UVa 10596 Morning Walk

本文介绍了一种通过深度优先搜索(DFS)来判断无向图是否为欧拉图的方法,即是否存在一条路径能经过每条边恰好一次并最终返回起点。文章提供了完整的C++实现代码。

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题目:http://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&category=105&problem=1537&mosmsg=Submission+received+with+ID+10476587

无向图的欧拉回路。先判断连通性,从任意一个点出发进行dfs,看看是否能够把所有点都遍历,如果可以就是连通,否则不连通。然后再判断是否存在欧拉回路,因为题意是要回到原点,所以所有点的度都必须是偶数,也就是说连接每个点的边都是偶数条,满足这个条件就存在欧拉回路。

#include<iostream>
#include<cstring>
#define MAXN 200
using namespace std;

int point[MAXN],edge[MAXN][MAXN],vis[MAXN],n;

void dfs(int i)
{
	for(int j=0;j<n;j++)
		if(!vis[j]&&edge[i][j])
		{
			vis[j]=1;
			dfs(j);
		}
}
int main()
{
	int i,m;
	while(cin>>n>>m)
	{
		memset(point,0,sizeof(point));
		memset(edge,0,sizeof(edge));
		memset(vis,0,sizeof(vis));
		while(m--)
		{
			int a,b;
			cin>>a>>b;
			edge[a][b]=edge[b][a]=1;
			point[a]++;
			point[b]++;
		}
		int ok=1;
		vis[0]=1;//先判断图是否连通
		dfs(0);
		for(i=0;i<n;i++)
			if(!vis[i])
				ok=0;
		if(!ok)
		{
			cout<<"Not Possible"<<endl;
			continue;
		}
		for(i=0;i<n;i++)
			if(point[i]%2!=0)//如果存在奇点,则不存在欧拉回路
			{
				ok=0;
				break;
			}
		if(ok) cout<<"Possible"<<endl;
		else cout<<"Not Possible"<<endl;
	}
	return 0;
}
 

 

内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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