soj 1350. Piggy banks

本文探讨了一个有趣的问题:如何通过最少的尝试,打开由钥匙互锁的储蓄罐组成的系列。通过构建数学模型并应用图论原理,我们能够高效地找到解决方案。

题意:

有N个储蓄罐,每个储蓄罐都需要一个钥匙打开,而这把钥匙在其他的储蓄罐里面,问至少需要打破多少储蓄罐才能打开所有储蓄罐。

思路:

对于一个储蓄罐,这样想,如果打开这个储蓄罐X,那么打破藏有这个储蓄罐的钥匙的储蓄罐Y即可,如果Y已经被打破,那么就不需要打破额外的储蓄罐,如果类推下去刚好构成了一个环X>>Y>>...>>X,那么这个环只要并且必须要打破一个储蓄罐才能打开(注意每个储蓄罐只有一把钥匙)。

#include <cstdio>
#include <cstring>
#define N 1000005
int vis[N], pre[N], ans, n, col, tmp;
int main()
{
	while (scanf("%d", &n) != EOF)
	{
		ans = col = 0;
		memset(vis, 0, sizeof(vis));
		for (int i = 1; i <= n; ++ i) scanf("%d", &pre[i]);
		for (int i = 1; i <= n; ++ i) if (!vis[i])
		{
			col ++;
			tmp = i;
			while (true)
			{
				if (vis[tmp])
				{
					if (vis[tmp] == col) ans ++;
					break;
				}
				else
				{
					vis[tmp] = col;
					tmp = pre[tmp];
				}
			}
		}
		printf("%d\n", ans);
	}
}


六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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