UVA 10596 Morning Walk

题目

清晨漫步

分析

Kamal需要从Dinajpur步行到Chittagong,路途中总共有N个路口、R条路(即某路口到某路口有路),问是否存在这样一条路线,能不重复的往返走完全部的路。
把路口视为点,把路视为边,这是一题典型的欧拉回路问题,有这样的推论。

无向图G具有一条欧拉回路,当且仅当G是连通的,并且所有结点度数全为偶数

所以,关键在于如何实现判断(1)连通(2)偶数结点度数。

思路

  1. 首先考量相对简单的条件(2),对于每一条路,开辟一个度数数组deg,取每一条路连接的路口,将其对应度数增加。接着只需要遍历所有的结点度数,如果有非偶数度数的结点,即不存在欧拉回路。
    注意,本题样例可能设有孤立点(度数为0)。
  2. 其次考量条件(1),判断一个图是否连通,这里可以考量使用dfs深搜这张图,或者使用并查集搜索这张图检查是否连通。这里采用了并查集的方式检查是否连通。
  3. 下面给出一些普通的测试样例仅供测试。

样例

INPUT

3 2
0 1
1 0

2 2
1 0
1 0

4 4
0 1
1 0
2 3
3 2

5 6
0 1
1 0
2 3
2 3
0 2
2 0

4 6
1 2
2 1
2 3
2 3
3 1
1 3

2 0

3 2
1 2
1 2

2 2
0 0
1 1

OUTPUT

Possible
Possible
Not Possible
Possible
Possible
Not Possible
Possible
Possible

代码

#include <cstdio>
#define N 200+5

int set[N], deg[N], n, r;

int find(int i)
{
    return (i == set[i]) ? i : set[i] = find(set[i]);
}

bool solve()
{
    if (r < 2 || n == 0) return false;
    int t = find(0);
    for (int i = 0; i < n; i++)
        if (deg[i])
            if (t != find(i) || deg[i]&1) return false;
    return true;
}

int main()
{
    while (~scanf("%d%d", &n, &r)) {
        for (int i = 0; i < n ; i++) {
            set[i] = i;
            deg[i] = 0;
        }
        int m, n;
        for (int i = 0; i < r; i++) {
            scanf("%d%d", &m, &n);
            set[find(m)] = find(n);
            deg[m]++;
            deg[n]++;
        }
        printf(solve() ? "Possible\n" : "Not Possible\n");
    }
    return 0;
}
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值