NOIP2013 货车运输

本文探讨了kruskal算法与LCA(Lowest Common Ancestor)的结合应用,通过具体实例展示了如何利用kruskal算法解决最小生成树问题,并在LCA预处理中避免了错误的循环顺序,确保了程序的正确性和效率。

题目:http://www.luogu.org/problem/show?pid=1967
分析:kruskal+LCA,注意LCA预处理的两个循环顺序别反了啊,卧槽在这个地方可是下了血本了!
代码:

#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <vector>
using namespace std;
const int Tmax=10010,Tmax2=50005,inf=0x7fffffff;
struct Edge{
    int from,to,cost;
    bool operator <(const Edge &rhs)const
    {
        return cost>rhs.cost;
    }
};
Edge E[Tmax2];
vector <int> G[Tmax];
int n,m,f[Tmax],F[Tmax][20],Fmin[Tmax][20],Deep[Tmax];
bool v[Tmax];
int find(int x)
{
    return f[x]==x?x:f[x]=find(f[x]);
}
void lca(int a,int b)
{
    if(find(a)!=find(b))
    {
        printf("-1\n");
        return;
    }
    int i,ans=inf,t;
    if(Deep[a]<Deep[b]) swap(a,b);
    t=Deep[a]-Deep[b];
    for(i=0;i<=16;i++)
        if(((1<<i)&t)>0){
            ans=min(ans,Fmin[a][i]);
            a=F[a][i];
        }
    for(i=16;i>=0;i--)
    {
        if(F[a][i]==F[b][i]) continue;
        ans=min(ans,Fmin[a][i]);
        ans=min(ans,Fmin[b][i]);
        a=F[a][i];
        b=F[b][i];
    }
    if(a==b) printf("%d\n",ans);
    else {
        ans=min(ans,Fmin[a][0]);
        ans=min(ans,Fmin[b][0]);
        printf("%d\n",ans);
    }
    return;
}
void dfs(int x)
{
    v[x]=true;
    int i,chid,len=G[x].size();
    for(i=0;i<len;i++)
    {
        chid=E[G[x][i]].from==x?E[G[x][i]].to:E[G[x][i]].from;
        if(v[chid]==false){
            Deep[chid]=Deep[x]+1;
            F[chid][0]=x;
            Fmin[chid][0]=E[G[x][i]].cost;
            dfs(chid);
        }
    }
    return;
}
void init()
{
    int i,j;
    for(i=0;i<=n;i++)
      for(j=0;j<=17;j++)
        Fmin[i][j]=inf;
    for(i=1;i<=n;i++)
      if(v[i]==false) dfs(i);
    for(j=1;j<=16;j++)
      for(i=1;i<=n;i++)
      {
        if(F[F[i][j-1]][j-1]==0) continue;
        F[i][j]=F[F[i][j-1]][j-1];
        Fmin[i][j]=min(Fmin[i][j-1],Fmin[F[i][j-1]][j-1]);
      }
    return;
}
void kruskal()
{
    int i,tot=0,fa,fb;
    sort(E+1,E+1+m);
    for(i=1;i<=n;i++) f[i]=i;
    for(i=1;i<=m;i++)
    {
        if(tot==n-1) break;
        fa=find(E[i].from);fb=find(E[i].to);
        if(fa==fb) continue;
        f[fa]=fb;
        tot++;
        G[E[i].from].push_back(i);
        G[E[i].to].push_back(i);
    }
    return;
}
int main()
{
    int i,q,a,b;
    scanf("%d %d",&n,&m);
    for(i=1;i<=m;i++)
        scanf("%d %d %d",&E[i].from,&E[i].to,&E[i].cost);
    kruskal();
    init();
    scanf("%d",&q);
    for(i=1;i<=q;i++)
    {
        scanf("%d %d",&a,&b);
        lca(a,b);
    }
    return 0;
}
【完美复现】面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于IEEE33节点的配电网韧性提升方法,重点研究了移动储能系统的预布局与动态调度策略。通过Matlab代码实现,提出了一种结合预配置和动态调度的两阶段优化模型,旨在应对电网故障或极端事件时快速恢复供电能力。文中采用了多种智能优化算法(如PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等)进行对比分析,验证所提策略的有效性和优越性。研究不仅关注移动储能单元的初始部署位置,还深入探讨其在故障发生后的动态路径规划与电力支援过程,从而全面提升配电网的韧性水平。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、能源系统优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于科研复现,特别是IEEE顶刊或SCI一区论文中关于配电网韧性、应急电源调度的研究;②支撑电力系统在灾害或故障条件下的恢复力优化设计,提升实际电网应对突发事件的能力;③为移动储能系统在智能配电网中的应用提供理论依据和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注目标函数建模、约束条件设置以及智能算法的实现细节。同时推荐参考文中提及的MPS预配置与动态调度上下两部分,系统掌握完整的技术路线,并可通过替换不同算法或测试系统进一步拓展研究。
先看效果: https://pan.quark.cn/s/3756295eddc9 在C#软件开发过程中,DateTimePicker组件被视为一种常见且关键的构成部分,它为用户提供了图形化的途径来选取日期与时间。 此类控件多应用于需要用户输入日期或时间数据的场景,例如日程管理、订单管理或时间记录等情境。 针对这一主题,我们将细致研究DateTimePicker的操作方法、具备的功能以及相关的C#编程理念。 DateTimePicker控件是由.NET Framework所支持的一种界面组件,适用于在Windows Forms应用程序中部署。 在构建阶段,程序员能够通过调整属性来设定其视觉形态及运作模式,诸如设定日期的显示格式、是否展现时间选项、预设的初始值等。 在执行阶段,用户能够通过点击日历图标的下拉列表来选定日期,或是在文本区域直接键入日期信息,随后按下Tab键或回车键以确认所选定的内容。 在C#语言中,DateTime结构是处理日期与时间数据的核心,而DateTimePicker控件的值则表现为DateTime类型的实例。 用户能够借助`Value`属性来读取或设定用户所选择的日期与时间。 例如,以下代码片段展示了如何为DateTimePicker设定初始的日期值:```csharpDateTimePicker dateTimePicker = new DateTimePicker();dateTimePicker.Value = DateTime.Now;```再者,DateTimePicker控件还内置了事件响应机制,比如`ValueChanged`事件,当用户修改日期或时间时会自动激活。 开发者可以注册该事件以执行特定的功能,例如进行输入验证或更新关联的数据:``...
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