HDOJ 5934 Bomb【2016杭州现场赛】【强连通】

全场90+个队伍过的图论模板题,自己太弱想当成网络流建图

来补完强连通的算法之后,发现:就是模板题



题意:题中有n个炸弹,其中每个炸弹有4个数据,坐标位置(x,y),引爆炸弹需要的费用c,引爆之后可以影响的范围半径r

问,我最少需要多少费用,才能把这些炸弹全部引爆!


这个题比POJ 2186难了那么一点点,因为加了个费用

从最开始:我们如何把它转化成一个图论的题:点已经有了,就是炸弹,那么边呢??

一定是建立有向图,因为炸弹x可能能够引爆y,但是y可能因为半径不够,无法引爆x


所以建图完毕之后(相当于POJ 2186只不过一个是给你图,一个是你自己来抽象建图)


要考虑费用最小:那么同一个集合内的点,我们只需要算一个,对吧

而且,因为上个题我们讨论了:树和森林的可能性


在这个题之中,无论是树或者是森林,我们不关心是什么样子

我们只关心树的根节点,也即:入度为0的节点:因为这些点是我们必须引爆的,而他们可以引爆其他点


所以,我们建图之后缩点:缩点的时候,记录好每个集合中的最小花费(对于新放入进来的点,比较一下费用取个较小值就好了)

然后遍历一遍图中的所有边,计算每个点的入度


然后for循环一遍,看缩点之后的新图之中,哪些点入度为0(意味着是根节点),就把花费加上去就好了


注意题中的数据范围:

n最大1000,c最大是10000

因为最极限就是nc的费用,不会超过int,所以开到int就好了


但是,我们再看看坐标(x,y),因为要判断点是否在圆外,需要进行平方运算是超过了int值的

所以要转化成__int64


(当然,如果不卡空间,全部写成__int64其实也是可以的)


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

#define LL __int64

const int maxn=1050;
const int INF=0x3f3f3f3f;

int T,n;
int x[maxn],y[maxn],r[maxn],c[maxn];
int cost[maxn];
int cmp[maxn];
int degree[maxn];
vector<int> g[maxn];
vector<int> rg[maxn];
vector<int> vs;
bool used[maxn];

void addedge(int u,int v){
    g[u].push_back(v);
    rg[v].push_back(u);
}

LL sqr(int x){
    return 1LL*x*x;
}

bool check(int i,int j){
    if (sqr(x[i]-x[j])+sqr(y[i]-y[j])<=sqr(r[i])) return true;
    return false;
}

void dfs(int v){
    used[v]=true;
    for(int i=0;i<g[v].size();i++)
        if (!used[g[v][i]]) dfs(g[v][i]);
    vs.push_back(v);
}

void rdfs(int v,int k){
    used[v]=true;
    cmp[v]=k;
    cost[k]=min(cost[k],c[v]);
    for(int i=0;i<rg[v].size();i++)
        if (!used[rg[v][i]]) rdfs(rg[v][i],k);
}

int scc(){
    memset(used,0,sizeof(used));
    vs.clear();
    for(int v=0;v<n;v++)
        if (!used[v]) dfs(v);
    memset(used,0,sizeof(used));
    int k=0;
    for(int i=vs.size()-1;i>=0;i--)
    if (!used[vs[i]]){
        cost[k]=INF;
        rdfs(vs[i],k++);
    }
    return k;
}

int main(){
    //freopen("input.txt","r",stdin);
    scanf("%d",&T);
    for(int Case=1;Case<=T;Case++){
        scanf("%d",&n);
        for(int i=0;i<=n;i++){
            g[i].clear();
            rg[i].clear();
        }
        for(int i=0;i<n;i++) scanf("%d%d%d%d",&x[i],&y[i],&r[i],&c[i]);
        /*for(int i=0;i<n;i++)
            for(int j=i+1;j<n;j++){
                if (check(i,j)) addedge(i,j);
                if (check(j,i)) addedge(j,i);
            }*/
        for(int i=0;i<n;i++)
            for(int j=0;j<n;j++)
                if (check(i,j)) addedge(i,j);
        int pointnum=scc();
        //printf("%d\n",pointnum);
        memset(degree,0,sizeof(degree));
        //for(int i=0;i<n;i++)
        //    printf("%d%c",cmp[i],i==n-1?'\n':' ');
        //for(int i=0;i<pointnum;i++)
        //    printf("%d%c",cost[i],i==pointnum-1?'\n':' ');
        for(int i=0;i<n;i++)
            for(int j=0;j<g[i].size();j++)
                if (cmp[i]!=cmp[g[i][j]])
                    degree[cmp[g[i][j]]]++;
        //for(int i=0;i<pointnum;i++)
        //    printf("%d%c",degree[i],i==pointnum-1?'\n':' ');
        int ans=0;
        for(int i=0;i<pointnum;i++)
            if (degree[i]==0){
                ans+=cost[i];
                //printf("%d %I64d\n",i,cost[i]);
            }
        printf("Case #%d: %d\n",Case,ans);
    }
    return 0;
}


(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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