hdu 5899 oasis in desert

本文介绍了一种结合Floyd算法与深度优先搜索(DFS)进行二分图判定及其最大匹配的方法,并提供了完整的C++实现代码。通过Floyd算法预处理最短路径后,利用DFS进行二分图的划分与匹配,最终解决特定条件下二分图的最大匹配问题。

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floyd+dfs二分图判定+二分图最大匹配

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

int book[510];
int maze[510][510];
int n,m,k,flag;
int inf=0x3f3f3f3f;
int g[510][510];
void floyd()
{
    for(int k=1;k<=n;k++)
        for(int i=1;i<=n;i++)
            for(int j=1;j<=n;j++)
                if(maze[i][j]>maze[i][k]+maze[k][j])
                    maze[i][j]=maze[i][k]+maze[k][j];
}

void graph()
{
    for(int i=1;i<=n;i++)
        for(int j=1;j<=n;j++)
        {
            if(maze[i][j]<=k)
                g[i][j]=1;
        }
}

void dfs(int x,int c)
{
    if(flag)
        return;
    int nc;
    if(c==1)
        nc=2;
    else
        nc=1;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        if(i==x||g[x][i]==0)
            continue;
        if(book[i]==0)
        {
            book[i]=nc;
            dfs(i,nc);
        }
        else if(book[i]==c)
        {
            flag=1;
            return;
        }
    }
}

int linker[510];
int used[510];

int DFS(int u)
{
    used[u]=1;
    for(int v=1;v<=n;v++)
    {
        if(g[u][v]&&!used[v])
        {
            used[v]=1;
            if(linker[v]==-1||DFS(linker[v]))
            {
                linker[v]=u;
                linker[u]=v;
                return 1;
            }
        }
    }
    return 0;
}

void solve()
{
    flag=0;
    memset(book,0,sizeof(book));
    for(int i=1;i<=n;i++)
        if(book[i]==0)
        {
            book[i]=1;
            dfs(i,1);
        }
    //for(int i=1;i<=n;i++)
        //printf("%d ",book[i]);
    //puts("");
    int res=0;
    memset(linker,-1,sizeof(linker));
    for(int u=1;u<=n;u++)
    {
        if(linker[u]==-1)
        {
            memset(used,0,sizeof(used));
            if(DFS(u))
                res++;
        }
    }
    int cnt=0;
    for(int i=1;i<=n;i++)
        if(maze[1][i]<inf)
        {
            cnt++;
            //cout<<maze[1][i]<<endl;
        }
    //cout<<flag<<cnt<<res<<endl;
    if(res*2!=n||flag||cnt<n)
    {
        printf("Impossible\n");
        return;
    }
    int ans[510];
    int num=0;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        if(book[i]==1)
            ans[num++]=i;
    }
    printf("%d\n",num);
    for(int i=0;i<num;i++)
        printf("%d%c",ans[i],i==num-1?'\n':' ');
}
int main()
{
    int t,u,v,w;
    cin>>t;
    while(t--)
    {
        cin>>n>>m>>k;
        memset(maze,inf,sizeof(maze));
        for(int i=1;i<=n;i++)
            maze[i][i]=0;
        memset(g,0,sizeof(g));
        while(m--)
        {
            cin>>u>>v>>w;
            maze[u][v]=min(maze[u][v],w);
            maze[v][u]=min(maze[v][u],w);
        }
        floyd();
        graph();
        solve();
    }
}


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。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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