P1894 The Perfect Stall

这篇博客介绍了如何利用匈牙利算法解决洛谷P1894题目——The Perfect Stall。内容涵盖该题目的解题思路和算法应用。

P1894 The Perfect Stall

https://www.luogu.com.cn/problem/P1894

这是一道较为规整的匈牙利算法:

#include <bits/stdc++.h> 
using namespace std;
const int MAX=200+10;

int n,m,ans,cow[MAX];//cow[i]代表第i个牛栏的牛
bool vis[MAX],love[MAX][MAX];//vis是已搜查过,love记录喜爱的牛栏编号

inline int read()//快读
{
	int x=0,f=1;
	char ch=getchar();
	while(!isdigit(ch))
	{
		if(ch=='-') f=-1;
		ch=getchar();
	}
	while(isdigit(ch))
	{
		x=x*10+ch-'0';
		ch=getchar();
	}
	
	return x*f; 
}

bool DFS(int x)//匈牙利算法
{
    for(int i=1;i<=m;i++)//牛栏的编号在[1,m] 
	{
        if(!vis[i]&&love[x][i])//如果这个牛栏没有搜过并且牛喜欢这个栏
		{
            vis[i]=true;//标记这头牛进入牛栏 
            if(cow[i]==0||DFS(cow[i]))//cow[i]=0,第i个牛栏没有牛,所以是可以进的||i在匹配中,但从i出发可以有增广路 
			{
                cow[i]=x;//否则把原来的牛赶出去,重新进行匹配
                return true;//有牛栏可以进,设为true
            }
        }
    }
    return false;//没有牛栏可以进。设为false
}
int main()
{
    n=read(),m=read();
    for(int i=1;i<=n;i++)
	{
        int s=read();
        while(s--)
		{
            love[i][read()]=true; 
        }
    }
    for(int i=1;i<=n;i++)
	{
        memset(vis,false,sizeof vis);//一开始所有牛栏都没有搜过
        if(DFS(i))  ans++;//如果可以进牛栏答案加一
    }
    cout<<ans<<endl;
    return 0;
}

 

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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