USACO / Feed Ratios （枚举||克莱姆法则||高斯消元）

 

Feed Ratios饲料调配

1998 ACM Finals, Dan Adkins

---

描述

农夫约翰从来只用调配得最好的饲料来喂他的奶牛。饲料用三种原料调配成：大麦，燕麦和小麦。他知道自己的饲料精确的配比，在市场上是买不到这样的饲料的。他只好购买其他三种混合饲料（同样都由三种麦子组成），然后将它们混合，来调配他的完美饲料。

给出三组整数，表示 大麦：燕麦：小麦 的比例，找出用这三种饲料调配 x：y：z 的饲料的方法。

例如，给出目标饲料 3：4：5 和三种饲料的比例：

    1:2:3   
    3:7:1  
    2:1:2

你必须编程找出使这三种饲料用量最少的方案，要是不能用这三种饲料调配目标饲料，输出“NONE”。“用量最少”意味着三种饲料的用量（整数）的和必须最小。 对于上面的例子，你可以用8份饲料1，1份饲料2，和5份饲料3，来得到7份目标饲料：

8*(1:2:3) + 1*(3:7:1) + 5*(2:1:2) = (21:28:35) = 7*(3:4:5)

表示饲料比例的整数，都是小于100的非负整数。表示各种饲料的份数的整数，都小于100。一种混合物的比例不会由其他混合物的比例直接相加得到。

格式

PROGRAM NAME: ratios

INPUT FORMAT:

(file ratios.in)

Line 1: 三个用空格分开的整数，表示目标饲料

Line 2..4: 每行包括三个用空格分开的整数，表示农夫约翰买进的饲料的比例

OUTPUT FORMAT:

(file ratios.out)

输出文件要包括一行，这一行要么有四个整数，要么是“NONE”。前三个整数表示三种饲料的份数，用这样的配比可以得到目标饲料。第四个整数表示混合三种饲料后得到的目标饲料的份数。

SAMPLE INPUT

3 4 5
1 2 3
3 7 1
2 1 2 

SAMPLE OUTPUT

8 1 5 7

分析：

1.可暴力枚举，只需要枚举100*100*100种情况，然后选取符合条件的解。

2.方程：设三中饲料份数分别为x1,x2,x3,则：

x1+3*x2+2*x3=3k

2*x1+7*x2+x3=4k

3*x1+x2+2*x3=5k

首先求出系数矩阵D，判断是否有解，如果有解可以继续用克莱姆法则或者高斯消元法对每一个k解出方程。

代码：

/*
ID:138_3531
PROG:ratios
LANG:C++
*/


#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <string>
#include <cstring>
#include <cstdio>
#include <cmath>


using namespace std;
const int maxn = 5;
int equ, var; // 有equ个方程，var个变元。增广阵行数为equ, 分别为到equ - 1，列数为var + 1，分别为到var.
int a[maxn][maxn];
int x[maxn]; // 解集.
bool free_x[maxn]; // 判断是否是不确定的变元.
int free_num;
void Debug()
{
    int i, j;
    for (i = 0; i < equ; i++)
    {
        for (j = 0; j < var + 1; j++)
        {
            cout << a[i][j] << " ";
        }
        cout << endl;
    }
    cout << endl;
}
inline int gcd(int a, int b)
{
    int t;
    while (b != 0)
    {
        t = b;
        b = a % b;
        a = t;
    }
    return a;
}
inline int lcm(int a, int b)
{
    return a * b / gcd(a, b);
}
// 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，表示唯一解，大于表示无穷解，并返回自由变元的个数)
int Gauss(void)
{
    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;
    // 转换为阶梯阵.
    col = 0; // 当前处理的列.
    for (k = 0; 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 + 1; 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 + 1; j++) swap(a[k][j], a[max_r][j]);
        }
        if (a[k][col] == 0)
        { // 说明该col列第k行以下全是了，则处理当前行的下一列.
            k--; continue;
        }
        for (i = k + 1; i < equ; i++)
        { // 枚举要删去的行.
            if (a[i][col] != 0)
            {
                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] < 0) tb = -tb; // 异号的情况是两个数相加.
                for (j = col; j < var + 1; 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] != 0) return -1;
    }
    // 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 - 1; i >= 0; 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 = 0; // 用于判断该行中的不确定的变元的个数，如果超过个，则无法求解，它们仍然为不确定的变元.
            for (j = 0; j < var; j++)
            {
                if (a[i][j] != 0 && free_x[j]) free_x_num++, free_index = j;
            }
            if (free_x_num > 1) 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 = 0; j < var; j++)
            {
                if (a[i][j] != 0 && 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] = 0; // 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 - 1; i >= 0; i--)
    {
        temp = a[i][var];
        for (j = i + 1; j < var; j++)
        {
            if (a[i][j] != 0) temp -= a[i][j] * x[j];
        }
        if (temp % a[i][i] != 0) return -2; // 说明有浮点数解，但无整数解.
        x[i] = temp / a[i][i];
    }
    return 0;
}


int tmp[5][5];
int main()
{
  freopen("ratios.in","r",stdin);
  freopen("ratios.out","w",stdout);
    int xx,yy,zz;
    cin>>xx>>yy>>zz;
    equ=var=3;
    int i,j;
    for(i=0;i<3;i++)
        for(j=0;j<3;j++)
            cin>>tmp[j][i];


    for(i=1;i<105;i++)
    {
        for(int k=0;k<3;k++)
            for(j=0;j<3;j++)
                a[j][k]=tmp[j][k];
        a[0][3]=i*xx;
        a[1][3]=i*yy;
        a[2][3]=i*zz;


         free_num = Gauss();
         if(free_num>=0)
         {


             if(free_num==0)
             {
                 if(x[0]<0||x[1]<0||x[2]<0)
                     continue;
                 printf("%d %d %d %d\n",x[0],x[1],x[2],i);
             }
             else
             {


                 if((!free_x[0]&&x[0]<0)||(!free_x[1]&&x[1]<0)||(!free_x[2]&&x[2]<0))
                     continue;


                 for(j=0;j<3;j++)
                 {
                     if(free_x[j])
                         printf("0 ");
                     else
                         printf("%d ",x[j]);
                 }
                 printf("%d\n",i);
             }
             break;
         }
    }
    if(i==105)
        printf("NONE\n");
    return 0;
}