AGC 016 E Poor Turkeys - 乱搞

本文探讨了一种基于鸡群生存博弈的算法问题,通过分析鸡之间的生死关系,提出了一种判断某只鸡能否生存的逻辑。核心在于,要使一只鸡生存,必须确保其在特定事件中不会被牺牲,这涉及到一系列连锁反应。文章提供了详细的算法实现,包括使用邻接表存储关系、深度优先搜索判断生存可能性等关键步骤。

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一开始肯定会想到如何判断一个鸡a是否能够不死,考虑所有和a有关的事件(a,b,t),相当与是为了使得a活就要钦定b在t时刻死而在t-1时刻仍然是活的。因此在考虑和b有关的早于t时刻发生的事件(b,c,t2),t2< t,那么为了b能在t-1时刻存活(好在第t个时刻被杀掉),c就要在t2时刻死掉,并在t2-1的时刻存活。依次类推,如果有只鸡d既要在t3时刻死,又要在t4时刻死,那么a就要死。
因此若想a不死,某些鸡就被钦定了某些时刻必死。
因此考虑两只鸡都活,当且进当两只鸡不死对其它鸡的要求没有交集。
暴力即可。

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#define gc getchar()
#define rep(i,a,b) for(int i=a;i<=b;i++)
#define clr(a,n) memset(a,0,sizeof(int)*((n)+1))
#define N 410
#define M 100010
#define debug(x) cerr<<#x<<"="<<x
#define sp <<" "
#define ln <<endl
using namespace std;
struct edges{
    int to,pre,id;
}e[M<<1];int a[N][N],t[N],h[N],etop,ok[N];
inline int add_edge(int u,int v,int id)
{   return e[++etop].to=v,e[etop].pre=h[u],h[u]=etop,e[etop].id=id; }
inline int inn()
{
    int x,ch;while((ch=gc)<'0'||ch>'9');
    x=ch^'0';while((ch=gc)>='0'&&ch<='9')
        x=(x<<1)+(x<<3)+(ch^'0');return x;
}
int dfs(int x,int *a,int &ok)
{
    if(!ok) return 0;a[x]=1;
    for(int i=h[x],y;i;i=e[i].pre)
        if(e[i].id<t[x])
        {
            if(t[y=e[i].to]) return ok=0;
            t[y]=e[i].id,dfs(y,a,ok);
            if(!ok) return 0;
        }
    return 0;
}
inline int can(int *a,int *b,int n)
{
    for(int i=1;i<=n;i++)
        if(a[i]+b[i]==2) return 0;
    return 1;
}
int main()
{
    int n=inn(),m=inn(),ans=0;
    for(int i=1,u,v;i<=m;i++)
        u=inn(),v=inn(),add_edge(u,v,i),add_edge(v,u,i);
    for(int i=1;i<=n;i++)
        clr(t,n),t[i]=m+1,ok[i]=1,dfs(i,a[i],ok[i]);
    for(int i=1;i<=n;i++) if(ok[i])
        for(int j=i+1;j<=n;j++) if(ok[j])
            ans+=can(a[i],a[j],n);
    return !printf("%d\n",ans);
}
内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
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