洛谷P2921 在农场万圣节Trick or Treat on the Farm

题意

每一个隔间都有一个标记,表示牛在这个隔间时下一个要去的隔间。
问:牛从每个隔间出发,最多能不重复走过多少个隔间。
隔间数1<=n<=105

分析

这个题的关键步骤有二:
①记忆化搜索:可以将每一次dfs的O(N)进化到N次搜索的总复杂度O(N),这个不难做到。

②预处理环/缩点为环:在记忆化搜索的过程中,发现在环上的记忆化不太成功,因为在环上遍历时,每次计算仍然要把整个环跑一遍,这显然有些浪费时间。针对这个弱点,可以预处理所有的环,环上每一个点跑的距离都是环长。

通过强连通分量的计算(在这个每个点出度都为1的图上退化为求环),可以将同一个环上的点分为一类,从而能计算出环长,进而预处理所有环上点的记忆化,就相当图做了缩点处理,剩下的DAG可以用记忆化直接解决。
强连通分量用了tarjan的板子.

代码

#include<iostream>
#include<vector>
#include<stack>
#include<algorithm>
using namespace std;
vector<int> G[100004];
int dfs_clock = 0, scc_cnt = 0;//时间戳,强连通分量组编号
int sccno[100004];//表示每个点属于哪个强连通块
int pre[100004];//dfs序
int low[100004];//low[u]表示u及其后带通过反向边最多能返回到哪
int sizee[100004];//每个环的size(用scc_cnt编号)
int L[100004];//记忆化搜索
stack<int> s;//存当前的节点
void dfs(int u)
{
	pre[u] = low[u] = ++dfs_clock;
	s.push(u);
	for (int i = 0; i < G[u].size(); i++)
	{
		int v = G[u][i];//下一个
		if (!pre[v])//未到过v
		{
			dfs(v);
			low[u] = min(low[u], low[v]);
		}
		else if (!sccno[v])//有可能是新的反向边
		{
			low[u] = min(low[u], pre[v]);
		}
	}
	if (low[u] == pre[u])//是第一次发现这个连通分量的点
	{
		scc_cnt++;
		while (true)
		{
			int x = s.top();s.pop();
			sccno[x] = scc_cnt;
			sizee[scc_cnt]++;
			if (x == u)break;
		}
	}
}
void find_scc(int n)
{
	for (int i = 1; i <= n; i++)
	{
		if (!pre[i])dfs(i);
	}
}
int d(int s)
{
	if (L[s])return L[s];//记忆化过程
	L[s] = d(G[s][0]) + 1;
	return L[s];
}
int main()
{
	ios::sync_with_stdio(false);
    int n,v;
    cin >> n;
	for (int i = 1; i <= n; i++)
	{
		cin >> v;
		G[i].push_back(v);
	}
	find_scc(n);//开始寻找强连通分量的函数

	//sccno已经处理完,1~scc_cnt
	for (int i = 1; i <= n; i++)
	{
		if (sizee[sccno[i]] > 1)L[i] = sizee[sccno[i]];//线状不选,环上最多环长个
		if (G[i][0] == i)L[i] = 1;//自环
	}
	for (int i = 1; i <= n; i++)
	{
		if (!L[i])d(i);
	}
	for (int i = 1; i <= n; i++)
	{
		cout << L[i] << endl;
	}
    return 0;
}


MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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