【vijos】1790 拓扑编号(拓扑+贪心)

本文探讨了一道复杂的贪心算法题目,涉及到城市重新编号的最优策略。通过对有向无环图的逆向处理,利用优先队列实现城市按度为0的顺序分配最小编号,确保了从任何一个城市出发,其新编号总是小于可达城市的新编号。

https://vijos.org/p/1790

好神的贪心题。。

一开始我也想到了贪心,但是是错的。。sad

就是因为每一个节点的编号与逆图的子树有关,且编号一定是>=子树的儿子+1的。但是想了想很快发现不可做。。因为这种dfs牵扯到的东西太多了。

然后我想到这些约束是不是和差分约束有关,然后就脑补,可是后边发现这也是不可做的,因为差分约束算出来的不是编号。sad。。

无奈看题解。

sad

这个和我第一个想法有关。。。

因为编号一定是>=逆图的子树儿子+1,显然如果每一次将编号从大向小的放是满足这一性质的。

建一个逆的图,那么就是每次取最大的标号度为0的点,那么这个点的编号就是当前剩余的编号。

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath>
#include <string>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <queue>
using namespace std;
#define rep(i, n) for(int i=0; i<(n); ++i)
#define for1(i,a,n) for(int i=(a);i<=(n);++i)
#define for2(i,a,n) for(int i=(a);i<(n);++i)
#define for3(i,a,n) for(int i=(a);i>=(n);--i)
#define for4(i,a,n) for(int i=(a);i>(n);--i)
#define CC(i,a) memset(i,a,sizeof(i))
#define read(a) a=getint()
#define print(a) printf("%d", a)
#define dbg(x) cout << (#x) << " = " << (x) << endl
#define printarr2(a, b, c) for1(_, 1, b) { for1(__, 1, c) cout << a[_][__]; cout << endl; }
#define printarr1(a, b) for1(_, 1, b) cout << a[_] << '\t'; cout << endl
inline const int getint() { int r=0, k=1; char c=getchar(); for(; c<'0'||c>'9'; c=getchar()) if(c=='-') k=-1; for(; c>='0'&&c<='9'; c=getchar()) r=r*10+c-'0'; return k*r; }
inline const int max(const int &a, const int &b) { return a>b?a:b; }
inline const int min(const int &a, const int &b) { return a<b?a:b; }

priority_queue<int> id;
const int N=100005, M=200005;
int ihead[N], cnt, n, m, tot, in[N], a[N];
struct ED { int to, next; }e[M];
void add(int u, int v) {
	e[++cnt].next=ihead[u]; ihead[u]=cnt; e[cnt].to=v;
}

int main() {
	read(n); read(m); tot=n+1;
	rep(i, m) {
		int u=getint(), v=getint();
		add(v, u); ++in[u];
	}
	for1(i, 1, n) if(in[i]==0) id.push(i);
	while(!id.empty()) {
		int u=id.top(); id.pop();
		a[u]=--tot;
		for(int i=ihead[u]; i; i=e[i].next) {
			--in[e[i].to];
			if(in[e[i].to]==0) id.push(e[i].to);
		}
	}
	for1(i, 1, n) printf("%d ", a[i]);
	return 0;
}

 

 


 

 

描述

H国有n个城市,城市与城市之间有m条单向道路,满足任何城市不能通过某条路径回到自己。

现在国王想给城市重新编号,令第i个城市的新的编号为a[i],满足所有城市的新的编号都互不相同,并且编号为[1,n]之间的整数。国王认为一个编号方案是优美的当且仅当对于任意的两个城市i,j,如果i能够到达j,那么a[i]应当<a[j]。

优美的编号方案有很多种,国王希望使1号城市的编号尽可能小,在此前提下,使得2号城市的编号尽可能小...依此类推。

格式

输入格式

第一行读入n,m,表示n个城市,m条有向路径。

接下来读入m行,每行两个整数:x,y
表示第x个城市到第y个城市有一条有向路径。

输出格式

输出一行:n个整数
第i个整数表示第i个城市的新编号a[i],输出应保证是一个关于1到n的排列。

样例1

样例输入1[复制]

5 4
4 1
1 3
5 3
2 5

样例输出1[复制]

2 3 5 1 4

限制

每个测试点1s

提示

30%的测试点满足:n <= 10, m <= 10
70%的测试点满足:n <= 1000, m <= 10000
100%的测试点满足:n <= 100000, m <= 200000
输入数据可能有重边,可能不连通,但保证是有向无环图。

来源

Topcoder

转载于:https://www.cnblogs.com/iwtwiioi/p/4010388.html

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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