SGU 101

/*

  欧拉路的问题  用dfs求出路径 

*/


#include<cstdio>

#include<cstring>
#include<cstdlib>
int map[110][110],g[110][110];
int n,deg[10],strat,end,cnt;
struct S
{
    int u,v;
} a[110],s[110];
int dfs(int u)
{
    for(int i = 0; i <= 6; i++)
        if(g[u][i])
        {
            g[u][i]--;
            g[i][u]--;
            dfs(i);
            ++cnt;
            a[cnt].u = u;
            a[cnt].v = i;
        }
}
int main()
{
    int as,b;
    while(scanf("%d",&n)==1)
    {
        memset(g,0,sizeof(g));
        memset(deg,0,sizeof(deg));
        for(int i = 1; i <= n; i++)
        {
            scanf("%d%d",&as,&b);
            s[i].u = as;
            s[i].v = b;
            g[as][b]++;
            g[b][as]++;
            deg[as]++;
            deg[b]++;
        }
        int count=0;
        for(int i = 0; i <= 6; i++)
        {
            if(deg[i]%2)
            {
                count++;
                strat = i;
            }
            else if(!count&&deg[i])
            strat=i;
        }
        if(count>2)
        {
            puts("No solution");
            continue;
        }
        cnt=0;
        dfs(strat);
        if(cnt<n||cnt>n)
            puts("No solution");
        else
        {
            for(int i = cnt; i >= 1; i--)
                for(int j = 1; j <= n; j++)
                {
                    if(a[i].u==s[j].u&&a[i].v==s[j].v)
                    {
                        printf("%d +\n",j);
                        s[j].u=-10;
                        break;
                    }
                    else if(a[i].u==s[j].v&&a[i].v==s[j].u)
                    {
                        printf("%d -\n",j);
                        s[j].u=-10;
                        break;
                    }
                }
        }
    }
}
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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