zoj 3500 The War

本文介绍了一个关于战争资源分配的问题,具体涉及如何最大化武装士兵数量。通过两种不同的算法实现这一目标,一种是基于最大流的解决方案,另一种是采用贪心算法进行优化。

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The War

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A war had broken out because a sheep from your kingdom ate some grasses which belong to your neighboring kingdom. The counselor of your kingdom had to get prepared for this war. There areN (1 <= N <= 2500) unarmed soldier in your kingdom and there are M (1 <= M <= 40000) weapons in your arsenal. Each weapon has a weight W (1 <= W <= 1000), and for soldier i, he can only arm the weapon whose weight is between minWi and maxWi ( 1 <= minWi <= maxWi <= 1000). More armed soldier means higher success rate of this war, so the counselor wants to know the maximal armed soldier he can get, can you help him to win this war?

Input

There multiple test cases. The first line of each case are two integers N, M. Then the following N lines, each line contain two integers minWi, maxWi for each soldier. Next M lines, each line contain one integer W represents the weight of each weapon.

Output

For each case, output one integer represents the maximal number of armed soldier you can get.

Sample Input

3 3
1 5
3 7
5 10
4
8
9
2 2
5 10
10 20
4
21

Sample Output

2
0

分析:武器有40000件,但只有1000种,可以压缩后建图
代码:
#include<cstdio>
#include<cstring>
const int N=4000;
const int M=2500000;
const int INF=0x7fffffff;
int tol,ans,s,t;
int head[N],arc[N],pre[N],dis[N],gap[N];
struct node
{
	int y,f,nxt;
}edge[M];
void add(int x,int y,int f)
{
	edge[tol].y=y;
	edge[tol].f=f;
	edge[tol].nxt=head[x];
	head[x]=tol++;
	edge[tol].y=x;
	edge[tol].f=0;
	edge[tol].nxt=head[y];
	head[y]=tol++;
}
void bfs(int n)
{
	int Q[N],front=0,rear=0,i,u,v;
	bool vis[N];
	memcpy(arc,head,sizeof(head));
	memset(dis,0,sizeof(dis));
	memset(vis,0,sizeof(vis));
	memset(gap,0,sizeof(gap));
	for(i=0;i<n;i++)dis[i]=n;
	vis[t]=1,dis[t]=0,Q[rear++]=t;
	while(front<rear)
	{
		u=Q[front++];
		for(i=head[u];i!=-1;i=edge[i].nxt)
		{
			v=edge[i].y;
			if(!vis[v]&&edge[i^1].f)
			{
				vis[v]=1;
				Q[rear++]=v;
				dis[v]=dis[u]+1;
				gap[dis[v]]++;
			}
		}
	}
}
void sap(int n)
{
	bfs(n);
	int arg=INF,u=pre[s]=s;
	while(dis[s]<n)
	{
L:
		for(int& i=arc[u];i!=-1;i=edge[i].nxt)
		{
			int v=edge[i].y;
			if(edge[i].f&&dis[u]==dis[v]+1)
			{
				if(arg>edge[i].f)arg=edge[i].f;
				pre[v]=u;u=v;
				if(v==t)
				{
					ans+=arg;
					for(u=pre[u];v!=s;v=u,u=pre[u])
					{
						edge[arc[u]].f-=arg;
						edge[arc[u]^1].f+=arg;
					}
					arg=INF;
				}
				goto L;
			}
		}
		int min=n;
		for(int j=head[u];j!=-1;j=edge[j].nxt)
		{
			int v=edge[j].y;
			if(edge[j].f&&min>dis[v])
			{
				arc[u]=j;
				min=dis[v];
			}
		}
		if(--gap[dis[u]]==0)break;
		dis[u]=min+1;
		gap[dis[u]]++;
		u=pre[u];
	}
}
struct Soldier{
	int minw,maxw;
}so[2502];
int cw[1001];
int main()
{
	int n,m,i,j,w,mw;
	while(~scanf("%d%d",&n,&m)){
		ans=0,tol=0;
		memset(head,-1,sizeof(head));
		for(i=1;i<=n;i++)scanf("%d%d",&so[i].minw,&so[i].maxw);
		memset(cw,0,sizeof(cw));mw=0;
		while(m--){scanf("%d",&w);cw[w]++;if(w>mw)mw=w;}
		s=0,t=n+mw+1;
		for(i=1;i<=n;i++){
			add(s,i,1);
			for(j=so[i].minw;j<=so[i].maxw;j++){
				if(cw[j])add(i,n+j,INF);
			}
		}
		for(i=1;i<=mw;i++)if(cw[i])add(n+i,t,cw[i]);
		n=t+1;
		sap(n);
		printf("%d\n",ans);
	}
	return 0;
}
分析:另外此题贪心可解
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
int w[1001];
struct node{
	int minw,maxw;
}a[2500];
bool cmp(node a,node b){
	if(a.maxw==b.maxw)return a.minw>b.minw;
	return a.maxw<b.maxw;
}
int main(){
	int n,m,i,j,x,f,ans;
	while(~scanf("%d%d",&n,&m)){
		for(i=0;i<n;i++)scanf("%d%d",&a[i].minw,&a[i].maxw);
		sort(a,a+n,cmp);
		memset(w,0,sizeof(w));
		for(i=0;i<m;i++)scanf("%d",&x),w[x]++;
		ans=0;
		for(i=0;i<n;i++){
			f=0;
			for(j=a[i].minw;j<=a[i].maxw;j++)if(w[j]){w[j]--;f=1;break;}
			ans+=f;
		}
		printf("%d\n",ans);
	}
	return 0;
}




                
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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