codeforces 711D Directed Roads dfs

本文介绍了一种针对特殊有向图结构的算法,该图中每个节点仅有一个出度。通过深度优先搜索(DFS)遍历每个环,并利用快速幂计算环与链的组合数量,最终得出所有可能的组合方式。

首先给的每个点只有一个出度既不可能有大于一个出度
每条边可以改变方向
所以每个点最多只能在一个环上,且所有有向环的信息已经给出因为每个点只有一个出度
dfs把每个环都求出来 ans *( 2^n(环的边数) - 2)
最后ans * 2^m(链的边数)

#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<iostream>
#include<map>
#define maxn 200005
#define mod 1000000007ll
#define LL long long
#include<vector>
using namespace std;
vector<LL>ve[maxn];
int sym[maxn], sym2[maxn];
int siz[maxn];
LL n, ans = 1;
LL fastMod(LL n)
{
   LL ans = 1, pre = 2;
   while(n)
   {
      if(n & 1ll)ans *= pre;
      pre *= pre;
      pre %= mod;
      ans %= mod;
      n >>= 1ll;
   }
   return ans;
}
void dfs(LL pre, LL sum)
{
     sym[pre] = 1;
     sym2[pre] = 1;
     siz[pre] = sum;
     for(int i = 0; i < ve[pre].size(); i++)
     {
         if(sym[ve[pre][i]])
         {
             if(sym2[ve[pre][i]] == 1)
             {
              ans *= ((fastMod(siz[pre] - siz[ve[pre][i]] + 1) - 2) % mod + mod) % mod;
              ans %= mod;
              n -= siz[pre] - siz[ve[pre][i]] + 1;
             }
         }
         else dfs(ve[pre][i], sum + 1);
     }
     sym2[pre] = 0;
}
int main()
{
    scanf("%I64d", &n);
    for(int i = 1; i <= n; i++)
    {
        LL pre;
        scanf("%I64d", &pre);
        ve[i].push_back(pre);
    }
    LL n1 = n;
    for(int i = 1; i <= n1; i++)
        if(!sym[i]) dfs(i, 1);
    ans *= fastMod(n);
    ans %= mod;
    printf("%I64d\n", ans);
    return 0;
}
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
### Codeforces Problem 1014D 解答与解释 当前问题并未提供关于 **Codeforces Problem 1014D** 的具体描述或相关背景信息。然而,基于常见的竞赛编程问题模式以及可能涉及的主题领域(如数据结构、算法优化等),可以推测该问题可能属于以下类别之一: #### 可能的解法方向 如果假设此问题是典型的计算几何或者图论类题目,则通常会涉及到如下知识点: - 图遍历(DFS 或 BFS) - 贪心策略的应用 - 动态规划的状态转移方程设计 由于未给出具体的输入输出样例和约束条件,这里无法直接针对Problem 1014D 提供精确解答。但是可以根据一般性的解决思路来探讨潜在的方法。 对于类似的复杂度较高的题目,在实现过程中需要注意边界情况处理得当,并且要充分考虑时间效率的要求[^5]。 以下是伪代码框架的一个简单例子用于说明如何构建解决方案逻辑流程: ```python def solve_problem(input_data): n, m = map(int, input().split()) # 初始化必要的变量或数组 graph = [[] for _ in range(n)] # 构建邻接表或其他形式的数据表示方法 for i in range(m): u, v = map(int, input().split()) graph[u].append(v) result = [] # 执行核心算法部分 (比如 DFS/BFS 遍历) visited = [False]*n def dfs(node): if not visited[node]: visited[node] = True for neighbor in graph[node]: dfs(neighbor) result.append(node) for node in range(n): dfs(node) return reversed(result) ``` 上述代码仅为示意用途,实际应用需依据具体题目调整细节参数设置及其功能模块定义[^6]。 #### 关键点总结 - 明确理解题意至关重要,尤其是关注特殊测试用例的设计意图。 - 对于大规模数据集操作时应优先选用高效的时间空间性能表现良好的技术手段。 - 结合实例验证理论推导过程中的每一步骤是否合理有效。
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