[Luogu2761] 软件补丁问题 [状态压缩][最短路]

本文深入探讨了Dijkstra算法的实现细节,通过一个具体的编程示例,展示了如何使用此算法解决复杂的路径寻找问题。文章涵盖了算法的基本原理、数据结构的选择、以及在实际问题中的应用技巧。

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u v a 658 \frak{uva658} uva658

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<queue>
#include<cctype>
using namespace std;
#define PII pair<int,int>
string Pre[105],Tar[105];
int S_positive[105]={};
int S_denegati[105]={};
int T_positive[105]={};
int T_denegati[105]={};
bool vis[2097157]={};
int N,M,T,dis[2097157]={},ans=0,val[105]={};
priority_queue<PII,vector<PII>,greater<PII> >Q;
int dijkstra(int S,int T)
{
    for(int i=T;i<S;++i)dis[i]=0x3f3f3f3f;
    memset(vis,0,sizeof(vis));
    Q.push(make_pair(0,S)); dis[S]=0;
    while(!Q.empty())
    {
        int x=Q.top().second; vis[x]=1; Q.pop();
        for(int v,i=1;i<=M;++i)
        {
            if(!(((x&S_positive[i])==S_positive[i])&&((x&S_denegati[i])==x)))continue;
            v=(x|T_positive[i])&T_denegati[i];
            if(dis[v]<dis[x]+val[i])continue;
            dis[v]=dis[x]+val[i];
            if(vis[v])continue;
            Q.push(make_pair(dis[v],v));
        }
    }
    return dis[T];
}
int main()
{
    ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(0); cout.tie(0);
    cin>>N>>M;
        for(int i=1;i<=M;++i)
        {
            cin>>val[i]>>Pre[i]>>Tar[i];
            for(int j=0;j<N;++j)
            {
                if(Pre[i][j]=='+')S_positive[i]+=1<<j;
                if(Pre[i][j]!='-')S_denegati[i]+=1<<j;
                if(Tar[i][j]=='+')T_positive[i]+=1<<j;
                if(Tar[i][j]!='-')T_denegati[i]+=1<<j;
            }
        }
        ans=dijkstra((1<<N)-1,0);
        if(!vis[T])cout<<'0';
        else cout<<ans;
        cout<<"\n\n";
    return 0;
}
内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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