HDU 4265

比赛的时候队友说这道题很像Dancing Link,但方案数太多,不能处理好方案间冲突的问题,我简单想了下网络流,方案数容易解决,但具体的方案始终很难处理,于是就放弃了。赛后得知居然真的可以用网络流解决,于是开始纠结。

          

        言归正传,先确定方案总数,二分一个mid值(方案数),如下构图:s向n个人分别连接一条容量为mid的边,n个坐位(题目中是button)分别向t连接一条容量也为mid的边,根据'Y' or 'N',每个人向对应的坐位连接一条容量为1的边。显然如果s -> t的最大流为n*mid,则至少存在mid种合法方案(为什么合法?请仔细想想容量为mid的那些边的具体含义)

        既然上述二分出来的mid就是合法方案数,那么合法方案必定就在残留网络里,遍历残留网络中的每条边后就能得知每个人能坐的那些位置,因为残留网络保证了“每个人能分别坐到mid个不同位置,每个位置能被mid个不同的人坐”,所以从中随意构造合法的方案,必定能构造出mid组合法方案(如果觉得前面几次的随意构造可能会导致后来无法再构造合法方案,可以尝试重新理解双引号里的话的含义,这是难点所在)。

         至于每次随意构造合法方案,回溯会TLE。考虑第一段中构造的网络,如果mid = 1,每次求最大流后的残留网络就是一种方案,不过要注意:1)这次构造的网络要将第二段中“残留网络流量没发生变化的边删掉”,因为这些是错误的选择,之前所做的一切都是为了找出这些“错误的边”,在这里终于删除掉了。。。2)每次求完最大流,要将流量发生变化的边删掉。

       这题有个地方坑了我很久。。。输出方案时有两种形式:第i个人坐第ans[i]位置、第i个位置给第ans[i]个人坐。事实证明是第二种理解方式(虽然output有简单说明,可我一直没看清楚,最后还是试出来的)。这解题报告的描述感觉很别扭,本来网络流的描述就不容易,再加上这题要反反复复构图、求最大流,而且目的和含义都略有不同,见谅,下面是代码:

/****************************************************************
    Problem: HDU 4265
    User: Jeflie
    Language: C++
    Result: Accepted
    Time: 234 ms
    Memory: 528 k
****************************************************************/
 
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cstdio>
#include <queue>
using namespace std;
const int INF = 1e9;
const int N = 200;
 
struct Data
{
    int x, y, f, next;
} edge[100*N];
int inx;
int node[N], level[N];
 
void addedge(int u, int v, int f)
{
    //cout<<u<<" "<<v<<" "<<f<<endl;
    edge[inx].x = u, edge[inx].y = v, edge[inx].f = f;
    edge[inx].next = node[u], node[u] = inx++;
    edge[inx].x = v, edge[inx].y = u, edge[inx].f = 0;
    edge[inx].next = node[v], node[v] = inx++;
}
 
bool BFS(int s, int e)
{
    memset(level, -1, sizeof(level));
    queue<int> que;
    que.push(s); level[s] = 0;
    while ( !que.empty() )
    {
        int u = que.front(); que.pop();
        for (int ip = node[u]; ip != -1; ip = edge[ip].next)
        {
            Data &v = edge[ip];
            if (v.f > 0 && level[v.y] == -1)
            {
                level[v.y] = level[u] + 1;
                que.push(v.y);
                if (e == v.y) return 1;
            }
        }
    }
    return 0;
}
 
int DFS(int e, int u, int flow)
{
    if (e == u) return flow;
    int sum = 0;
    for (int ip = node[u]; ip != -1 && sum < flow; ip = edge[ip].next)
    {
        Data &v = edge[ip];
        if (level[v.y] == level[u]+1 && v.f > 0)
        {
            int tmp = DFS(e, v.y, min(v.f, flow - sum));
            edge[ip].f -= tmp;
            edge[ip^1].f += tmp;
            sum += tmp;
        }
    }
    if (!sum) level[u] = -1;
    return sum;
}
 
int Dinic(int s, int e)
{
    int flow = 0;
    while (BFS(s, e))
        flow += DFS(e, s, INF);
    return flow;
}
 
 
char sit[100][100];
 
void Graph(int n, int s, int t, int mid)
{
    inx = 0;
    memset(node, -1, sizeof(node));
    for (int i = 1; i <= n; i++)
    {
        addedge(s, i, mid);
        addedge(n+i, t, mid);
    }
    for (int i = 1; i <= n; i++)
        for (int j = 1; j <= n; j++)
            if (sit[i-1][j-1] == 'Y')
                addedge(i, n+j, 1);
}
 
void Delete(int n, int s, int t, int ch)
{
    for (int i = 1; i <= n; i++)
        for (int ip = node[i]; ip != -1; ip = edge[ip].next)
            if (edge[ip].f == ch && edge[ip].y != s)
                sit[i-1][edge[ip].y-n-1] = 'N';
}
 
int main()
{
    int n;
    while (cin>>n)
    {
        if (n == 0) break;
        for (int i = 0; i < n; i++)
            cin>>sit[i];
 
        int low = 0, high = 100;
        int s = 0, t = 2*n + 1;
        while (low <= high)
        {
            int mid = (low + high) >> 1;
            Graph(n, s, t, mid);
            if (Dinic(s, t) == n * mid)
                low = mid + 1;
            else
                high = mid - 1;
        }
 
        Graph(n, s, t, high);
        Dinic(s, t);
        Delete(n, s, t, 1);       // 删除没流过的边
 
        cout<<high<<endl;
        while (high--)
        {
            Graph(n, s, t, 1);    // 每次从残留网络提取一种方案
            Dinic(s, t);
            int ans[100];
            for (int i = 1; i <= n; i++)
                for (int ip = node[i]; ip != -1; ip = edge[ip].next)
                    if (edge[ip].f == 0 && edge[ip].y != s)
                        ans[edge[ip].y-n] = i;
 
            for (int i = 1; i < n; i++)
                cout<<ans[i]<<" "; cout<<ans[n]<<endl;
 
            Delete(n, s, t, 0);   // 删除流过的边
        }
    }
    return 0;
}


本研究利用Sen+MK方法分析了特定区域内的ET(蒸散发)趋势,重点评估了使用遥感数据的ET空间变化。该方法结合了Sen斜率估算器和Mann-Kendall(MK)检验,为评估长期趋势提供了稳健的框架,同时考虑了时间变化和统计显著性。 主要过程与结果: 1.ET趋势可视化:研究利用ET数据,通过ET-MK和ET趋势图展示了蒸散发在不同区域的空间和时间变化。这些图通过颜色渐变表示不同的ET水平及其趋势。 2.Mann-Kendall检验:应用MK检验来评估ET趋势的统计显著性。检验结果以二元分类图呈现,标明ET变化的显著性,帮助识别出有显著变化的区域。 3.重分类结果:通过重分类处理,将区域根据ET变化的显著性进行分类,从而聚焦于具有显著变化的区域。这一过程确保分析集中在具有实际意义的发现上。 4.最终输出:最终结果以栅格图和png图的形式呈现,支持各种应用,包括政策规划、水资源管理和土地利用变化分析,这些都是基于详细的时空分析。 ------------------------------------------------------------------- 文件夹构造: data文件夹:原始数据,支持分析的基础数据(MOD16A2H ET数据 宁夏部分)。 results文件夹:分析结果与可视化,展示研究成果。 Sen+MK_optimized.py:主分析脚本,适合批量数据处理和自动化分析。 Sen+MK.ipynb:Jupyter Notebook,复现可视化地图。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值