bzoj1191[HNOI2006]超级英雄Hero

本文介绍了一个基于裸的二分图匹配算法的实现,通过递归的方式进行匹配检查,一旦无法完成匹配则提前终止,适用于竞赛编程场景。

裸的二分图匹配,毕竟是t1,但是主要是有一句题目一旦没办法匹配了就要break,没看到闯关制的我调了好久

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<cstring>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>
#define LL long long
#define fo(i,a,b) for(int i=a;i<=b;i++) 
using namespace std;
inline LL read()
{
	LL d=0,f=1;char s=getchar();
	while(s<'0'||s>'9'){if(s=='-')f=-1;s=getchar();}
	while(s>='0'&&s<='9'){d=d*10+s-'0';s=getchar();}
	return d*f;
}
#define N 1005
int a[N][N],l[N];
bool y[N];
int n,m;

bool match(int x)
{
	fo(i,0,n-1)
	if (y[i]==0&&a[x][i])
	{
		y[i]=1;
		if (l[i]==0||match(l[i]))
		{
			l[i]=x;
			return 1;
		}
	}
	return 0;
}

int main()
{
	memset(l,0,sizeof(l));
	n=read(),m=read();
	fo(i,1,m)
	{
		int x=read(),y=read();
		a[i][y]=1;
		a[i][x]=1;
	}
	
	int ans=0;
	fo(i,1,m)
	{
		memset(y,0,sizeof(y));
		if (match(i)) ans++;
		else break;
	}
	printf("%d\n",ans);
	return 0;
}


内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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