洛谷P4013数字梯形问题——网络流24题

本文深入探讨了最大费用最大流算法的应用,特别是在解决特定类型网络流问题中的关键作用。通过详细解析算法流程,包括初始化网络、寻找增广路径、更新流量及费用等步骤,帮助读者理解并掌握这一复杂但实用的算法。同时,文章提供了完整的代码实现,便于学习者实践操作。

题目:https://www.luogu.org/problemnew/show/P4013

最大费用最大流裸题;

注意:在第二种情况中,底层所有点连向汇点的边容量应该为inf,因为可以有多条路径结束在同一个点。(为这个调了半天...)

代码如下:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<queue>
#include<cstring>
using namespace std;
queue<int>q;
int const MAXN=1605,inf=1e9;
int n,m,head[MAXN],ct=1,cnt,incf[MAXN],dis[MAXN],pre[MAXN],nd[MAXN],bh[25][45],t;
bool vis[MAXN];
struct N{
    int hd,to,next,w,v;
    N(int h=0,int t=0,int n=0,int w=0,int v=0):hd(h),to(t),next(n),w(w),v(v) {}
}edge[MAXN<<1];
void add(int x,int y,int w,int v)
{
    edge[++ct]=N(x,y,head[x],w,v);head[x]=ct;
    edge[++ct]=N(y,x,head[y],-w,0);head[y]=ct;
}
void clr()
{
    ct=1;
    memset(head,0,sizeof head);
}
bool spfa()
{
    memset(pre,0,sizeof pre);
    memset(dis,-3,sizeof dis);
//    memset(incf,3,sizeof incf);
    while(q.size())q.pop();
    dis[0]=0;vis[0]=1;q.push(0);incf[0]=inf;
    while(q.size())
    {
        int x=q.front();q.pop();
//        printf("x=%d\n",x);
//        cout<<x<<endl;
        vis[x]=0;
        for(int i=head[x];i;i=edge[i].next)
        {
            int u=edge[i].to;
            if(dis[u]<dis[x]+edge[i].w&&edge[i].v)
            {
                dis[u]=dis[x]+edge[i].w;
                pre[u]=i;
                incf[u]=min(incf[x],edge[i].v);
                if(!vis[u])vis[u]=1,q.push(u);
            }
        }
    }
    return pre[t];
}
void mcf()
{
    long long ans=0;
    while(spfa())
    {
        ans+=incf[t]*dis[t];
//        cout<<incf[t]<<" "<<dis[t]<<endl;
        for(int i=pre[t];i;i=pre[edge[i].hd])
        {
            edge[i].v-=incf[t];
            edge[i^1].v+=incf[t];
        }
    }
    printf("%lld\n",ans);
}
void cl1()
{
    clr();
    for(int i=1;i<=n;i++)
        add(0,bh[1][i],0,1);
    for(int i=1;i<m;i++)
        for(int j=1;j<n+i;j++)
        {
            int x=bh[i][j];
            int u1=bh[i+1][j],u2=bh[i+1][j+1];
            add(x+cnt,u1,0,1);
            add(x+cnt,u2,0,1);
            add(x,x+cnt,nd[x],1);
        }
    for(int i=1;i<n+m;i++)
    {
        int x=bh[m][i];
        add(x,x+cnt,nd[x],1);
        add(x+cnt,t,0,1);
    }
    mcf();
}
void cl2()
{
    clr();
    for(int i=1;i<=n;i++)
        add(0,bh[1][i],0,1);//!inf
    for(int i=1;i<m;i++)
        for(int j=1;j<n+i;j++)
        {
            int x=bh[i][j];
            int u1=bh[i+1][j],u2=bh[i+1][j+1];
            add(x+cnt,u1,0,1);
            add(x+cnt,u2,0,1);
            add(x,x+cnt,nd[x],inf);
        }
    for(int i=1;i<n+m;i++)
    {
        int x=bh[m][i];
        add(x,x+cnt,nd[x],inf);
        add(x+cnt,t,0,inf);//inf!!!
    }
    mcf();
}
void cl3()
{
    clr();
    for(int i=1;i<=n;i++)
        add(0,bh[1][i],0,1);//!inf
    for(int i=1;i<m;i++)
        for(int j=1;j<n+i;j++)
        {
            int x=bh[i][j];
            int u1=bh[i+1][j],u2=bh[i+1][j+1];
            add(x+cnt,u1,0,inf);
            add(x+cnt,u2,0,inf);
            add(x,x+cnt,nd[x],inf);
        }
    for(int i=1;i<n+m;i++)
    {
        int x=bh[m][i];
        add(x,x+cnt,nd[x],inf);
        add(x+cnt,t,0,inf);
    }
    mcf();
}
int main()
{
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i=1;i<=m;i++)
        for(int j=1;j<n+i;j++)
        {
            int x;
            scanf("%d",&x);
            nd[++cnt]=x;
            bh[i][j]=cnt;
        }
    t=2*cnt+1;
    cl1();
    cl2();
    cl3();
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Zinn/p/8800902.html

【SCI一区复现】基于配电网韧性提升的应急移动电源预配置和动态调度(下)—MPS动态调度(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“基于配电网韧性提升的应急移动电源预配置和动态调度”主,重点介绍MPS(Mobile Power Sources)动态调度的Matlab代码实现,是SCI一区论文复现的技术资料。内容涵盖在灾害或故障等极端场景下,如何通过优化算对应急移动电源进行科学调度,以提升配电网在突发事件中的恢复能力与供电可靠性。文档强调采用先进的智能优化算进行建模求解,并结合IEEE标准测试系统(如IEEE33节点)进行仿真验证,具有较强的学术前沿性和工程应用价值。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事电力系统优化、配电网韧性、应急电源调度等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于复现高水平期刊(SCI一区、IEEE顶刊)中关于配电网韧性与移动电源调度的研究成果;②支撑科研项目中的模型构建与算开发,提升配电网在故障后的快速恢复能力;③为电力系统应急调度策略提供仿真工具与技术参考。; 阅读建议:建议结合前篇“MPS预配置”内容系统学习,重点关注动态调度模型的数学建模、目标函数设计与Matlab代码实现细节,建议配合YALMIP等优化工具包进行仿真实验,并参考文中提供的网盘资源获取完整代码与数据。
一款AI短视频生成工具,只需输入一句产品卖点或内容主,软件便能自动生成脚本、配音、字幕和特效,并在30秒内渲染出成片。 支持批量自动剪辑,能够实现无人值守的循环生产。 一键生成产品营销与泛内容短视频,AI批量自动剪辑,高颜值跨平台桌面端工具。 AI视频生成工具是一个桌面端应用,旨在通过AI技术简化短视频的制作流程。用户可以通过简单的提示词文本+视频分镜素材,快速且自动的剪辑出高质量的产品营销和泛内容短视频。该项目集成了AI驱动的文案生成、语音合成、视频剪辑、字幕特效等功能,旨在为用户提供开箱即用的短视频制作体验。 核心功能 AI驱动:集成了最新的AI技术,提升视频制作效率和质量 文案生成:基于提示词生成高质量的短视频文案 自动剪辑:支持多种视频格式,自动化批量处理视频剪辑任务 语音合成:将生成的文案转换为自然流畅的语音 字幕特效:自动添加字幕和特效,提升视频质量 批量处理:支持批量任务,按预设自动持续合成视频 多语言支持:支持中文、英文等多种语言,满足不同用户需求 开箱即用:无需复杂配置,用户可以快速上手 持续更新:定期发布新版本,修复bug并添加新功能 安全可靠:完全本地本地化运行,确保用户数据安全 用户友好:简洁直观的用户界面,易于操作 多平台支持:支持Windows、macOS和Linux等多个操作系统
源码来自:https://pan.quark.cn/s/2bb27108fef8 **MetaTrader 5的智能交易系统(EA)**MetaTrader 5(MT5)是由MetaQuotes Software Corp公司研发的一款广受欢迎的外汇交易及金融市场分析软件。 该平台具备高级图表、技术分析工具、自动化交易(借助EA,即Expert Advisor)以及算交易等多项功能,使交易参与者能够高效且智能化地开展市场活动。 **抛物线SAR(Parabolic SAR)技术指标**抛物线SAR(Stop and Reverse)是由技术分析专家Wells Wilder所设计的一种趋势追踪工具,其目的在于识别价格走势的变动并设定止损及止盈界限。 SAR值的计算依赖于当前价格与前一个周期的SAR数值,随着价格的上扬或下滑,SAR会以一定的加速系数逐渐靠近价格轨迹,一旦价格走势发生逆转,SAR也会迅速调整方向,从而发出交易提示。 **Parabolic SAR EA的操作原理**在MetaTrader 5环境中,Parabolic SAR EA借助内嵌的iSAR工具来执行交易决策。 iSAR工具通过计算得出的SAR位置,辅助EA判断入市与离市时机。 当市场价位触及SAR点时,EA将产生开仓指令,倘若价格持续朝同一方向变动,SAR将同步移动,形成动态止损与止盈参考点。 当价格反向突破SAR时,EA会结束当前仓位并可能建立反向仓位。 **智能交易系统(EA)的优越性**1. **自动化交易**:EA能够持续监控市场,依据既定策略自动完成买卖操作,减少人为情感对交易的影响。 2. **精确操作**:EA依照预设规则操作,无任何迟疑,从而提升交易成效。 3. **风险管控**:借助SA...
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