POJ1364.King(差分约束系统)

差分约束系统与SPFA算法
本文介绍了一种利用差分约束系统解决特定问题的方法,并通过SPFA算法判断是否存在符合条件的序列。针对一系列数学关系,文章详细阐述了如何转换为差分约束形式并进行求解。

有一个长度为 n 的序列,有 m 个关系:每次给你三个数 a, b, k,和一个符号 δ ( < 或者 > ) 来表示 ∑Xi (a <= i <= a + b) < k 或者 ∑Xi (a <= i <= a + b) > k,问存不存在满足这 m 个关系的序列。

首先我们来观察这些关系,∑Xi (a <= i <= a + b) 可以用前缀和来表示:sum[ b ] - sum[ a - 1 ]。那么关系式就变成了 sum[ b ] - sum[ a - 1 ] > k,sum[ a - 1 ] - sum[ b ] > -k (sum[  b ] - sum[ a - 1 ] < k ),但是还是和差分约束模型不太一样(差分约束是 <=>=),只需要把关系式的右边变成 k - 1 或者 -k - 1 就可以了。然后 spfa 判断负环,如果有就说明不存在,反之亦然。

#include <cstdio>
#include <cstring>

using namespace std;

const int MAX_N = 150;

struct node{
	int v, w, next;
}E[MAX_N << 1];
int head[MAX_N], top = 0;
inline void add(int u, int v, int w)
{
	E[++ top].v = v; E[top].w = w; E[top].next = head[u]; head[u] = top;
} 

int n, m;
int que[MAX_N], t[MAX_N], dis[MAX_N];
bool inq[MAX_N]; 

bool spfa(int s)
{
	memset(dis, 127, sizeof(dis)); memset(que, 0, sizeof(que));
	memset(inq, 0, sizeof(inq)); memset(t, 0, sizeof(t));
	int begin = 0, end = 1;
	que[begin] = s; dis[s] = 0; inq[s] = 1; t[s] ++;
	while (begin != end){
		int x = que[begin];
		for (int i = head[x]; i; i = E[i].next){
			if (dis[E[i].v] > dis[x] + E[i].w){
				dis[E[i].v] = dis[x] + E[i].w;
				//printf("%d\n", E[i].v);
				if (!inq[E[i].v]){
					t[E[i].v] ++;
					if (t[E[i].v] > n + 2) return 0; 
					que[end] = E[i].v; end ++;
				}
			}
		}
		begin = (begin + 1) % MAX_N;
		inq[x] = 0;
	}
	return 1;
}

void init()
{
	memset(head, 0, sizeof(head)); top = 0;
	int u, v, w; char s[10];
	for (int i = 1; i <= m; i ++){
		scanf("%d%d%s%d", &u, &v, s + 1, &w);
		if (s[1] == 'g') add(u + v + 1, u, -w - 1);
			else add(u, u + v + 1, w - 1);
	}
	for (int i = 1; i <= n + 1; i ++) add(0, i, 0);
}

void doit()
{
	if (spfa(0)) printf("lamentable kingdom\n");
		else printf("successful conspiracy\n");
}

int main()
{
	while (scanf("%d", &n) != EOF){
		if (n == 0) break;
		scanf("%d", &m);
		init();
		doit();
	}
	return 0;
}


基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值