uva 10596 - Morning Walk

本文介绍了一种解决欧拉回路问题的方法,并通过一个具体的C语言程序实现了该算法。该程序首先读取顶点数量和边的数量,然后根据输入的边连接顶点,并检查是否存在欧拉回路。

其实题目里有些内容忽悠人。road intersection讲的就是路的名字,像城市一样作为一个点,是顶点。而路则是边。

这是欧拉回路问题。对于r=0的样例,要输出Not possible.例如100 0,可用下列网站来得到标准输出:http://www.uvatoolkit.com/problemssolve.php#105

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<stdlib.h>
const int maxn=210;
int p[maxn],d[maxn];//dgree

int find(int x)
{
    return p[x]==x? x:p[x]=find(p[x]);
}

int main()
{
#ifndef ONLINE_JUDGE
    freopen("10596.txt","r",stdin);
#endif
    int n,r;
    while(scanf("%d%d",&n,&r)==2 && n)
    {
    	if(!r)
		{
			printf("Not Possible\n");
			continue;
		}
        int i,j;
        memset(d,0,sizeof(d));
        for(i=0; i<n; i++) p[i]=i;
        for(i=0; i<r; i++)
        {
            int u,v;
            scanf("%d%d",&u,&v);
            d[u]++;
            d[v]++;
            int p1=find(u),p2=find(v);
            if(p1!=p2)
                p[p1]=p2;
        }
        for(i=0;!d[i];i++);
        int t=find(i);
        bool ok=true;
        for(j=i+1; j<n; j++)
            if(find(j)!=t)
            {
                ok=false;
                break;
            }
        if(ok)
        	for(j=i; j<n; j++)
        	{
            	if(d[j]%2)
            	{
            		ok=false;
            		break;
            	}
        	}
        if(ok) printf("Possible\n");
        else printf("Not Possible\n");
    }
    return 0;
}


本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性和收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法与能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究与仿真,如成本最小化、碳排放最低与供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计与验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比与性能测试。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注NSDBO算法的核心实现步骤与微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其优势与局限,进一步开展算法改进或应用场景拓展。
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