poj 1466 Girls and Boys

本文解决了一道经典的图论问题——情侣匹配问题,通过使用匈牙利算法来求解最大匹配,进而计算无法配对的人数。详细介绍了算法实现过程及核心代码。

题目链接:http://poj.org/problem?id=1466


题意:给出n个人,以及每个人可能成为情侣的对象……问有几个人没有办法找到另一半


思路:……非常裸的一道题目,图都给出来了,求最大独立点集,拆点加匈牙利算法求最大匹配就可以了

最大独立点集=点数-最大匹配(拆了点所以最大匹配要除2),这个结论比较显然,但是感觉很难说出为什么……


#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <vector>
#define maxn 530
using namespace std;

vector <int> G[maxn];
int n,m;
int list[maxn],vis[maxn];

int finds(int u)
{
    for (int i=0;i<G[u].size();i++)
    {
        int v=G[u][i];//cout<<u<<":"<<v<<endl;
        if (vis[v]==0)
        {
            vis[v]=1;
            if (list[v]==-1 || finds(list[v]))
            {
                list[v]=u;
                return 1;
            }
        }
    }

    return 0;
}

int solve()
{
    int sum=0;
    for (int i=0;i<n;i++)
    {
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        if (finds(i)) sum++;
    }
    return sum;
}

int main()
{

    while (scanf("%d",&n)!=EOF)
    {
        memset(list,-1,sizeof(list));
        memset(G,0,sizeof(G));
        for (int i=0;i<n;i++)
        {
            int tem;
            scanf("%d: (%d)",&tem,&m);
            for (int j=0;j<m;j++)
            {
                scanf("%d",&tem);
                G[i].push_back(tem);
            }
        }

        int res=solve();
        res=n-res/2;
        printf("%d\n",res);
    }
}


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题中的有效性。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题的研究者; 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。
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