HDU 4807 Lunch Time(费用流)★

本文介绍了一种解决多人从起点到终点最短路径问题的方法,利用费用流算法结合特定的枚举策略来求解最优解。通过不断寻找增广路并更新已找到路径的状态,最终得出所有人员达到目的地所需的最短时间。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

转载自:http://blog.youkuaiyun.com/xtttgo/article/details/51923505

题意:告诉你一些单向边,问你k个人最快能多久从0点到达n-1点。 
思路:这题可以看出是费用流,但是费用流只能求出最大流和最小费用,而且是包括所有增广路的。但是实际上,每条路每秒钟都可以进入一批人,所以在一些情况下,可以考虑等待一段时间走短的路,而不是每条路都直接进入。所以我们在费用流中每次增广求出的增广路就有用了,因为每次求出的增广路的时间都是递增的,所以我们可以枚举一下,求出只使用当前求出的这些路最多能走多少人,并且只使用当前的路还需要多久能走完所有的人。枚举一遍所有路,就可以求出答案。

当前最多能走的人:(当前时间-上一条路的时间)*之前走过的所有人+当前这条路能走的人。(因为每一秒,前面的所有路都可以进入一批人,所以两条路的时间差可以走过一批人,而且当前这条路也可以走过一批人。) 
剩余人数还需多久:当前时间+剩余人数/现在每秒能走的人数(向上取整) 

对于求出的每条增广路都这样枚举一下,取最小时间,就可以求出答案。

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <cstdlib>
#include <cctype>
#include <string>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <map>
#include <set>
#include <queue>
#include <ctime>
using namespace std;
typedef long long ll;
typedef pair<int,int> pii;
#define pb push_back
#define mp make_pair
#define lson l,m,rt<<1
#define rson m+1,r,rt<<1|1
#define calm (l+r)>>1
const int INF=2139062143;

const int maxn=2510;
const int maxm=5010;
struct EE{
    int from,to,cap,cost;
    EE(){}
    EE(int f,int t,int cap,int cost):from(f),to(t),cap(cap),cost(cost){}
}edge[4*maxm];
int n,m,k,st,ed,ff,nowf,ans,Ecnt,d[maxn],flow[maxn],pre[maxn];
bool vis[maxn];
vector<vector<int> >G;
void init(){
    st=0;ed=n-1;Ecnt=0;ff=0;ans=0;
    G.clear();G.resize(n);
}
inline void add(int from,int to,int cap,int cost){
    G[from].pb(Ecnt);
    edge[Ecnt++]=EE(from,to,cap,cost);
    G[to].pb(Ecnt);
    edge[Ecnt++]=EE(to,from,0,-cost);
}
bool spfa(){
    memset(vis,false,sizeof vis);
    fill(d,d+n+1,INF);
    queue<int> Q;Q.push(st);
    vis[st]=true;d[st]=0;pre[st]=-1;flow[st]=INF;
    while(!Q.empty()){
        int s=Q.front();Q.pop();
        vis[s]=false;
        for(int i=0;i<(int)G[s].size();i++){
            EE e=edge[G[s][i]];
            if(e.cap>0&&d[e.to]>d[s]+e.cost){
                d[e.to]=d[s]+e.cost;
                pre[e.to]=G[s][i];
                flow[e.to]=min(flow[s],e.cap);
                if(flow[e.to]==0)break;
                if(!vis[e.to]){vis[e.to]=true;Q.push(e.to);}
            }
        }
    }
    if(d[ed]==INF)return false;
    ff=flow[ed];ans=d[ed];
    //printf("%d %d\n",flow[ed],d[ed]);
    int now=ed;
    while(now!=st){
        now=pre[now];
        edge[now].cap-=flow[ed];
        edge[now^1].cap+=flow[ed];
        now=edge[now].from;
    }
    return true;
}
void MFMC(){
    int cnt=k,pref=0,pred=0,pr=INF;
    while(spfa()){
        cnt-=(ans-pred)*pref+ff;
        pref+=ff;pred=ans;
        int now=ans+ceil(max(cnt,0)/(1.0*pref));
        pr=min(pr,now);
        if(cnt<=0){
            break;
        }
    }
    if(pr!=INF)printf("%d\n",pr);
    else printf("No solution\n");
}
int main(){
    //freopen("D://input.txt","r",stdin);
    while(scanf("%d%d%d",&n,&m,&k)!=EOF){
        init();
        for(int i=0;i<m;i++){
            int a,b,c;scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);
            add(a,b,c,1);
        }
        if(k==0){
            printf("0\n");
            continue;
        }
        MFMC();
    }
    return 0;
}


基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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