HDU 1269 强连通分量

本文介绍了一种用于判断图是否为强连通的Tarjan算法,并提供了具体的代码实现。通过实例演示了如何使用该算法进行图的强连通性检测。

很简单的模版题

求一个图是否为强连通的

tarjan算法,一次敲过。。。

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

const int maxn=10005;
const int maxe=100005;
int link[maxn];
int dfn[maxn],low[maxn];
int bl[maxn];
int ne,cnt,bcnt;
struct edge
{
	int v,next;
	void init(int tv,int tnext)
	{
		v=tv;
		next=tnext;
	}
}e[maxe];
bool vis[maxn];
bool instack[maxn];
stack<int> st;

void addedge(int u,int v)
{
	e[ne].init(v,link[u]);
	link[u]=ne++;
}

void dfs(int u)
{
	dfn[u]=low[u]=++cnt;
	st.push(u);
	instack[u]=true;
	vis[u]=true;
	int p,v;
	for(p=link[u];p!=-1;p=e[p].next)
	{
		v=e[p].v;
		if(!vis[v])
		{
			dfs(v);
			low[u]=min(low[u],low[v]);
		}
		else if(instack[v])
		{
			low[u]=min(low[u],dfn[v]);
		}
	}
	if(dfn[u]==low[u])
	{
		bcnt++;
		while(!st.empty())
		{
			v=st.top();
			st.pop();
			bl[v]=bcnt;
		}
	}
}

int tarjan(int n)
{
	cnt=bcnt=0;
	memset(vis,0,sizeof(vis));
	memset(instack,0,sizeof(instack));
	memset(bl,0,sizeof(bl));
	int i;
	for(i=1;i<=n;i++)
	{
		if(!vis[i])
		{
			dfs(i);
		}
	}
}

int main()
{
	int n,m;
	while(~scanf("%d%d",&n,&m))
	{
		if(n==0&&m==0)
		{
			break;
		}
		ne=0;
		memset(link,-1,sizeof(link));
		int u,v,i;
		for(i=0;i<m;i++)
		{
			scanf("%d%d",&u,&v);
			addedge(u,v);
		}
		tarjan(n);
		if(bcnt==1)
		{
			puts("Yes");
		}
		else
		{
			puts("No");
		}
	}
	return 0;
}


内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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