POJ 3041 Asteroids(二分图匹配)

解决一个给定的n*n网格中,通过消除行或列来清除所有行星的最少操作次数问题。采用图论中的二分图匹配算法实现。

题目链接:http://poj.org/problem?id=3041

Description

Bessie wants to navigate her spaceship through a dangerous asteroid field in the shape of an N x N grid (1 <= N <= 500). The grid contains K asteroids (1 <= K <= 10,000), which are conveniently located at the lattice points of the grid. 

Fortunately, Bessie has a powerful weapon that can vaporize all the asteroids in any given row or column of the grid with a single shot.This weapon is quite expensive, so she wishes to use it sparingly.Given the location of all the asteroids in the field, find the minimum number of shots Bessie needs to fire to eliminate all of the asteroids.

Input

* Line 1: Two integers N and K, separated by a single space. 
* Lines 2..K+1: Each line contains two space-separated integers R and C (1 <= R, C <= N) denoting the row and column coordinates of an asteroid, respectively.

Output

* Line 1: The integer representing the minimum number of times Bessie must shoot.

Sample Input

3 4
1 1
1 3
2 2
3 2

Sample Output

2

Hint

INPUT DETAILS: 
The following diagram represents the data, where "X" is an asteroid and "." is empty space: 
X.X 
.X. 
.X.
 

OUTPUT DETAILS: 
Bessie may fire across row 1 to destroy the asteroids at (1,1) and (1,3), and then she may fire down column 2 to destroy the asteroids at (2,2) and (3,2).


题目大意:给定n*n的格子,k个点的行星坐标x,y,每操作一次可以消灭一行或一列的行星,问最少操作次数。

题目思路:把输入的x,y用边连接起来,则所有的边相当于给定的点,就相当于操作某个二分图里面的某个点则可以把与该点链接的所有所有边抹掉。即最小点覆盖,性质:最小点覆盖=最大匹配数。

代码:

#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<cstring>
#include<string>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>
#include<iostream>
#include<queue>
#include<stack>
#include<map>

using namespace std;

#define FOU(i,x,y) for(int i=x;i<=y;i++)
#define FOD(i,x,y) for(int i=x;i>=y;i--)
#define MEM(a,val) memset(a,val,sizeof(a))
#define PI acos(-1.0)

const double EXP = 1e-9;
typedef long long ll;
typedef unsigned long long ull;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
const ll MINF = 0x3f3f3f3f3f3f3f3f;
const int mod = 1e9+7;
const int N = 550;

//时间复杂度:O(N*E)
int line[N][N];  //i,j之间是否存在关系,即可以匹配,记得初始化
int used[N];     //每一轮寻找增广路径时第i个妹子是否被使用过
int Next[N];     //Next[i]=x代表第i个妹子和x号男生是匹配的,记得初始化
int n,m;

bool Find(int x)
{
    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        if(line[x][i]&&!used[i])
        {
            used[i] = 1;             //第i个妹子被使用了
            if(Next[i]==0||Find(Next[i]))   //判断第i个妹子是否有了男朋友,没有的话就可以匹配,有的话就把next[i]号男生转移掉再匹配
            {
                Next[i] = x;
                return true;
            }
        }
    }
    return false;
}

int maxMatch()
{
    memset(Next,0,sizeof(Next));
    int sum = 0;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        memset(used,0,sizeof(used));
        if(Find(i))
            sum++;
    }
    return sum;
}

int main()
{
    //freopen("in.txt","r",stdin);
    //freopen("out.txt","w",stdout);
    std::ios::sync_with_stdio(false);
    int k;
    while(cin>>n>>k)
    {
        m=n;
        MEM(line,0);
        for(int i=1;i<=k;i++)
        {
            int x,y;
            cin>>x>>y;
            line[x][y]=1;
        }
        cout<<maxMatch()<<endl;
    }
    return 0;
}

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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