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隨筆 - 97, 文章 - 22, 評(píng)論 - 81, 引用 - 0
數(shù)據(jù)加載中……

高斯消元

高斯消元

算法目的:
            高斯消元,一般用于求解線性方程組AX = B(或 模線性方程組AX mod P = B),以四個(gè)未知數(shù),四個(gè)方程為例,AX=B表示成4x4的矩        陣和4x1的矩陣相乘的形式:  


其中A和B(b0 b1 b2 b3)已知,要求列向量X(x0 x1 x2 x3)的值。

算法核心思想:
            對(duì)于n個(gè)方程,m個(gè)未知數(shù)的方程組,消元的具體步驟如下:

1、枚舉第i (0 <= i < n) 行,初始化列為col = 0,每次從[i, n)行中找到第col列中元素絕對(duì)值最大的行和第i行進(jìn)行交換(找到最大的行是為了在消元的時(shí)候把浮點(diǎn)數(shù)的誤差降到最小);

a) 如果第col列的元素全為0,放棄這一列的處理,col+1,i不變,轉(zhuǎn)1);

b) 否則,對(duì)于所有的行j (i < j < n),如果a[j][col]不為0,則需要進(jìn)行消元,以期第i行以下的第col列的所有元素都消為0(這一步就是線性代數(shù)中所說的初等行變換,具體的步驟就是將第j行的所有元素減去第i行的所有元素乘上一個(gè)系數(shù),這個(gè)系數(shù)即a[j][col] / a[i][col])。

2、重復(fù)步驟1) 直到n個(gè)方程枚舉完畢或者列col == m。

3、判斷解的情況:

a) 如果出現(xiàn)某一行,系數(shù)矩陣全為0,增廣矩陣不全為0,則無解(即出現(xiàn)[0 0 0 0 0 b],其中b不等于0的情況);

b) 如果是嚴(yán)格上三角,則表明有唯一解;

c) 如果增廣矩陣有k (k > 0)行全為0,那么表明有k個(gè)變量可以任意取值,這幾個(gè)變量即自由變量;對(duì)于這種情況,一般解的范圍是給定的,令解的取值有T個(gè),自由變量有V個(gè),那么解的個(gè)數(shù)就是 TV

算法復(fù)雜度:
      O(n3)

ACM中的高斯消元題型一般涉及到的有:

1、浮點(diǎn)數(shù)消元

系數(shù)矩陣為整數(shù)或浮點(diǎn)數(shù),消元的時(shí)候乘上的系數(shù)為浮點(diǎn)數(shù),一般用于求解浮點(diǎn)數(shù)解,例如HDU 3359

2、整數(shù)消元

系數(shù)矩陣全為整數(shù),消元的時(shí)候乘上的系數(shù)均為整數(shù),整個(gè)消元過程不出現(xiàn)浮點(diǎn)數(shù)。由于乘法很容易溢出,一般很少用。

3、模線性方程組

系數(shù)矩陣全為整數(shù),消元的時(shí)候乘上的系數(shù)均為整數(shù),每次運(yùn)算都模上一個(gè)數(shù)P,整個(gè)消元過程不出現(xiàn)除法,最后求解的時(shí)候用線性同余迭代求解,一般題型較多,有的是給定解的范圍,求解的數(shù)量,例如:PKU 1830HDU 3364;有的是求一個(gè)解,例如PKU 2065HDU 3571;有的是求解的存在性,例如PKU1288、PKU 3185

 提供一個(gè)自己寫的模線性方程的高斯消元模板:

  1 #define MAXN 105
  2 #define LL __int64
  3 
  4 /*
  5     高斯消元 - 同余方程
  6         一般只要求求一個(gè)解/而且必然有解  
  7 */
  8 
  9 LL GCD(LL a, LL b) {
 10     if(!b) {
 11         return a;
 12     }
 13     return GCD(b, a%b);
 14 }
 15 
 16 LL ExpGcd(LL a, LL b, LL &X, LL &Y) {
 17      LL q, temp;
 18      if( !b ) {
 19          q = a; X = 1; Y = 0;
 20          return q;
 21      }else {
 22         q = ExpGcd(b, a % b, X, Y);
 23         temp = X; 
 24         X = Y;
 25         Y = temp - (a / b) * Y;
 26         return q;
 27      }
 28 }
 29 
 30 LL Mod(LL a, LL b, LL c) {
 31     if(!b) {
 32         return 1 % c;
 33     }
 34     return Mod(a*a%c, b/2, c) * ( (b&1)?a:1 ) % c; 
 35 }
 36 
 37 class GaussMatrix {
 38 public:
 39     int r, c;
 40     LL d[MAXN][MAXN];
 41     LL x[MAXN];        // 某個(gè)解集 
 42     LL  xcnt;          // 解集個(gè)數(shù) 
 43     
 44     LL abs(LL v) {
 45         return v < 0 ? -v : v;
 46     }
 47     
 48     void swap_row(int ra, int rb) {
 49         for(int i = 0; i <= c; i++) {
 50             LL tmp = d[ra][i];
 51             d[ra][i] = d[rb][i];
 52             d[rb][i] = tmp;
 53         }
 54     }
 55     void swap_col(int ca, int cb) {
 56         for(int i = 0; i < r; i++) {
 57             LL tmp = d[i][ca];
 58             d[i][ca] = d[i][cb];
 59             d[i][cb] = tmp;
 60         }        
 61     }
 62     
 63     void getAns(LL mod) {
 64         for(int i = c-1; i >= 0; i--) {
 65             LL tmp = d[i][c];
 66             // d[i][i] * x[i] + (d[i][i+1]*x[i+1] +  + d[i][c]*x[c]) = K*mod + tmp;
 67             for(int j = i+1; j < c; j++) {
 68                 tmp = ((tmp - d[i][j] * x[j]) % mod + mod) % mod;
 69             }
 70             // d[i][i] * x[i] = K * mod + tmp;
 71             // d[i][i] * x[i] + (-K) * mod = tmp;
 72             // a * x[i] + b * (-K) = tmp;
 73             LL X, Y;
 74             ExpGcd(d[i][i], mod, X, Y);
 75             x[i] = ( (X % mod + mod) % mod ) * tmp % mod;
 76         }
 77     }
 78     
 79     // -1 表示無解 
 80     LL gauss(LL mod) {
 81         int i, j, k;
 82         int col, maxrow;
 83         
 84         // 枚舉行,步進(jìn)列 
 85         for(i = 0, col = 0; i < r && col < c; i++) {
 86             //debug_print();
 87             maxrow = i;
 88             // 找到i到r-1行中col元素最大的那個(gè)值 
 89             for(j = i+1; j < r; j++) {
 90                 if( abs(d[j][col]) > abs(d[maxrow][col]) ){
 91                     maxrow = j;
 92                 }
 93             }
 94             // 最大的行和第i行交換 
 95             if(maxrow != i) {
 96                 swap_row(i, maxrow);
 97             }
 98             if( d[i][col] == 0 ) {
 99                 // 最大的那一行的當(dāng)前col值 等于0,繼續(xù)找下一列
100                 col ++;
101                 i--;
102                 continue
103             }
104             
105             for(j = i+1; j < r; j++) {
106                 if( d[j][col] ) {
107                     // 當(dāng)前行的第col列如果不為0,則進(jìn)行消元
108                     // 以期第i行以下的第col列的所有元素都消為0 
109                     LL lastcoff = d[i][col];
110                     LL nowcoff = d[j][col];
111                     for(k = col; k <= c; k++) {
112                          d[j][k] = (d[j][k] * lastcoff - d[i][k] * nowcoff) % mod;
113                          if (d[j][k] < 0) d[j][k] += mod;
114                     }
115                 }
116             }
117             col ++;
118         }
119         // i表示從i往后的行的矩陣元素都為0 
120         // 存在 (0 0 0 0 0 0 d[j][c]) (d[j][c] != 0) 的情況,方程無解 
121         for(j = i; j < r; j++) {
122             if( d[j][c] ) {
123                 return -1;
124             }
125         }
126         // 自由變?cè)獢?shù) 為 (變量數(shù) - 非零行的數(shù)目)
127         int free_num = c - i;
128          
129         // 交換列,保證最后的矩陣為嚴(yán)格上三角,并且上三角以下的行都為0 
130         for(i = 0; i < r && i < c; i++) {
131             if( !d[i][i] ) {
132                 // 對(duì)角線為0 
133                 for(j = i+1; j < c; j++) {
134                     // 在該行向后找第一個(gè)不為0的元素所在的列,交換i和這一列 
135                     if(d[i][j]) break;
136                 }
137                 if(j < c) {
138                     swap_col(i, j);
139                 }
140             }
141         }
142         xcnt = ( ((LL)1) << (LL)free_num );
143         
144         getAns(mod);
145         return xcnt;
146     }    
147     
148     void debug_print() {
149         int i, j;
150         printf("-------------------------------\n");
151         for(i = 0; i < r; i++) {
152             for(j = 0; j <= c; j++) {
153                 printf("%d ", d[i][j]);
154             }
155             puts("");
156         }
157         printf("-------------------------------\n");
158     }  
159 };
160 

來看幾道經(jīng)典的高斯消元,熟悉各種類型的高斯消元。

HDU 3359 Kind of a Blur

題意:H * W (W,H <= 10) 的矩陣A的某個(gè)元素A[i][j],從它出發(fā)到其他點(diǎn)的曼哈頓距離小于等于D的所有值的和S[i][j]除上可達(dá)點(diǎn)的數(shù)目,構(gòu)成了矩陣B。給定矩陣B,求矩陣A。

題解:將所有矩陣A的元素看成自變量,一共有H*W個(gè)變量,每個(gè)矩陣B的元素是由這些變量組合而成的,對(duì)于固定的B[i][j],曼哈頓距離在D以內(nèi)的A[x][y]的系數(shù)為1,其它為0,這樣就變成了求H*W個(gè)變量和H*W個(gè)方程的線性方程組,高斯消元求解。這題數(shù)據(jù)量比較小,所以直接采用浮點(diǎn)數(shù)的高斯消元即可,需要注意的是,浮點(diǎn)數(shù)消元的時(shí)候?yàn)榱吮苊饩日`差,每次找最大的行,乘上一個(gè)小于1的系數(shù)進(jìn)行消元,這樣可以把誤差降到最小。

 

PKU 1830 開關(guān)問題

    題意:給定N(N < 29)個(gè)開關(guān),每個(gè)開關(guān)打開和關(guān)閉的時(shí)候會(huì)引起另外一個(gè)開關(guān)的變化,本來為打開的會(huì)變成關(guān)閉,本來關(guān)閉的會(huì)變成打開。給定N個(gè)開關(guān)的初始狀態(tài)和終止?fàn)顟B(tài),以及關(guān)聯(lián)的開關(guān)關(guān)系,求共有多少種方案從初始狀態(tài)變成終止?fàn)顟B(tài)(不計(jì)順序,并且每個(gè)開關(guān)只能操作至多一次)。

    題解:由于開關(guān)只有打開和關(guān)閉兩種狀態(tài),所以對(duì)于每個(gè)開關(guān)的打開和關(guān)閉,組合一下總共有2^N種情況,枚舉所有情況判可行性,對(duì)于這個(gè)數(shù)據(jù)量來說是不現(xiàn)實(shí)的,需要想辦法優(yōu)化。

我們用X[i]來表示第i個(gè)開關(guān)的操作狀態(tài)(1表示操作,0表示不操作)。

第i個(gè)開關(guān)會(huì)被哪些開關(guān)影響是可以知道的(這個(gè)關(guān)系在輸入的時(shí)候會(huì)給出),假設(shè)影響第i個(gè)開關(guān)的開關(guān)列表為L(zhǎng)[i][0],  L[i][1], L[i][2]... 第i個(gè)開關(guān)的起始狀態(tài)為S[i],終止?fàn)顟B(tài)為E[i],則可以列出N個(gè)方程:

( X[0] * A[i][0]  +  X[1] * A[i][1]  + ... +  X[n-1] * A[i][n-1]  ) % 2  =  (E[i] - S[i]);

每個(gè)方程代表一個(gè)開關(guān)被它本身以及它的關(guān)聯(lián)開關(guān)操作后的最終狀態(tài),系數(shù)矩陣A[i][j]代表了開關(guān)之間的連帶關(guān)系:

1) 如果第j個(gè)開關(guān)的操作能夠影響第i個(gè)開關(guān)的狀態(tài),那么A[i][j] = 1;

2) 如果第j個(gè)開關(guān)的操作不影響第i個(gè)開關(guān)的狀態(tài),那么A[i][j] = 0;

3) 特殊的A[i][i] = 1(開關(guān)本身的操作必然會(huì)影響自己的當(dāng)前狀態(tài));

X[i]取值為0或1,這樣就是N個(gè)N元一次方程組,利用高斯消元求解即可。將增廣矩陣化簡(jiǎn)為上三角的形式后,剩余全為0的行的個(gè)數(shù)為自由變?cè)膫€(gè)數(shù)F(自由變?cè)褪撬谌≈捣秶鷥?nèi)可以取任意值,這題是個(gè)方陣,所以自由變?cè)膫€(gè)數(shù)等于全為0的行的個(gè)數(shù)),所以,由于開關(guān)一共兩種狀態(tài),取值為0和1,所以總的解的個(gè)數(shù)為2^F。特殊的,如果某一行系數(shù)全為零,而增廣矩陣最后一列對(duì)應(yīng)行的值不為0,則表示無解。

 

HDU 3364 Lanterns

    PKU 1830的簡(jiǎn)單變種。那題是用開關(guān)來控制開關(guān),這題是用開關(guān)來控制燈,而且開關(guān)和燈的數(shù)目是不一樣的,這樣就導(dǎo)致了高斯矩陣并不是一個(gè)方陣,而是一個(gè)N*M的矩陣,

同樣的構(gòu)造系數(shù)矩陣的方法,當(dāng)N和M不相等的情況下,自由變?cè)膫€(gè)數(shù)就不是剩余全為0的行的個(gè)數(shù)了。其實(shí)對(duì)于一般的方程,自由變?cè)膫€(gè)數(shù)為 Free =(變量數(shù)var - 非0系數(shù)向量的個(gè)數(shù))。這題數(shù)據(jù)量比那題大,最大情況有可能是2^N,所以需要用__int64。

 

PKU 2065 SETI

題意:

(a1 * 10  +   a2 * 11  + ...  an * 1n) % P = C1

(a1 * 20  +   a2 * 21  + ...  an * 2n) % P = C2

(a1 * 30  +   a2 * 31  + ...  an * 3n) % P = C3

....

(a1 * n0  +   a2 * n1  + ...  an * nn) % P = Cn

給定n個(gè)以上的方程組,求滿足條件的 ai (1 <= i <= n)。

題解:如果沒有模 P,那么這個(gè)就是N個(gè)N元一次方程組,利用高斯消元可以求解,加上模P剩余后,其實(shí)原理一樣,只不過在初等行變換后,每次進(jìn)行消元的時(shí)候?qū)⑺兄的,最后求解回帶的時(shí)候利用擴(kuò)展歐幾里得來對(duì)每一個(gè)ai求一個(gè)最小的可行解。

例如,最后化簡(jiǎn)的行階梯陣如下圖:


那么從后往前進(jìn)行迭代求解的時(shí)候,必然會(huì)遇到兩個(gè)數(shù)相乘模P等于一個(gè)常數(shù)的情況,比如求a4的時(shí)候,有同余數(shù)方程 3*a4 % P = t4,可以表示成3*a4 + K*P = t4,其中P必然和3互素(題中有說明),所以這個(gè)方程必然有解,利用擴(kuò)展歐幾里得可以求得一個(gè)最小的非負(fù)整數(shù)a4,a4求出后同理求出a3、a2、a1即可。

 

PKU 3185 The Water Bowls

題意:20個(gè)開關(guān)排成一排,兩邊的開關(guān)的開啟和關(guān)閉狀態(tài)會(huì)帶動(dòng)相鄰的一個(gè)開關(guān),中間的開關(guān)的開啟和關(guān)閉會(huì)帶動(dòng)相鄰的兩個(gè)開關(guān),問給定一個(gè)狀態(tài)能否將這些開關(guān)的狀態(tài)都變?yōu)榇蜷_狀態(tài),如果能輸出最小的操作次數(shù)。

題解:PKU 1830的變種,求最小的操作次數(shù)就是求所有解集中解的總和最小的解集,所以在進(jìn)行初等行變換之后,利用dfs來枚舉所有的解,當(dāng)然如果不是自由變?cè)模馐谴_定的,由于開關(guān)開兩次和不操作是一樣的,所以每個(gè)開關(guān)的解集為{0, 1},枚舉過程中記錄當(dāng)前操作的次數(shù),如果比之前記錄的最小操作次數(shù)大,那么無須往下枚舉,直接返回,作為剪枝。由于狀態(tài)最多220種,加上適當(dāng)?shù)募糁Γ梢院芸彀呀馑殉鰜怼?/span>

HDU 3571 N-dimensional Sphere

題意:在一個(gè)N維空間中,給定一個(gè)N+1個(gè)點(diǎn),求一個(gè)點(diǎn)使得它到所有點(diǎn)的距離都為R(R不給出),保證解為整數(shù),并且解的范圍為 [-1017, 1017]。

題解:對(duì)于N個(gè)未知數(shù),N+1個(gè)方程,相鄰兩個(gè)方程相減可以把二次項(xiàng)全部約去,剩下一次項(xiàng)系數(shù),則問題轉(zhuǎn)化為N個(gè)未知數(shù),N個(gè)方程的一次方程組,可以利用高斯消元求解,但是這題的數(shù)據(jù)量比較大,最大的可能解為1017,如果利用大數(shù),乘法的復(fù)雜度很高,可以采用同余的方法,所以所有加法、減法、乘法需要模一個(gè)大的素?cái)?shù)(需要大于1017的素?cái)?shù),可以利用拉賓米勒算法隨機(jī)生成一個(gè)大素?cái)?shù)P),然后利用同余方程求一個(gè)最小的非負(fù)數(shù)解,在進(jìn)行相乘運(yùn)算的時(shí)候最大情況會(huì)超過int64,所以處理乘法運(yùn)算的時(shí)候需要用到二分加法,所有的乘模運(yùn)算需要化簡(jiǎn)成加法和減法運(yùn)算。利用PKU 2065 的求法可以求得所有可行解,由于這題的數(shù)據(jù)量可能為負(fù)數(shù),同余的情況下求出來的是非負(fù)數(shù),為了消除這種情況,對(duì)所有輸入的值加上一個(gè)偏移量1017,最后的解再減去這個(gè)偏移量,注意最后的答案減去偏移量的時(shí)候不需要取模(否則就沒有意義了)。

 

PKU 1288 Sly Number

題意:定義Sly Number為只有{0, 1, 2}三種數(shù)字的一數(shù)組,對(duì)于兩個(gè)Sly Number:A 和B的乘法操作如下:


1

相乘后的取余操作如下:


2

定義ONE為A[0] = 1, A[i] = 0 (i = 1, 2, ...N-1),給定A和Q,求A對(duì)于Q的逆元,即(A * B) mod Q = ONE中的B

題解:首先B也是Sly Number,結(jié)合圖中的等式,可以列出N個(gè)方程:

C[0]   =  (A[0]*B[0])              +  ( A[1]*B[N-1] + A[2]*B[N-2] + ... + A[N-1]*B[1]) ;

C[1]   =  (A[0]*B[1] + A[1]*B[0])  +  ( A[2]*B[N-1] + ... + A[N-1]*B[2] );

...

C[N-1] = (A[0]*B[N-1] + A[1]*B[N-2] +... A[N-1]*B[0]);

 

由模的定義,可知C[0] mod Q = 1, C[i] mod Q = 0 (i = 1, 2, ... N-1)

于是可以列出N個(gè)方程N(yùn)個(gè)未知數(shù)的模線性方程組,利用圖1的下標(biāo)關(guān)系,將A[i]填入對(duì)應(yīng)的系數(shù)矩陣中,用高斯消元化解增廣矩陣為上三角梯陣,然后從N-1到0枚舉B[i] 的取值(取值為0、1、2),當(dāng)B[i](0 < i < N)滿足條件則遞歸枚舉B[i-1],知道所有的B[i]枚舉完畢,則表明至少有一個(gè)解,否則無解。

SGU 173 Coins

題意:N(2 <= N <= 50)個(gè)硬幣排成一排,有的人頭朝上(0表示),有的則是字朝上(1表示),對(duì)這一排硬幣進(jìn)行M(1 <= M <= 10)X變換之后的狀態(tài)已知,求初始的硬幣狀態(tài)。

定義一次X變換如下:

1、從這一排硬幣的Si(1 <= Si <= N, 1<= i <= M)位置取連續(xù)的K(2 <= K <= N)個(gè)硬幣;

2、對(duì)這取出來的K個(gè)硬幣進(jìn)行一次循環(huán)左移操作;

3、掃描前K-1個(gè)硬幣,如果第i個(gè)硬幣字朝上(即為1),并且Ai等于1,那么將第K個(gè)硬幣進(jìn)行一次翻轉(zhuǎn);

4、重復(fù)2) - 3) 操作Di(Di <= 106)次;

 

上述X變換的3)中出現(xiàn)了Ai,但是題目并未給出Ai ( 1 <= i <= K-1),而是給出了L(L <= 200)個(gè)X變換之前的狀態(tài)和之后的狀態(tài)(每個(gè)狀態(tài)為K個(gè)硬幣),需要利用這L條關(guān)系來求出Ai,并且題目保證Ai有且僅有一個(gè)解。

 

題解:題目兜兜轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)繞了一大圈,實(shí)在很難讀懂,只能通過樣例來琢磨意思。這個(gè)題目分為兩部分,首先是要把Ai求出來,然后再根據(jù)Ai的值和結(jié)束狀態(tài)反推初始狀態(tài)。

首先來看樣例,L = 2, K = 3  兩組X變換的前后狀態(tài)為010 -> 101101 -> 011

對(duì)于第一對(duì)狀態(tài),010循環(huán)左移后為100,第K個(gè)硬幣和結(jié)束狀態(tài)不相符,說明前2(K - 1)個(gè)硬幣中字朝上的硬幣對(duì)應(yīng)的Ai必定有奇數(shù)個(gè)為1(這樣才能使第K個(gè)硬幣從0翻轉(zhuǎn)到1),而前二個(gè)硬幣只有第一個(gè)為1,所以A1 = 1;同理對(duì)于第二個(gè)狀態(tài),可以求出A2 = 0;

模擬一下樣例可以大致了解題目的用意,但是對(duì)于一般的情況還是需要用系統(tǒng)的方法去分析,讓我們來看下一般的情況,對(duì)于某一對(duì)狀態(tài)如下:

初始狀態(tài)S = S1S2S3...SK-1SK                  結(jié)束狀態(tài)T = T1T2T3...TK-1TK

將初始狀態(tài)循環(huán)左移一次后為S = S2S3...SK-1SKS1,由于循環(huán)左移之后前K-1個(gè)硬幣的狀態(tài)不會(huì)再發(fā)生改變,所以有 S2S3...SK-1SK  ==  T1T2T3...TK-1,當(dāng)然這一點(diǎn),題目數(shù)據(jù)是會(huì)保證的,我們不需要關(guān)心,我們需要關(guān)心的就是S1T是否相等,如果S1TK 相等,那么前T1T2T3...TK-1 中為1的對(duì)應(yīng)的Ai=1的個(gè)數(shù)為偶數(shù)個(gè),否則為奇數(shù)個(gè)。利用更加通俗的解釋,即(TA+ TA2 + T3A3 + ...+ TK-1AK-1) mod 2 S1  TK,這個(gè)方程中,只有Ai是未知數(shù),那么對(duì)于L個(gè)條件,我們可以列出L條方程,這樣就轉(zhuǎn)變成了L個(gè)方程K-1個(gè)未知數(shù)的模線性方程組,可以利用高斯消元求解Ai

Ai求出來后,給定一個(gè)結(jié)束狀態(tài),模擬M*Di次逆向操作,每次操作需要進(jìn)行字符串的右移(因?yàn)槭悄嫦颍砸皖}目的左移相反)操作,每次右移最多牽涉N次原子操作,所以總的復(fù)雜度為O(N*M*Di),復(fù)雜度過大,但是注意到這里的N <= 50,所以我們可以將每個(gè)狀態(tài)壓縮到一個(gè)int64的整數(shù)中,A1A2A3..AK-1也可以壓縮成一個(gè)int64的整數(shù),右移操作可以通過位運(yùn)算在O(1)的時(shí)間內(nèi)解決。其中有一步會(huì)涉及到判斷一個(gè)數(shù)的二進(jìn)制表示中有多少個(gè)1的問題,網(wǎng)上各種面試題很多,不再累述,比較方便、效率也還可以的是采用樹狀數(shù)組中lowbit的思想,即利用 減去 (x&(-x)) (其中 x&(-x2^k kx二進(jìn)制末尾0的個(gè)數(shù)),逐個(gè)將1消去,直到x = 0為止,迭代消去的次數(shù)就是1的個(gè)數(shù)


posted on 2014-06-08 19:55 英雄哪里出來 閱讀(8790) 評(píng)論(2)  編輯 收藏 引用 所屬分類: 算法專輯

評(píng)論

# re: 高斯消元  回復(fù)  更多評(píng)論   

馬克
2014-11-18 18:20 | cdy

# re: 高斯消元  回復(fù)  更多評(píng)論   

非常感謝你的代碼和說明,讓我一次就看懂了,非常感謝!
2016-08-19 20:26 | fanyuheng
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