I.散步

Description


⑨每天吃完晚饭后都会从家出发到雾之湖及其周围去散步下,最终到达魔法森林的入口,并且尽可能尝试不同的路径。雾之湖及其周围可以抽象为一个矩形,划分为n*m块区域,⑨家为(1,1),散步时⑨在某个区域会逗留一段时间,然后移动到东西南北相邻的其中一个格子(移动时间忽略不计),经过若干次移动最终到达魔法森林(n,m)。因为是散步,所以起点和终点⑨都会逗留一段时间。⑨表示虽然是闲逛,但是也不能太浪费时间,还是得去终点(n,m)的,所以只有至少存在一条从B到终点的时间比从A到终点的所有路径所花费的时间更少时才可以从AB。现在⑨想知道自己一共有多少种路径可以选择,因为⑨的智商只有⑨,她自己肯定没法算出来啦。你能帮帮⑨吗?



Input


本体有多组数据。每组数据第一行为n,m(2<=n,m<=50) 接下来为nm列的矩阵,表示在每个区域⑨逗留的时间t(0<=t<=1000)。


Output


每组数据输出一行,表示路径总数(保证小于2^63)。


Sample Input


3 3
1 2 3
1 2 3
1 2 3
3 3
1 1 1
1 1 1
1 1 1

Sample Output


1
6

Source


2013 Anhui College Student Programming Contest--Hu Yue

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue> 
using namespace std;
int map[51][51];
int t[51][51];//t为花费 
long long s[51][51];
int dir[4][2]={{-1,0},{1,0},{0,-1},{0,1}};
int n,m;
struct pp{
    int x,y;
};
queue<pp> que;
int flag[100][100];
void bfs()//广搜 计算各个点到 (n,m)的最短距离 
{
    pp a,b;
    int dx,dy,i,spend;
    a.x=n-1;
    a.y=m-1;
    t[n-1][m-1]=map[n-1][m-1];
    que.push(a);
    while(!que.empty())
    {
        b=que.front();
        que.pop();
        for(int i=0;i<4;i++)
        {
            dx=b.x+dir[i][0];
            dy=b.y+dir[i][1];
            if(dx>=0&&dx<n&dy>=0&&dy<m)
            {
                spend=t[b.x][b.y]+map[dx][dy];
                if(t[dx][dy]==-1||spend<t[dx][dy])
                {
                    a.x=dx;
                    a.y=dy;
                    t[dx][dy]=spend;
                    que.push(a);
                }
            }
        }
     } 
}
long long dfs(int x,int y)//深搜 统计路径个数 
{
    int i;
    if(s[x][y]>-1)
        return s[x][y];
    if(x==n-1&&y==m-1)
        return 1;    
    s[x][y]=0;
    for(i=0;i<4;i++)
    {
        int xx=x+dir[i][0];
        int yy=y+dir[i][1];
        if(xx>=0&&xx<n&&yy>=0&&yy<m)
        {
            if(t[x][y]>t[xx][yy])//如果当前结点到终点的距离大于 下个个结点到终点的距离 
            {//说明这个结点还有价值 继续深搜
                s[x][y]+=dfs(xx,yy);
            
            }
        }
    }
    return s[x][y];
}
int main()
{
    int i,j;
    while(cin>>n>>m)
    {
        for(i=0;i<n;i++)
        {
            for(j=0;j<m;j++)
            {
                cin>>map[i][j];
                t[i][j]=-1;
            }
        }
        while(!que.empty()) que.pop();//出队 
        memset(s,-1,sizeof(s));
        bfs();
       
        dfs(0,0);
       
        cout<<s[0][0]<<endl;
    }
    return 0;
 } 

【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的建模策略。该方法通过对系统中多个相互耦合的DC-DC变换器进行统一建模,构建出整个微电网的集中状态空间模型,并在此基础上实施线性化处理,便于后续的小信号分析与稳定性研究。文中详细阐述了建模过程中的关键步骤,包括电路拓扑分析、状态变量选取、平均化处理以及雅可比矩阵的推导,最终通过Matlab代码实现模型仿真验证,展示了该方法在动态响应分析和控制器设计中的有效性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事微电网、新能源系统建模与控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网中多变换器系统的统一建模方法;②理解状态空间平均法在非线性电力电子系统中的应用;③实现系统线性化并用于稳定性分析与控制器设计;④通过Matlab代码复现和扩展模型,服务于科研仿真与教学实践。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解建模流程,重点关注状态变量的选择与平均化处理的数学推导,同时可尝试修改系统参数或拓扑结构以加深对模型通用性和适应性的理解。
### 关于P1294问题的Java算法实现 对于题目 **洛谷 P1294 高手散步** 的描述,可以将其视为一个典型的图论问题。已知景点数量以及它们之间的距离关系,可以通过构建无向图来解决问题[^2]。 #### 图的存储方式 为了便于处理,可以选择邻接矩阵或者邻接表的方式存储图的信息。考虑到输入规模较小,通常推荐使用邻接矩阵进行操作。以下是基于邻接矩阵的建模过程: - 定义二维数组 `graph[][]` 表示各个节点间的边权值。 - 初始化时将所有未连接的节点设为无穷大(如 `Integer.MAX_VALUE`),而自环则设置为零。 ```java int n = 4; // 节点数 int m = 6; // 边的数量 final int INF = Integer.MAX_VALUE; int[][] graph = new int[n][n]; // 初始化邻接矩阵 for (int i = 0; i < n; ++i) { Arrays.fill(graph[i], INF); graph[i][i] = 0; } // 输入边并更新邻接矩阵 while (m-- > 0) { Scanner sc = new Scanner(System.in); int u = sc.nextInt() - 1, v = sc.nextInt() - 1, w = sc.nextInt(); graph[u][v] = Math.min(graph[u][v], w); // 可能存在重边取最小值 graph[v][u] = Math.min(graph[v][u], w); } ``` #### 解决方案的核心逻辑 此题的目标是找到两人能够共同行走的最大路径长度。一种常见的解决方法是利用 **Floyd-Warshall 算法** 来计算任意两点间最短路的距离[^3]。具体步骤如下: - 对所有的顶点对 `(k, i, j)` 进行迭代,尝试通过中间点 `k` 更新每一对节点之间可能存在的更优路径。 - 记录下最大值作为最终结果返回。 下面是完整的代码片段展示如何应用 Floyd-Warshall 方法求解该问题: ```java public class Main { public static void main(String[] args) { final int MAXN = 105; final int INF = Integer.MAX_VALUE; int n = 4; // 假设有四个景点 int m = 6; // 总共有六条道路 // 构造邻接矩阵 int[][] dist = new int[MAXN][MAXN]; for(int i=0;i<MAXN;i++) Arrays.fill(dist[i],INF); // 自己到自己的距离初始化为0 for(int i=0;i<n;i++) dist[i][i]=0; while(m-->0){ java.util.Scanner scanner=new java.util.Scanner(System.in); int a,b,c; a=scanner.nextInt()-1;b=scanner.nextInt()-1;c=scanner.nextInt(); if(c<dist[a][b]){ dist[a][b]=c; dist[b][a]=c; } } // 执行floyd-warshall算法 for(int k=0;k<n;k++) for(int i=0;i<n;i++) for(int j=0;j<n;j++) if(i!=j && dist[i][k]!=INF && dist[k][j]!=INF) dist[i][j]=Math.max(dist[i][j],dist[i][k]+dist[k][j]); // 寻找最长相伴路程 int maxDistance=-1; for(int i=0;i<n;i++){ for(int j=i+1;j<n;j++) if(maxDistance<dist[i][j]) maxDistance=dist[i][j]; } System.out.println(maxDistance); } } ``` 上述代码实现了从读入数据到完成计算整个流程,并输出了两人可一起走过的最长路程。 #### 注意事项 需要注意的是,在某些增强版的数据集中,单纯依靠 Java 提交可能会遇到性能瓶颈,仅能达到部分测试用例的要求[^1]。因此建议优化常数因子或改用其他高效语言提交以获得满分表现。
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