POJ 3694 Network(强连通分量+LCA)

本文介绍了一个使用Tarjan算法解决图中桥边计数问题的方法。具体实现包括了如何通过Tarjan算法标记图中的桥边,并针对每次新增有向边的情况,更新桥的数量。文中提供了一段完整的C++代码示例。

题意:给出一个无向图,然后多次询问,每次添加一条有向边后该图中存在多少桥。


用tarjan算法统计有多少个桥,并将这些边标记,对于每次询问,求两个点的LCA,在寻找的途中路过的边全都不是桥,所以若遇到有标记的边,则计数减一并取消标记即可(避免多次计数)。可以直接利用tarjan函数中的dfn数组来求LCA,因为dfn记录的就是每个点的访问次序。


#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
using namespace std;
#define N 205000
#define M 405000
int dfn[N],low[N],belong[N],f[N];
bool instack[N],bridge[M];
int head[N];
int k,cnt,num;
int n,m;
struct edge
{
    int u,v,next;
} e[M];
void add(int u,int v)
{
    e[k].u=u;
    e[k].v=v;
    e[k].next=head[u];
    head[u]=k++;
}
void tarjan(int u,int id)
{
    dfn[u]=low[u]=++num;
    instack[u]=true;
    for(int i=head[u]; i!=-1; i=e[i].next)
    {
        if(i==(1^id)) continue;
        int v=e[i].v;
        if(!dfn[v])
        {
            f[v]=u;
            tarjan(v,i);
            low[u]=min(low[u],low[v]);
            if(low[v]>dfn[u])
            {
                cnt++;
                bridge[v]=true;
            }
        }
        else if(instack[v])
            low[u]=min(low[u],dfn[v]);
    }
}
void init()
{
    memset(head,-1,sizeof(head));
    memset(dfn,0,sizeof(dfn));
    memset(low,0,sizeof(low));
    memset(instack,false,sizeof(instack));
    memset(bridge,false,sizeof(bridge));
    for(int i=1; i<=n; i++) f[i]=i;
    k=cnt=num=0;
}
void LCA(int u,int v)
{
    if(u==v) return;
    else
    {
        if(dfn[u]>dfn[v])
        {
            if(bridge[u])
                bridge[u]=false,cnt--;
            LCA(f[u],v);
        }
        else if(dfn[v]>dfn[u])
        {
            if(bridge[v])
                bridge[v]=false,cnt--;
            LCA(u,f[v]);
        }
    }
}
int main()
{
    int u,v,q,t=1;
    while(scanf("%d%d",&n,&m),n+m)
    {
        init();
        while(m--)
        {
            scanf("%d%d",&u,&v);
            add(u,v);
            add(v,u);
        }
        for(int i=1; i<=n; i++)
        {
            if(!dfn[i])
                tarjan(i,-1);
        }
        printf("Case %d:\n",t++);
        scanf("%d",&q);
        while(q--)
        {
            scanf("%d%d",&u,&v);
            LCA(u,v);
            printf("%d\n",cnt);
        }
        printf("\n");
    }
}


单向双向V2G 环境下分布式电源与电动汽车充电站联合配置方法(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了在单向和双向V2G(Vehicle-to-Grid)环境下,分布式电源与电动汽车充电站的联合配置方法,并提供了基于Matlab的代码实现。研究涵盖电力系统优化、可再生能源接入、电动汽车充放电调度、储能配置及微电网经济调度等多个关键技术领域,重点探讨了在不同电价机制和需求响应策略下,如何通过智能优化算法实现充电站与分布式电源的协同规划与运行优化。文中还展示了多种应用场景,如有序充电调度、鲁棒优化模型、多目标优化算法(如NSGA-II、粒子群算法)在电力系统中的实际应用,体现了较强的工程实践价值和技术综合性。; 适合人群:具备电力系统、新能源、智能优化算法等相关背景的科研人员、研究生及从事能源系统规划与优化的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真工具者更佳。; 使用场景及目标:①用于科研项目中关于电动汽车与分布式电源协同配置的模型构建与仿真验证;②支持毕业论文、期刊投稿中的案例分析与算法对比;③指导实际电力系统中充电站布局与能源调度的优化设计。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与具体案例进行同步实践,重点关注优化模型的数学建模过程与算法实现细节,同时可参考文末网盘资源获取完整代码与数据集以提升学习效率。
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