【JZOJ 4771】爬山

本文介绍了一个关于爬山运动员寻找从起点到存档点的最大成就值路径的问题。通过使用tarjan缩环算法预处理图,并结合SPFA算法求解最大代价路径,实现了高效的解决方案。

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

Description

国家一级爬山运动员h10今天获得了一张有着密密麻麻标记的地图,在好奇心的驱使下,他又踏上了去爬山的路。
对于爬山,h10有一个原则,那就是不走回头路,于是他把地图上的所有边都标记成了有向边。他决定从点S出发,每到达一个新的节点他就可以获得一定的成就值。同时h10又是一个很珍惜时间的运动员,他不希望这次爬山的成就值白白浪费,所以最后他一定要在一个存档点停下,保存自己的成就值。
请你计算出在此次爬山运动中h10能够得到的最大成就值。保证h10能走到存档点。

Solution

很明显,做这题的第一件事就是用tarjan缩环,
缩完环以后,就直接从S点跑SPFA最大代价即可,

注意:本题用递归版tarjan会爆栈!!!

复杂度:O(n+m)

Code

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#define fo(i,a,b) for(int i=a;i<=b;i++)
#define efo(i,q) for(int i=A[q];i;i=B[i][0])
using namespace std;
typedef long long LL;
const int N=500500,maxlongint=2147483640;
int read(int &n)
{
    char ch=' ';int q=0,w=1;
    for(;(ch!='-')&&((ch<'0')||(ch>'9'));ch=getchar());
    if(ch=='-')w=-1,ch=getchar();
    for(;ch>='0' && ch<='9';ch=getchar())q=q*10+ch-48;n=q*w;return n;
}
int m,n,S;
LL ans,b[N],d1[N];
int A[N],B[2*N][2],B0,HE[N];
int g[N];
int dfn[N],low[N],za[N];
bool z1[N];
int d[N],z[N];
int ZA[N][2];
void link(int q,int w){if(!A[q])HE[q]=B0+1;B[++B0][0]=A[q],A[q]=B0,B[B0][1]=w;}
void tarjan(int q)
{
    int I=1;bool OK;
    ZA[I][0]=q;ZA[I][1]=0;
    while(I)
    {
        OK=1;q=ZA[I][0];
        if(!ZA[I][1])z[q]=z1[q]=1,za[dfn[q]=low[q]=++za[0]]=q,ZA[I][1]=A[q];
            else low[q]=min(low[q],low[B[ZA[I][1]][1]]),ZA[I][1]=B[ZA[I][1]][0];
        for(int i=ZA[I][1];i;i=B[i][0])
            if(z[B[i][1]])low[q]=min(low[q],low[B[i][1]]);
            else if(!z1[B[i][1]])
            {
                ZA[I][1]=i;
                ZA[++I][0]=B[i][1];
                ZA[I][1]=0;
                OK=0;break;
            }
        if(OK)
        {
            if(low[q]==dfn[q])
            {
                int t;
                while((t=za[za[0]--])!=q)z[t]=0,g[t]=q;
                g[q]=q;z[q]=0;
            }
            I--;
        }
    }
}
int gf(int q){return g[q]=(g[q]==q?q:gf(g[q]));}
int main()
{
    int q,w;
    read(n),read(m);
    fo(i,1,m)read(q),read(w),link(q,w);
    fo(i,1,n)b[i]=read(q);
    fo(i,1,n)if(!z1[i])tarjan(i);
    fo(i,1,n)if((q=gf(i))!=i)
    {
        b[q]+=b[i];b[i]=0;
        B[HE[i]][0]=A[q];A[q]=A[i];A[i]=0;
    }
    fo(i,1,n)efo(j,i)B[j][1]=g[B[j][1]];
    S=g[read(S)],read(q);
    fo(i,1,q)read(w),z1[w]=0;
    memset(z,0,sizeof(z));
    int i=1,j=1;d[i]=S;z[S]=1;
    while(i<=j)
    {
        q=d[i++];
        efo(k,q)if(d1[B[k][1]]<d1[q]+b[q]&&B[k][1]!=q)
        {
            d1[B[k][1]]=d1[q]+b[q];
            if(!z[B[k][1]])d[++j]=B[k][1],z[B[k][1]]=1;
        }
        z[q]=0;
    }
    fo(i,1,n)if(!z1[i])ans=max(ans,b[g[i]]+d1[g[i]]);
    printf("%lld\n",ans);
    return 0;
}
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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