10099 - The Tourist Guide

本文介绍了一种结合贪心策略与Kruskal算法解决特定路径问题的方法,旨在找到从起点到终点路径上的最小最大边值,并通过示例代码详细解释了算法实现过程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目大意:

找出从起点到终点路径最小边的最大值

这题有一个陷阱,假设最大值为max,则每次运输的人数只能为max-1,因为每次导游要包含在运输人数里


思路:

贪心+最大生成树kruskal算法


每次找最大的一条边,如果这条边连接了两棵不同的树,则合并这两棵树,直到起点与终点联通,则当前边的值即为最小边的最大值


kruskal算法代码如下:(AC)

#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define MAXIN 10009

struct edge {
	int u, v, w;
}e[MAXIN];
int N, R, S, D, T;
int f[110];

bool cmp(const edge& e1, const edge& e2)
{
	return e1.w > e2.w;
}

int father(int n)
{
	return n == f[n] ? n : f[n] = father(f[n]);
}

int Kruskal()
{
	for (int i = 1; i <= N; i++)
		f[i] = i;

	sort(e, e + R, cmp);

	for (int i = 0; i < R; i++)
	{
		int l, r;
		l = father(e[i].u);
		r = father(e[i].v);
		if (l != r)
		{
			f[l] = r;
			if (father(S) == father(D))
				return e[i].w;
		}

	}
	return 0;

}


int main()
{
	int cas = 0;
	for (;;)
	{
		cin >> N >> R;
		if (!N && !R)return 0;
		cas++;
		for (int i = 0; i < R; i++)
		{
			cin >> e[i].u >> e[i].v >> e[i].w;
		}
		cin >> S >> D >> T;

		int cap = Kruskal() - 1;
		int ans = 0, total = 0;
		while (ans < T)
		{
			ans += cap;
			total++;
		}
		cout << "Scenario #" << cas << endl;
		cout << "Minimum Number of Trips = " << total << endl<<endl;
	}

}

kruskal算法的核心步骤:

每个点为一颗单独的树  f[i]=i

边排序

由大到小处理每一条边


很容易犯的一个错误就是f[n]的使用与father(n)使用的混淆,一定要想清楚什么时候是f[n],什么时候是father[n]


其实我一开始不是这么想的。

开始我的想法是求出每一条路径,记录路径上的最小边,取最小边中最大的那一个。

那么怎么历遍每一条路径呢?我用的是DFS算法,可是提交时产生了运行超时的错误。

毕竟如果深度太深DFS速度就会比较慢。


这个代码写的时候要特别注意,每次DFS递归完时,要把当前点的visit重新置为0,否则可能不会历遍每一条路径。

代码如下:

#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<string.h>
using namespace std;


int G[100][100],visit[100];
int N, R,S, D, T,cap;
int cas = 0;

void DFS(int s,int d,int m)
{
	if (s == d)
	{
		cap = cap > m ? cap : m;
		return;
	}

	visit[s] = 1;
	for(int i=1;i<=N;i++)
		if (G[s][i]&&!visit[i])
		{
			if (G[s][i] < m)
			   DFS(i, d, G[s][i]);
			else
			  DFS(i, d, m);
		}
	visit[s] = 0;
}

void Init()
{
    memset(G, 0, sizeof(G));
    memset(visit, 0, sizeof(visit));
    for (int i = 0; i < R; i++)
    {
        int x, y,z;
        cin >> x >> y >> z;
        G[y][x] = G[x][y] = z;
    }
    cin >> S >> D >> T;

    cap = -(1 << 20);
}

void solve()
{

    int ans = 0; int j = 0;
    while (ans < T)
    {
        ans += (cap-1);
        j++;
    }

    cas++;
    cout << "Scenario #" << cas << endl;
    cout << "Minimum Number of Trips = " << j << endl;

}

int main()
{

	freopen("c:\\data\\10099.txt", "r", stdin);


	for (;;)
	{
		cin >> N >> R;
		if (N == 0 && R == 0)return 0;
		Init();
		DFS(S, D,1<<20);
        solve();

	}
}




内容概要:本文围绕直流微电网中带有恒功率负载(CPL)的DC/DC升压转换器的稳定控制问题展开研究,提出了一种复合预设性能控制策略。首先,通过精确反馈线性化技术将非线性不确定的DC转换器系统转化为Brunovsky标准型,然后利用非线性扰动观测器评估负载功率的动态变化和输出电压的调节精度。基于反步设计方法,设计了具有预设性能的复合非线性控制器,确保输出电压跟踪误差始终在预定义误差范围内。文章还对比了多种DC/DC转换器控制技术如脉冲调整技术、反馈线性化、滑模控制(SMC)、主动阻尼法和基于无源性的控制,并分析了它们的优缺点。最后,通过数值仿真验证了所提控制器的有效性和优越性。 适合人群:从事电力电子、自动控制领域研究的学者和工程师,以及对先进控制算法感兴趣的研究生及以上学历人员。 使用场景及目标:①适用于需要精确控制输出电压并处理恒功率负载的应用场景;②旨在实现快速稳定的电压跟踪,同时保证系统的鲁棒性和抗干扰能力;③为DC微电网中的功率转换系统提供兼顾瞬态性能和稳态精度的解决方案。 其他说明:文中不仅提供了详细的理论推导和算法实现,还通过Python代码演示了控制策略的具体实现过程,便于读者理解和实践。此外,文章还讨论了不同控制方法的特点和适用范围,为实际工程项目提供了有价值的参考。
内容概要:该论文介绍了一种名为偏振敏感强度衍射断层扫描(PS-IDT)的新型无参考三维偏振敏感计算成像技术。PS-IDT通过多角度圆偏振光照射样品,利用矢量多层光束传播模型(MSBP)和梯度下降算法迭代重建样品的三维各向异性分布。该技术无需干涉参考光或机械扫描,能够处理多重散射样品,并通过强度测量实现3D成像。文中展示了对马铃薯淀粉颗粒和缓步类动物等样品的成功成像实验,并提供了Python代码实现,包括系统初始化、前向传播、多层传播、重建算法以及数字体模验证等模块。 适用人群:具备一定光学成像和编程基础的研究人员,尤其是从事生物医学成像、材料科学成像领域的科研工作者。 使用场景及目标:①研究复杂散射样品(如生物组织、复合材料)的三维各向异性结构;②开发新型偏振敏感成像系统,提高成像分辨率和对比度;③验证和优化计算成像算法,应用于实际样品的高精度成像。 其他说明:PS-IDT技术相比传统偏振成像方法具有明显优势,如无需干涉装置、无需机械扫描、可处理多重散射等。然而,该技术也面临计算复杂度高、需要多角度数据采集等挑战。文中还提出了改进方向,如采用更高数值孔径(NA)物镜、引入深度学习超分辨率技术等,以进一步提升成像质量和效率。此外,文中提供的Python代码框架为研究人员提供了实用的工具,便于理解和应用该技术。
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