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;
}

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
04-03
### RCU Stall 的概念及其处理 RCU(Read-Copy Update)是一种用于多线程环境下的同步机制,在 Linux 内核中被广泛使用。当发生 RCU stall 时,意味着某个 CPU 或者任务长时间处于一种状态,阻止了 RCU grace period 的完成[^1]。 #### RCU Stall 的检测流程 在内核中,`rcu_sched_clock_irq()` 是触发 RCU stall 检测的一个重要函数。它通过调用一系列子函数来确认是否存在 stalled CPUs 并打印相关信息。以下是其主要路径: - `rcu_sched_clock_irq()` 调用了 `rcu_pending()` 来检查是否有未决的 RCU 工作项。 - 如果存在未决工作,则进一步调用 `check_cpu_stall()` 进行更详细的分析。 - 当发现确实存在 stalled CPUs 时,会依次调用 `print_cpu_stall()` 和其他辅助函数(如 `rcu_dump_cpu_stacks()`、`dump_cpu_task()` 等),最终生成堆栈回溯信息以便调试[^2]。 #### 处理策略 针对 RCU stall 的情况,可以通过调整内核参数来进行控制。例如,`sysctl_panic_on_rcu_stall` 参数决定了系统是否应在检测到 RCU stall 后立即崩溃并记录日志。如果该值设置为 true (`1`) ,那么一旦检测到 stall 将直接引发 kernel panic,并显示 “RCU Stall” 错误消息。 另外需要注意的是,尽管上述讨论集中在 RCU stalls 上,但在现代操作系统中有许多类似的性能瓶颈现象可以利用 Pressure Stall Information (PSI) 技术监测。PSI 提供了一种方法用来衡量由于资源竞争而导致的任务延迟程度,并且能够持续一段时间维持活跃状态以减少波动影响[^3]。 对于您提到的关于 ID 级寄存器 rs1 和 rs2 修改选项部分,这似乎涉及到了指令流水线设计中的数据前馈问题以及如何选择合适的数据源作为操作数输入给后续阶段使用的问题[^4]。不过这部分内容与前面所描述的 RCU stall 主题关联不大。 ```c // 示例代码展示如何启用 sysctl_panic_on_rcu_stall 参数 #include <linux/sysctl.h> static struct ctl_table rcu_sysctls[] = { { .procname = "panic_on_rcu_stall", .data = &sysctl_panic_on_rcu_stall, .maxlen = sizeof(int), .mode = 0644, .proc_handler = proc_dointvec_minmax, .extra1 = SYSCTL_ZERO, .extra2 = SYSCTL_ONE, }, }; ```
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