cccc2017初赛 15 球队食物链

本文介绍了一种利用状态压缩深度优先搜索(状压DFS)解决特定环形依赖问题的方法。考虑到输入规模较小(n<=20),通过状态压缩来记录已访问节点的状态,确保最终形成的环能够闭环。此外,还介绍了实现过程中的关键优化技巧。

刚开始看的时候也不大会的…以为是什么高深的玩意儿…后来Google一下发现dfs…因为n<=20,所以可以用状压dfs dfs(sit,num,cnt,first);
sit表示当前的状况,即哪些球队已经在本次dfs中被使用了,这一维用一个数就够了(状压);
num表示当前dfs到的球队编号,cnt表示本次dfs已经使用了的球队数量,first则记录本次dfs的第一个球队,因为要保证最后一个球队要能战胜第一个球队…
然后要注意的一个点就是球队战胜对方可以在主场也可以在客场….
当然,这样第4个点是会tle的,所以要加上一个奇妙的剪枝,就是每次dfs前先要调查一下当前状况下还有没有球队能战胜第一只球队…不然的话dfs出来也没意义了….

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<string>
#include<algorithm>
#include<vector>
using namespace std;
vector<int>ans;
int n;string str[25];
bool dfs(int sit,int num,int cnt,int first)
{
    if(cnt==n&&(str[num][first-1]=='W'||str[first][num-1]=='L')){//这个一定要放在调查可能的代码前面,不然会GG
        ans.push_back(num);return true;
    }
    bool pos=false;
    for(int i=1;i<=n;i++){
        if(sit&(1<<i))continue;
        if(str[i][first-1]=='W'||str[first][i-1]=='L')pos=true;
    }
    if(!pos)return false;
    for(int i=0;i<str[num].size();i++){
        if((str[num][i]=='W'||str[i+1][num-1]=='L')&&(!(sit&(1<<(i+1))))){
            if(dfs(sit|(1<<(i+1)),i+1,cnt+1,first)){
                ans.push_back(num);return true;
            }
        }
    }
    return false;
}
int main()
{
    int i,j;
    cin>>n;
    for(i=1;i<=n;i++)cin>>str[i];
    for(i=1;i<=n;i++){
        if(dfs(1<<i,i,1,i))
            break;
    }
    if(ans.size()==0)
        cout<<"No Solution"<<endl;
    else{
        while(ans.size()>1){
            cout<<ans.back()<<' ';ans.pop_back();
        }
        cout<<ans.back()<<endl;
    }

    return 0;
}
内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 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汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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