AtCoder Regular Contest 088 D - People on a Line(DFS+图论)

r3live 使用前提 雷达-相机外参标定 livox_camera_lidar_calibration 港科大livox_camera_calib虽然操作方便,但是使用mid360雷达会有视角问题(投影三维点到相机),尝试了很多场景,标定效果都不理想(推荐场景是楼梯间),看来港大的更适合avia之类窄角度的雷达。如果标定效果不好的话,就使用 getExt2节点,getExt1节点只优化外参,而getExt2节点在计算的时候会将一开始计算的内参作为初值和外参一起优化。一般使用getExt1节点即可,如果在外参初值验证过,并且异常值已经剔除后,优化还是有较大的残差,那么可以使用getExt2试一试。 阅读详情

AtCoder Regular Contest 088 D - People on a Line(DFS+图论)


Problem Statement

There are N people standing on the x-axis. Let the coordinate of Person i be xi. For every i, xi is an integer between 0 and 109 (inclusive). It is possible that more than one person is standing at the same coordinate.

You will given M pieces of information regarding the positions of these people. The i-th piece of information has the form (Li,Ri,Di). This means that Person Ri is to the right of Person Li by Di units of distance, that is, xRi−xLi=Di holds.

It turns out that some of these M pieces of information may be incorrect. Determine if there exists a set of values (x1,x2,…,xN) that is consistent with the given pieces of information.

Constraints
  • 1≤N≤100 000
  • 0≤M≤200 000
  • 1≤Li,Ri≤N (1≤i≤M)
  • 0≤Di≤10 000 (1≤i≤M)
  • Li≠Ri (1≤i≤M)
  • If i≠j, then (Li,Ri)≠(Lj,Rj) and (Li,Ri)≠(Rj,Lj).
  • Di are integers.
Input

Input is given from Standard Input in the following format:

N M
L1 R1 D1
L2 R2 D2
:
LM RM DM
Output

If there exists a set of values (x1,x2,…,xN) that is consistent with all given pieces of information, print Yes; if it does not exist, print No.

Sample Input 1
3 3
1 2 1
2 3 1
1 3 2
Sample Output 1
Yes

Some possible sets of values (x1,x2,x3) are (0,1,2) and (101,102,103).

Sample Input 2
3 3
1 2 1
2 3 1
1 3 5
Sample Output 2
No

If the first two pieces of information are correct, x3−x1=2 holds, which is contradictory to the last piece of information.

Sample Input 3
4 3
2 1 1
2 3 5
3 4 2
Sample Output 3
Yes
Sample Input 4
10 3
8 7 100
7 9 100
9 8 100
Sample Output 4
No
Sample Input 5
100 0
Sample Output 5
Yes
用邻接表储存图,然后遍历,记录每个点之间距离,如果再次到达访问的点,发现距离和之前储存的不同则返回false

最后返回true;

code:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <vector>
using namespace std;
const int N = 1e5+10;
int n,m;
int dis[N];
bool vis[N];
vector<pair<int,int> >E[N];
bool dfs(int u){
    vis[u] = 1;
    vector<pair<int,int> >::iterator it;
    for(it = E[u].begin(); it != E[u].end(); it++){
        int v = (*it).first;//注意这里的迭代器要加(*)
        int d = (*it).second;
        if(!vis[v]){
            dis[v] = dis[u] + d;
            if(!dfs(v))
                return false;
        }
        else if(dis[u]+d!=dis[v])
            return false;
    }
    return true;
}
int main(){
    cin >> n >> m;
    int u,v,w;
    int i;
    for(i = 1; i <= m; i++){
        cin >> u >> v >> w;
        E[u].push_back(make_pair(v,w));
        E[v].push_back(make_pair(u,-w));
    }
    for(i = 1; i <= n; i++){
        if(!vis[i]){
            if(!dfs(i)){
                cout << "No" << endl;
                return 0;
            }
        }
    }
    cout << "Yes" << endl;
    return 0;
}



YOLOv11改进 | 主干/Backbone篇 | 轻量化目标检测网络MobileViTv1改进yolov11有效涨点 本文给大家带来的改进机制是MobileViT系列的V1版本,其作为MobileNet网络的挑战者,其效果自然不用多说,MobileViT模型是为移动设备设计的轻量级、通用目的视觉变换器。它融合了卷积神经网络(CNN)和视觉变换器(ViT)的优势,旨在在保持高效性能的同时减少模型参数和降低延迟。通过其创新的MobileViT Block和多尺度训练方法,MobileViT在多个视觉任务上取得了优异的结果,欢迎大家订阅本专栏,本专栏每周更新3-5篇最新机制,更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。 阅读详情

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专注多旋翼、复合翼无人机技术研究,从事低空经济行业。 1670

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qq_45769627的博客 399
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Guuuuuu老师儿
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