hdu6141 I am your Father!

本文介绍了一种解决特定图论问题的经典方法,该问题要求在树形图中找到一条路径,使得路径上的权值之和最大,同时某个特定节点的父亲节点的编号尽可能小。文章详细解释了解决方案,并附带了一段使用朱刘算法实现的C++代码。

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6141

卧槽经典在代码里下毒,卡一年

经典套路图论问题中要让一个最大另一个最小,就把最大的那个* 一个数值,小的那个反向加入,让其作为新的边权,通过最后的答案来直接得到最大的能使多少,需要最小的能使多少

这个套路当年17年区域赛网络赛还是个萌新的时候有个网络流的题然后卢总教我这个方法的。

那么这题要总和最大,n的父亲最小,那么就把所有连向n的边w=w*base+(n-i+1) (base>n),这样最后答案ans%base就相当于是n-i+1,ans/base就是最大总和

然后就是个最小树形图板题了,话说这题没说保证一定有解,但是没要求输出无解,就自动当一定有解了

这题下的毒是最后还原 n-i+1时,我的n是全局变量,在朱刘算法里n变成缩点后的cnt了。。。我晕了,建议代码解耦度高一点,多搞点局部变量。。。

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

const int maxl=2e4+10;
const ll base=2000;
const ll inf=1ll<<60;

int n,orin,m;ll ans;
int pre[maxl],id[maxl],vis[maxl];
ll ine[maxl];
struct ed
{
	int u,v;ll w;
}e[maxl];

inline void prework()
{
	scanf("%d%d",&n,&m);orin=n;
	for(int i=1;i<=m;i++)
	{
		int u,v;ll w;
		scanf("%d%d%lld",&u,&v,&w);
		w=w*base;
		if(v==n)
			w+=n-u+1;
		e[i]=ed{u,v,-w};
	}
}

inline ll zhuliu()
{
	ll ans=0;int rt=1;
	while(1)
	{
		for(int i=1;i<=n;i++) ine[i]=inf;
		for(int i=1;i<=m;i++)
		{
			int u=e[i].u,v=e[i].v;
			if(u!=v && e[i].w<ine[v])
				ine[v]=e[i].w,pre[v]=u;
		}
		/*for(int i=1;i<=n;i++)
		if(i!=rt && ine[i]==inf) 
			return -1;
		*/
		int cnt=0;
		for(int i=1;i<=n;i++)
			vis[i]=id[i]=0;
		for(int i=1;i<=n;i++)
		{
			if(i==rt) continue;
			ans+=ine[i];
			int v=i;
			while(vis[v]!=i && !id[v] && v!=rt)
			{
				vis[v]=i;
				v=pre[v];
			}
			if(!id[v] && v!=rt)
			{
				id[v]=++cnt;
				for(int u=pre[v];u!=v;u=pre[u])
					id[u]=cnt;
			}
		}
		if(cnt==0) break;
		for(int i=1;i<=n;i++)
		if(!id[i])
			id[i]=++cnt;
		for(int i=1;i<=m;i++)
		{
			int u=e[i].u,v=e[i].v;
			e[i].u=id[u],e[i].v=id[v];
			if(id[u]!=id[v])
				e[i].w-=ine[v];
		}
		rt=id[rt];n=cnt;
	}
	return ans;
}

inline void mainwork()
{
	ans=-zhuliu();
}

inline void print()
{
	ll mi=ans/base,fa=orin-(ans%base)+1;
	printf("%lld %lld\n",mi,fa);
}

int main()
{
	int t;
	scanf("%d",&t);
	for(int i=1;i<=t;i++)
	{
		prework();
		if(n==1)
		{
			puts("0 1");
			continue;
		}
		mainwork();
		print();
	}
	return 0;
}

 

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法与仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典与现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性与安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制与分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解与仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑与不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
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