拓扑排序

#include<cstdlib>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<stack>
#include<cmath>
using namespace std;
const int M=1005;
struct linklist
{
	int s;
	linklist *next;
};
linklist map[M];
int co[M];
stack<int>s;
int a[M];
int n, m;
int tj=0;
void toposort()
{
	int nn=0;
	for (int i=1; i<=n; i++)
	{
		if (!co[i]) s.push(i);
	}
	if (s.empty()){
		printf("No sort\n");
		return; 
	}
	else 
	{
		while (!s.empty())
		{
			tj++;
			int v=s.top();
			a[++nn]=v;
			s.pop();
			for (linklist *i=map[v].next; i!=NULL; i=i->next)
			{
					co[i->s]--;
					if(!co[i->s]) s.push(i->s);
				
			}
		}
	}
}
void insert(linklist &x, int y)
{
	linklist *t;
	t=new(linklist);
	t->s=y;
	t->next=x.next;
	x.next=t;
}
void init()
{
	memset(co, 0, sizeof(co));
	memset(map, 0, sizeof(map));	
	for (int i=1; i<=n; i++)
	{
		map[i].s=i;
		map[i].next=NULL;
	}
	scanf("%d %d", &n, &m);
	for (int i=1; i<=m; i++)
	{
		int x, y;
		scanf("%d%d", &x, &y);
		insert(map[x], y);
		co[y]++;
	}

}
int main()
{
	init();
	//debug();
	toposort();
	if (tj<n) {
			printf("No sort\n");
	}
	else 
	{
		for (int i=1; i<=n; i++)
		printf("%d ", a[i]);
	}
	return 0;
}

内容概要:本文介绍了一套针对智能穿戴设备的跑步/骑行轨迹记录系统实战方案,旨在解决传统运动APP存在的定位漂移、数据断层和路径分析单一等问题。系统基于北斗+GPS双模定位、惯性测量单元(IMU)和海拔传感器,实现高精度轨迹采集,并通过卡尔曼滤波算法修正定位误差,在信号弱环境下利用惯性导航补位,确保轨迹连续性。系统支持跑步与骑行两种场景的差异化功能,包括实时轨迹记录、多维度路径分析(如配速、坡度、能耗)、数据可视化(地图标注、曲线图、3D回放)、异常提醒及智能优化建议,并可通过蓝牙/Wi-Fi同步数据至手机APP,支持社交分享与专业软件导出。技术架构涵盖硬件层、设备端与手机端软件层以及云端数据存储,强调低功耗设计与用户体验优化。经过实测验证,系统在定位精度、续航能力和场景识别准确率方面均达到预期指标,具备良好的实用性和扩展性。; 适合人群:具备一定嵌入式开发或移动应用开发经验,熟悉物联网、传感器融合与数据可视化的技术人员,尤其是从事智能穿戴设备、运动健康类产品研发的工程师和产品经理;也适合高校相关专业学生作为项目实践参考。; 使用场景及目标:① 开发高精度运动轨迹记录功能,解决GPS漂移与断点问题;② 实现跑步与骑行场景下的差异化数据分析与个性化反馈;③ 构建完整的“终端采集-手机展示-云端存储”系统闭环,支持社交互动与商业拓展;④ 掌握低功耗优化、多源数据融合、动态功耗调节等关键技术在穿戴设备中的落地应用。; 阅读建议:此资源以真实项目为导向,不仅提供详细的技术实现路径,还包含硬件选型、测试验证与商业扩展思路,建议读者结合自身开发环境,逐步实现各模块功能,重点关注定位优化算法、功耗控制策略与跨平台数据同步机制的设计与调优。
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