贪心——HDU 5813 ( 2016 Multi-University Training Contest 7 1005 )

  • 题目链接:
    http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5813

  • 分析:
    N代表N个城市,每个城市要求只与 Ai 个城市相连接,且最后的路不能成环。若满足就输出Yes和每条路否则输出NO

  • 题解:
    先把给出的要求连接城市数排序,然后遍历一遍,若 Ai 大于i-1那么不成立,再遍历一遍,每个城市只连接它前面的城市

  • 参考代码:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath>
#include <algorithm>
#include <queue>
#include <map>
#include <set>
#include <vector>
#include <list>
#define LL long long
#define eps 1e-8
#define maxn 1010
#define mod 100000007
#define inf 0x3f3f3f3f
#define mid(a,b) ((a+b)>>1)
using namespace std;

int n;
typedef pair<int,int> pii;
pii num[maxn];

int main()
{
    int t, ca = 1;  cin >> t;
    while(t--)
    {
        scanf("%d", &n);
        for(int i=1; i<=n; i++) 
    {
            int x; scanf("%d", &x);
            num[i] = make_pair(x, i);
        }
        sort(num+1, num+1+n);

        int flag = 1;
        int cnt = 0;
        for(int i=1; i<=n; i++) 
    {
            if(num[i].first >= i) 
        {
                flag = 0;
                break;
            }
            cnt += num[i].first;
        }

        if(!flag) 
    {
            printf("Case #%d: No\n", ca++);
            continue;
        }

        printf("Case #%d: Yes\n", ca++);

        printf("%d\n", cnt);
        for(int i=1; i<=n; i++) 
    {
            for(int j=1; j<=num[i].first; j++) 
        {
                printf("%d %d\n", num[i].second, num[j].second);
            }
        }
    }

    return 0;
}
【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
【硕士论文复现】可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究”展开,旨在通过Matlab代码复现硕士论文中的核心模型与算法,探讨可再生能源(如风电、光伏)与大规模电动汽车接入电网后的协同优化调度方法。研究重点包括考虑需求侧响应的多时间尺度调度、电动汽车集群有序充电优化、源荷不确定性建模及鲁棒优化方法的应用。文中提供了完整的Matlab实现代码与仿真模型,涵盖从场景生成、数学建模到求解算法(如NSGA-III、粒子群优化、ADMM等)的全过程,帮助读者深入理解微电网与智能电网中的能量管理机制。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、智能电网、电动汽车等领域技术研发的工程人员。; 使用场景及目标:①用于复现和验证硕士论文中的协同调度模型;②支撑科研工作中关于可再生能源消纳、电动汽车V2G调度、需求响应机制等课题的算法开发与仿真验证;③作为教学案例辅助讲授能源互联网中的优化调度理论与实践。; 阅读建议:建议结合文档提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习各模块实现,重点关注模型构建逻辑与优化算法的Matlab实现细节,并通过修改参数进行仿真实验以加深理解。
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