拓扑排序

本文深入探讨了拓扑排序的概念,通过实例解析其算法流程,并提供了ACM竞赛中一道相关的题目链接,帮助读者更好地理解和运用拓扑排序。

原题链接:http://www.acmicpc.sdnu.edu.cn/problem/show/1031

#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <cmath>
#include <cstring>
#include <stack>
#include <queue>
#include <set>
#include <map>
#include <vector>
#include <ctype.h>
#include <deque>
using namespace std;
typedef long long ll;
typedef pair<int,int> P;
const int mod=998244353;
const ll inf=9999999999999;
#define mem(a,b) memset(a,b,sizeof(a))
#define IOS ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0)
#define mcy(a,b) memcpy(a,b,sizeof(a))
const int maxn=1e2+5;
struct node
{
    int v;
    int to;
}edge[maxn*2];
int n,m,a,b,tot,head[maxn],indegree[maxn],cpyindegree[maxn];
queue<int>ans;
void init()
{
    tot=0;
    mem(head,-1);
    mem(indegree,0);
}
void add(int u,int v)
{
    edge[++tot].v=v;
    edge[tot].to=head[u];
    head[u]=tot;
}
int topu(int number)
{
    while(!ans.empty())ans.pop();
    int sum=0,flag=0;
    queue<int>q;
    for(int i=0;i<number;++i)
    {
        cpyindegree[i]=indegree[i];
        if(indegree[i]==0)q.push(i);
    }
    while(!q.empty())
    {
        if(q.size()>=2)flag=1;
        int now=q.front();
        q.pop();
        sum++;
        ans.push(now);
        for(int i=head[now];~i;i=edge[i].to)
        {
            int v=edge[i].v;
            cpyindegree[v]--;
            if(cpyindegree[v]==0)q.push(v);
        }
    }
    if(sum<number)return -1;
    if(flag)return 0;
    return 1;
}
int main()
{
    while(~scanf("%d %d",&n,&m))
    {
        init();
        string s;
        if(n==0 && m==0)break;
        int error=-1,success=-1;
        for(int i=1;i<=m;++i)
        {
            cin >> s;
            if(error!=-1 || success!=-1)continue;
            a=s[0]-'A';
            b=s[2]-'A';
            if(s[1]=='<')
            {
                add(a,b);
                indegree[b]++;
            }
            else
            {
                add(b,a);
                indegree[a]++;
            }
            int flag=topu(n);
            if(flag==-1)error=i;
            if(flag==1)success=i;
        }
        if(error!=-1)
        {
            printf("Inconsistency found after %d relations.\n",error);
        }
        else if(success==-1)
            printf("Sorted sequence cannot be determined.\n");
        else
        {
            printf("Sorted sequence determined after %d relations: ",success);
            while(!ans.empty())
            {
                int answer=ans.front();
                ans.pop();
                char c=answer+'A';
                cout << c;
            }
            cout << ".\n";
        }

    }
    return 0;
}

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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