ACM/ICPC 之 机器调度-匈牙利算法解最小点覆盖集(DFS)(POJ1325)

本文介绍了一种使用匈牙利算法通过深度优先搜索(DFS)求解二分图最大匹配问题的方法。该算法应用于寻找最小点覆盖集,通过不断寻找增广路径来更新匹配情况,最终达到最大匹配状态。代码实现包括初始化图结构、进行匹配尝试并更新匹配结果,适用于解决任务分配等实际问题。

 

//匈牙利算法-DFS
//求最小点覆盖集 == 求最大匹配
//Time:0Ms  Memory:208K
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define MAX 105
#define INF 0x3f3f3f3f
int n,m,k;
int gp[MAX][MAX];
bool sx[MAX],sy[MAX];    //访问数组
int cx[MAX],cy[MAX];    //匹配数组
int path(int u)
{
    sx[u] = true;
    for(int i = 1; i < m; i++)  //从模式1开始枚举
    {
        if(gp[u][i] && !sy[i]) {    //邻接且未访问
            sy[i] = true;
            if(!cy[i] || path(cy[i])){  //v未匹配 或 可从cy[v]出发找到一条增广路
                cx[u] = i;  cy[i] = u;
                return 1;   //回退中修改增广路匹配
            }
        }
    }
    return 0;
}
int getMaxMatch()
{
    int maxMatch = 0;
    memset(cx,0,sizeof(cx));
    memset(cy,0,sizeof(cy));
    for(int i = 1; i < n; i++)  //作业完成模式在0时不需重启-从模式1开始枚举
    {
        if(!cx[i]){ //模式0时
            memset(sx, false, sizeof(sx));
            memset(sy, false, sizeof(sy));
            maxMatch += path(i);
        }
    }
    return maxMatch;
}
int main()
{
    //freopen("in.txt", "r", stdin);
    while(scanf("%d", &n), n)
    {
        scanf("%d%d", &m, &k);
        memset(gp,0,sizeof(gp));
        for(int i = 0; i < k; i++)
        {
            int a,b,t;
            scanf("%d%d%d", &t,&a,&b);
            gp[a][b] = 1;
        }
        printf("%d\n", getMaxMatch());
    }
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Inkblots/p/5728481.html

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据。该数据充分融合了不同来源的观测信息,为深入析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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