【树形dp】JZOJ_1029 电子眼

openstack卷分离异常问题处理 对于 2023-05-10 之后的所有 OpenStack 版本,需要将Nova 配置为向 Cinder 发送服务令牌,然后 Cinder 接收该令牌。cinder.conf处添加service_token_role配置。1.修改nova的config文件添加如下配置。确定service role 是否存在。有关详细信息,请参阅。重启nova cinder 服务。nova-compute日志。cinder-api日志。 阅读详情

题意

给出一个nnn个点nnn条边的图,求出选择最少的点使得图中每条边覆盖(被选中的点连着)。

思路

树形动态规划。
设f[x][0/1]f[x][0/1]f[x][0/1]表示这个点为根时选或者不选的最小选择点数。
由题意可知一个点不选时,他的儿子必须都选;选时儿子可选可不选。
注意因为有环,所以先把做出的答案存着,结束了再更新fff。

代码

#include<cstdio>
#include<algorithm> 

int n, tot;
int f[100001][2], ver[200001], head[100001], next[200001], v[100001];

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

void dfs(int p) {
	v[p] = 1;
	int s1 = 1, s2 = 0;
	for (int i = head[p]; i; i = next[i]) {
		if (!v[ver[i]]) {
			dfs(ver[i]);
			s1 += std::min(f[ver[i]][0], f[ver[i]][1]); 
		}
		s2 += f[ver[i]][1];
	}
	f[p][0] = s2;
	f[p][1] = s1;
}

int main() {
	scanf("%d", &n);
	for (int i = 1; i <= n; i++) {
		int s, a;
		scanf("%d", &s);
		for (int j = 1; j <= s; j++) {
			scanf("%d", &a);
			add(i, a);
		}
	}
	dfs(1);
	printf("%d", std::min(f[1][0], f[1][1]));
}
两组相机(或三维点)对齐方法介绍及实现代码(求解相似变换,包含旋转R、平移t、尺度s)   这个变换用于将生成的稀疏重建场景对齐到真值上。由于SfM(Structure from Motion,运动恢复结构)求解的结果是尺度未定的,所以重建场景与真值之间不仅会相差一个旋转与平移,还会存在尺度缩放。待求解的问题可以描述为:已知一组相机(个数为m)的位姿真值Rgt、tgt和预测位姿Rpred、tpred,现要将预测值对齐到真值上。它们之间会相差一个相似变换Msimilarity,包括尺度s、旋转量R、平移量t,可以根据如下步骤进行求解:    1 求解旋转R   首先计算所有m个相机的位姿差异总和 阅读详情

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