【东莞市选2008】导弹

这题的n很小。
我们可以先用floyd求出两两之间的最小距离。
然后要求最值,我们可以二分最长的距离。
然后用匈牙利来判断。(将小于等于mid的边添加)
上标:

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
struct node{int v,fr;}e[10010];
int K,n,m,f[110][110],tail[110],cnt=0;
int a[110],b[110],l,r,mid,to[110],vis[110],ans=0;

inline int read()
{
	int x=0; char c=getchar();
	while (c<'0' || c>'9') c=getchar();
	while (c>='0' && c<='9') x=(x<<1)+(x<<3)+(c^48),c=getchar();
	return x;
}

void add(int u,int v) {e[++cnt]=(node){v,tail[u]}; tail[u]=cnt;}

bool xyl(int x)
{
	for (int p=tail[x],v;p;p=e[p].fr)
	{
		v=e[p].v;
		if (!to[v]) {to[v]=x; return 1;}
		if (!vis[v])
		{
			vis[v]=1;
			if (xyl(to[v])) {to[v]=x; return 1;}
		}
	}
	return 0;
}

bool check(int x)
{
	memset(to,0,sizeof(to));
	for (int i=1;i<=m;i++)
	{
		memset(vis,0,sizeof(vis));
		if (!xyl(b[i])) return 0;
	}
	return 1;
}

int main()
{
	K=read();
	for (int i=1;i<=K;i++)
		for (int j=1;j<=K;j++)
			f[i][j]=read();
	n=read(); for (int i=1;i<=n;i++) a[i]=read();
	m=read(); for (int i=1;i<=m;i++) b[i]=read();
	for (int k=1;k<=K;k++)
		for (int i=1;i<=K;i++)
			for (int j=i+1;j<=K;j++)
				f[i][j]=f[j][i]=min(f[i][j],f[i][k]+f[k][j]);
	l=0,r=10000;
	while (l<=r)
	{
		mid=l+r>>1;
		memset(tail,0,sizeof(tail));cnt=0;
		for (int i=1;i<=m;i++)
			for (int j=1;j<=n;j++)
				if (f[b[i]][a[j]]<=mid) add(b[i],a[j]);
		if (check(mid)) ans=mid,r=mid-1;
		else l=mid+1;
	}
	printf("%d\n",ans);
	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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