = t.find('x');int x = k / 3, y = k % 3;//扩展队头元素（邻接节点入队）for(int i = 0; i < 4; i ++){//转移后的x的坐标（邻接节点）int a = x + dx[i], b = y + dy[i];//没有越界if(a >= 0 && b >= 0 && a < 3 && b < 3){//转移xswap(t[k], t[a * 3 + b]);//如果当前状态是第一次遍历，记录距离，入队if(!d.count(t)){d[t] = distance + 1;q.push(t);}//还原状态，为下一种转换情况做准备！swap(t[k], t[a * 3 + b]);}}}//无法转换到目标状态，返回-1return -1;}int main()
{string strat;// 输入起始状态for (int i = 0; i < 9; i ++ ){char c;cin >> c;strat += c;}cout << bfs(strat);}

2.魔板

【题目链接】1107. 魔板 - AcWing题库

Rubik 先生在发明了风靡全球的魔方之后，又发明了它的二维版本——魔板。

这是一张有 8 个大小相同的格子的魔板：

1 2 3 4
8 7 6 5

我们知道魔板的每一个方格都有一种颜色。

这 8 种颜色用前 8 个正整数来表示。

可以用颜色的序列来表示一种魔板状态，规定从魔板的左上角开始，沿顺时针方向依次取出整数，构成一个颜色序列。

对于上图的魔板状态，我们用序列 (1,2,3,4,5,6,7,8) 来表示，这是基本状态。

这里提供三种基本操作，分别用大写字母 A，B，C 来表示（可以通过这些操作改变魔板的状态）：

A：交换上下两行；
B：将最右边的一列插入到最左边；
C：魔板中央对的4个数作顺时针旋转。

下面是对基本状态进行操作的示范：

A：

8 7 6 5
1 2 3 4

B：

4 1 2 3
5 8 7 6

C：

1 7 2 4
8 6 3 5

对于每种可能的状态，这三种基本操作都可以使用。

你要编程计算用最少的基本操作完成基本状态到特殊状态的转换，输出基本操作序列。

注意：数据保证一定有解。

输入格式

输入仅一行，包括 8 个整数，用空格分开，表示目标状态。

输出格式

输出文件的第一行包括一个整数，表示最短操作序列的长度。

如果操作序列的长度大于0，则在第二行输出字典序最小的操作序列。

数据范围

输入数据中的所有数字均为 1 到 88 之间的整数。

输入样例：

2 6 8 4 5 7 3 1

输出样例：

7
BCABCCB

思路：

  • 将初始状态加入队列，然后去搜索扩展，直到搜索到目标状态为止。每一次扩展ABC三种操作后，如果该状态没被遍历过，更新最短距离并加入队列。
  • 由于要存储路径，因此我们开一个pre数组，记录当前状态的前驱状态，最终由终点逆推回去即可获得整个路径（上一篇博客的迷宫问题也是存储路径），在记录前驱状态的同时也把操作方式记录下来
  • 状态的存储：看代码解释
  • 状态的切换：字符串与一个2行4列的一个二维表的相互切换，以这个二维表为桥梁具体实现A、B、C三种操作

我们只需要按照先进行操作A，再B后C的操作顺序，最终得到的结果就会满足字典序最小。

【代码实现】

#include
#include
#include
#include
#include using namespace std;char g[2][4];//状态图(状态图作为操作状态转换的一个桥梁)
// key-value
unordered\_map<string, int> dist;// 记录到当前状态的最小步数
unordered\_map<string, pair<char, string>> pre;// 存储当前状态的前驱，和操作方式
queue<string>q;//在操作前 先把字符串变化到 2行4列的图表状态，方便我们操作的实现
void set(string state)
{for(int i = 0; i < 4; i ++) g[0][i] = state[i];for(int i = 7, j = 0; j < 4; i --, j ++) g[1][j] = state[i];
}
//在set得到的图基础上 在进行了ABC操作后得到新的状态图 将改图转换为状态字符串,最为操作后得到的字符串结果返回
string get()
{string res;for(int i = 0; i < 4; i ++) res += g[0][i];for(int j = 3; j >= 0; j --) res += g[1][j];  return res;
}string move0(string state)//操作A：交换上下两行
{set(state);for(int i = 0; i < 4; i ++) swap(g[0][i], g[1][i]);return get();
}string move1(string state)//操作B:将最右边的一列插入到最左边
{set(state);//(先将最后一列存下来，将前3列后移一列，最后一列移到最左边)char v0 = g[0][3], v1 = g[1][3];for(int i = 3; i >= 0; i --){g[0][i] = g[0][i - 1];g[1][i] = g[1][i - 1];}g[0][0] = v0, g[1][0] = v1;return get();
}string move2(string state)//操作C：魔板中央对的4个数作顺时针旋转
{set(state);char v = g[0][1];g[0][1] = g[1][1];g[1][1] = g[1][2];g[1][2] = g[0][2];g[0][2] = v;return get();}int bfs(string start, string end)
{if(start == end) return 0;//如果一开始的状态即为目标状态q.push(start);dist[start] = 0;//扩展队头元素while(q.size()){auto t = q.front();q.pop();//每种状态有三种操作方式，每次操作后得到对应的字符串结果string m[3];m[0] = move0(t);m[1] = move1(t);m[2] = move2(t);//遍历三种状态方式，看看选哪个（按照先A后B再C操作得到的结果满足字典序从小到大）for(int i = 0; i < 3; i ++){if(!dist.count(m[i]))//如果这个状态没有被遍历过{q.push(m[i]);dist[m[i]] = dist[t] + 1;//更新步数pre[m[i]] = {'A' + i ,t};//将操作方式，是该邻接点的前驱记录下来if(m[i] == end) return dist[end];// 如果在遍历中发现已经到达目标状态直接返回结果}}}return -1;
}int main()
{string start, end;start = "12345678";for(int i = 0; i < 8; i ++){int x;cin >> x;end += (x + '0');}// cout << end << endl;int step = bfs(start, end);cout << step << endl;//通过终点的前驱逐一反推获取操作的方式string res;while (end != start){res += pre[end].first;//操作end = pre[end].second;//状态字符串}reverse(res.begin(), res.end());//由于是逆推求前驱，因此结果要翻转if (step > 0) cout << res << endl;return 0;
}

三、总结

最小步数模型的难点在于状态的表示、切换还有存储，理清它们之间的逻辑关系代码就好实现了！

技巧：一维数组与二维数组坐标的转换

设[一维数组]下标为index（从0开始），二维数组长度为m * n，则：

一维数组转换为二维数组

x = index / n
y = index % n

二维数组转换为一维数组

index = x + y * n

**技巧：**在最小步数模型中状态和状态的距离通常用哈希表来进行存储（存在key-value的映射关系！），如map，unordered_map。

**技巧：**BFS存储路径问题，通常通过设置一个前驱pre数组来记录当前节点或者状态的前驱，最后再逆推找出路径

学习内容参考：
acwing算法基础课、提高课

注：如果文章有任何错误或不足，请各位大佬尽情指出，评论留言留下您宝贵的建议！如果这篇文章对你有些许帮助，希望可爱亲切的您点个赞推荐一手，非常感谢啦

  • 最小步数模型

  • 一、简介

  • 二、练习

  • 1. 八数码

  • 2.魔板

  • 三、总结

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     - **本文作者：** [WenTaoTao](https://blog.csdn.net/biggbang)