BestCoder Round #53 (div.2) HDOJ5424 Rikka with Graph II(dfs & 哈密顿通路判断)

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Rikka with Graph II

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others)
Total Submission(s): 717    Accepted Submission(s): 174


Problem Description
As we know, Rikka is poor at math. Yuta is worrying about this situation, so he gives Rikka some math tasks to practice. There is one of them:

Yuta has a non-direct graph with n vertices and n edges. Now he wants you to tell him if there exist a Hamiltonian path.

It is too difficult for Rikka. Can you help her?
 

Input
There are no more than 100 testcases. 

For each testcase, the first line contains a number n(1≤n≤1000).

Then n lines follow. Each line contains two numbers u,v(1≤u,v≤n) , which means there is an edge between u and v.
 

Output
For each testcase, if there exist a Hamiltonian path print "YES" , otherwise print "NO".
 

Sample Input
4 1 1 1 2 2 3 2 4 3 1 2 2 3 3 1
 

Sample Output
NO YES Hint For the second testcase, One of the path is 1->2->3 If you doesn't know what is Hamiltonian path, click here (https://en.wikipedia.org/wiki/Hamiltonian_path).
 



问你一个图是否存在哈密顿通路。

哈密顿通路:经过图中每个点一次的一条通路。


直接套板子必然会TLE,加用dfs优化。先判断图是否连通,连通则每次找度最小的点开始。


AC代码:


#include "iostream"
#include "cstdio"
#include "cstring"
#include "algorithm"
using namespace std;
const int MAXN = 1005;
int n, cnt, deg[MAXN];
bool flag, vis[MAXN], map[MAXN][MAXN];
void dfs(int x)
{
	if(cnt == n) {
		flag = true;
		return ;
	}
	for(int i = 1; i <= n && !flag; ++i)
		if(!vis[i] && map[x][i]) {
			vis[i] = true;
			++cnt;
			dfs(i);
			--cnt;
			vis[i] = false;
		}
}
int main(int argc, char const *argv[])
{
	while(scanf("%d", &n) != EOF) {
		memset(deg, 0, sizeof(deg));
		memset(vis, false, sizeof(vis));
		memset(map, false, sizeof(map));
		flag = false;
		cnt = 1;
		for(int i = 0; i < n; ++i) {
			int x, y;
			scanf("%d%d", &x, &y);
			if(x != y && !map[x][y]) {
				map[x][y] = map[y][x] = true;
				++deg[x], ++deg[y];
			}
		}
		int tmp = 1, sum = 0;
		for(int i = 1; i <= n; ++i)
			if(deg[i] == 1) {
				tmp = i;
				++sum;
			}
		if(sum > 2) {
			printf("NO\n");
			continue;
		}
		vis[tmp] = true;
		dfs(tmp);
		if(flag) printf("YES\n");
		else printf("NO\n");
	}
	return 0;
}


【电力负荷预测】项目介绍 MATLAB实现基于BO-Transformer-LSTM贝叶斯优化算法(BO)优化Transformer-LSTM组合模型进行居民用户多步电力负荷预测(含模型描述及部分示例 内容概要:本文介绍了一个基于BO-Transformer-LSTM的组合模型,用于实现居民用户多步电力负荷预测的完整项目实例。该模型融合Transformer的全局注意力机制与LSTM的局部时序记忆能力,构建能够捕捉长时依赖与周期性特征的深度学习架构,并引入贝叶斯优化(BO)自动搜索最优超参数组合,提升预测精度与训练效率。项目涵盖从原始数据清洗、特征工程、滑动窗口样本构建、模型设计到超参数优化、反归一化及多步误差评估的全流程,强调时间顺序划分以防止信息泄露,并通过周期编码、外生变量融合等方式增强数据表达能力。文中提供了详细的MATLAB代码示例,包括数据预处理、网络搭建、贝叶斯优化配置和预测结果评估等关键步骤。 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,熟悉MATLAB编程环境,从事电力系统预测、智能电网、负荷管理等相关领域的研究人员、工程师及研究生。 使用场景及目标:①应用于居民级或多用户聚合负荷的短期至中期多步预测(如未来24小时);②服务于配电系统运行调度、需求响应基线设定、家庭能源管理系统优化、分布式能源协调控制等实际工程场景;③为科研提供可复现的深度学习+贝叶斯优化的技术路线参考。 阅读建议:此资源以实际项目为导向,建议读者结合提供的代码逐步实现并调试模型,重点关注数据质量控制、时间特征编码、组合网络结构设计与贝叶斯优化稳定性之间的协同关系,在实践中深入理解多步预测中的误差累积机制与超参数敏感性问题。 立即下载

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