P2071 座位安排

本文解析了一道经典的座位安排问题(P2071),通过将问题转化为二分图匹配并采用网络流算法求解。具体地,通过对座位进行倍增处理,将原问题转换为在倍增后的图中寻找最大匹配的问题,并使用网络流算法实现。代码中详细展示了如何构造图以及使用Dinic算法进行最大流的计算。

P2071 座位安排

套路二分图

好像如果座位只有一个,那么就一人对两位,二分图匹配一下即可    

但一排有两个位置

那么就倍增作为

把n排看成n*2排,连4条边

然后这题卡匈牙利,就用网络流

网络流记得memset hed为-1!!!!!

代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define re register
#define inf 2147483647
const int N=4005;
const int M=500005;
struct edge{
    int nxt,v,val;
}s[M];
int n;
int c[N][N]={0};
int ans=0;
int S,T;
int hed[M];
int dis[M];
int q[M];
int h,t,cnt=-1;
int dfs(int u,int ep){
    if(u==T) return ep;//找到了,返回 
    int flow=0,tmp=0;
    for(int i=hed[u];~i;i=s[i].nxt){
        int v=s[i].v;
        if(dis[v]==dis[u]+1&&s[i].val>0){
            tmp=dfs(v,min(s[i].val,ep));
            if(!tmp) continue;
            ep-=tmp,flow+=tmp;
            s[i].val-=tmp,s[i^1].val+=tmp;//建立反向边
            if(!ep) break;//流量不够用?那就别增广了 
        }
    }
    return flow; 
} 
bool bfs(){//dinic的bfs预处理 
    memset(dis,-1,sizeof(dis));
    memset(q,0,sizeof(q));
    h=1,t=0;
    q[++t]=S;
    dis[S]=0;
    while(h<=t){
        
        int u=q[h];
        for(int i=hed[u];~i;i=s[i].nxt){
            int v=s[i].v;
            if(dis[v]!=-1||s[i].val<1) continue;
            dis[v]=dis[u]+1;
            q[++t]=v;
        }
        h++;
    }
    return dis[T]<0?0:1; 
}
void addege(int x,int y,int z){//加边
    cnt++;
    s[cnt].v=y;
    s[cnt].val=z;
    s[cnt].nxt=hed[x];
    hed[x]=cnt;
}
int main(){
    memset(hed,-1,sizeof(hed));
    scanf("%d",&n);
    for(re int i=1;i<=2*n;i++){
        int x,y;
        scanf("%d%d",&x,&y);
        addege(i,2*n+2*x-1,1);
        addege(2*n+2*x-1,i,0);
        addege(i,2*n+2*x,1);
        addege(2*n+2*x,i,0);
        addege(i,2*n+2*y-1,1);
        addege(2*n+2*y-1,i,0);
        addege(i,2*n+2*y,1);
        addege(2*n+2*y,i,0);
    }
    for(int i=1;i<=2*n;i++){
        addege(0,i,1);
        addege(i,0,0);
    }
    for(int i=2*n+1;i<=4*n;i++){
        addege(i,4*n+1,1);
        addege(4*n+1,i,0);
    }
    S=0,T=4*n+1; 
    while(bfs()){
        ans+=dfs(S,inf);
    }
    printf("%d\n",ans);
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/QYJ060604/p/11522705.html

### ### 餐厅叫号系统中的 PV 操作与并发控制 在操作系统中,PV 操作是实现进程同步与互斥的重要机制。通过信号量(Semaphore)来管理共享资源的访问,可以有效避免多个进程同时访问同一资源而导致的竞争条件问题。 #### 信号量初始化设置原则 在餐厅叫号系统中,顾客到达后需要取号排队,服务员负责叫号并安排座位。当餐桌满座时,顾客需等待;当用餐完毕后,服务员清理餐桌,并释放资源供下一位顾客使用。这一过程涉及到多个共享资源的访问控制: - **顾客队列**:用于存储待服务的顾客信息。 - **餐桌资源**:每张餐桌是一个可被占用或释放的资源。 - **服务员调度**:多个服务员可能同时尝试叫号,需确保一致性。 为了实现这些操作的原子性与互斥性,需要设置适当的信号量[^1]: ```python # 初始化信号量 customer_queue = queue.Queue() # 顾客队列 available_tables = [True] * N # 假设有 N 张餐桌,True 表示可用 table_mutex = Semaphore(1) # 控制餐桌分配的互斥访问 call_number_mutex = Semaphore(1) # 叫号互斥锁 ``` #### 顾客到达与取号逻辑 顾客到达后,应获取一个号码,并加入队列中等待叫号。为防止多个顾客同时修改队列,应使用 `P` 操作对队列进行加锁[^2]: ```python def customer_arrives(): call_number_mutex.acquire() # P 操作,进入临界区 number = generate_next_number() customer_queue.put(number) call_number_mutex.release() # V 操作,退出临界区 ``` #### 服务员叫号与安排座位逻辑 服务员从队列中取出下一个号码,并尝试为其分配一张合适的餐桌。若无空闲餐桌,则顾客需等待,直到有餐桌释放: ```python def server_call_next(): if not customer_queue.empty(): number = customer_queue.get() table_mutex.acquire() # 进入餐桌分配临界区 assigned_table = find_available_table() if assigned_table is not None: occupy_table(assigned_table) print(f"请{number}号顾客就坐于餐桌{assigned_table}") else: customer_queue.put(number) # 若无空桌,将号码放回队列等待 table_mutex.release() # 释放餐桌资源 ``` #### 顾客用餐完毕与餐桌释放逻辑 顾客用餐结束后通知服务员,服务员执行清理餐桌的操作,并释放对应的餐桌资源[^2]: ```python def finish_dining(table_id): table_mutex.acquire() available_tables[table_id] = True # 标记餐桌为空闲 table_mutex.release() ``` #### 多服务员调度与负载均衡 当存在多个服务员时,可以通过轮询、优先级或响应比等方式选择最合适的服务员进行叫号。例如采用最短任务优先策略[^2]: ```python servers = [Server(i, speed=1.0) for i in range(M)] # M个服务员 def select_server(): return min(servers, key=lambda s: s.current_load) def assign_task_to_server(task_complexity): selected = select_server() selected.assign_task(task_complexity) ``` #### 完整流程模拟 结合以上逻辑,可以构建一个完整的餐厅叫号与座位安排模拟系统: ```python import threading from queue import Queue from threading import Semaphore N = 5 # 餐桌数量 M = 3 # 服务员数量 customer_queue = Queue() available_tables = [True] * N table_mutex = Semaphore(1) call_number_mutex = Semaphore(1) class Server: def __init__(self, id, speed=1.0): self.id = id self.current_load = 0 self.speed = speed def assign_task(self, task_complexity): self.current_load += task_complexity / self.speed def finish_task(self): self.current_load = max(0, self.current_load - 1) servers = [Server(i) for i in range(M)] def customer_arrives(): call_number_mutex.acquire() number = customer_queue.qsize() + 1 customer_queue.put(number) print(f"顾客{number}已取号") call_number_mutex.release() def server_call_next(): if not customer_queue.empty(): number = customer_queue.get() table_mutex.acquire() assigned_table = next((i for i, val in enumerate(available_tables) if val), None) if assigned_table is not None: available_tables[assigned_table] = False print(f"请{number}号顾客就坐于餐桌{assigned_table}") threading.Timer(5, finish_dining, args=(assigned_table,)).start() else: customer_queue.put(number) table_mutex.release() def finish_dining(table_id): table_mutex.acquire() available_tables[table_id] = True print(f"餐桌{table_id}已清理") table_mutex.release() # 启动服务员线程 for _ in range(M): threading.Thread(target=lambda: [server_call_next() for _ in range(10)], daemon=True).start() # 模拟顾客到达 for _ in range(20): threading.Thread(target=customer_arrives).start() ``` ---
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