洛谷P3243 [HNOI2015]菜肴制作——拓扑排序

本文探讨了在解决特定类型的问题时,如何通过构建反图并使用优先队列实现按字典序逆序的拓扑排序算法。这种方法适用于任务依赖关系中,并不总是序号小的任务先被执行的情况。

题目:https://www.luogu.org/problemnew/show/P3243

正向按字典序拓扑排序很容易发现是不对的,因为并不是序号小的一定先做;

但若让序号大的尽可能放在后面,则不会有什么问题,因为它不影响它前面的选择;

我们可以建反图,从后往前按序号从大到小排序,倒序输出答案,这样就把序号大的尽量放在后面了。

代码如下:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
priority_queue<int>q;
int const maxn=1e5+5;
int D,n,m,rd[maxn],head[maxn],ct,ans[maxn],cnt;
struct N{
    int to,next;
    N(int t=0,int n=0):to(t),next(n) {}
}edge[maxn];
void topo()
{
    for(int i=1;i<=n;i++)
        if(!rd[i])q.push(i);
    cnt=0;
    while(q.size())
    {
        int x=q.top();q.pop();
        ans[++cnt]=x;
        for(int i=head[x];i;i=edge[i].next)
        {
            int v=edge[i].to;
            rd[v]--;
            if(!rd[v])q.push(v);
        }
    }
    if(cnt<n)printf("Impossible!\n");
    else
    {
        for(int i=cnt;i;i--)
            printf("%d ",ans[i]);
        printf("\n");
    }
}
int main()
{
    scanf("%d",&D);
    while(D--)
    {
        memset(rd,0,sizeof rd);
        memset(head,0,sizeof head);
        ct=0;
        scanf("%d%d",&n,&m);
        for(int i=1,x,y;i<=m;i++)
        {
            scanf("%d%d",&x,&y);
            edge[++ct]=N(x,head[y]);head[y]=ct;
            rd[x]++;
        }
        topo();
    }
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Zinn/p/9147515.html

数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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