hdu 3018 欧拉图+并查集

本文介绍了一笔画问题的解决方法,利用并查集判断连通性,并通过奇度数确定完成路径所需的最少笔划数。适用于解决图论中的路径覆盖问题。

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题意: 一笔画问题,有n个城镇,m条路,路把城镇连接起来,问需要多少人能把所有路走完(如果有孤立城镇,忽略),这就转换为一笔画问题,问需要几笔可以把路走完:

分析:

如果是个欧拉回路一笔就可以完成,如果是个其它连通集,要根据这个集合的奇度数而定,笔划数=奇度数/2,用并查集来判断有多少个连通集,然后用vector来存这些连通集,通过判断度数是奇偶性来确定是否为欧拉回路;总之笔划数 = 奇度数/2 + 欧拉回路数;

odd数组存储连通路的奇数点,vis数组判断vector中是否已经有这个连通图,degree是点的度;

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<string.h>
#include<vector>
using namespace std;
const int maxn=100005;
int m,n,fa[maxn],degree[maxn],vis[maxn],odd[maxn];
vector<int>v;
int findfa(int x)
{
    while(x!=fa[x])
        x=fa[x];
    return x;
}
int main()
{
    while(cin>>n>>m){
        for(int i=1;i<=n;i++)
        fa[i]=i;
        memset(degree,0,sizeof(degree));
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        memset(odd,0,sizeof(odd));
        v.clear();
        int a,b;
        for(int i=0;i<m;i++){
            cin>>a>>b;
            int x=findfa(a);
            int y=findfa(b);
            degree[a]++;
            degree[b]++;
            fa[x]=y;
        }
        for(int i=1;i<=n;i++){
            int f=findfa(i);
            if(!vis[f]){
                v.push_back(f);
                vis[f]=1;
            }
            if(degree[i]&1)
                odd[f]++;
        }
        int sum=0;
        for(int i=0;i<v.size();i++){
            int k=v[i];
            if(degree[k]==0)continue;
            if(odd[k]==0)sum++;
            else sum+=odd[k]/2;
        }
        cout<<sum<<endl;
    }
    return 0;
}


内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,该项目运用遗传算法(GA)优化支持向量回归(SVR)和支持向量机(SVM)模型的超参数及特征选择。项目旨在解决电力系统调度、发电计划、需求侧响应等多个应用场景中的关键问题,特别是在应对高比例可再生能源接入带来的非线性、非平稳负荷预测挑战。文中涵盖了从数据接入、特征工程、模型训练到部署上线的全流程,包括详细的代码示例和GUI设计,确保方案的可复现性和实用性。 适用人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB语言和机器学习算法的研发人员;从事电力系统调度、电力市场交易、新能源消纳等相关领域的工程师和技术专家。 使用场景及目标:①通过构建面向小时级别的滚动预测,输出高分辨率负荷轨迹,为日内与日前滚动调度提供边际成本最小化的依据;②在负荷高峰和供给紧张时,通过价格信号或直接负荷控制实施需求侧响应,提升削峰效率并抑制反弹;③为灵活性资源(调峰机组、储能、可中断负荷)提供更清晰的出清路径,降低弃风弃光率,提升系统整体清洁度;④帮助市场主体更准确地评估边际出清价格变化,提高报价成功率与收益稳定性,同时降低由预测偏差带来的风险敞口;⑤在运维与审计场景中,对预测产生的原因进行说明,保障业务侧与监管侧的可追溯性。 阅读建议:此资源不仅提供了完整的代码实现和GUI设计,更注重于理解GA优化过程中涉及到的数据处理、特征构造、模型选择及评估等核心步骤。因此,在学习过程中,建议结合实际案例进行实践,并深入研究每个阶段的具体实现细节,特别是适应度函数的设计、超参数空间的定义以及多样性维护机制的应用。此外,关注项目中关于数据对齐、缺失值处理、特征标准化等方面的最佳实践,有助于提高模型的鲁棒性和泛化能力。
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