[刷题]算法竞赛入门经典(第2版) 6-7/UVa804 - Petri Net Simulation

时间:2023-03-09 19:11:39
[刷题]算法竞赛入门经典(第2版) 6-7/UVa804 - Petri Net Simulation

题意:模拟Petri网的执行。虽然没听说过Petri网,但是题目描述的很清晰。


代码:(Accepted,0.210s)

//UVa804 - Petri Net Simulation
//Accepted 0.210s
//#define _XIENAOBAN_
#include<iostream>
#include<map>
using namespace std; struct {
map<int, int> ipt, opt;
} Trans[111]; int NP, NT, NF, Cnt, T(0);
int Token[111]; void IniAndInput() {
Cnt = 0;
for (int i(1);i <= NP;++i)
scanf("%d", Token + i);
scanf("%d", &NT);
for (int i(1);i <= NT;++i) {
Trans[i].ipt.clear();
Trans[i].opt.clear();
int n;
while (scanf("%d", &n) != EOF && n) {
if (n < 0) ++Trans[i].ipt[-n];
else ++Trans[i].opt[n];
}
}
scanf("%d", &NF);
} bool JudgeTrans(int i) {
for (auto& t : Trans[i].ipt)
if (Token[t.first] < t.second)
return false;
return true;
} bool TryTrans() {
for (int i(1);i <= NT;++i) {
if (!JudgeTrans(i)) continue;
for (auto& t : Trans[i].ipt)
Token[t.first] -= t.second;
for (auto& t : Trans[i].opt)
Token[t.first] += t.second;
return true;
}
return false;
} void Output() {
printf("Case %d: ", ++T);
if (Cnt < NF)
printf("dead after %d transitions\n", Cnt);
else printf("still live after %d transitions\n", NF);
printf("Places with tokens:");
for (int i(1);i <= NP;++i) if (Token[i])
printf(" %d (%d)", i, Token[i]);
printf("\n\n");
} void Debug() {
cerr << "\nToken:\n";
for (int i(1);i <= NP;++i) cerr << Token[i] << ' ';
cerr << "\nTrans:\n";
for (int i(1);i <= NT;++i) {
for (const auto& t : Trans[i].ipt) cerr << t.first << " - " << t.second << '\n';
for (const auto& t : Trans[i].opt) cerr << t.first << " + " << t.second << '\n';
}
} int main()
{
#ifdef _XIENAOBAN_
#define gets(T) gets_s(T, 129)
freopen("in.txt", "r", stdin);
freopen("out.txt", "w", stdout);
#endif while (scanf("%d", &NP) != EOF && NP) {
IniAndInput();
//Debug();//
for (;Cnt < NF;++Cnt) {
if (!TryTrans()) break;
//Debug();//
}
Output();
}
return 0;
}

分析:其实就是无脑模拟。比前一题简单好多,有些意外。一遍通过,好久没一遍过了,好爽。题目描述的很清晰,看紫书的中文简述反而看不懂。这次尽量给不同部分分了个块,分到不同函数里去了,看着清晰点。210ms好像有点长,看网上别人的做法也基本类似,也不优化了。

说起来我一开始对每一个Case进行初始化Trans数组时,一开始选择的对整个数组的ipt、opt进行clear,用时190ms。后来改成只对要用的部分进行clear初始化,反而用时更长了(210ms)。这应该是处理器的优化的结果吧。就是让处理器反复干一件事时它会预测下一步还是这个同样的计算,就会处理的特别快。也算是硬件因素吧?