POJ 3026 Borg Maze【prim + BFS】

本文解析了一道经典的算法题目,通过寻找最小生成树来计算外星人在寻找过程中需要行走的最短总距离。利用BFS算法计算各点间的距离,并借助Prim算法求出最小生成树。

题目链接:http://poj.org/problem?id=3026

题意:

外星人从S出发去寻找A,外星人只有在两种情况下才会分成多组,同时去寻找其他外星人,第一种情况是从S出发的时候会分成多组,第二种是在找到A的情况下分成多组;分成的多组外星人中可以让多组同时走,也可以让某几个不走,留在原地,计算的总距离就是移动过的外星人走过的路得总和;比如说  一个A的左边2个单位有一个A,右边3个单位有一个A,那么我们可以分成两组,一左一右,左边走两步,右边走三步,那么步数就是3+2;还有一种情况就是, A只有左边有一个A,那么你可以不分组(题目说至少分二个,但是分出来的那个你可以让它留在原地不走)直接往左走;(注意:分组过后的步数是从0开始计数的)

思路:

把S作为根节点连接其他A,会发现,只有当这个树是一个最小生成树的时候,总距离是最小的;可以用BFS求出点每个A到其他点的点A或者S的距离,然后用prim求出最小生成树的值;

坑点:输入的时候用get()吃掉空格 和回车,以前都是习惯性用getchar()吃回车的,不知道为什么不行,下次就统一用gets吧;

 

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<queue>
#include<cstring>

using namespace std;

const int Maxn = 55;
const int INF = 0x3f3f3f3f;

struct Node {
    int x,y,step;
};

int G[Maxn*Maxn][Maxn*Maxn],used[Maxn][Maxn],vis[Maxn*Maxn],cost[Maxn*Maxn],node,Bvis[Maxn][Maxn];
int dist[5][2]= {{-1,0},{0,1},{1,0},{0,-1}},n,m; // 上右下左
char mp[Maxn][Maxn];

void prim () {
    for (int i = 1; i <= node; ++i) {
        vis[i] = 0;
        cost[i] = INF;
    }
    int ans = 0; cost[1] = 0;

    while (1) {
        int v = -1;
        for (int u = 1; u <= node; ++u) {
            if(!vis[u] && (v == -1 || cost[u] < cost[v])) v = u;
        }
        if(v == -1) break;
        vis[v] = 1; ans+=cost[v];
        for (int u = 1; u <= node; ++u) {
            if(!vis[u] && G[u][v] != INF) {
                cost[u] = min (cost[u],G[u][v]);
            }
        }
    }
    printf("%d\n",ans);
}

void bfs (int xx, int yy, int sNode) {
    memset(Bvis,0,sizeof(Bvis));
    queue<struct Node> qu;
    Node p,tmp,start; start.x = xx; start.y = yy; start.step = 0;
    qu.push(start); Bvis[xx][yy] = 1;

    while (!qu.empty()) {
            p = qu.front(); qu.pop();

            for (int i = 0; i < 4; ++i) {
                tmp.x = p.x + dist[i][0]; tmp.y = p.y + dist[i][1];
                tmp.step = p.step + 1;
                if(tmp.x > 0 && tmp.x <= m && tmp.y >= 0 && tmp.y < n &&
                   !Bvis[tmp.x][tmp.y] && mp[tmp.x][tmp.y] != '#') {
                        if(mp[tmp.x][tmp.y] == 'A' || mp[tmp.x][tmp.y] == 'S') {
                            if(!used[tmp.x][tmp.y]) used[tmp.x][tmp.y] = ++node;
                            int sN = used[tmp.x][tmp.y];
                            G[sN][sNode] = tmp.step;
                            G[sNode][sN] = tmp.step;
                        }
                        Bvis[tmp.x][tmp.y] = 1;
                        qu.push(tmp);
                }
            }
    }
}

void init () {
    node = 0;
    for (int i = 1; i <= Maxn*Maxn; ++i) {
        for (int j = 1; j <= Maxn*Maxn; ++j) {
            if(i == j) G[i][j] = 0;
            else G[i][j] = INF;
        }
    }
    memset(used,0,sizeof(used));
    memset(mp,0,sizeof(mp));
}

int main(void)
{
    int t;
    char tmp[200];
    scanf("%d",&t);
    while (t--) {
        scanf("%d%d",&n,&m);
        gets(tmp);
        init ();
        for (int i = 1; i <= m; ++i) {
            gets(mp[i]);
        }

        for (int i = 1; i <= m; ++i) {
            for (int j = 0; j < n; ++j) {
                if(mp[i][j] == 'A') {
                    if(!used[i][j]) used[i][j] = ++node;
                    bfs (i,j,used[i][j]);
                }
            }
        }
        prim ();
    }
    return 0;
}

 

内容概要:本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机(SPMSM)有限控制集模型预测电流控制(FCS-MPCC)仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块,实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制,具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析,涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形,验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性,并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群:自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生,以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员;具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳; 使用场景及目标:①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目;②作为电机先进控制算法(如MPC、MPTC)的仿真验证平台;③支撑科研中对控制性能优化(如动态响应、抗干扰能力)的研究需求; 阅读建议:建议读者结合Simulink环境动手搭建模型,深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑,重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制,并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验,以增强实践与创新能力。
根据原作 https://pan.quark.cn/s/23d6270309e5 的源码改编 湖北省黄石市2021年中考数学试卷所包含的知识点广泛涉及了中学数学的基础领域,涵盖了实数、科学记数法、分式方程、几何体的三视图、立体几何、概率统计以及代数方程等多个方面。 接下来将对每道试题所关联的知识点进行深入剖析:1. 实数与倒数的定义:该题目旨在检验学生对倒数概念的掌握程度,即一个数a的倒数表达为1/a,因此-7的倒数可表示为-1/7。 2. 科学记数法的运用:科学记数法是一种表示极大或极小数字的方法,其形式为a×10^n,其中1≤|a|<10,n为整数。 此题要求学生运用科学记数法表示一个天文单位的距离,将1.4960亿千米转换为1.4960×10^8千米。 3. 分式方程的求解方法:考察学生解决包含分母的方程的能力,题目要求找出满足方程3/(2x-1)=1的x值,需通过消除分母的方式转化为整式方程进行解答。 4. 三视图的辨认:该题目测试学生对于几何体三视图(主视图、左视图、俯视图)的认识,需要识别出具有两个相同视图而另一个不同的几何体。 5. 立体几何与表面积的计算:题目要求学生计算由直角三角形旋转形成的圆锥的表面积,要求学生对圆锥的底面积和侧面积公式有所了解并加以运用。 6. 统计学的基础概念:题目涉及众数、平均数、极差和中位数的定义,要求学生根据提供的数据信息选择恰当的统计量。 7. 方程的整数解求解:考察学生在实际问题中进行数学建模的能力,通过建立方程来计算在特定条件下帐篷的搭建方案数量。 8. 三角学的实际应用:题目通过在直角三角形中运用三角函数来求解特定线段的长度。 利用正弦定理求解AD的长度是解答该问题的关键。 9. 几何变换的应用:题目要求学生运用三角板的旋转来求解特定点的...
Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究内容概要:本文围绕“Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究”展开,提出了一种结合改进粒子群优化算法(IPSO)与长短期记忆网络(LSTM)的混合预测模型。通过IPSO算法优化LSTM网络的关键参数(如学习率、隐层节点数等),有效提升了模型在短期电力负荷预测中的精度与收敛速度。文中详细阐述了IPSO算法的改进策略(如引入自适应惯性权重、变异机制等),增强了全局搜索能力与避免早熟收敛,并利用实际电力负荷数据进行实验验证,结果表明该IPSO-LSTM模型相较于传统LSTM、PSO-LSTM等方法在预测准确性(如MAE、RMSE指标)方面表现更优。研究为电力系统调度、能源管理提供了高精度的负荷预测技术支持。; 适合人群:具备一定Python编程基础、熟悉基本机器学习算法的高校研究生、科研人员及电力系统相关领域的技术人员,尤其适合从事负荷预测、智能优化算法应用研究的专业人士。; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,提升电网调度的精确性与稳定性;②为优化算法(如粒子群算法)与深度学习模型(如LSTM)的融合应用提供实践案例;③可用于学术研究、毕业论文复现或电力企业智能化改造的技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的IPSO与LSTM原理进行理论学习,重点关注参数优化机制的设计思路,并动手复现实验部分,通过对比不同模型的预测结果加深理解。同时可拓展尝试将该方法应用于其他时序预测场景。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值