网络流Dinic

    用Bfs查找标号一条到终点的路径,然后用Dfs流。需要注意的是,流完以后不需要立即退出再查找,而是将当前点的流量减去流去的后继续。

#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int inf = 2147483647, N = 1013;
int d[N*N],lis[N*N],y_[N*N*6],v[N*N*6],next[N*N*6],g[N*N];
int ans,n,tot,S,T;
void ins(int i, int j, int z) {
    next[++tot] = g[i]; g[i] = tot; y_[tot] = j; v[tot] = z;
    next[++tot] = g[j]; g[j] = tot; y_[tot] = i; v[tot] = 0;
}
bool bfs(int r) {
    fill(d, d + T + 1, 0);
    d[lis[1] = r] = 1;
    for (int p1 = 1, q1 = 1; p1 <= q1; ++p1)
        for (int p = g[r = lis[p1]]; p; p = next[p])
            if (!d[y_[p]] && v[p]) d[lis[++q1] = y_[p]] = d[r] + 1;
    return d[T];
}
int dfs(int r, int flow) {
    if (r == T) return flow;
    int ret = 0;
    for (int t,p = g[r]; p && ret < flow; p = next[p])
        if (v[p] && d[y_[p]] == d[r] + 1) {
            ret += t = dfs(y_[p], min(v[p], flow - ret));
            v[p] -= t, v[p ^ 1] += t;
        }
    if (!ret) d[r] = 0;
    return ret;
}
int main() {
    tot = 1;
    scanf("%d", &n);
    S = n * n + n + 1;
    T = S + 1;
    for (int i = 1,xt; i <= n; ++i)
        for (int j = 1; j <= n; ++j) {
            scanf("%d", &xt);
            ins(S, (i - 1) * n + j, xt);
            ins((i - 1) * n + j, n * n + i, inf);
            ins((i - 1) * n + j, n * n + j, inf);
            ans += xt;
        }
    for (int i = 1,xt; i <= n; ++i) {
        scanf("%d", &xt);
        ins(n * n + i, T, xt);
    }
    while (bfs(S)) ans -= dfs(S, inf);
    printf("%d\n", ans);
    return 0;
}


基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4,采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的估算,进而完成无传感器矢量控制(FOC)。同时,研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证(可能使用Simulink)以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试,旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法;②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化;③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习,有条件者应在实验平台上进行验证,重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
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