【AGC 001】Shorten Diameter

题目描述

给你一棵 n(2≤n≤2000)n(2\le n\le 2000)n(2n2000) 个节点的树,求最少删去多少个节点使得图仍然连通且直径程度不超过 k(1≤k≤n−1)k(1\le k\le n-1)k(1kn1)

算法分析

肯定是从叶子节点开始删,数据范围较小,由于任意一条直径一定有其中间位置,可以暴力枚举以每个节点为根,删去所有深度大于 k2\frac{k}{2}2k 的点,最后统计最大值,当 kkk 是奇数时,暴力枚举每条边,在两边分别做相同操作即可。

犯了很多低级错误,对拍一下就拍出来了。

代码实现

#include <cstdio>
#include <algorithm>
const int maxn=2005;
struct edge {int u,v;} edges[maxn<<1];
int n,k,head[maxn],nxt[maxn<<1],idx=0;
inline void add(int u,int v) {edges[++idx]=(edge){u,v};nxt[idx]=head[u];head[u]=idx;}
int dfs(int x,int fa,int dep) {
	int ret=0;
	if(dep>k/2) ++ret;
	for(int i=head[x];i;i=nxt[i]) {
		int v=edges[i].v;if(v==fa) continue;
		ret+=dfs(v,x,dep+1);
	}
	return ret;
}
int main() {
	scanf("%d%d",&n,&k);
	int m=n-1,u,v;idx=0;
	while(m--) {
		scanf("%d%d",&u,&v);
		add(u,v);add(v,u);
	}
	int ans=0x7fffffff;
	if(k&1) for(int i=1;i<=idx;i+=2) {
		u=edges[i].u;v=edges[i].v;
		ans=std::min(ans,dfs(u,v,0)+dfs(v,u,0));
	}
	else for(int i=1;i<=n;++i) ans=std::min(ans,dfs(i,0,0));
	printf("%d\n",ans);
	return 0;
}
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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