NOIP2017赛前模拟 STAR (合理证明复杂度)

【AI方案集】多模态AI实时翻译与沟通智能体设计.docx 这套AI技术方案不走“先堆概念再硬套场景”的老路,而是以业务痛点为锚点,把机器视觉识别、预测性分析、大模型知识赋能等能力拆解成轻量化可落地的功能模块,直接嵌入生产运营的关键环节,既能快速落地见效,又能通过持续的数据迭代逐步放大价值,帮企业在不盲目新增硬件投入的前提下,稳步完成智能化升级,实实在在把AI变成能降本、提效、控风险的生产工具。 立即下载

题目描述:
 给定一个无重边和自环的无向图,求有多少个如下图的鳕鱼图(四个点五条边—只看黑色的边):
 鳕鱼图
输入格式:
第一行一个整数T,表示有T组数据。
每组数据,第一行两个整数N,M,表示N个点,M条边。
接下来M行,每行两个整数U,V,表示U,V之间有一条无向边。
输出格式:
每组数据输出一个整数表示鳕鱼的个数(如果组成鳕鱼的边集不同,视为不同)

数据范围:
2<=N<=100000 ; 1<=M<=min(200000 , N*(N-1)/2 ; T<=3。

题解:
 对于鳕鱼图的正确理解是,两个三元环有一条公共边。
 然后我们可以对于每个点,先将它连向的点,打上标记,再枚举每个入度小于它的边另一边的点,判断即可,复杂度为O(mm−−√)。
 上课听凯爷讲证明,应该是将所有点按入度大小分为两类,一类入度大于m−−√的为重点,另一类为轻点。分三类情况考虑,即一个图全是重点,全是轻点,和都有的情况;全是重点,重点个数不超过m−−√,连的边最多m条,是O(mm−−√);全是轻点,轻点总数不超过m,连的边不超过m−−√,也是O(mm−−√);都有的情况,我们每次枚举轻点的出边,也是O(mm−−√)。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N = 100005;
int T,n,m,tot,x,y,r[N],first[N],nxt[N*4],to[N*4];
long long ans;
int vis[N];
inline int Readint(){
    int i=0;char c;
    for(c=getchar();!isdigit(c);c=getchar());
    for(;isdigit(c);c=getchar()) i=(i<<1)+(i<<3)+c-'0';
    return i;
}

inline void add(int x,int y){
    nxt[++tot]=first[x];first[x]=tot;
    to[tot]=y;r[x]++;
}

void calc(int u){
    int cnt;
    for(register int i=first[u];i;i=nxt[i]) vis[to[i]]=u;
    for(register int i=first[u];i;i=nxt[i]){
        int v=to[i];
        cnt=0;
        if(r[u]>=r[v]){
            if(r[u]==r[v]&&u>v) continue;
            for(int j=first[v];j;j=nxt[j])
              if(vis[to[j]]==u)  cnt++;
            ans+=(long long)((cnt-1)*cnt/2);
        }
    }
}

int main(){
//  freopen("lx.in","r",stdin);
    T=Readint();
    while(T--){
        ans=0,tot=0;
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        memset(r,0,sizeof(r));
        memset(first,0,sizeof(first));
        n=Readint(),m=Readint();
        for(register int i=1;i<=m;i++){
            x=Readint(),y=Readint();
            add(x,y);add(y,x);
        }
        for(register int i=1;i<=n;i++) calc(i);
        cout<<ans<<endl;
    }
}
【顶级EI复现】基于KKT条件与分段解析优化的双有源桥DC-DC变换器软开关协同最小应力闭环控制方法(Simulink仿真实现) 内容概要:本文针对三电平维也纳(VIENNA)整流器在中大功率应用中面临的直流侧中点电位不平衡问题,提出一种基于电容电压差值补偿的主动均衡控制策略。研究以电压电流双闭环PI控制为基础,在电压外环中引入上下电容电压差值作为反馈信号,结合空间矢量脉宽调制(SVPWM)技术,利用冗余小矢量的时间分配自由度实现对中点电位的闭环调节。通过MATLAB/Simulink搭建仿真模型,在800 V直流母线电压、20 kHz开关频率、10 kW负载功率等工况下进行验证。结果表明,该方法不仅能够有效稳定直流母线电压,还可显著抑制中点电位偏差,使其维持在极小范围内,均衡效果远优于未投入补偿的情况,同时保持较低的输入电流总谐波畸变率(THD)。该方案实现了“电压稳定—电流低谐波—中点均衡”三者的协同优化,无需增加额外硬件,具有良好的实用性与工程推广价值。; 适合人群:具备电力电子与电力传动基础知识,从事新能源发电、电动汽车充电、工业电源等相关领域研究的研发人员、高校研究生及高年级本科生。; 使用场景及目标:①掌握三电平VIENNA整流器的工作原理与中点电位波动的成因;②学习双闭环PI控制的设计与参数整定方法;③理解并应用基于SVPWM冗余矢量的中点电位主动平衡策略;④开展类似拓扑的仿真建模与控制算法研究。; 阅读建议:此文理论推导与仿真验证结合紧密,建议读者在理解控制原理的基础上,动手复现Simulink仿真模型,重点关注SVPWM模块中冗余矢量时间分配的实现细节,并尝试调整系统参数以观察控制效果的变化,从而深化对中点平衡能力边界的认识。 立即下载

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Amessal
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