[欧拉回路] 51NOD1967. 路径定向

欧拉回路模板题解析
本文介绍了一道关于欧拉回路的经典模板题,并提供了一份详细的C++代码实现。通过对奇数点的处理和使用并查集进行边的合并,最终解决了问题。代码中包含了节点、边的定义及关键的数据结构。

记一道模板题
首先入度等于出度,很显然是欧拉回路的性质
奇数点的话两两连边就行了…

做完后想起来Manchery讲过…

#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <algorithm>

using namespace std;

const int N=100010;

int n,m,cnt=1,du[N],ans[N*10],G[N];
struct edge{
  int t,nx,g,w;
}E[N*10];

inline void addedge(int x,int y,int w){
  E[++cnt].t=y; E[cnt].nx=G[x]; G[x]=cnt; E[cnt].g=w; E[cnt].w=0; du[x]++;
  E[++cnt].t=x; E[cnt].nx=G[y]; G[y]=cnt; E[cnt].g=w; E[cnt].w=1; du[y]++;
}

int fa[N*10];

int Gfat(int x){
  return x==fa[x]?x:fa[x]=Gfat(fa[x]);
}

int Q[N],t,vis[N];

void dfs(int x){
  vis[x]=1;
  for(int i=Gfat(G[x]);i;i=Gfat(E[i].nx)){
    fa[i]=E[i].nx;
    fa[i^1]=E[i^1].nx;
    dfs(E[i].t);
    ans[E[i^1].g]=E[i^1].w;
  }
}

int main(){
  freopen("1.in","r",stdin);
  freopen("1.out","w",stdout);
  scanf("%d%d",&n,&m);
  for(int i=1,x,y;i<=m;i++)
    scanf("%d%d",&x,&y),addedge(x,y,i);
  int lst=0,c=0;
  for(int i=1;i<=n;i++)
    if(du[i]&1) lst?(addedge(lst,i,0),lst=0):lst=i;
    else c++;
  for(int i=2;i<=cnt;i++) fa[i]=i;
  for(int i=1;i<=n;i++)
    if(!vis[i]) dfs(i);
  printf("%d\n",c);
  for(int i=1;i<=m;i++) putchar(ans[i]+'0');
  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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