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N 个结点、M 个含K 个结点的完全子图构成一个奇怪的图,问从结点1 走到结点N 最少需要经过多少个结点。

非常经典的套路了,当时做2sat也讲过了

建立中转站让后直接bfs,最后距离/2就好

#pragma GCC opitmize("O3")
#pragma G++ opitmize("O3")
#include<queue>
#include<vector>
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
#define N 100000
using namespace std;
vector<int> G[101010];
int d[101010],n,m,k; queue<int> q;
int main(){
	scanf("%d%d%d",&n,&k,&m);
	for(int i=1;i<=m;++i)
		for(int x,j=1;j<=k;++j){
			scanf("%d",&x);
			G[x].push_back(i+N);
			G[i+N].push_back(x);
		}
	memset(d,-1,sizeof d); d[1]=2; q.push(1);
	for(int x;!q.empty() && d[n]<0;q.pop()){
		x=q.front();
		for(int v,i=0,z=G[x].size();i<z;++i)
			if(d[v=G[x][i]]<0){ d[v]=d[x]+1; q.push(v); }
	}
	if(d[n]<0) puts("-1"); else printf("%d\n",d[n]>>1);
}

【论文阅读】AU检测|《Deep Adaptive Attention for Joint Facial Action Unit Detection and Face Alignment》 摘要 本文旨在从大量没有人工标注的视频中学习用于面部动作单元检测的区分表示。受面部动作是面部肌肉运动这一事实的启发,论文将这些运动描述为不同帧中两幅面部图像之间的转换,并将其用作学习表示的自我监控信号。但是,在不受控制的情况下,这种转换是由面部动作和头部运动引起的。为了消除头部运动的影响,我们提出了一个双圈自动编码器(TCAE),它可以解开面部动作相关运动和头部运动相关运动。具体而言,TCAE被训练成分别将源面部的面部动作和头部姿态改变为目标面部的面部动作和头部姿态。我们的实验验证了TCAE解耦运动的能力。 阅读详情

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一位蒟蒻的小博客 442
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