2021牛客暑期多校训练营3B

本文讲述了矩阵染色问题的解决方案,通过构造2*2小矩阵染色规则,得出选择一列全选再逐列选一个点的策略,并进一步分析得出问题本质为求解最小生成树。作者采用并查集实现最小生成树算法,最终通过遍历所有点的权值构建边并求解。同时提及了群友提出的DSU+二分图解法,但未深入探讨。

题目

题意:矩阵,n行m列(5e3),点有权在1e5以内,2*2小矩阵染三另一免费,求全染权和;

我:四个方向DP一下吧,应该没错吧,怎么这么多人wa,通过率血马低,不对劲,开始换做法。
一个半小时后,终于yy出来了:

2*2小矩阵染三另一免费
这是唯一一个约束,那易想到一个万能解法,那就是选一列全选了,然后之后每一列都选一个点,剩下的点都是免费的,那么一共选了n+m-1个点;显然这个并不是最优解,因为没有考虑点权。
继续yy:
(i,j),(i+1,j),(i,j+1)都选了,
那么第四个点就能取了,考虑性质连通性,显然可以建立行列联通思想.
于是 定义(i,j)表示存在一条i-j的边,权值为点权; 至此豁然开朗,那么为什么i+1和j+1免费了,因为第i+1行和第i行联通,第i行和第j列联通,第j列和第j+1列联通。
大为震撼,现在验算一下:
如果选了若干点,但是不满足上面的条件能免费吗,显然是不能的,最后得出来就是把n行和m列全部勾连起来,剩下的点全部全部全部全部免费!

所以:这个题就是有n+m个点,有n*m条边,求MST,做完了;

做完之后一看群,群友竟然还有dsu+二分图做法;我一看所有的边的的确确就是链接一个二分图,左边是n行,右边是m列,中间是(i,j)边

不过我对dsu思想仍未涉及多深,故不做分析,仅仅使用最小生成树做法做,是完全简单且直接的。
最后贴上简单得不能简单的代码:

const int maxn = 5e3+10;
struct node{int x,y,z;};
node t[maxn*maxn];
int fa[maxn*2];
int getfa(int k){return fa[k]==k?k:(fa[k] = getfa(fa[k]));}
void _merge(int x,int y)
{
    int a = getfa(x);
    int b = getfa(y);
    fa[a] = fa[b];
}
int cnt =0;
vector<pii >tong[100010];
int main()
{
	int n,m,a,b,c,d,p;
	scanf("%d %d %d %d %d %d %d",&n,&m,&a,&b,&c,&d,&p);
	for(int i=1;i<=n+m;++i)fa[i] = i;
	t[0].z=a;
	for(int i=1;i<=n;i++)
    {
		for(int j=1;j<=m;j++)
        {
			cnt++;
			t[cnt].x=i;
			t[cnt].y=n+j;//列编号是n+j;
			t[cnt].z=((ll )t[cnt-1].z*t[cnt-1].z*b+(ll )t[cnt-1].z*c+d)%p;
		//	printf("%d %d %d\n",t[cnt].x,t[cnt].y,t[cnt].z);
			tong[t[cnt].z].push_back((pii ){i,n+j});
		}
	}
	//
	ll ans =0,tot=0;
	for(int i =0;i<p;++i)
    {
       // printf("%d\n",tong[i].size());
        for(int j = 0;j<tong[i].size();++j)
        {
            if( getfa(tong[i][j].X)!=getfa(tong[i][j].Y) )
            {
               // printf("%d %d %d %d\n",i,j,tong[i][j].X,tong[i][j].Y);
                ans+=i;
                _merge(tong[i][j].X,tong[i][j].Y);
                ++tot;
                if(tot==n+m-1)break;
            }
        }
        if(tot==n+m-1)break;
    }
    printf("%lld\n",ans);

	return 0;
}
**项目概述:** 本资源提供了一套采用Vue.js与JavaScript技术栈构建的古籍文献文字检测与识别系统的完整源代码及相关项目文档。当前系统版本为`v4.0+`,基于`vue-cli`脚手架工具开发。 **环境配置与运行指引:** 1. **获取项目文件**后,进入项目主目录。 2. 执行依赖安装命令: ```bash npm install ``` 若网络环境导致安装缓慢,可通过指定镜像源加速: ```bash npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org ``` 3. 启动本地开发服务器: ```bash npm run dev ``` 启动后,可在浏览器中查看运行效果。 **构建与部署:** - 生成测试环境产物: ```bash npm run build:stage ``` - 生成生产环境优化版本: ```bash npm run build:prod ``` **辅助操作命令:** - 预览构建后效果: ```bash npm run preview ``` - 结合资源分析报告预览: ```bash npm run preview -- --report ``` - 代码质量检查与自动修复: ```bash npm run lint npm run lint -- --fix ``` **适用说明:** 本系统代码经过完整功能验证,运行稳定可靠。适用于计算机科学、人工智能、电子信息工程等相关专业的高师生、研究人员及开发人员,可用于学术研究、课程实践、毕业设计或项目原型开发。使用者可在现有基础上进行功能扩展或定制修改,以满足特定应用场景需求。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【EI复现】基于阶梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于阶梯碳交易机制的虚拟电厂优化调度模型,重点研究了包含P2G-CCS(电转气-碳捕集与封存)耦合技术和燃气掺氢技术的综合能源系统在Matlab平台上的仿真与代码实现。该模型充分考虑碳排放约束与阶梯式碳交易成本,通过优化虚拟电厂内部种能源设备的协同运行,提升能源利用效率并降低碳排放。文中详细阐述了系统架构、数学建模、目标函数构建(涵盖经济性与环保性)、约束条件处理及求解方法,并依托YALMIP工具包调用求解器进行实例验证,实现了科研级复现。此外,文档附带网盘资源链接,提供完整代码与相关资料支持进一步学习与拓展。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员或从事综合能源系统、低碳调度方向的工程技术人员;熟悉YALMIP和常用优化算法者更佳。; 使用场景及目标:①学习和复现EI级别关于虚拟电厂低碳优化调度的学术论文;②掌握P2G-CCS、燃气掺氢等新型低碳技术在电力系统中的建模与应用;③理解阶梯碳交易机制对调度决策的影响;④实践基于Matlab/YALMIP的混合整数线性规划或非线性规划问题建模与求解流程。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资源,先通读文档理解整体思路,再逐步调试代码,重点关注模型构建与代码实现之间的映射关系;可尝试修改参数、结构或引入新的约束条件以深化理解并拓展应用场景。
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