准备PAT之Public Bike Management——DFS/DFS+Dijikstra

全国各城市POI数据2012年-2023-最新整理zip 全国各城市POI数据2012年-2023-最新整理zip 新增2024全国POI矢量数据 数据时间2024年5月 shp格式 36万个数据 数据来源OpenStreetMap 一、全国范围2012、2014、2016、2018、2020、2022年和2023年常用POI数据集 数据是全国范围2012、2014、2016、2018、2020、2022年、2023年常用POI数据集,主要包括:包括餐饮、风景名胜、公共设施、公司企业、停车场、收费站、厕所、服务器等等。 【资源信息】 中文名称: 全国范围POI数据集 显示时间: 2012、2014、2016、2018、2020、2022、2023年 数据来源: 高德地图、百度地图、网络搜集等 数据格式:矢量点数据(shp) 数据坐标:WGS_1984 二、全国各城市POI兴趣点数据 数据年份:2012-2023年 数据范围:每年样本量6000w-9000w POI类别:150+POI兴趣点类别 原始来源:2012-2017年来源于百度,2018-2022来源于高德 数据指标:POI名称,经度,纬度,省份,城市,区域(各年指标有所差别) 立即下载

Public Bike Management (30)
时间限制 1000 ms 内存限制 65536 KB 代码长度限制 100 KB 判断程序 Standard (来自 小小)
题目描述
There is a public bike service in Hangzhou City which provides great convenience to the tourists from all over the world. One may rent a bike at any station and return it to any other stations in the city.
The Public Bike Management Center (PBMC) keeps monitoring the real-time capacity of all the stations. A station is said to be in perfect condition if it is exactly half-full. If a station is full or empty, PBMC will collect or send bikes to adjust the condition of that station to perfect. And more, all the stations on the way will be adjusted as well.
When a problem station is reported, PBMC will always choose the shortest path to reach that station. If there are more than one shortest path, the one that requires the least number of bikes sent from PBMC will be chosen.

Figure 1

Figure 1 illustrates an example. The stations are represented by vertices and the roads correspond to the edges. The number on an edge is the time taken to reach one end station from another. The number written inside a vertex S is the current number of bikes stored at S. Given that the maximum capacity of each station is 10. To solve the problem at S3, we have 2 different shortest paths:
1. PBMC -> S1 -> S3. In this case, 4 bikes must be sent from PBMC, because we can collect 1 bike from S1 and then take 5 bikes to S3, so that both stations will be in perfect conditions.
2. PBMC -> S2 -> S3. This path requires the same time as path 1, but only 3 bikes sent from PBMC and hence is the one that will be chosen.

输入描述:
Each input file contains one test case. For each case, the first line contains 4 numbers: Cmax (<= 100), always an even number, is the maximum capacity of each station; N (<= 500), the total number of stations; Sp, the index of the problem station (the stations are numbered from 1 to N, and PBMC is represented by the vertex 0); and M, the number of roads. The second line contains N non-negative numbers Ci (i=1,…N) where each Ci is the current number of bikes at Si respectively. Then M lines follow, each contains 3 numbers: Si, Sj, and Tij which describe the time Tij taken to move betwen stations Si and Sj. All the numbers in a line are separated by a space.

输出描述:
For each test case, print your results in one line. First output the number of bikes that PBMC must send. Then after one space, output the path in the format: 0->S1->…->Sp. Finally after another space, output the number of bikes that we must take back to PBMC after the condition of Sp is adjusted to perfect.
Note that if such a path is not unique, output the one that requires minimum number of bikes that we must take back to PBMC. The judge’s data guarantee that such a path is unique.

输入例子:
10 3 3 5
6 7 0
0 1 1
0 2 1
0 3 3
1 3 1
2 3 1

输出例子:
3 0->2->3 0
DFS方法

//若求得是有多条最短路径且根据要求选择,可用sort()+cmp()进行排序
//但若要对路径上的点进行操作,我觉的DFS比Dijikstra要方便
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<vector>
#include<cstring>
using namespace std;
const int max_bike = 505;
const int INF = 0x3f3f3f3f;

int cost[max_bike][max_bike];
int cur_cost_time, cur_back_bike, cur_take_bike;
int full_bike, station_num, sp, road_num;
int if_visit[max_bike];
int min_back_bike, min_take_bike, min_cost_time;
int station_bike[max_bike];
vector<int> short_path;
vector<int>cur_path;

void Init() {
    for (int i = 0; i <= station_num; i++) {
        for (int j = 0; j <= station_num; j++) {
            cost[i][j] = INF;
        }
    }
    memset(if_visit, 0, sizeof(if_visit));
    cur_cost_time = cur_back_bike = cur_take_bike = 0;
    min_cost_time = min_back_bike = min_take_bike = INF;
}
void Input_and_init() {
    cin >> full_bike >> station_num >> sp >> road_num;
    Init();
    for (int i = 1; i <= station_num; i++) {
        cin >> station_bike[i];
    }
    for (int i = 0; i < road_num; i++) {
        int from, to, _cost;
        cin >> from >> to >> _cost;
        cost[from][to] = cost[to][from] = _cost;
    }
}
void Dfs(int cur_station) {//当前的站点不压入堆中
                                                     //可不可以计算当前的点而不是计算下一个
    if (cur_cost_time > min_cost_time)  return;

    if (cur_station == sp) {
        if (cur_cost_time < min_cost_time) {
            min_cost_time = cur_cost_time;
            min_back_bike = cur_back_bike;
            min_take_bike = cur_take_bike;
            short_path = cur_path;
        }
        else {
            if (cur_take_bike < min_take_bike || 
                (cur_take_bike == min_take_bike&&cur_back_bike < min_back_bike)) {
                min_take_bike = cur_take_bike;
                min_back_bike = cur_back_bike;
                short_path = cur_path;
            }
        }
        return;
    }

    for (int i = 1; i <= station_num; i++) {
        if (if_visit[i] || cost[cur_station][i] == INF) continue;

        int _cur_back = cur_back_bike, _cur_take = cur_take_bike;

        if (cur_back_bike + station_bike[i] < full_bike / 2) {
            cur_take_bike += full_bike / 2 - cur_back_bike - station_bike[i];
            cur_back_bike = 0;
        }
        else {
            cur_back_bike += station_bike[i] - full_bike / 2;
        }

        if_visit[cur_station] = 1;
        cur_path.push_back(i);
        cur_cost_time += cost[cur_station][i];
        Dfs(i);
        cur_path.pop_back();
        if_visit[cur_station] = 0;//漏了,找了将近半个小时,得出->先先检查回溯,再看过程
        cur_cost_time -= cost[cur_station][i];
        cur_back_bike = _cur_back; cur_take_bike = _cur_take;
    }
}
void Output() {
    cout << min_take_bike << " 0";
    for (int i = 0; i < short_path.size(); i++) {
        cout << "->" << short_path[i];
    }
    cout << " " << min_back_bike << endl;
}
int main() {
    Input_and_init();
    Dfs(0);
    Output();
    return 0;
}

DFS()+Dijikstra方法

#include<algorithm>
#include<vector>
#include<queue>
#include<fstream>
#include<iostream>
using namespace std;
const int INF = 100000000;
const int max_bike = 505;
int bike_max, num_station, sp, num_road;

int cost[max_bike][max_bike];
int short_dist[max_bike];
int if_visit[max_bike];
int station_bike[max_bike];

struct Prev {
    vector<int> prev_station;
    int take, back;
};
vector<Prev> _prev;
Prev temp;

void Init() {
    fill(short_dist, short_dist + num_station + 3, INF);
    fill(if_visit, if_visit + num_station + 3, 0);
    for (int i = 0; i <= num_station; i++)
        for (int j = 0; j <= num_station; j++)
            cost[i][j] = INF;
    short_dist[0] = 0;
}
void Input() {
    cin >> bike_max >> num_station >> sp >> num_road;
    Init();
    for (int i = 1; i <= num_station; i++) {
        cin >> station_bike[i];
    }
    for (int i = 0; i < num_road; i++) {
        int _from, _to, _cost;
        cin >> _from >> _to >> _cost;
        cost[_from][_to] = cost[_to][_from] = _cost;
    }
}
void Dijiksta(int s) {

    while(true) {
        int v = -1; 
        for (int i = 0; i <= num_station; i++) {
            if (!if_visit[i] && (v == -1 || short_dist[i] < short_dist[v])) {
                v = i;
            }
        }
            if (v == -1)    break;

        if_visit[v] = 1;
        for (int i = 0; i <= num_station; i++) {
            if (short_dist[i] > short_dist[v] + cost[v][i]) {
                short_dist[i] = short_dist[v] + cost[v][i];
            }
        }
    }
}
void Dfs(int cur_station, int path_cost) {
    if_visit[cur_station] = 1;
    //此处不把0压入
    if (cur_station) temp.prev_station.push_back(cur_station);

    if (path_cost > short_dist[sp]) return;
    if (cur_station == sp) {
        if (path_cost == short_dist[sp])
            _prev.push_back(temp);
        return;
    }

    for (int i = 0; i <= num_station; i++) {
        if (!if_visit[i] && cost[cur_station][i] != INF) {
            Dfs(i, path_cost + cost[cur_station][i]);
            if_visit[i] = 0;
            temp.prev_station.pop_back();
        }
    }
}
bool cmp(const Prev& a,const Prev& b){
    if(a.take==b.take)
        return a.back < b.back;
    return a.take < b.take;
}
void Output() {
    sort(_prev.begin(), _prev.end(), cmp);
    cout << _prev[0].take<<" "<<0;
    for (int i = 0; i < _prev[0].prev_station.size(); i++) {
        cout << "->" << _prev[0].prev_station[i];
    }
    cout << " " << _prev[0].back << endl;
}
void Fix_flag() {
    for (int i = 0; i <= num_station; i++) {
        if_visit[i] = 0;
    }
}
void Calculater() {//计算各点对自行车的影响
    for (int i = 0; i < _prev.size(); i++) {
        int need_back = 0; int need_take = 0;
        for (int j = 0; j <_prev[i].prev_station.size(); j++) {
            int n = _prev[i].prev_station[j];
            if (station_bike[n] + need_back <= bike_max / 2) {
                need_take += bike_max / 2 - station_bike[n] - need_back;
                need_back = 0;
            }
            else {
                need_back += station_bike[n] - bike_max / 2;
            }
        }
        _prev[i].back = need_back;
        _prev[i].take = need_take;
    }
}
int main() {
    Input();
    Dijiksta(0);
    Fix_flag();//为了DFS对if_visit进行清零
    Dfs(0, 0);
    Calculater();
    Output();
    return 0;
}
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内容概要:本文详细介绍了“非凸非光滑优化的惯性块镜像下降方法”的Matlab代码实现,重点针对三相PWM控制等复杂工程场景中的非凸非光滑优化问题,提出一种高效的迭代求解算法。文章系统阐述了该方法的数学建模原理、收敛性分析及优化机制,并提供了完整的Matlab仿真代码与多个典型应用实例(如储能系统管理、电力电子控制等),帮助读者深入理解算法在实际科研与工程中的部署方式。内容兼具理论深度与实践价值,突出展示了该方法在电力系统、信号处理和数据融合等领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备扎实的数学优化理论基础和良好Matlab编程能力,从事控制工程、电力电子、信号处理或运筹优化等相关方向的研究生、科研人员及工程师(建议具有1-3年以上相关经验);特别适合致力于非凸优化、智能算法设计及工业级仿真验证的技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握非凸非光滑优化问题的先进求解策略,提升对复杂目标函数与约束条件的处理能力;② 利用所提供的Matlab代码快速实现惯性块镜像下降算法,应用于电力系统优化控制、路径规划、信号恢复等科研项目中;③ 借助文中的仿真案例进行算法性能测试、参数调优与二次开发,推动高水平论文撰写与技术创新。; 阅读建议:此资源以算法实现为核心,建议读者结合理论推导与代码实践同步学习,优先按照文档推荐目录顺序逐步深入,确保掌握前置知识体系;同时关注公众号“荔枝科研社”获取完整资源包、配套资料及更新内容,全面提升学习完整性与科研应用效能。

仿真+课设Multisim直流可调稳压电源(0-15V)仿真设计基于LM317+LM337【仿真+课程报告】

内容概要:本文详细介绍了基于LM317和LM337芯片设计的Multisim直流可调稳压电源(0-15V)的仿真与课程设计全过程。通过电路原理图构建、关键元器件参数计算与选型、Multisim软件仿真验证等环节,实现了正负双路输出、电压连续可调的稳压电源系统设计。文中涵盖了线性稳压电源的工作原理、LM317/LM337的典型应用电路、电压调节机制、滤波与保护电路设计,并结合仿真结果分析了输出电压稳定性、负载调整率及纹波抑制能力,最终形成完整的课程设计报告。该设计适用于电子技术基础实验与实践教学,有助于加深对模拟电源系统工作原理的理解。; 适合人群:电子信息工程、自动化、电气工程及其相关专业的在校本科生及初级电子爱好者。; 使用场景及目标:①掌握线性稳压电源的设计方法与Multisim仿真技能;②理解LM317/LM337芯片的功能特性及其在双极性电源中的应用;③完成课程设计任务,撰写规范的技术报告。; 阅读建议:建议结合Multisim软件动手实操,对照电路图逐步搭建与调试仿真模型,重点关注电压调节范围、负载变化对输出的影响,并尝试优化滤波与保护电路以提升电源性能。

[MTK][Android P]如何去掉差分包中的preloader分区

最近碰到一个问题,在进行差分升级的时候,会因为某些原因导致preloader hash值不匹配,升级失败,所以需要在差分升级的时候不升级preloader。 解决的方法,就是在制作AB分区的差分升级包的时候,把目标zip解压出来,把ab_partitions.txt中的分区名去掉,同时把preloader.img去掉 修改如下: Project/build/tools/releasetool...

thonmin的专栏 1433
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NotColdHeike
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