高斯消元

转载注明出处

高消一直是ACM中高层次经常用到的算法,虽然线性代数已经学过,但高消求解的问题模型及高消模板的应用变化是高消的最复杂之处。

     先介绍一下高消的基本原理:引入互联网czyuan的帖子:

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。

所以我们可以用初等行变换把增广矩阵转换为行阶梯阵,然后回代求出方程的解。

 

以上是线性代数课的回顾,下面来说说高斯消元法在编程中的应用。

 

首先,先介绍程序中高斯消元法的步骤:

(我们设方程组中方程的个数为equ,变元的个数为var,注意:一般情况下是n个方程,n个变元,但是有些题目就故意让方程数与变元数不同)

 

1. 把方程组转换成增广矩阵。

 

2. 利用初等行变换来把增广矩阵转换成行阶梯阵。

枚举k从0到equ – 1,当前处理的列为col(初始为0) ,每次找第k行以下(包括第k行),col列中元素绝对值最大的列与第k行交换。如果col列中的元素全为0,那么则处理col + 1列,k不变。

 

3. 转换为行阶梯阵,判断解的情况。

 

① 无解

当方程中出现(0, 0, …, 0, a)的形式,且a != 0时,说明是无解的。

 

② 唯一解

条件是k = equ,即行阶梯阵形成了严格的上三角阵。利用回代逐一求出解集。

 

③ 无穷解。

条件是k < equ,即不能形成严格的上三角形,自由变元的个数即为equ – k,但有些题目要求判断哪些变元是不缺定的。

    这里单独介绍下这种解法:

首先,自由变元有var - k个,即不确定的变元至少有var - k个。我们先把所有的变元视为不确定的。在每个方程中判断不确定变元的个数,如果大于1个,则该方程无法求解。如果只有1个变元,那么该变元即可求出,即为确定变元。

 

以上介绍的是求解整数线性方程组的求法,复杂度是O(n3)。浮点数线性方程组的求法类似,但是要在判断是否为0时,加入EPS,以消除精度问题。

以上czyuan帖子的基本原理就介绍完了。

 

 

 

--------------------------我对上面的步骤做一下说明-------------------------------------------

高斯消元求解的详细步骤:

1)  不用说了,对增广矩阵先消元,化为行阶梯矩阵。

很多人认为这就行了,但有时存在如下情况:

   1  2   3  4  3

   0  1   2  3  3

   0  0   0  1  2

   0  0   0  0  0

消元后的矩阵化为行阶梯,上面主对角线元素的主元并没有连续,还应将第4列和第3列交换才行。

这是网络上很多的模板所没有的,也是造成关键时候出错的根源所在。

所以模板还要增加对列进行检查的代码。

2) 消元完成后,判断是否有解,分三种,无解,有1个解和有无穷多解。

3) 对于有唯一解和有无穷多解的时候,都要回带。

啥是回带? 详细说明之。

1  2   3  4  3         1  2  4  3   3

0  1   2  3  3         0  1  3  2   3

0  0   0  1  2--------》  0  0  1  0   2 ------》消元后的矩阵------发现有无穷解

0  0   0  0  0         0  0  0  0   0

(行阶梯)              (交换列)

 

 

因为4个变量,才3行,4-3=1> 0    ,有无穷多解啊。

如果第4行不都是0,回带可以求出这个唯一解。如下:

X1   x2   x3   x4   b1

0    x2   x3   x4   b2

0    0    x3   x4   b3

0    0    0    x4   b4

最后1行,有x4=b4;

3行: x4+x3=b3,已经求出x4=b4了,带入第3行,可求出x3;同理,把x4  x3 带入第2行,还可求出x2;x4  x3  x2  带入到第1行,可求出x1;

这就是回带。

回带总结:从最后1行,逐一往回带,从最后1行代回到第1行。

 

最关键的时候到了:当无穷多解时,最后几行都是0;没法回带;而某些题目在无穷多解时还要你求最小或最优解,没办法,就得枚举最后行为0的那几个解;

如:

 

  1  2  4  3   3

  0  1  3  2   3

  0  0  1  0   2  

  0  0  0  0   0

可见最后的x4没法解,如果题中给定x4的范围,那就枚举x4,然后回带;枚举1x4就回带1次得到一组(x1  x2  x3  x4 ;然后根据题意找最优的,具体题目具体分析。

说得够详细的了,下面拿出有效的高消模板:

-----------------------------------再次复习过程--------------------------------------------------------------

确定系数矩阵和增广矩阵

消元

If 如果有系数矩阵=0,增广矩阵不为0,则无解;

 {

例:  0  0  0  0  2

有这样的行就没解,0*x1+0*x2+0*x3+0*x4=2;没这样的x

 

}

If  (var-k>0) //有多个解//var 变量数,k是主对角线上连续1的个数

{

     枚举最后几行(全为0)  的那几个解;枚举或dfs都行

     回带可以求出很多组解;

}  

If  (var-k==0)  //唯一解

{

  直接回带

}

-----------------------------复习完成----------------------------------------------------------------------

 

 

----------------------------------下为模版-------------------------------------------------------

 

int a[maxn][maxn+1],x[maxn];//a是系数矩阵和增广矩阵,x是最后存放的解

// a[][maxn]中存放的是方程右面的值(bi)

int equ,var;//equ是系数阵的行数,var是系数矩阵的列数(变量的个数)

int free_num,ans=100000000;

int abs1(int num)  //取绝对值

{

    if (num>=0) return num;

    else

    return -1*num;

 

 

}

void Debug(void)  //调试输出,看消元后的矩阵值,提交时,就不用了

{

    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) //最大公约数

{

    int t;

    while (b != 0)

    {

        t = b;

        b = a % b;

        a = t;

    }

    return a;

}

 

inline int lcm(int a, int b)  //最小公倍数

{

    return a * b / gcd(a, b);

}

void swap(int &a,int &b){int temp=a;a=b;b=temp;}  //交换2个数

int Gauss()

{

    int k,col = 0;  //当前处理的列

    for(k = 0;k < equ && col < var;++k,++col)

    {

        int max_r = k;

        for(int i = k+1;i < equ; ++i)

            if(a[i][col] > a[max_r][col])

                max_r = i;

        if(max_r != k)

        {

            for(int i = k;i < var + 1; ++i)

                swap(a[k][i],a[max_r][i]);

        }

        if(a[k][col] == 0)

        {

            k--;

            continue;

        }

        for(int i = k+1;i < equ; ++i)

        {

            if(a[i][col] != 0)

            {

                int LCM = lcm(a[i][col],a[k][col]);

                int ta = LCM/a[i][col], tb = LCM/a[k][col];

                if(a[i][col]*a[k][col] < 0)

                    tb = -tb;

                for(int j = col;j < var + 1; ++j)

                    a[i][j] = ( (a[i][j]*ta)%2 - (a[k][j]*tb)%2  +  2 ) % 2;    //a[i][j]只有0和1两种状态

            }

        }

    }

    //上述代码是消元的过程,行消元完成

//解下来2行,判断是否无解

//注意K的值,k代表系数矩阵值都为0的那些行的第1行

for(int i = k;i < equ; ++i)

        if(a[i][col] != 0)    return -1;   // 无解返回 -1

//Debug();

    //唯一解或者无穷解,k<=var

    //var-k==0  唯一解;var-k>0 无穷多解,自由解的个数=var-k

   //能执行到这,说明肯定有解了,无非是1个和无穷解的问题。

    //下面这几行很重要,保证秩内每行主元非0,且按对角线顺序排列,就是检查列

        for(int i = 0; i 每一行主元素化为非零

       if(!a[i][i])

       {

           int j;

           for(j = i+1;j

               if(a[i][j])

                   break;

            if(j == var)

                break;

            for(int k = 0;k < equ; ++k)

                swap(a[k][i],a[k][j]);

        }

// ----处理保证对角线主元非0且顺序,检查列完成

   // free_num=k;

if (var-k>0) { 

//无穷多解,先枚举解,然后用下面的回带代码进行回带;

//这里省略了下面的回带的代码;不管唯一解和无穷解都可以回带,只不过无穷解//回带时,默认为最后几个自由变元=0而已。

}

 

if (var-k==0)//唯一解时

  {

 

      //下面是回带求解代码,当无穷多解时,最后几行为0的解默认为0;

            for(int i = k-1;i >= 0; --i) //从消完元矩阵的主对角线非0的最后1行,开始往//回带

        {

        int tmp = a[i][var] % 2;

        for(int j = i+1;j < var; ++j) //x[i]取决于x[i+1]--x[var]啊,所以后面的解对前面的解有影响。

            if(a[i][j] != 0)

                tmp = ( tmp - (a[i][j]*x[j])%2  +  2 ) % 2;

        //if (a[i][i]==0) x[i]=tmp;   //最后的空行时,即无穷解得

        //else

        x[i] = (tmp/a[i][i]) % 2; //上面的正常解

        }

       //回带结束了

 

  }

 

}

--------------------------对上面模板的说明---------------------------------------------------------------

因为我们要解决的问题,基本上都是解都是出于0-12个数,所以要对2取余;

如果想对普通的正数解方程,那自己把对2取余删掉就行了;

      下面要仔细看:

 

    以前讲述的列方程的方法需要考虑连动的情况,主要是列方程的思路,而很多牛人也都是按照,按的这个格,和这个格都翻转的格子,一起构成1个方程;如下面的poj1222的我AC 的代码;后来发现有2道题要考虑“连动”,而zoj 3353更是必须要数据a[i][j]调换输入才行,而3353题中没有“连动”意思;最后和struggle_mind讨论,发现下面这个建立方程的办法更有说服力,而且经过验证,所有题目都能A ,而且不用再考虑“连动”啥的了,是有理论作为支撑的。

 

 

对方程的建立方法的说明:      还是常规方法,按1个格,则它的自己本身和上、下、左和右格子都会发生翻转。黑变白,白能变黑。

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

 

 

 

 

 

分析办法: bi为初始状态;每次按一个格,发生翻转的记为1,按列排列;而每行表示:该行号的格子在整个一系列过程中被按下的值。 记住:每次按格子,把发生翻转的格子按列来标记为1

 

 

按第1个格

按第2个格

按第3个格

按第4个格

bi

1个格

1

1

0

0

b1

2个格

1

1

1

0

b2

3个格

0

1

1

1

b3

4个格

0

0

1

1

b4

5个格

1

0

0

0

b5

6个格

0

1

0

0

b6

7个格

0

0

1

0

b7

8个格

0

0

0

1

b8

 

以上只给出了按前4个格的矩阵的记录。

一句话:就是从前的方法中,把a[i][j],录入时把j的位置调换一下就行;所有题目还可以AC 的。

 

下面这几道题要各个搞定才行:

POJ 1222 EXTENDED LIGHTS OUT

http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1222

POJ 1681 Painter's Problem

http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1681

POJ 1753 Flip Game

http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1753

POJ 1830 开关问题

http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1830

 

POJ 3185 The Water Bowls

 

http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=3185

开关窗户,开关灯问题,很典型的求解线性方程组的问题。方程数和变量数均为行数*列数,直接套模板求解即可。但是,当出现无穷解时,需要枚举解的情况,因为无法判断哪种解是题目要求最优的。

 

POJ 2947 Widget Factory   poj 2065

http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=2947

求解同余方程组问题。与一般求解线性方程组的问题类似,只要在求解过程中加入取余即可。

注意:当方程组唯一解时,求解过程中要保证解在[3, 9]之间。

 

分下类: 1222  有唯一解   太简单

         1753  3185  2965 高斯+枚举,我要详细讲(黑板上)

      2947  2065   同余方程

先说1222这题:这题的代码是老方法的,新方法把a[i][j]录入时调换位置;

题目大意:给你一个5*6的矩阵,矩阵里每一个单元都有一个灯和一个开关,如果按下此开关,那么开关所在位置的那个灯和开关前后左右的灯的状态都会改变(即由亮到不亮或由不亮到亮)。给你一个初始的灯的状态,问怎样控制每一个开关使得所有的灯最后全部熄灭(此题保证有唯一解)。

解题思路:高斯消元。很显然每个灯最多只需要按1下(因为按两下和没有按是一个效果)。我们可以定义30和未知数x0、x1.......x29代表每一个位置的开关是否被按。那么对于每一个灯的状态可以列一个方程,假设位置(i,j)处的开关为x(i*6+j),那么我们就可以列出方程:
x(i*6+j)+x((i-1)*6+j)+x((i+1)*6+j)+x(i*6+j-1)+x(i*6+j+1) = bo(mod 2)
(括号里的数字为x的下标,这里假设这些下标都是符合要求的,即都在矩形内,如果不在则可以去掉,当这个灯初始时是开着的,那么bo为1,否则为0)
这样可以列出30个方程,然后用高斯消元解这个方程组即可。

 

   我的补充:题目给定后,我立刻知道了该题,呵呵,有唯一解;

  怎么判断出的呢?  56列,已经固定了;每个灯的方程也固定了(系数矩阵);只有开始时灯的状态会变,开始时灯的状态只能决定增广矩阵的最后1列;因为系数矩阵式固定的,而系数矩阵能决定该方程是否有唯一解和多个解;编好代码后,自己 deBUG一下,也就是把a这个矩阵输出一下,自己look一下,发现没有都是0的行,秩=5

 

   所以模板里只要算一下  (var-k==0)是,回带就行了;

 

#include 

#include 

#include 

#include 

using namespace std;

 

const int maxn = 30;

 

int equ, var; // 有equ个方程,var个变元。增广阵行数为equ, 分别为0到equ - 1,列数为var + 1,分别为0到var.

int a[maxn][maxn+1];

int x[maxn]; // 解集.

bool free_x[maxn+1]; // 判断是否是不确定的变元.

int free_num;

int abs1(int num)

{

    if (num>=0) return num;

    else

    return -1*num;

 

 

}

void Debug(void)

{

    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);

}

 void swap(int &a,int &b){int temp=a;a=b;b=temp;}

int Gauss_new()

{

    int k,col = 0;  //当前处理的列

    for(k = 0;k < equ && col < var;++k,++col)

    {

        int max_r = k;

        for(int i = k+1;i < equ; ++i)

            if(a[i][col] > a[max_r][col])

                max_r = i;

        if(max_r != k)

        {

            for(int i = k;i < var + 1; ++i)

                swap(a[k][i],a[max_r][i]);

        }

        if(a[k][col] == 0)

        {

            k--;

            continue;

        }

        for(int i = k+1;i < equ; ++i)

        {

            if(a[i][col] != 0)

            {

                int LCM = lcm(a[i][col],a[k][col]);

                int ta = LCM/a[i][col], tb = LCM/a[k][col];

                if(a[i][col]*a[k][col] < 0)

                    tb = -tb;

                for(int j = col;j < var + 1; ++j)

                    a[i][j] = ( (a[i][j]*ta)%2 - (a[k][j]*tb)%2  +  2 ) % 2;    //a[i][j]只有0和1两种状态

            }

        }

    }

    for(int i = k;i < equ; ++i)

        if(a[i][col] != 0)    return -1;   // 无解返回 -1

 

    //唯一解或者无穷解,k<=var,这里直接回带了,知道有唯一解啊

    for(int i = k-1;i >= 0; --i)

    {

        int tmp = a[i][var] % 2;

        for(int j = i+1;j < var; ++j)

            if(a[i][j] != 0)

                tmp = ( tmp - (a[i][j]*x[j])%2  +  2 ) % 2;

        x[i] = (tmp/a[i][i]) % 2;

    }

    return 0;

}

 

 

int main(void)

{

   // freopen("Input.txt", "r", stdin);

    int i, j,t,t1;

    cin>>t;

    t1=t;

    equ=30;

    var=30;

    while (t--)

    {

        memset(a, 0, sizeof(a));

   memset(x, 0, sizeof(x));

   //memset(free_x, 1, sizeof(free_x)); // 一开始全是不确定的变元.

        //下面要根据位置计算a[i][j];

 

 

 

        for (i = 0; i < 5; i++)

        {

            for (j = 0; j < 6; j++)

            {

              

              //下面要把a[i][j]的位置调换一下更科学,我代码没调换啊 ,也能A

              if (i-1>=0) a[i*6+j][(i-1)*6+j]=1; //计算上面的位置,应为a[(i-1)*6+j][i*6+j]=1;

              if (i+1<=4) a[i*6+j][(i+1)*6+j]=1;//计算下面的位置

              if (j-1>=0)  a[i*6+j][i*6+j-1]=1;//计算左面的位置

              if  (j+1<=5)  a[i*6+j][i*6+j+1]=1; //计算右面的位置

               a[i*6+j][i*6+j]=1;//别忘了计算自己

               cin>>a[i*6+j][30];

 

                //scanf("%d", &a[i][j]);

            }

        }

//        Debug

//free_num = Gauss();

free_num=Gauss_new();

        if (free_num == -1) printf("无解!\n");

          else if (free_num >= 0)

        {

 

            int na_num=0;

            printf("PUZZLE #%d\n",t1-t);

            for (i = 0; i < var; i++)

            {

                na_num++;

                if (na_num%6==0) {printf("%d\n",x[i]);}

                else

                printf("%d ",x[i]);

            }

        }

       // printf("\n");

    }

    return 0;

}

 

 

------------------------------------1222-----------over--------------------------------------------------------------------

 

 

重点说下1753这题:本题用guass还是比较牛的,速度很快啊

题意:

有4*4的正方形,每个格子要么是黑色,要么是白色,当把一个格子的颜色改变(黑->白或者白->黑)时,其周围上下左右(如果存在的话)的格子的颜色也被反转,问至少反转几个格子可以使4*4的正方形变为纯白或者纯黑?

 

本题求都变白或变黑的最小格子数。

分析:求都变白的最小格子数;再求变黑的最小格子数,输出2者最小值即可;

这里说下本类问题的bi的赋值,bi就是曾广矩阵的最后1列;

其实就是开始的矩阵(0-1),和最终矩阵的(0-1)做异或;相同的格子为0,不同的格子值为1;这类问题都一样的;

本体4*4的矩阵固定,方法固定,只是初始状态不固定,还是先把代码先敲进去,用样例输入,用 debug()把消元后的a的结果输出到屏幕上看看,看看有几个解是未知的,共16个方程:

1100100000000000

0111001000000000

0010110000000000

0001110100000000

0000110101000000

0000011110000000

0000001101010000

0000000111100000

0000000010111000

0000000001111010

0000000000110100

0000000000010011

0000000000000000

0000000000000000

0000000000000000

0000000000000000

最后4行都是0,则最后4个解变量是无穷解;

X15 x14 x13 x12 只能取0或1,枚举 2^4共16中情况,枚举1次,回带1次,算出1组解,记录解变量和最小的。

0 000 0001 0010 0011 ----------1111 共16个,说得太详细了,枚举可以循环

For (i=1----16)

{

0 0 0 0 // 每次根据i值,产生0 0 0 0 还是 00 10 ,就是x15 x14 x13 x12的值

回带

得到解

和是否最小

}

这是16种情况,要是更多,还是用dfs()吧,也简单的要命!

--------------------------------下位直接枚举的代码---超短--------------------------------

• for(i=0,min=17;i<16;++i){ //枚举有解的16种情况

• for(j=15;j>11;--j)r[j]=(1<<(j-12))&i?1:0; //最后4变量是自由变量

仔细体会上面这2句,如何产生 0 0 0 0 ----1111 的

 

----------------------------------高消+枚举-------poj1753-----------------------------------------------------------

#include <iostream>

#include <cstring>

#include <stdio.h>

using namespace std;

const int maxn=16;

int a[maxn][maxn+1],x[maxn],b[maxn][maxn+1];

int equ,var;

bool free_x[maxn+1]; // 判断是否是不确定的变元.

int free_num,ans=100000000;

int abs1(int num)

{

    if (num>=0) return num;

    else

        return -1*num;

}

void Debug(void)

{

    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);

}

int dfs(int p) //枚举自由解,只能取0-1,枚举完就回带,找到最小的

{

    if (p<=free_num-1) //深入到了主对角线元素非0的行了

    {

        //下面就是回带的代码啊

        for(int i = free_num-1; i >= 0; --i)

        {

            int tmp = a[i][var] % 2;

            for(int j = i+1; j < var; ++j) //x[i]取决于x[i+1]--x[var]啊,所以后面的解对前面的解有影响。

                if(a[i][j] != 0)

                    tmp = ( tmp - (a[i][j]*x[j])%2 + 2 ) % 2;

            x[i] = (tmp/a[i][i]) % 2; //上面的正常解

        } //回带完成了

//计算解元素为1的个数;

        int sum=0;

        for(int i=0; i<var; i++) sum+=x[i];

        if (ans>sum) ans=sum;

        return 0;

    }

    x[p]=0;

    dfs(p-1);

    x[p]=1;

    dfs(p-1);

}

void swap(int &a,int &b)

{

    int temp=a;

    a=b;

    b=temp;

}

int Gauss_1()

{

    int k,col = 0; //当前处理的列

    for(k = 0; k < equ && col < var; ++k,++col)

    {

        int max_r = k;

        for(int i = k+1; i < equ; ++i)

            if(a[i][col] > a[max_r][col])

                max_r = i;

        if(max_r != k)

        {

            for(int i = k; i < var + 1; ++i)

                swap(a[k][i],a[max_r][i]);

        }

        if(a[k][col] == 0)

        {

            k--;

            continue;

        }

        for(int i = k+1; i < equ; ++i)

        {

            if(a[i][col] != 0)

            {

                int LCM = lcm(a[i][col],a[k][col]);

                int ta = LCM/a[i][col], tb = LCM/a[k][col];

                if(a[i][col]*a[k][col] < 0)

                    tb = -tb;

                for(int j = col; j < var + 1; ++j)

                    a[i][j] = ( (a[i][j]*ta)%2 - (a[k][j]*tb)%2 + 2 ) % 2; //a[i][j]只有0和1两种状态

            }

        }

    }

    for(int i = k; i < equ; ++i)

        if(a[i][col] != 0) return -1; // 无解返回 -1

//上述代码是消元的过程,消元完成

//Debug();

//唯一解或者无穷解,k<=var

//var-k==0 唯一解;var-k>0 无穷多解,自由解的个数=var-k

//下面这几行很重要,保证秩内每行主元非0,且按对角线顺序排列

    for(int i = 0; i <equ; ++i)//每一行主元素化为非零

        if(!a[i][i])

        {

            int j;

            for(j = i+1; j<var; ++j)

                if(a[i][j])

                    break;

            if(j == var)

                break;

            for(int k = 0; k < equ; ++k)

                swap(a[k][i],a[k][j]);

        }

// ----处理保证对角线主元非0且顺序,完成

    free_num=k;

    if (var-k>0)

    {

        dfs(var-1);

        return ans;

    }

    if (var-k==0)//唯一解时,poj1753本题没唯一解,当题目具体操作给出后,系数矩阵已经固定了!

    {

//下面是回带求解,当无穷多解时,最后几行为0

        for(int i = k-1; i >= 0; --i)

        {

            int tmp = a[i][var] % 2;

            for(int j = i+1; j < var; ++j) //x[i]取决于x[i+1]--x[var]啊,所以后面的解对前面的解有影响。

                if(a[i][j] != 0)

                    tmp = ( tmp - (a[i][j]*x[j])%2 + 2 ) % 2;

//if (a[i][i]==0) x[i]=tmp; //最后的空行时,即无穷解得

//else

            x[i] = (tmp/a[i][i]) % 2; //上面的正常解

        }

        int sum=0;

        for(int i=0; i<var; i++) sum+=x[i];

        return sum;

    }

}

int main()

{

    int k,free_num;

    char c1[20];

    memset(a,0,sizeof(a));

    memset(x,0,sizeof(x));

    ans=1000000000;

    for (int i=0; i<4; i++)

    {

        cin>>c1;

//构造系数矩阵A

        for (int j=0; j<4; j++)

        {

            k = 4*i+j;

            a[k][k]=1;

            if (i>0) a[k][k-4]=1; //

            if (i<3) a[k][k+4]=1; //

            if (j>0) a[k][k-1]=1; //

            if (j<3) a[k][k+1]=1; //

            if (c1[j]=='b')

                a[k][maxn] = 1;

        }

    }

    for(int i=0; i<16; i++)

        for(int j=0; j<=16; j++)

            b[i][j]=a[i][j];

    for(int k=0; k<16; k++)

        b[k][16]^=1;

    equ=var=16;

    int j1=Gauss_1();

    int min1=ans;

    for(int i=0; i<16; i++)

        for(int j=0; j<=16; j++)

            a[i][j]=b[i][j];

    ans=100000000;

    int j2=Gauss_1();

    int min2=ans;

    if (j1==-1&&j2==-1) cout<<"Impossible"<<endl;

    else

        cout<<min(ans,min1)<<endl;

// cout << "Hello world!" << endl;

    return 0;

}

 

 

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