UVa10779 Collectors Problem(最大流)

本文讨论了如何使用最大流算法解决特定问题,并详细介绍了构建图的方法、关键步骤和实现代码。通过实例演示了从贴纸交换到计算不同种类贴纸数量的过程。

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题目链接:http://acm.hust.edu.cn/vjudge/problem/viewProblem.action?id=33631

 

【思路】

       最大流。

       构图:

       1  建立m个x点表示贴纸,n-1个y点表示Bob的朋友,ST表示源汇点。

       2  S向x[j]连一条容量为sum[0][j]的边,表示Bob可以换出如是贴纸。

       3  y[j]向x[i]连容量为1的边当且仅当i没有j,x[i]向y[j]连容量为sum[i][j]-1的边。

   4  x[i]向T连一条容量为1的边统计不同种类的数目。

 

【代码】

 

  1 #include<cstdio>
  2 #include<cstring>
  3 #include<queue>
  4 #include<vector>
  5 using namespace std;
  6 
  7 const int maxn = 100+10;
  8 const int INF = 1e9;
  9 
 10 struct Edge{
 11     int u,v,cap,flow;
 12 };
 13 struct Dinic {
 14     int n,m,s,t;
 15     bool vis[maxn];
 16     int d[maxn],cur[maxn];
 17     vector<int> G[maxn];
 18     vector<Edge> es;
 19     
 20     void init(int n) {
 21         this->n=n;
 22         es.clear();
 23         for(int i=0;i<n;i++) G[i].clear();
 24     }
 25     void AddEdge(int u,int v,int cap) {
 26         es.push_back((Edge){u,v,cap,0});
 27         es.push_back((Edge){v,u,0,0});
 28         m=es.size();
 29         G[u].push_back(m-2);
 30         G[v].push_back(m-1);
 31     }
 32     
 33     bool BFS() {
 34         queue<int> q;
 35         memset(vis,0,sizeof(vis));
 36         q.push(s); vis[s]=1; d[s]=0;
 37         while(!q.empty()) {
 38             int u=q.front(); q.pop();
 39             for(int i=0;i<G[u].size();i++) {
 40                 Edge& e=es[G[u][i]];
 41                 int v=e.v;
 42                 if(!vis[v] && e.cap>e.flow) {
 43                     vis[v]=1;
 44                     d[v]=d[u]+1;
 45                     q.push(v);
 46                 }
 47             }
 48         }
 49         return vis[t];
 50     }
 51     int DFS(int u,int a) {
 52         if(u==t || a==0) return a;
 53         int flow=0,f;
 54         for(int& i=cur[u];i<G[u].size();i++){
 55             Edge& e=es[G[u][i]];
 56             int v=e.v;
 57             if( d[v]==d[u]+1 && (f=DFS(v,min(a,e.cap-e.flow)))>0 ) {
 58                 e.flow+=f;
 59                 es[G[u][i]^1].flow-=f;
 60                 flow+=f,a-=f;
 61                 if(!a) break;
 62             }
 63         }
 64         return flow;
 65     }
 66     int Maxflow(int s,int t) {
 67         this->s=s , this->t=t;
 68         int flow=0;
 69         while(BFS()) {
 70             memset(cur,0,sizeof(cur));
 71             flow+=DFS(s,INF);
 72         }
 73         return flow;
 74     }
 75 }dinic;
 76 
 77 int T,n,m;
 78 int sum[maxn][maxn];
 79 
 80 int main() {
 81     scanf("%d",&T);
 82     int kase=0;
 83     while(T--) {
 84         scanf("%d%d",&n,&m);
 85         dinic.init(n+m+1);
 86         memset(sum,0,sizeof(sum));
 87         int a,b;
 88         for(int i=0;i<n;i++) {
 89             scanf("%d",&a);
 90             for(int j=0;j<a;j++){
 91                 scanf("%d",&b);  
 92                 sum[i][b-1]++;
 93             }
 94         }
 95         int s=n+m-1,t=n+m;
 96         for(int i=0;i<m;i++) {
 97             if(sum[0][i]) dinic.AddEdge(s,i,sum[0][i]);
 98             dinic.AddEdge(i,t,1);
 99         }
100         for(int i=0;i<n;i++)
101             for(int j=0;j<m;j++) {
102                 if(!sum[i][j]) dinic.AddEdge(j,i+m-1,1);
103                 if(sum[i][j]>1) dinic.AddEdge(i+m-1,j,sum[i][j]-1);
104             }
105         printf("Case #%d: %d\n",++kase,dinic.Maxflow(s,t));
106     }
107     return 0;
108 }

 

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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