题目:用c++判断可满足式 题目描述: 给定一个命题公式,判断它是否为可满足式。 输入说明: 输入一行命题公式,命题变元及命题常元均用大写字母表示,用 !、+、*、-、= 分别表示非、合取、析取、条件、双条件联结词。 输出说明: 若为可满足式,则输出“Yes”,否则输出“No”。 输入样例: 样例1: P+Q+R 样例2: P*Q+!R 输出样例: 样例1: Yes 样例2: Yes
时间: 2024-03-31 14:37:20 浏览: 20
这是一个经典的命题逻辑问题,可以使用真值表或者 Davis–Putnam–Logemann–Loveland (DPLL) 算法来解决。
首先介绍真值表法。假设命题公式中有 $n$ 个命题变元,我们可以列出一个 $2^n$ 行的真值表,其中每一行对应着一个命题变元的取值组合,每一列对应着命题公式中的一个子式的真值。然后我们逐行计算命题公式的真值,如果存在一行使得命题公式的真值为真,则命题公式是可满足式;否则,命题公式是不可满足式。
使用真值表法的时间复杂度是 $O(2^n \cdot m)$,其中 $m$ 是命题公式中的子式数目。因此,它在实际问题中很少被使用。
下面介绍 DPLL 算法。DPLL 算法是一种基于回溯搜索的算法,它可以在命题公式中加入一些限制条件,使得搜索的空间更小。具体来说,DPLL 算法每次选择一个命题变元,并且将它设为真或者假。然后它根据命题公式的语法规则,推导出一个新的命题公式。如果这个新的命题公式是可满足式,那么它就继续递归地搜索下去;否则,它就回溯到上一个状态,重新选择一个命题变元。
DPLL 算法的时间复杂度是指数级别的,但是它在实际问题中非常高效,因为它能够利用命题公式的结构,减少搜索的空间。
下面给出一个使用 DPLL 算法来判断命题公式是否可满足的 C++ 代码:
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这是一个经典的命题逻辑问题,可以使用真值表或者 Davis–Putnam–Logemann–Loveland (DPLL) 算法来解决。
首先介绍真值表法。假设命题公式中有 $n$ 个命题变元,我们可以列出一个 $2^n$ 行的真值表,其中每一行对应着一个命题变元的取值组合,每一列对应着命题公式中的一个子式的真值。然后我们逐行计算命题公式的真值,如果存在一行使得命题公式的真值为真,则命题公式是可满足式;否则,命题公式是不可满足式。
使用真值表法的时间复杂度是 $O(2^n \cdot m)$,其中 $m$ 是命题公式中的子式数目。因此,它在实际问题中很少被使用。
下面介绍 DPLL 算法。DPLL 算法是一种基于回溯搜索的算法,它可以在命题公式中加入一些限制条件,使得搜索的空间更小。具体来说,DPLL 算法每次选择一个命题变元,并且将它设为真或者假。然后它根据命题公式的语法规则,推导出一个新的命题公式。如果这个新的命题公式是可满足式,那么它就继续递归地搜索下去;否则,它就回溯到上一个状态,重新选择一个命题变元。
DPLL 算法的时间复杂度是指数级别的,但是它在实际问题中非常高效,因为它能够利用命题公式的结构,减少搜索的空间。
下面给出一个使用 DPLL 算法来判断命题公式是否可满足的 C++ 代码:
请生成描述:输入一串字符,请判断它是否可以成为一个浮点数的合法表示。浮点数的表示需要满足以下格式:的c++代码
以下是一个C++代码段,用于判断给定的字符串是否可以作为浮点数的合法表示:
```cpp
#include <iostream>
#include <string>
#include <sstream>
bool isFloat(const std::string& input) {
std::istringstream iss(input);
float value;
iss >> std::noskipws >> value;
return iss.eof() && !iss.fail();
}
int main() {
std::string input;
std::cout << "请输入一串字符: ";
std::getline(std::cin, input);
if (isFloat(input)) {
std::cout << "输入的字符串是一个合法的浮点数表示。" << std::endl;
} else {
std::cout << "输入的字符串不是一个合法的浮点数表示。" << std::endl;
}
return 0;
}
```
这段代码首先定义了一个`isFloat`函数,它接受一个字符串作为参数,并尝试将其转换为浮点数。如果转换成功且没有剩余字符,则返回`true`;否则返回`false`。
在`main`函数中,我们首先获取用户输入的字符串,并调用`isFloat`函数进行判断。最后根据返回的结果输出相应的消息。
请注意,这段代码只是简单地判断字符串是否可以转换为浮点数,并不考虑具体的浮点数范围或精度限制。在实际应用中,可能需要根据需求进行相应的扩展和修改。