Gauss elimination :

#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <stdio.h>
using namespace std; const int MAXN = ; 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 free_num; void Debug(int equ, int var){
int i, j;
for (i = ; i < equ; i++){
for (j = ; j < var + ; j++){
cout << a[i][j] << " ";
}
cout << endl;
}
cout << endl;
} int gcd(int a, int b){
int t;
while (b != ){
t = b;
b = a%b;
a = t;
}
return a;
}
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 = ; i <= var; i++){
x[i] = ;
free_x[i] = true;
} //转换为阶梯阵.
col = ; // 当前处理的列
for (k = ; 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 + ; 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 + ; j++) swap(a[k][j], a[max_r][j]);
}
if (a[k][col] == ){// 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 + ; i < equ; i++){// 枚举要删去的行.
if (a[i][col] != ){
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] < )tb = -tb;//异号的情况是相加
for (j = col; j < var + ; j++)
{
a[i][j] = a[i][j] * ta - a[k][j] * tb;
}
}
}
} // 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] != ) return -;
}
// 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 - ; i >= ; 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 = ; // 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 = ; j < var; j++){
if (a[i][j] != && free_x[j]) free_x_num++, free_index = j;
}
if (free_x_num > ) 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 = ; j < var; j++){
if (a[i][j] != && 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] = ; // 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 - ; i >= ; i--){
temp = a[i][var];
for (j = i + ; j < var; j++){
if (a[i][j] != ) temp -= a[i][j] * x[j];
}
if (temp % a[i][i] != ) return -; // 说明有浮点数解,但无整数解.
x[i] = temp / a[i][i];
}
return ;
}
int start[MAXN];
int endd[MAXN]; int main(){
int t;
cin >> t;
while (t--){
int n;
cin >> n;
for (int i = ; i < n; i++) cin >> start[i];
for (int i = ; i < n; i++) cin >> endd[i];
memset(a, , sizeof(a));
int b, c;
while (cin >> b >> c && (b || c)){
a[c - ][b - ] = ;
}
for (int i = ; i < n; i++)a[i][i] = ;
for (int i = ; i < n; i++)a[i][n] = start[i] ^ endd[i];
//Debug(n, n);
free_num = Gauss(n, n);
if (free_num == -) cout << "Oh,it's impossible~!!" << endl;
else cout << ( << free_num) << endl;
}
}

Gauss elimination Template的更多相关文章

  1. 高斯消元法(Gauss Elimination)【超详解&模板】

    高斯消元法,是线性代数中的一个算法,可用来求解线性方程组,并可以求出矩阵的秩,以及求出可逆方阵的逆矩阵.高斯消元法的原理是:若用初等行变换将增广矩阵 化为 ,则AX = B与CX = D是同解方程组. ...

  2. HDU2449 Gauss Elimination 高斯消元 高精度 (C++ AC代码)

    原文链接https://www.cnblogs.com/zhouzhendong/p/HDU2449.html 题目传送门 - HDU2449 题意 高精度高斯消元. 输入 $n$ 个 $n$ 元方程 ...

  3. ICPC2008哈尔滨-E-Gauss Elimination

    题目描述 Li Zhixiang have already been in “Friendship” ocean-going freighter for three months. The excit ...

  4. 线性代数-矩阵-【5】矩阵化简 C和C++实现

    点击这里可以跳转至 [1]矩阵汇总:http://www.cnblogs.com/HongYi-Liang/p/7287369.html [2]矩阵生成:http://www.cnblogs.com/ ...

  5. 线性代数-矩阵-【1】矩阵汇总 C和C++的实现

    矩阵的知识点之多足以写成一本线性代数. 在C++中,我们把矩阵封装成类.. 程序清单: Matrix.h//未完待续 #ifndef _MATRIX_H #define _MATRIX_H #incl ...

  6. 多项式拟合的cpp实现

    当我们拥有一组散点图数据时,通常更愿意看到其走势. 对现有数据进行拟合,并输出拟合优度是常用的方法之一. 拟合结果正确性的验证,可以使用excel自带的功能. 下面是c++代码的实现: #ifndef ...

  7. LU分解(1)

    1/6 LU 分解          LU 分解可以写成A = LU,这里的L代表下三角矩阵,U代表上三角矩阵.对应的matlab代码如下: function[L, U] =zlu(A) % ZLU ...

  8. 高斯消元 & 线性基【学习笔记】

    高斯消元 & 线性基 本来说不写了,但还是写点吧 [update 2017-02-18]现在发现真的有好多需要思考的地方,网上很多代码感觉都是错误的,虽然题目通过了 [update 2017- ...

  9. bingoyes' tiny dream

    Gauss Elimination bool Gauss(){ int now=1,nxt; double t; R(i,1,n){ //enumerate the column for(nxt=no ...

随机推荐

  1. Stack trace对性能的影响

    package ceshi; public class ExceptionTest { public long maxLevel = 20; public static void main(Strin ...

  2. java循环HashMap两种方法的效率比较

    一.循环HashMap的两种方式 方式1: Iterator<Entry<String, String>> entryKeyIterator = entrySetMap.ent ...

  3. 未能加载文件或程序集“DAL”或其他的某一个依赖项,系统找不到指定的文件

    针对这个问题我在敲VB.NET机房收费系统的时候总共出现了两次,第一次是在使用反射+抽象工厂的时候出现的,第二次是在使用VS2012自带的打包工具生成可执行文件执行exe文件的时候出现的.具体看下图: ...

  4. hadoop高速扫盲帖,从零了解hadoop

    1.MapReduce理论简单介绍 1.1 MapReduce编程模型 MapReduce採用"分而治之"的思想,把对大规模数据集的操作,分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完毕 ...

  5. JavaSE学习总结第19天_IO流1

      19.01  集合的特点和数据结构总结 HashSet.HashMap.Hashtable判断元素唯一性的方式: 通过对象的hashCode和equals方法来完成元素唯一性 如果对象的hashC ...

  6. 关于Spring的BeanPostProcessor

    BeanPostProcessor接口作用是:如果我们需要在Spring容器完成Bean的实例化.配置和其他的初始化前后添加一些自己的逻辑处理,我们就可以定义一个或者多个BeanPostProcess ...

  7. oracle 开发笔记“跨数据库查询复制”

    1.方法一:创建DBL(data base link) CREATE PUBLIC DATABASE LINK 数据链名称 CONNECT TO 登陆用户名 IDENTIFIED BY 密码 USIN ...

  8. VS2008非托管C++调用wcf(WebService)服务

    在Visual Studio 2008以及以后版本中,微软停止了非托管C++的直接WebService引用.不过ATL Server代码已经托管到开源网站上,我们可以找到ATL Server的源代码, ...

  9. Python之路Day13

    day13主要内容:JavaScript.DOM.jQuery 武Sir blog:http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5369773.html JavaS ...

  10. 条码的种类(types of barcode)

    条码基本上分为两大类:一维条码(1D Barcode)及二维条码(2D Barcode). 一维条码(1D Barcode) 所谓一维条码,简单的说就是条码只能横向水平方向列印,其缺点是储存的资料量较 ...