poj1236Network of Schools

本文提供了一种解决 POJ 1236 的算法思路,通过求解强连通分量来确定最小软件分发点数量及使图强连通所需的最少边数。

题目链接:http://poj.org/problem?id=1236
题意就是,有许多学校连接在一个网络上,每个学校有一个list,可以将软件从自己传到list上的学校,现在告诉你list,让你求两个问题:
1.最少给多少个学校发软件,然后让它们传,最后能使所有学校都拿到这个软件
2.最少向list增添多少个学校(也即加边),能使不管任意一个学校拿到这个软件,都能使所有学校拿到这个软件,也即加边使整个图强连通
首先,求强连通分量然后缩点,统计每个强连通分量的入度和出度。
对于问题一,答案就是入度为0的点的个数
对于问题二,由与所有学校都连接在一个网络上,那么缩点以后所成的图一定是1个DAG,那么考虑将出度为0的点连一条出边至入度为零的点,最后选择剩余的入度(出度)为0的点,按照类似的方式连边,那么所连边数为max(入度为0的个数,出度为0的个数)。

#include<iostream>
#include<cstdlib>
#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;
struct node{
    int to,nxt;
}e1[10010];
struct edge{
    int u,v;
}e[10010];
int h[110];
int vis[110],mst[110],dfn[110],low[110];
int be[110],in[110],out[110],cnt[110];
int siz,m,st,con,idx;
void init(){
    memset(h,-1,sizeof h);
    memset(vis,0,sizeof vis);
    memset(e1,-1,sizeof e1);
    memset(in,0,sizeof in);
    memset(out,0,sizeof out);
    memset(cnt,0,sizeof cnt);
    siz=st=con=idx=m=0;
}
void add(int u,int v){
    e1[++siz].to=v;
    e1[siz].nxt=h[u];
    h[u]=siz;
    e[++m].u=u;e[m].v=v;
}
void tarjan(int u){
    dfn[u]=low[u]=++idx;
    mst[++st]=u;
    vis[u]++;
    int v;
    for(int i=h[u];~i;i=e1[i].nxt){
        v=e1[i].to;
        if(!vis[v]){
            tarjan(v);
            low[u]=min(low[u],low[v]);
        }
        else if(vis[v]&1){
            low[u]=min(low[u],dfn[v]);
        }
    }
    if(dfn[u]==low[u]){
        con++;
        do{
            v=mst[st--];
            vis[v]++;
            be[v]=con;
            cnt[con]++;
        }while(u!=v);
    }
}
void count(int &ans1,int &ans2){
    for(int i=1;i<=m;i++){
        if(be[e[i].u]!=be[e[i].v]){
            out[be[e[i].u]]++;
            in[be[e[i].v]]++;
        }
    }
    if(con==1){ans1=1,ans2=0;return ;}
    for(int i=1;i<=con;i++){
        if(!in[i])ans1++;
        if(!out[i])ans2++;
    }   
    ans2=max(ans1,ans2);
}
int main(){
    int n,v,ans1,ans2;
    init();
    scanf("%d",&n);
    for(int u=1;u<=n;u++)while(scanf("%d",&v)&&v)add(u,v);
    for(int i=1;i<=n;i++){
        if(!vis[i])tarjan(i);
    }
    count(ans1=0,ans2=0);
    printf("%d\n%d\n",ans1,ans2);
    return 0;
}
【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)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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