uva 12168 - Cat vs. Dog (最大匹配 ——最大独立集)

本文介绍了一个基于宠物竞赛节目的投票系统算法实现。通过构建二分图并使用最大匹配算法来确定哪些宠物能留在节目中,以最大化观众满意度。算法通过解决最大独立集问题来找到最优解。

 

Problem C - Cat vs. Dog

Time limit: 2 seconds

The latest reality show has hit the TV: ``Cat vs. Dog''. In this show, a bunch of cats and dogs compete for the very prestigious Best Pet Ever title. In each episode, the cats and dogs get to show themselves off, after which the viewers vote on which pets should stay and which should be forced to leave the show.

Each viewer gets to cast a vote on two things: one pet which should be kept on the show, and one pet which should be thrown out. Also, based on the universal fact that everyone is either a cat lover (i.e. a dog hater) or a dog lover (i.e. a cat hater), it has been decided that each vote must name exactly one cat and exactly one dog.

Ingenious as they are, the producers have decided to use an advancement procedure which guarantees that as many viewers as possible will continue watching the show: the pets that get to stay will be chosen so as to maximize the number of viewers who get both their opinions satisfied. Write a program to calculate this maximum number of viewers.

Input

On the first line one positive number: the number of testcases, at most 100. After that per testcase:

  • One line with three integers c, d, v (1 ≤ c, d ≤ 100 and 0 ≤ v ≤ 500): the number of cats, dogs, and voters.
  • v lines with two pet identifiers each. The first is the pet that this voter wants to keep, the second is the pet that this voter wants to throw out. A pet identifier starts with one of the characters `C' or `D', indicating whether the pet is a cat or dog, respectively. The remaining part of the identifier is an integer giving the number of the pet (between 1 and c for cats, and between 1 and d for dogs). So for instance, ``D42'' indicates dog number 42.

Output

Per testcase:
  • One line with the maximum possible number of satisfied voters for the show.

Sample Input

2
1 1 2
C1 D1
D1 C1
1 2 4
C1 D1
C1 D1
C1 D2
D2 C1

Sample Output

1
3
The 2008 ACM Northwestern European Programming Contest
实际上,本题有两种voter,于是就有了二分图,把每个voter看成是一个点,爱好有矛盾的连一条边
这样就是最大独立集的模型了,这里在建图的时候,没有把喜欢dog的人,和喜欢cat的人分开,(实际上应该是以这两种人分开建二分图),但为了处理方便,直接把他们混在了一起,相当于每个人拆成了左右两个点,这样最大匹配的边数会是原来的两倍,所以最后求得的结果要除以二。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <vector>
using namespace std;

int const maxn = 500 + 5;

struct BPM{
    int n,m;
    vector<int> G[maxn];
    int left[maxn];
    bool T[maxn];

    void init(int n,int m){
        this -> n = n;
        this -> m = m;
        for(int i = 0;i < n;i++) G[i].clear();
    }

    void AddEdge(int u,int v){
        G[u].push_back(v);
    }

    bool match(int u){
        for(int i = 0;i < G[u].size();i++){
            int v = G[u][i];
            if(!T[v]){
                T[v] = true;
                if(left[v] == -1 || match(left[v])){
                    left[v] = u;
                    return true;
                }
            }
        }
        return false;
    }

    int solve(){
        memset(left,-1,sizeof(left));
        int ans = 0;
        for(int u = 0;u < n;u++){
            memset(T,0,sizeof(T));
            if(match(u))    ans++;
        }
        return ans;
    }
};

BPM solver;
char like[505][10];
char disl[505][10];

int main(){
    int t,c,d,v;
    char str[20];

    scanf("%d",&t);
    while(t--){
        scanf("%d%d%d",&c,&d,&v);
        solver.init(v,v);
        for(int i = 0;i < v;i++){
            scanf("%s",like[i]);
            scanf("%s",disl[i]);
        }
        for(int i = 0;i < v;i++)
            for(int j = 0;j < v;j++)
                if(!strcmp(like[i],disl[j]) || !strcmp(disl[i],like[j])){
                    solver.AddEdge(i,j);
                }
        printf("%d\n",v - solver.solve() / 2);
    }
    return 0;
}

### GIB-UVA ERP-BCI HDF5 文件格式及其处理方法 HDF5 是一种用于存储大量科学数据的文件格式,广泛应用于神经科学研究领域。对于 GIB-UVA ERP-BCI 数据集中的 HDF5 文件,通常包含了脑电图(EEG)信号以及其他元数据信息。以下是关于该类文件的一些重要细节以及如何对其进行处理的方法。 #### 1. HDF5 文件结构概述 HDF5 文件是一种分层的数据存储格式,类似于文件系统的目录树结构。它支持多种数据类型,包括数组、表格和字符串等。在 GIB-UVA ERP-BCI 的上下文中,这些文件可能包含以下内容: - **实验记录**:如时间戳、采样率和其他实验参数。 - **原始 EEG 数据**:多通道的时间序列数据。 - **事件标记**:表示刺激呈现或其他行为事件的时间点。 这种层次化的结构使得研究人员可以轻松访问特定部分的数据而无需加载整个文件[^3]。 #### 2. 处理 HDF5 文件所需的工具 为了读取和操作 HDF5 文件,可以使用 Python 中的 `h5py` 或 MATLAB 提供的相关库。下面是一个简单的例子展示如何利用 `h5py` 打开并探索一个 HDF5 文件的内容: ```python import h5py def explore_hdf5(file_path): with h5py.File(file_path, 'r') as f: print("Keys:", list(f.keys())) # 列出顶层组名 for key in f.keys(): item = f[key] if isinstance(item, h5py.Dataset): print(f"{key} is a dataset with shape {item.shape}") elif isinstance(item, h5py.Group): print(f"{key} is a group containing:") for sub_key in item.keys(): print(f" - {sub_key}") explore_hdf5('example.h5') ``` 上述脚本会打印出给定 HDF5 文件的所有顶级键,并区分它们是数据集还是子组[^4]。 #### 3. 内存管理注意事项 如果尝试运行某些大型模型(例如 DeepSeek-R1),可能会遇到内存不足的情况,正如引用中提到的例子所示[^2]。在这种情况下,建议采取以下措施来优化资源分配: - 使用更高效的算法减少计算需求; - 增加物理 RAM 或启用虚拟内存扩展; - 对于 GPU 加速环境,考虑调整批次大小或切换到较低精度浮点数运算模式(FP16 vs FP32)。 此外,在处理大尺寸的 HDF5 文件时也需要注意类似的性能瓶颈问题——可以通过逐块加载而非一次性全部载入的方式来缓解这一挑战[^5]。 #### 4. 特殊情况下的预处理技术 针对 BCI 应用场景下采集得到的高维时空域特征矩阵,往往还需要执行一系列标准化流程,比如去噪滤波器应用、基线校正以及重参考变换等等。具体实现取决于实际研究目标和个人偏好设置等因素影响。 --- ###
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