TwoSat

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有N个布尔变量Xi,另外有M个需要满足的条件,每个条件形式为“Xi为真/假 则 Xj必为真/假”。是否能给所有的Xi赋值并且满足所有的条件。
struct TwoSat {
    vector<int> nxt[MAXN<<1];
    int mark[MAXN<<1];
    int stk[MAXN<<1], top;
    int n;
    
    void init(int tn) {
        n = tn;
        for(int i = 0; i < n; i++) {
            nxt[i<<1].clear();
            nxt[i<<1|1].clear();
            mark[i<<1] = mark[i<<1|1] = 0;
        }
    }
    
    void add(int x, int vx, int y, int vy) { //最多其中一个 
        int tx = (x<<1) + vx;
        int ty = (y<<1) + vy;
        nxt[tx].push_back(ty^1);
        nxt[ty].push_back(tx^1);
    }
    
    int dfs(int u) {
        if(mark[u^1]) return 0;
        if(mark[u]) return 1;
        mark[u] = 1;
        stk[top++] = u;
        int i, sz = nxt[u].size();
        for(i = 0; i < sz; i++) {
            if(!dfs(nxt[u][i])) return 0;
        }
        return 1;
    }
    
    int judge() {
        for(int i = 0; i < n; i++) {
            if(!mark[i<<1] && !mark[i<<1|1]) {
                top = 0;
                if(!dfs(i<<1)) {
                    while(top) mark[ stk[--top]] = 0;
                    if(!dfs(i<<1|1)) return 0;
                }
            }
        }
        return 1;
    }
}twosat;


机器人中的数值优化(十五)——PHR增广拉格朗日乘子法 本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考,主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值最优化方法》等,本系列文章篇数较多,不定期更新,上半部分介绍无约束优化,下半部分介绍带约束的优化,中间会穿插一些路径规划方面的应用实例 阅读详情

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http://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&problem=3587 TwoSAT典例使用 // File Name: uva1146.cpp // Author: bo_jwolf // Created Time: Thursday, May 09, 20

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