备战蓝桥杯---洪水题1

文章讲述了如何通过观察规律解决特定图形问题(如洪水题、瓶子分配问题和树的直径),并提供了使用AC代码实现的方法,涉及图论、树形数据结构以及动态规划的思想。

题目巨水,就叫它洪水题吧(对我这菜鸡来说还是有一定难度的)

1.找规律:

分成4组(上下左右)找规律即可,我们可以发现左上端点值为(2n-1)*2n,右上的端点为(2n)^2,

左下的端点为(2n-1)^2,右下端点为2n*(2n+1).当|x|<=y在上边,|x|<=|y|+1在下面,|y|《x的在右边,|y|<=|x|的在左边。

下面是AC代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long LL;
int main(){
    int x,y;
    cin>>x>>y;
    if(abs(x)<=y){
        int n=y;
        cout<<(LL)(2*n-1)*2*n+x+n<<endl;
    }
    else if(abs(y)<=x){
        int n=x;
        cout<<(LL)(2*n)*2*n+n-y<<endl;
    }
    else if(abs(x)<=abs(y)+1&&y<0){
        int n=abs(y);
        cout<<(LL)2*n*(2*n+1)+n-x<<endl;
    }
    else{
        int n=abs(x);
        cout<<(LL)(2*n-1)*(2*n-1)+y+n-1<<endl;
    }
}

2.图论(喵喵)

我们不妨对于每一个瓶子到它应该在的位置上的瓶子标号连一个边,这样子就分成了许多环,而我们的目标就是分成n个自环,我们不妨考虑一下环内的交换操作,发现就是类似细胞分裂的过程裂成2个环,而不同环的交换为合并,因此我们最少n-k,k为环的个数,下面是AC代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=10010;
int n,b[N];
bool st[N];
int main(){
    cin>>n;
    for(int i=1;i<=n;i++) cin>>b[i];
    int cnt=0;
    for(int i=1;i<=n;i++){
        if(st[i]) continue;
        cnt++;
        for(int j=i;!st[j];j=b[j]) st[j]=1;
    }
    cout<<n-cnt;
}

3.树的直径:

上次讲了树形DP的思路,这次我们用两次搜素实现。

我们讲过,我们任取一点x,找到距离它最远的y,那么y就是直径的一端。

上次的证明过于繁琐,现在来个更简单的:

我们假设一段不是y而是u

情况1,有交点:

显然y--v更长。

情况2,无交点:

显然,y--u更长,得证!

下面是AC代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=100010;
struct edge{
    int id,w;
};
vector<edge> h[N];
int dis[N];
void dfs(int u,int fa,int diss){
    dis[u]=diss;
    for(int i=0;i<h[u].size();i++){
        if(h[u][i].id==fa) continue;
        dfs(h[u][i].id,u,diss+h[u][i].w);
    }
}
int main(){
    int n;
    cin>>n;
    for(int i=0;i<n-1;i++){
        int a,b,c;
        scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);
        h[a].push_back({b,c});
        h[b].push_back({a,c});
        
    }
    dfs(1,-1,0);
    int u=1;
    for(int i=1;i<=n;i++){
        if(dis[i]>dis[u]) u=i;
    }
    dfs(u,-1,0);
    for(int i=1;i<=n;i++){
        if(dis[i]>dis[u]) u=i;
    }
    long long s=dis[u];
    cout<<s*10+s*(s+1)/2;
}

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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