Hdu 1285 确定比赛名次

本文介绍了一种使用Topo排序解决比赛排名问题的方法。针对N支队伍的比赛结果,通过读取比赛胜负关系构建图,并利用优先队列实现Topo排序,最终输出符合要求的队伍排名。

题目链接0.0

确定比赛名次

Problem Description
有N个比赛队(1<=N<=500),编号依次为1,2,3,。。。。,N进行比赛,比赛结束后,裁判委员会要将所有参赛队伍从前往后依次排名,但现在裁判委员会不能直接获得每个队的比赛成绩,只知道每场比赛的结果,即P1赢P2,用P1,P2表示,排名时P1在P2之前。现在请你编程序确定排名。
 


 

Input
输入有若干组,每组中的第一行为二个数N(1<=N<=500),M;其中N表示队伍的个数,M表示接着有M行的输入数据。接下来的M行数据中,每行也有两个整数P1,P2表示即P1队赢了P2队。
 


 

Output
给出一个符合要求的排名。输出时队伍号之间有空格,最后一名后面没有空格。

其他说明:符合条件的排名可能不是唯一的,此时要求输出时编号小的队伍在前;输入数据保证是正确的,即输入数据确保一定能有一个符合要求的排名。
 


 

Sample Input
  
4 3 1 2 2 3 4 3
 


 

Sample Output
  
1 2 4 3

 

解体思路:topo排序

 

#include<cstdio>
#include<vector>
#include<queue>

using namespace std;

const int MAXN=1000;

struct cmp{
	bool operator()(int x,int y)
	{
		return x>y;
	}
};


vector<int> map[MAXN];
priority_queue<int,vector<int>,cmp> que;
int cnt[MAXN];

int main()
{
	int N,M;
	int i,j;
	int p1,p2,tmp,count,a;

	while(scanf("%d%d",&N,&M)==2)
	{
		for(i=1;i<=N;i++)
		{
			map[i].clear();
			cnt[i]=0;
		}

		while(!que.empty())
			que.pop();

		for(i=1;i<=M;i++)
		{
			scanf("%d%d",&p1,&p2);
			map[p1].push_back(p2);
			cnt[p2]++;
		}

		for(i=1;i<=N;i++)
		{
			if(!cnt[i])
				que.push(i);
		}

		count=0;
		while(!que.empty())
		{
			count++;
			tmp=que.top();
			que.pop();
			printf("%d",tmp);
			if(count<N)
				printf(" ");
			else
				printf("\n");

			for(i=0;i<map[tmp].size();i++)
			{
				a=map[tmp][i];
				cnt[a]--;
				if(cnt[a]==0)
					que.push(a);
			}
		}
	}

	return 0;
}


 

 

 

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能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用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
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