POJ 2455 Secret Milking Machine 最大流建模

本文介绍了解决POJ 2455问题的方法,该问题要求计算在特定条件下两个路标间可能的最大距离。通过使用二分枚举最大边权并结合最大流算法来寻找解决方案。

题目链接

http://poj.org/problem?id=2455

题意

某人为了隐藏他的挤奶机,可能是为了不让别人跟踪,他决定从1~n,然后走密道回到1,再从1到n,走t次,且每条路径不同,每次尽量走路径最短的路,问他在t次走的过程中,两个路标之间的最大距离。

思路

二分枚举最大边权。如果两点的边权小于等于枚举的量,之间建立一条容量为1的边,若有重边满足条件,容量加1,最后从1点跑最大流,判断最大流是否大于等于t。边是双向的,所以反向边的残量不为0

#include<cstdio>
#include<queue>
#include<iostream>
#include<vector>
#include<map>
#include<cstring>
#include<string>
#include<set>
#include<stack>
#include<algorithm>
#define cle(a) memset(a,0,sizeof(a))
#define inf(a) memset(a,0x3f,sizeof(a))
#define ll long long
#define Rep(i,a,n) for(int i=a;i<=n;i++)
using namespace std;
#define INF2 9223372036854775807ll
const int INF = ( 2e9 ) + 2;
const ll maxn =  410;
const int maxm = 210;
ll maxx;
int n,m,t;
int mp2[maxn][maxn];
ll mp[maxn][maxn];
struct edge
{
    int from,to,c;
    edge(int getu,int getv,int getc)
    {
        from=getu;
        to=getv;
        c=getc;
    }
};
vector<edge> e;
struct Dinic
{

    int s,t,n;
    int d[maxn];
    int cur[maxn];
    vector<edge> e;
    vector<int> g[maxn];
    void addedge(int u,int v,int c)
    {
        e.push_back(edge(u,v,c));
        e.push_back(edge(v,u,c));
        int m=e.size();
        g[u].push_back(m-2);
        g[v].push_back(m-1);
    }
    void init()
    {
        e.clear();
        for(int i=0; i<=maxn; i++)
            g[i].clear();
    }
    bool bfs()
    {
        queue<int> q;
        q.push(s);
        memset(d,0,sizeof(d));
        d[s]=1;
        while(!q.empty())
        {
            int u=q.front();
            q.pop();
            for(int i=0; i<g[u].size(); i++)
            {
                int v=e[g[u][i]].to;
                int c=e[g[u][i]].c;
                if(!d[v]&&c)
                {
                    d[v]=d[u]+1;
                    q.push(v);
                }
            }
        }
        return d[t];
    }
    int dfs(int u,int maxf,int t)
    {
        if(u==t)return maxf;
        int ret=0;
        for(int &i=cur[u]; i<g[u].size(); i++)
        {
            int c=e[g[u][i]].c;
            int v=e[g[u][i]].to;
            int f;
            if(d[u]+1==d[v]&&c)
            {
                f=dfs(v,min(maxf-ret,c),t);
                e[g[u][i]].c-=f;
                e[g[u][i]^1].c+=f;
                ret+=f;
                if(ret==maxf)return ret;
            }
        }
        return ret;
    }
    int maxflow(int s,int t)
    {
        this->s=s;
        this->t=t;
        int flow=0;
        while(bfs())
        {
            memset(cur,0,sizeof(cur));
            int temp=dfs(s,INF,t);
            flow+=temp;
        }
        return flow;
    }
} dinic;
bool check(int t,int n,int T)
{

    for(int i=0; i<e.size(); i++)
    {
        if(e[i].c<=t)
            dinic.addedge(e[i].from,e[i].to,1);
    }
    int temp=dinic.maxflow(1,n);
    dinic.init();
    return temp>=T;
}
int main()
{
    while(~scanf("%d%d%d",&n,&m,&t))
    {
        memset(mp,0,sizeof(mp));
        e.clear();
        for(int i=0; i<m; i++)
        {
            int u,v,w;
            scanf("%d%d%d",&u,&v,&w);
            e.push_back(edge(u,v,w));
            mp[u][v]=1;
            mp[v][u]=1;
        }
        int l=0,r=1000010;
        while(l<r)
        {
            int mid=(l+r)>>1;
            if(check(mid,n,t))
                r=mid;
            else
                l=mid+1;
        }
        cout<<l<<endl;
    }
}
【完美复现】面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于IEEE33节点的配电网韧性提升方法,重点研究了移动储能系统的预布局与动态调度策略。通过Matlab代码实现,提出了一种结合预配置和动态调度的两阶段优化模型,旨在应对电网故障或极端事件时快速恢复供电能力。文中采用了多种智能优化算法(如PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等)进行对比分析,验证所提策略的有效性和优越性。研究不仅关注移动储能单元的初始部署位置,还深入探讨其在故障发生后的动态路径规划与电力支援过程,从而全面提升配电网的韧性水平。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、能源系统优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于科研复现,特别是IEEE顶刊或SCI一区论文中关于配电网韧性、应急电源调度的研究;②支撑电力系统在灾害或故障条件下的恢复力优化设计,提升实际电网应对突发事件的能力;③为移动储能系统在智能配电网中的应用提供理论依据和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注目标函数建模、约束条件设置以及智能算法的实现细节。同时推荐参考文中提及的MPS预配置与动态调度上下两部分,系统掌握完整的技术路线,并可通过替换不同算法或测试系统进一步拓展研究。
先看效果: https://pan.quark.cn/s/3756295eddc9 在C#软件开发过程中,DateTimePicker组件被视为一种常见且关键的构成部分,它为用户提供了图形化的途径来选取日期与时间。 此类控件多应用于需要用户输入日期或时间数据的场景,例如日程管理、订单管理或时间记录等情境。 针对这一主题,我们将细致研究DateTimePicker的操作方法、具备的功能以及相关的C#编程理念。 DateTimePicker控件是由.NET Framework所支持的一种界面组件,适用于在Windows Forms应用程序中部署。 在构建阶段,程序员能够通过调整属性来设定其视觉形态及运作模式,诸如设定日期的显示格式、是否展现时间选项、预设的初始值等。 在执行阶段,用户能够通过点击日历图标的下拉列表来选定日期,或是在文本区域直接键入日期信息,随后按下Tab键或回车键以确认所选定的内容。 在C#语言中,DateTime结构是处理日期与时间数据的核心,而DateTimePicker控件的值则表现为DateTime类型的实例。 用户能够借助`Value`属性来读取或设定用户所选择的日期与时间。 例如,以下代码片段展示了如何为DateTimePicker设定初始的日期值:```csharpDateTimePicker dateTimePicker = new DateTimePicker();dateTimePicker.Value = DateTime.Now;```再者,DateTimePicker控件还内置了事件响应机制,比如`ValueChanged`事件,当用户修改日期或时间时会自动激活。 开发者可以注册该事件以执行特定的功能,例如进行输入验证或更新关联的数据:``...
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