二分图最大匹配【匈牙利算法】HDU-1083

本文介绍了一个典型的二分图最大匹配问题——HDU-1083题目,通过匈牙利算法实现课程与学生之间的最优匹配。文章提供了完整的C++代码示例,演示如何解决该问题。

HDU-1083-Courses(二分图最大匹配【匈牙利算法】
解释:
p 门课程 n个人不同选
问能否一一对应上
典型二分图最大匹配!

Sample Input
2
3 3
3 1 2 3
2 1 2
1 1
3 3
2 1 3
2 1 3
1 1
Sample Output
YES
NO

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;

int e[305][305];
int book[305],match[305];
int t,p,n;
int dfs(int u)
{
    for(int i=1; i<=n; i++)
    {
        if(!book[i]&&e[u][i])
        {
            book[i]=1;
            if(match[i]==0||dfs(match[i]))
            {
                match[i]=u;
                return 1;
            }
        }
    }
    return 0;
}

int main()
{
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        scanf("%d%d",&p,&n);
        memset(e,0,sizeof(e));
        memset(match,0,sizeof(match));
        memset(book,0,sizeof(book));
        int num,x;
        for(int i=1; i<=p; i++)
        {
            scanf("%d",&num);
            for(int j=1; j<=num; j++)
            {
                scanf("%d",&x);
                e[i][x]=1;
            }
        }
        int sum=0;
        for(int i=1; i<=p; i++)
        {
            memset(book,0,sizeof(book));
            if(dfs(i))
                sum++;
        }
        if(sum==p)
        {
            printf("YES\n");
        }
        else
        {
            printf("NO\n");
        }
    }
    return 0;
}
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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