ACM/ICPC 之 混合图的欧拉回路判定-网络流(POJ1637)

本文介绍了一种使用网络流算法判断混合图是否存在欧拉回路的方法。通过调整各点的出入度使其相等来实现可能路径,利用残留网络的权重表示方向可变次数。文中详细解释了算法的实现过程,并提供了具体的代码示例。

 

//网络流判定混合图欧拉回路
//通过网络流使得各点的出入度相同则possible,否则impossible
//残留网络的权值为可改变方向的次数,即n个双向边则有n次
//Time:157Ms    Memory:348K
#include <iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<queue>
using namespace std;
#define MAXN 205
#define INF 0x3f3f3f3f
int n,m;
int s,t;
int dif[MAXN];
int res[MAXN][MAXN];    //残留网络-代表可变方向数
int pre[MAXN];
bool bfs()
{
    memset(pre,-1,sizeof(pre));
    queue<int> q;
    q.push(s); pre[s] = 0;
    while(!q.empty()){
        int cur = q.front();
        q.pop();
        for(int i = 1; i <= t; i++)
        {
            if(pre[i] == -1 && res[cur][i])
            {
                pre[i] = cur;
                if(i == t) return true;
                q.push(i);
            }
        }
    }
    return false;
}
int EK()
{
    int maxFlow = 0;
    while(bfs()){
        int mind = INF;
        for(int i = t; i != s; i = pre[i])
            mind = min(mind, res[pre[i]][i]);
        for(int i = t; i != s; i = pre[i])
        {
            res[pre[i]][i] -= mind;
            res[i][pre[i]] += mind;
        }
        maxFlow += mind;
    }
    return maxFlow;
}
int main()
{
    //freopen("in.txt", "r", stdin);
    int T;
    scanf("%d", &T);
    while(T--){
        memset(dif,0,sizeof(dif));
        memset(res,0,sizeof(res));
        scanf("%d%d", &n, &m);
        int total = 0;
        s = 0; t = n+1;
        for(int i = 0; i < m; i++)
        {
            int u,v,t;
            scanf("%d%d%d", &u,&v,&t);
            dif[u]++;   dif[v]--;
            if(t == 0) res[u][v] += 1;  //重边则可变方向+1
        }
        bool flag = true;
        for(int i = 1; i <= n; i++)
        {
            if(dif[i] > 0) {    //出度多-通过源点给予奇数入度
                res[s][i] = dif[i]/2;
                total += dif[i]/2;
            }
            if(dif[i] < 0) res[i][t] = -dif[i]/2;  //入度多-通过汇点给予奇数出度
            if(abs(dif[i]) % 2 == 1)
            {
                flag = false;
                break;
            }
        }
        (flag && EK() == total)? printf("possible\n"): printf("impossible\n");
    }
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Inkblots/p/5714704.html

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能法在工程中的应用方法。
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