POJ - 3169 SPFA解差分约束除了有解,负环还有另一种情况

本文介绍使用SPFA算法解决牛群排列问题的方法,通过构建图模型并利用最短路径算法来找出牛群的最大可排列长度。特别关注负环及不确定值的情况。

题意就是有N头牛排成一个直线..有些牛之间互相讨厌..距离必须大于等于某个...有些牛之间相互暧昧..距离必须小于等于某个...牛的前后顺序和编号是一样的...问这些牛最多能排多长..

比较传统的SPFA解差分约束..但值得注意的是这里出现了除了有解负环还有另一种情况...那就是值不确定...如给出

4 1 0

1 2 1

这时那 3 4 的值根本无从确定...在SPFA过程中的体现是 d [ ] 值是初始的值没有更新...

ps: 刚才看到一句话很好..:

求最大值,做最短路径

求最小值,做最长路径


Program:

#include<iostream> #include<string.h> #include<stdio.h> #include<queue> #define ok printf("ok!!\n") #define MAXN 1001 #define oo 0x7F using namespace std; struct p1 { int x,y,k,next; }line[MAXN*31]; int n,m,ml,md,p,x,y,k,i,link[MAXN],h,d[MAXN],sum[MAXN]; bool used[MAXN]; queue<int> myqueue; int SPFA() { while (!myqueue.empty()) myqueue.pop(); memset(d,oo,sizeof(d)); memset(used,false,sizeof(used)); memset(sum,0,sizeof(sum)); myqueue.push(1); d[1]=0; sum[1]=1; while (!myqueue.empty()) { h=myqueue.front(); myqueue.pop(); used[h]=false; k=link[h]; while (k) { if (d[line[k].y]>d[h]+line[k].k) { d[line[k].y]=d[h]+line[k].k; if (!used[line[k].y]) { used[line[k].y]=true; sum[line[k].y]++; if (sum[line[k].y]>n) return -1; myqueue.push(line[k].y); } } k=line[k].next; } } if (d[n]==2139062143) return -2; return d[n]; } int main() { while (~scanf("%d%d%d",&n,&ml,&md)) { memset(line,0,sizeof(line)); memset(link,0,sizeof(link)); m=0; while (ml--) { scanf("%d%d%d",&x,&y,&k); m++; line[m].x=x; line[m].y=y; line[m].k=k; line[m].next=link[line[m].x]; link[line[m].x]=m; } while (md--) { scanf("%d%d%d",&x,&y,&k); m++; line[m].x=y; line[m].y=x; line[m].k=-k; line[m].next=link[line[m].x]; link[line[m].x]=m; } for (i=1;i<n;i++) { m++; line[m].x=i+1; line[m].y=i; line[m].k=0; line[m].next=link[line[m].x]; link[line[m].x]=m; } printf("%d\n",SPFA()); } return 0; }

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等节,其核心挑战在于有效处理定位与境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的决之中。 资源来源于网络享,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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