bzoj1006 [HNOI2008]神奇的国度 弦图最大势染色

本文探讨了弦图的染色问题,通过构建完美消除序列并应用贪心算法,求解给定弦图中每对相邻点染不同颜色所需的最少颜色数。提供了完整的算法实现代码,包括读取输入、构建图、最大势算法(MCS)和颜色分配过程。

Description


给定一张弦图,给每一对相邻点染上不同颜色,求最少颜色数

Solution


跟我念,xian图~

关于弦图和最大势算法可以看论文
显然给出的图是弦图,根据结论我们找出完美消除序列然后贪心取mex就可以了

Code


#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <algorithm>
#include <queue>
#define rep(i,st,ed) for (int i=st;i<=ed;++i)
#define drp(i,st,ed) for (int i=st;i>=ed;--i)
#define fill(x,t) memset(x,t,sizeof(x))
#define fi first
#define se second

typedef std:: pair <int,int> pair;
const int N=200005;
const int E=2000005;

struct edge {int x,y,next;} e[E];

int label[N],col[N],ls[N],q[N],edCnt,n;

bool vis[N],used[N];

int read() {
	int x=0,v=1; char ch=getchar();
	for (;ch<'0'||ch>'9';v=(ch=='-')?(-1):(v),ch=getchar());
	for (;ch<='9'&&ch>='0';x=x*10+ch-'0',ch=getchar());
	return x*v;
}

void add_edge(int x,int y) {
	e[++edCnt]=(edge) {x,y,ls[x]}; ls[x]=edCnt;
	e[++edCnt]=(edge) {y,x,ls[y]}; ls[y]=edCnt;
}

void MCS() {
	std:: priority_queue <pair> heap;
	rep(i,1,n) heap.push(pair(0,i));
	drp(i,n,1) {
		while (vis[heap.top().se]) heap.pop();
		int x=heap.top().se; heap.pop();
		vis[x]=1; q[i]=x;
		for (int j=ls[x];j;j=e[j].next) {
			if (!vis[e[j].y]) heap.push(pair(++label[e[j].y],e[j].y));
		}
	}
}

void color() {
	int ans=0;
	drp(i,n,1) {
		fill(used,0);
		int x=q[i];
		for (int j=ls[x];j;j=e[j].next) {
			used[col[e[j].y]]=1;
		}
		for (col[x]=1;used[col[x]];col[x]++);
		ans=std:: max(ans,col[x]);
	}
	printf("%d\n", ans);
}

int main(void) {
	freopen("data.in","r",stdin);
	freopen("myp.out","w",stdout);
	n=read(); int m=read();
	rep(i,1,m) {
		int x=read(),y=read();
		add_edge(x,y);
	}
	MCS(); color();
	return 0;
}
独立储能的现货电能量与调频辅助服务市场出清协调机制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“独立储能的现货电能量与调频辅助服务市场出清协调机制”展开,提出了一种基于Matlab代码实现的优化模型,旨在协调独立储能系统在电力现货市场与调频辅助服务市场中的联合出清问题。文中结合鲁棒优化、大M法和C&CG算法处理不确定性因素,构建了多市场耦合的双层或两阶段优化框架,实现了储能资源在能量市场和辅助服务市场间的优分配。研究涵盖了市场出清机制设计、储能运行策略建模、不确定性建模及求解算法实现,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和经济性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事电力市场、储能调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究独立储能在多电力市场环境下的协同优化运行机制;②支撑电力市场机制设计、储能参与市场的竞价策略分析及政策仿真;③为学术论文复现、课题研究和技术开发提供可运行的代码参考。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的Matlab代码与算法原理同步学习,重点关注模型构建逻辑、不确定性处理方式及C&CG算法的具体实现步骤,宜在掌握基础优化理论的前提下进行深入研读与仿真调试。
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