BZOJ 1711 吃饭dining/Luogu P1402 酒店之王 拆点+最大流流匹配

本文通过两道例题,详细解析了如何利用网络流算法解决一类匹配问题,即当人们需要从两类物品中各选择一件以达到满意状态时,如何通过拆点技巧建立网络流模型,实现最大化匹配。

题意:

  (吃饭dining)有F种食物和D种饮料,每种食物或饮料只能供一头牛享用,且每头牛只享用一种食物和一种饮料。现在有n头牛,每头牛都有自己喜欢的食物种类列表和饮料种类列表,问最多能使几头牛同时享用到自己喜欢的食物和饮料。(1 <= f <= 100, 1 <= d <= 100, 1 <= n <= 100)

 

  (酒店之王)XX酒店的老板想成为酒店之王,本着这种希望,第一步要将酒店变得人性化。由于很多来住店的旅客有自己喜好的房间色调、阳光等,也有自己所爱的菜,但是该酒店只有p间房间,一天只有固定的q道不同的菜。

有一天来了n个客人,每个客人说出了自己喜欢哪些房间,喜欢哪道菜。但是很不幸,可能做不到让所有顾客满意(满意的条件是住进喜欢的房间,吃到喜欢的菜)。

这里要怎么分配,能使最多顾客满意呢?

 

分析:
  我们想想发现,这两道题并没什么不同,都是一些人,一些东西,分别喜欢两类东西中的一些,每人只能占有两类中的各一样东西,问如何安排,让更多的人满意。

  倘若只有一类东西,也许我们会想到二分图匹配。

  但是两样东西,建二分图我们是建不出来的,所以只能藉由网络流来解决匹配问题,我们依旧是考虑题目中的限制问题:

  首先限制1.喜欢两类东西中的各一些。

  限制2.每人只能在两类中各占有一样东西。

  我们发现限制不多,所以建图也没那么复杂。我们一单位的流量当然是代表一样东西。

  我们怎么建出满足限制2的图?

  引出一个拆点技巧,我们将人拆成两个点,我们保证这两个点之间的流量最大是1,所以一个人最多选一样东西。

  所以我们把图简称这样:

  

 

 

图丑请不要在意这些细节2333

  蓝色的点代表人,橙色代表第一类物品,紫色代表第二类物品,边容量都是1.

  只不过源点向第一类物品连边,第一类物品向喜欢它的人的一号店连边,人的一号点向二号点连边,人的二号点向他喜欢的第二类物品连边,第二类物品向汇点连边即可。这样,一单位流量流经一个人的两个点,代表被这个人选择了。

  两道题几乎一模一样,都不用改数据范围,改改主函数就好了

代码:

 1 #include<bits/stdc++.h>
 2 #define ms(a,x) memset(a,x,sizeof(a))
 3 using namespace std;int tot=0;
 4 const int N=10005,inf=0x3f3f3f3f;
 5 struct node{int y,z,nxt;}e[N*2];
 6 int S,T,q[N],h[N],c=1,n,m,k,d[N];
 7 int c1[N],ho[N],di[N],c2[N];
 8 int add(int x,int y,int z){
 9     e[++c]=(node){y,z,h[x]};h[x]=c;
10     e[++c]=(node){x,0,h[y]};h[y]=c;
11 } bool bfs(){
12     int f=1,t=0;ms(d,-1);
13     q[++t]=S;d[S]=0;
14     while(f<=t){
15         int x=q[f++];
16         for(int i=h[x],y;i;i=e[i].nxt)
17         if(d[y=e[i].y]==-1&&e[i].z)
18         d[y]=d[x]+1,q[++t]=y;
19     } return (d[T]!=-1);
20 } int dfs(int x,int f){
21     if(x==T) return f;int w,tmp=0;
22     for(int i=h[x],y;i;i=e[i].nxt)
23     if(d[y=e[i].y]==d[x]+1&&e[i].z){
24         w=dfs(y,min(e[i].z,f-tmp));
25         if(!w) d[y]=-1;
26         e[i].z-=w;e[i^1].z+=w;
27         tmp+=w;if(tmp==f) return f;
28     } return tmp;
29 } void dinic(){
30     while(bfs()) tot+=dfs(S,inf);
31 } int main(){
32     scanf("%d%d%d",&n,&m,&k);
33     S=0,T=n*2+m+k+1;
34     for(int i=1;i<=m;i++) ho[i]=i;
35     for(int i=1;i<=n;i++) c1[i]=i+m;
36     for(int i=1;i<=k;i++) di[i]=n+m+i;
37     for(int i=1;i<=n;i++) c2[i]=n+m+k+i;
38     for(int i=1;i<=m;i++) add(S,ho[i],1);
39     for(int i=1;i<=k;i++) add(di[i],T,1);
40     for(int i=1;i<=n;i++) add(c1[i],c2[i],1);
41     for(int i=1,u,v;i<=n;i++){
42         scanf("%d%d",&u,&v);
43         for(int j=1,p;j<=u;j++) 
44         scanf("%d",&p),add(ho[p],c1[i],1);
45         for(int j=1,p;j<=v;j++) 
46         scanf("%d",&p),add(c2[i],di[p],1);
47     } dinic();printf("%d\n",tot);return 0;
48 }
吃饭dining
 1 #include<bits/stdc++.h>
 2 #define ms(a,x) memset(a,x,sizeof(a))
 3 using namespace std;int tot=0;
 4 const int N=10005,inf=0x3f3f3f3f;
 5 struct node{int y,z,nxt;}e[N*2];
 6 int S,T,q[N],h[N],c=1,n,m,k,d[N];
 7 int c1[N],ho[N],di[N],c2[N];
 8 int add(int x,int y,int z){
 9     e[++c]=(node){y,z,h[x]};h[x]=c;
10     e[++c]=(node){x,0,h[y]};h[y]=c;
11 } bool bfs(){
12     int f=1,t=0;ms(d,-1);
13     q[++t]=S;d[S]=0;
14     while(f<=t){
15         int x=q[f++];
16         for(int i=h[x],y;i;i=e[i].nxt)
17         if(d[y=e[i].y]==-1&&e[i].z)
18         d[y]=d[x]+1,q[++t]=y;
19     } return (d[T]!=-1);
20 } int dfs(int x,int f){
21     if(x==T) return f;int w,tmp=0;
22     for(int i=h[x],y;i;i=e[i].nxt)
23     if(d[y=e[i].y]==d[x]+1&&e[i].z){
24         w=dfs(y,min(e[i].z,f-tmp));
25         if(!w) d[y]=-1;
26         e[i].z-=w;e[i^1].z+=w;
27         tmp+=w;if(tmp==f) return f;
28     } return tmp;
29 } void dinic(){
30     while(bfs()) tot+=dfs(S,inf);
31 } int main(){
32     scanf("%d%d%d",&n,&m,&k);
33     S=0,T=n*2+m+k+1;
34     for(int i=1;i<=m;i++) ho[i]=i;
35     for(int i=1;i<=n;i++) c1[i]=i+m;
36     for(int i=1;i<=k;i++) di[i]=n+m+i;
37     for(int i=1;i<=n;i++) c2[i]=n+m+k+i;
38     for(int i=1;i<=m;i++) add(S,ho[i],1);
39     for(int i=1;i<=k;i++) add(di[i],T,1);
40     for(int i=1;i<=n;i++) add(c1[i],c2[i],1);
41     for(int i=1;i<=n;i++)
42     for(int j=1,p;j<=m;j++)
43     scanf("%1d",&p),p?add(ho[j],c1[i],1):0;
44     for(int i=1;i<=n;i++)
45     for(int j=1,p;j<=k;j++)
46     scanf("%1d",&p),p?add(c2[i],di[j],1):0;
47     dinic();printf("%d\n",tot);return 0;
48 }
酒店之王

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Alan-Luo/p/10242406.html

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究(Matlab代码实现)​ 内容概要:本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞问题展开研究,提出基于Matlab的仿真代码实现方案。研究重在于在复杂、动态环境中实现多无人机之间的高效协同飞行与避障,涵盖路径规划算法的设计与优化,确保无人机集群在执行任务过程中能够实时规避静态障碍物与动态冲突,保障飞行安全性与任务效率。文中结合智能优化算法,构建合理的成本目标函数(如路径长度、飞行高度、威胁规避、转弯角度等),并通过Matlab平台进行算法验证与仿真分析,展示多机协同的可行性与有效性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机控制、路径规划、智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于灾害救援、军事侦察、区域巡检等多无人机协同任务场景;②目标是掌握多无人机系统在动态环境下的路径规划与防撞机制,提升协同作业能力与自主决策水平;③通过Matlab仿真深入理解协同算法的实现逻辑与参数调优方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重关注目标函数设计、避障策略实现与多机协同逻辑,配合仿真结果分析算法性能,进一步可尝试引入新型智能算法进行优化改进。
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