【差分约束】POJ_1275 Cashier Employment

解决一个关于人员调度的问题,通过建立差分约束系统并使用SPFA算法寻找满足商店需求的最少工作人员数量。

题意

nnn个人,每个人会从tit_iti开始工作888小时。商店的第iii个小时需要rir_iri个人,求出需要的最少人数满足商店的要求。

思路

rir_iri为商店第iii个小时需要的人,tit_iti为第iii个小时开始可以工作的人,xix_ixi为第iii个小时已经在工作的人,根据题意可得,
xi−8+xi−7+...+xi≥rix_{i-8}+x_{i-7}+...+x_{i}\geq r_ixi8+xi7+...+xiri
我们设sis_isix0+x1+...+xix_{0}+x_{1}+...+x_{i}x0+x1+...+xi
那么有
si−si−8≥ris_i-s_{i-8}\geq r_isisi8ri
si+s24−si+16≥ris_i+s_{24}-s_{i+16}\geq r_isi+s24si+16ri{隔天}
si−si−1≥0s_i-s_{i-1}\geq0sisi10
si−1−si≥−tis_{i-1}-s_i\geq-t_isi1siti
由于上面的第二条中出现了s24s_{24}s24这一未知数,不满足差分约束的条件,所以我们可以枚举s24s_{24}s24,记为ansansans
由于求出的s24s_{24}s24可能小于ansansans,导致第二个条件不满足,所以我们还要多加一个条件s24−s0≥anss_{24}-s_0\geq anss24s0ans

代码

#include<queue>
#include<cstdio>
#include<cstring>

int T, tot, f;
int head[1001], next[1001], ver[1001], edge[1001], cnt[25], d[25], v[25];
int r[25], t[25], x[25];

void add(int u, int v, int w) {
	ver[++tot] = v;
	edge[tot] = w;
	next[tot] = head[u];
	head[u] = tot;
}

int spfa(int s) {
	std::queue<int> q;
	memset(d, -127 / 3, sizeof(d));
	memset(v, 0, sizeof(v));
	memset(cnt, 0, sizeof(cnt));
	v[0] = 1;
	d[0] = 0;
	cnt[0] = 1;
	q.push(0);
	while (q.size()) {
		int u = q.front();
		q.pop();
		v[u] = 0;
		for (int i = head[u]; i; i = next[i]) {
			int to = ver[i];
			if (d[to] < d[u] + edge[i]) {
				d[to] = d[u] + edge[i];
				if (!v[to]) {
					if (++cnt[to] > 24) return 0;
					v[to] = 1;
					q.push(to);
				}
			}
		}
	}
	if (s == d[24]) return 1;
	else return 0;
}

int main() {
	scanf("%d", &T);
	while (T--) {
		memset(t, 0, sizeof(t));
		f = 0;
		for (int i = 1; i <= 24; i++)
			scanf("%d", &r[i]);
		int n, a;
		scanf("%d", &n);
		for (int i = 1; i <= n; i++) {
			scanf("%d", &a);
			t[a + 1]++;
		}
		for (int s = 0; s <= n; s++) {
			memset(head, 0, sizeof(head));
			tot = 0;
			add(0, 24, s);
			for (int i = 1; i <= 24; i++) {
				if (i > 8) add(i - 8, i, r[i]);
				else add(16 + i, i, r[i] - s);
				add(i - 1, i, 0);
				add(i, i - 1, -t[i]);
			}
			if (spfa(s)) {
				f = 1;
				break;
			}
		}
		if (f) printf("%d\n", d[24]);
		else printf("No Solution\n");
	}
}
安全帽与口罩检测数据集 一、基础信息 数据集名称:安全帽与口罩检测数据集 图片数量: - 训练集:1690张图片 - 验证集:212张图片 - 测试集:211张图片 - 总计:2113张实际场景图片 分类类别: - HelmetHelmet:戴安全帽的人员,用于安全防护场景的检测。 - personwithmask:戴口罩的人员,适用于公共卫生监测。 - personwith_outmask:未戴口罩的人员,用于识别未遵守口罩佩戴规定的情况。 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于实际监控和场景采集,细节清晰。 二、适用场景 工业安全监控系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建自动检测人员是否佩戴安全帽的AI模型,适用于建筑工地、工厂等环境,提升安全管理效率。 公共卫生管理应用: 集成至公共场所监控系统,实时监测口罩佩戴情况,为疫情防控提供自动化支持,辅助合规检查。 智能安防与合规检查: 用于企业和机构的自动化安全审计,减少人工干预,提高检查准确性和响应速度。 学术研究与AI创新: 支持计算机视觉目标检测领域的研究,适用于安全与健康相关的AI模型开发和论文发表。 三、数据集优势 精准标注与实用性: 每张图片均经过标注,边界框定位准确,类别定义清晰,确保模型训练的高效性和可靠性。 场景多样性与覆盖性: 包含安全帽和口罩相关类别,覆盖工业、公共场所以及多种实际环境,样本丰富,提升模型的泛化能力和适应性。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于目标检测任务,便于快速集成和部署。 实际应用价值突出: 专注于工业安全和公共健康领域,为自动化监控、合规管理以及疫情防护提供可靠数据支撑,具有较高的社会和经济价值。
内容概要:本文围绕FOC电机控制代码实现与调试技巧在计算机竞赛中的应用,系统阐述了从基础理论到多场景优化的完整技术链条。文章深入解析了磁链观测器、前馈控制、代码可移植性等关键概念,并结合FreeRTOS多任务调度、滑动窗口滤波、数据校验与热仿真等核心技巧,展示了高实时性与稳定性的电机控制系统设计方法。通过服务机器人、工业机械臂、新能源赛车等典型应用场景,论证了FOC在复杂系统协同中的关键技术价值。配套的千行级代码案例聚焦分层架构与任务同步机制,强化工程实践能力。最后展望数字孪生、低代码平台与边缘AI等未来趋势,体现技术前瞻性。; 适合人群:具备嵌入式开发基础、熟悉C语言与实时操作系统(如FreeRTOS)的高校学生或参赛开发者,尤其适合参与智能车、机器人等综合性竞赛的研发人员(经验1-3年为佳)。; 使用场景及目标:① 掌握FOC在多任务环境下的实时控制实现;② 学习抗干扰滤波、无传感器控制、跨平台调试等竞赛实用技术;③ 提升复杂机电系统的问题分析与优化能力; 阅读建议:此资源强调实战导向,建议结合STM32等开发平台边学边练,重点关注任务优先级设置、滤波算法性能权衡与观测器稳定性优化,并利用Tracealyzer等工具进行可视化调试,深入理解代码与系统动态行为的关系。
【场景削减】拉丁超立方抽样方法场景削减(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling, LHS)方法的场景削减技术,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法主要用于处理不确定性问题,特别是在电力系统、可再生能源等领域中,通过对大量可能场景进行高效抽样并削减冗余场景,从而降低计算复杂度,提高优化调度等分析工作的效率。文中强调了拉丁超立方抽样在保持样本代表性的同时提升抽样精度的优势,并结合实际科研背景阐述了其应用场景与价值。此外,文档还附带多个相关科研方向的Matlab仿真案例和资源下载链接,涵盖风电、光伏、电动汽车、微电网优化等多个领域,突出其实用性和可复现性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、可再生能源、优化调度等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于含高比例可再生能源的电力系统不确定性建模;②用于风电、光伏出力等随机变量的场景生成与削减;③支撑优化调度、风险评估、低碳运行等研究中的数据预处理环节;④帮助科研人员快速实现LHS抽样与场景削减算法,提升仿真效率与模型准确性。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,理解拉丁超立方抽样的原理与实现步骤,并参考附带的其他科研案例拓展应用思路;同时注意区分场景生成与场景削减两个阶段,确保在实际项目中正确应用该方法。
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