弱校连萌之十一大作战v10.2 G【 Road History 】

本文介绍了一个图论问题的解决方法,该问题要求计算每次添加边后图中有序点对的数量,这些点对之间的路径包含偶数个节点。通过使用并查集维护二分图的信息,可以有效地更新答案。

题意:一个图,开始边数为零,然后每次加一条边,问每次加完边之后存在多少对这样的有序点对(u,v),使得u->v存在一条路径经过的点数为偶数(边可以重复走,点也重复记)。

思路:xjb画一下就会发现,对于一个二分图的答案数就是两部分点数的乘积,其他连通图的任意两点都是可以xjb走出一条这样的路径。那么这个题就变成了维护二分图的信息了,按照叉姐给的思路用个并查集xjb维护一下。开始以为如果分成多个联通块的话不好维护,网上也没找到什么靠谱的代码,然后自己就yy了一发,后来发现其实只要维护一下每次加边的时候,减去原来的答案,加上现在的答案就可以了。


#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <algorithm>
const int maxn = 100007;

int n, m, par[maxn], opo[maxn]; // opo[i]表示i点对应的二分图的另一半 -1代表孤立点 -2代表非二分图

int find(int x)
{
	if(par[x] < 0) return x;
	return par[x] = find(par[x]);
}

void Uinon(int x, int y)
{
	if(x == y) return;
	if(y < 0 || x < 0) return;
	par[x] += par[y];
	par[y] = x;
}

int main()
{
	int u, v;
	long long ans = 0;
	scanf("%d %d", &n,&m);
	memset(opo, -1, sizeof(opo));
	memset(par, -1, sizeof(par));
	for(int i = 1; i <= m; i ++) {
		scanf("%d %d", &u, &v);
		int x = find(u);
		int y = find(v);
		if(x == y) {
			y = opo[x];
			if(opo[x] == -2) { //如果在一个图中
				printf("%lld\n", ans);
				continue;
			}
			// 如果一个二分图变成非二分图
			int numx = - par[x]; 
			int numy = - par[y];
			Uinon(x, y);
			x = find(x);
			opo[x] = -2;
			ans = ans - 1ll * numx * numy + 1ll * (numx + numy) * (numx + numy - 1) / 2;
		
		} else {
			if(opo[x] == -2 || opo[y] == -2) {	
				if(opo[x] != -2) std::swap(x, y); //把y换到二分图的位置,省得分类讨论
				if(opo[y] == -1) { //如果y是孤立点,其实可以去掉,跟下面重了,懒得改了
					ans += -par[x]; 
					Uinon(x, y);
					x = find(x);
					opo[x] = -2;
					printf("%lld\n", ans);
					continue;
				}
				if(opo[y] != -2) { //如果y是二分图      
					ans -= 1ll * par[y] * par[opo[y]];
					ans += 1ll * (-par[y] - par[opo[y]]) * (-par[y] - par[opo[y]] - 1ll) / 2ll;
					ans += 1ll * par[x] * (par[y] + par[opo[y]]);
				} else { //如果y也是非二分图且不是孤立点
					ans += 1ll * par[x] * par[y];
				}
				Uinon(y, opo[y]);
				y = find(y);
				Uinon(x, y);
				x = find(x);
				opo[x] = -2;
				printf("%lld\n", ans);
				continue;
			}
			// 如果都是二分图,加一条边合并还是二分图
			if(opo[y] != -1) ans -= 1ll * par[opo[y]] * par[y];
			if(opo[x] != -1 && opo[x] != y) ans -= 1ll * par[opo[x]] * par[x];
			Uinon(x, opo[y]);
			Uinon(y, opo[x]);
			x = find(x), y = find(y);
			opo[x] = y, opo[y] = x;
			ans += 1ll * par[x] * par[y];
		}
		printf("%lld\n", ans);
	}
}
    	


【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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