P2279 [HNOI2003]消防局的设立 (贪心,树上覆盖)

本文介绍了一种解决树形结构中特定覆盖问题的算法。通过维护每个节点到最近覆盖点的距离,可以高效地确定需要新增覆盖的位置。该算法使用了贪心策略,并通过递归更新的方式减少了计算复杂度。

https://www.luogu.org/problemnew/show/P2279

题解

对于这类树上覆盖问题,有贪心的解法也有dp的解法,如果覆盖距离只有1的话,那么dp状态还比较好转移,如果距离k越来越大,那么状态也越来越多。
但这有一个贪心的解法, 从底到上,对于一个点i,如果i还没被覆盖,那么就选距离它k的祖先标记。想想就明白,越往上覆盖的点越多。(XJB乱扯)

这里看了一个大神的做法,只要更新每个结点距离最近的覆盖点的距离。即可判断是否需要覆盖。 o[i]代表距离i最近的覆盖点的距离。

代码

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn = 1000+5;
int dep[maxn], a[maxn],o[maxn],n, fa[maxn];

bool cmp(int i,int j) {
	return dep[i] > dep[j];
}
int main() {
	scanf("%d", &n);
	dep[1] = 1; a[1] = 1; o[1] = n ,fa[1] = 1;
	for(int i = 2; i <= n; ++i) {
		int u;
		scanf("%d", &u);
		dep[i] = dep[u]+1;
		fa[i] = u;
		a[i] = i;
		o[i] = n;
	}
	sort(a+1,a+1+n,cmp);
	int ans = 0;
	for(int i = 1; i <= n; ++i) {
		int v = a[i];
		o[v] = min(o[v],min(o[fa[v]]+1, o[fa[fa[v]]]+2));
		if(o[v] > 2) {
			ans++;
			o[fa[fa[v]]] = 0;
			o[fa[v]] = min(o[fa[v]], 1);
			o[v] = 2;
			int u = fa[fa[v]];
			o[fa[u]] = min(o[fa[u]], 1);
			o[fa[fa[u]]] = min(o[fa[fa[u]]],2);
		}
	}
	cout << ans << endl;
	return 0;
}

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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