HDU 1269 迷宫城堡(tarjan求强连通分量)

本文介绍了一个基于Tarjan算法求解强连通分量的经典模板题,通过详细的代码实现,展示了如何利用深度优先搜索(DFS)和回溯机制来高效地找出有向图中的所有强连通分量。
题目链接
思路

tarjan求强连通分量模板题

代码
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

int low[10005], dfn[10005], vis[10005], tot = 0, n, ans;
stack<int> st;
vector<int> e[10005];

void tarjan(int u)
{
    dfn[u] = low[u] = ++tot;
    vis[u] = 1;
    st.push(u);
    for(int i = 0; i < e[u].size(); ++i)
    {
        int v = e[u][i];
        if(!dfn[v])
        {
            tarjan(v);
            low[u] = min(low[u], low[v]);
        }
        else if(vis[v]) low[u] = min(low[u], dfn[v]);
/*
在求强连通分量时可以low[u] = min(low[u],low[v])
但是求无向图的割点/双连通分量时只能写low[u] = min(low[u],dfn[v])。
如割点,{代表环的点集}{123}{245}{567}这种图就会少计算,所以还是dfn稳
*/
    }
    if(dfn[u] == low[u])
    {
        ++ans;
        while(1)
        {
            int now = st.top();
            st.pop();
            vis[now] = 0;
            if(now == u) break;
        }
    }
}

int main()
{
    int n, m;
    while(scanf("%d%d",&n,&m),n)
    {
        for(int i = 1; i <= n; ++i) e[i].clear(), vis[i] = low[i] = dfn[i] = 0;
        tot = ans = 0;
        while(m--)
        {
            int u, v;
            scanf("%d%d",&u,&v);
            e[u].push_back(v);
        }
        for(int i = 1; i <= n; ++i)
            if(!dfn[i]) tarjan(i);
        printf("%s\n",ans==1?"Yes":"No");
    }
    return 0;
}
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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