hdu5354 Bipartite Graph

图论奇环检测算法
本文介绍了一种高效的算法来检测删除每个顶点后图中是否存在奇数长度的环。利用并查集与分治思想相结合的方法,在大规模图中进行快速判断。

链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5354
题意:求删去每个点后图是否存在奇环(n,m<=1e5)
分析:看上去无从下手,这题的思路还是比较神奇。
首先判断图是否存在奇环,可以采用dfs(染色判定)或者并查集的方法,对于这道题来说,染色每次都要遍历全图,复杂度显然吃不消,我们考虑并查集。
并查集判断图是否存在奇环,核心在于每个节点要维护他到当前并查集根的距离的奇偶性,由于本题需要回溯(并查集需要复原),因此不使用路径压缩写起来会方便些。每次回溯的时候,只需要提前记录当前合并了哪些节点,把产生的影响倒着复原即可。
对于本题来说,由于要求删去每个点之后图是否存在奇环,其实删去a之后的图和删去b之后的图有很多条边都不受影响。这告诉我们可以分治。 solve(l,r) 代表算出 lr 的答案,我们可以考虑当前的边集,对于那些两端都不在 lmid 的边,那显然必然存在于 lmid 的图中,因此可以把这些边直接作用在并查集上,对于剩下的边我们可以直接存在 lmid 中.后半段也类似考虑。对于这种类型的分治,可以采用与线段树相似的模型去思考。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef pair<int,int>pi;
const int Maxn=100020;
int rep[Maxn];
int n,m;
vector<pi>ee[Maxn<<2];
int f[Maxn],sz[Maxn],val[Maxn];
bool in(int a,int L,int R)
{
    return a>=L&&a<=R;
}
void process(int l,int r,int x,vector<pi>&tp);
pi find(int x)
{
    int ret=x;
    int w=0;
    for(;f[ret]!=ret;ret=f[ret])w^=val[ret];
    w^=val[ret];
    return pi(ret,w);
}
void solve(int l,int r,int x)
{
    if(l==r){rep[l]=1;return;}
    int mid=(l+r)>>1;
    ee[x<<1].clear();ee[x<<1|1].clear();
    vector<pi>tp[2];
    for(int i=0;i<ee[x].size();i++)
    {
        int a=ee[x][i].first,b=ee[x][i].second;
        if(in(a,l,mid)||in(b,l,mid))ee[x<<1].push_back(ee[x][i]);
        else tp[0].push_back(ee[x][i]);
        if(in(a,mid+1,r)||in(b,mid+1,r))ee[x<<1|1].push_back(ee[x][i]);
        else tp[1].push_back(ee[x][i]);
    }
    process(l,mid,x<<1,tp[0]);
    process(mid+1,r,x<<1|1,tp[1]);    
}
void process(int l,int r,int x,vector<pi>&tp)
{
    vector<pi>res;
    bool flag=0;
    for(int i=0;i<tp.size();i++)
    {
        int u=tp[i].first,v=tp[i].second;
        pi fu=find(u),fv=find(v);
        if(fu.first==fv.first)
        {
            if(!(fu.second^fv.second))
            {
                flag=1;
                break;
            }
        }
        else
        {
            int t1=sz[fu.first]>sz[fv.first]?fu.first:fv.first;
            int t2=fu.first+fv.first-t1;
        int t3=fu.second^fv.second;
            f[t2]=t1;
            sz[t1]+=sz[t2];
            res.push_back(pi(t2,t3));
            val[t2]^=t3;
        }
    }
    if(flag)
    {
        for(int i=l;i<=r;i++)rep[i]=0;
    }
    else    solve(l,r,x);
    for(int i=res.size()-1;i>=0;i--)
    {
        int u=res[i].first;
        sz[f[u]]-=sz[u];
        val[u]^=res[i].second;
        f[u]=u;
    }
}
int main()
{
    int _;scanf("%d",&_);
    while(_--)
    {
        scanf("%d%d",&n,&m);
        for(int i=1;i<=n;i++)f[i]=i,sz[i]=1,val[i]=1;
        ee[1].clear();
        for(int i=0;i<m;i++)
        {
            int u,v;scanf("%d%d",&u,&v);
            if(u>v)swap(u,v);
            ee[1].push_back(pi(u,v));
        }
        solve(1,n,1);
        for(int i=1;i<=n;i++)putchar(rep[i]+'0');puts("");
    }
}
基于51单片机,实现对直流电机的调速、测速以及正反转控制。项目包含完整的仿真文件、源程序、原理图和PCB设计文件,适合学习和实践51单片机在电机控制方面的应用。 功能特点 调速控制:通过按键调整PWM占空比,实现电机的速度调节。 测速功能:采用霍尔传感器非接触式测速,实时显示电机转速。 正反转控制:通过按键切换电机的正转和反转状态。 LCD显示:使用LCD1602液晶显示屏,显示当前的转速和PWM占空比。 硬件组成 主控制器:STC89C51/52单片机(与AT89S51/52、AT89C51/52通用)。 测速传感器:霍尔传感器,用于非接触式测速。 显示模块:LCD1602液晶显示屏,显示转速和占空比。 电机驱动:采用双H桥电路,控制电机的正反转和调速。 软件设计 编程语言:C语言。 开发环境:Keil uVision。 仿真工具:Proteus。 使用说明 液晶屏显示: 第一行显示电机转速(单位:转/分)。 第二行显示PWM占空比(0~100%)。 按键功能: 1键:加速键,短按占空比加1,长按连续加。 2键:减速键,短按占空比减1,长按连续减。 3键:反转切换键,按下后电机反转。 4键:正转切换键,按下后电机正转。 5键:开始暂停键,按一下开始,再按一下暂停。 注意事项 磁铁和霍尔元件的距离应保持在2mm左右,过近可能会在电机转动时碰到霍尔元件,过远则可能导致霍尔元件无法检测到磁铁。 资源文件 仿真文件:Proteus仿真文件,用于模拟电机控制系统的运行。 源程序:Keil uVision项目文件,包含完整的C语言源代码。 原理图:电路设计原理图,详细展示了各模块的连接方式。 PCB设计:PCB布局文件,可用于实际电路板的制作。
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