[codevs 1904] 最小路径覆盖问题

本文介绍了一个关于最小路径覆盖问题的解决方法。首先通过构造特殊情形理解问题本质,随后利用最大基数匹配算法来求解最少路径条数。最终,通过一个具体实现案例展示了算法的应用。

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[codevs 1904] 最小路径覆盖问题


题解:

因为题目中边的长度“可以为0”, 所以不妨先假设一种特殊情况,就是所有边的长度均为0,那么需要的路径就是n条(n为点的个数);然后我们在这些点之间连一些边,按照题目要求每个点至多有一条边,可以发现每连一条边覆盖的路径就少了一条。那么什么时候覆盖的路径最少呢?连的边最多的时候,最多多少条边?答案就是这个图的最大基数匹配。则最少的路径条数就是点的个数-最大基数匹配。

PS:本题目其实是不要输出路径的,CODEVS上描述有误。

代码:


总时间耗费: 4ms 
总内存耗费: 364B

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<vector>
#include<queue>
#include<algorithm>
using namespace std;

const int maxn = 2000 + 10;
const int INF = 1000000007;

int n, m;
vector<int> G[maxn];
bool vis[maxn]; 
int x[maxn], y[maxn];

bool dfs(int u) {
	for(int i = 0; i < G[u].size(); i++) {
		int v = G[u][i];
		if(!vis[v]) {
			vis[v] = 1;
			if(!y[v] || dfs(y[v])) {
				x[u] = v;
				y[v] = u;
				return 1;
			}
		}
	}
	return 0;
}

int main() {
	cin >> n >> m;
	for(int i = 0; i < m; i++) {
		int a, b;
		cin >> a >> b; 
		G[a].push_back(b);
	}
	
	int ans = 0;
	for(int i = 1; i <= n; i++) {
		memset(vis, 0, sizeof(vis));
		if(dfs(i)) ans++;
	}
	
	cout << n - ans << endl;
	
  return 0;
}


内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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