BZOJ 1050 [HAOI2006]旅行comf

“华为杯”研究生数学建模竞赛2020年-【华为杯】D题:无人机集群协同对抗(附获奖论文和MATLAB代码实现) 1.问题重述摘 要:本文针对非线性约束条件下红蓝双方无人机集群协同对抗的最优规划问题,结合贪婪队形、非线性规划、内点法、蒙特卡洛方法和全联立正交配置有限元法,构建了无人机集群协同对抗推演模型。,构建了。我们综合考虑了,和。首先分析红方在集群约束下的贪婪队形和拦截策略,然后我们基于内点法联合MATLAB和AMPL编程求解蓝方突防的非线性规划解,最后基于蒙特卡洛法对整个蓝方突防过程进行推演,得到突防概率图。通过推演,我们提出了两块的区域作为所求区域,并对蓝方的最优突防策略进行分析。 阅读详情

动点spfa,并不知道复杂度多少。

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<vector>
#include<queue>
using namespace std;
const int maxn = 1001050;
int dist[maxn],val[maxn],n,m,x,y,z,s,t,a,b;
double ans=1e7;
vector<int> f[maxn],g[maxn];
queue<int> Q;
bool vis[maxn];
struct edge{
    int x,y,z;
}T[maxn];
bool operator < (edge a,edge b)
{
    return a.z>b.z;
}
int gcd(int a,int b)
{
    if(!b) return a;
    else return gcd(b,a%b);
}
inline void spfa()
{
    while(!Q.empty())
    {
        int u=Q.front();Q.pop();vis[u]=false;
        for(int i=0;i<f[u].size();i++)
        {
            int v=f[u][i];
            if(dist[v]>max(dist[u],g[u][i])){
                dist[v]=max(dist[u],g[u][i]);
                if(!vis[v]){
                    vis[v]=true;Q.push(v);
                }
            }
        }
    }
}
int main()
{
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i=1;i<=m;i++)
        scanf("%d%d%d",&T[i].x,&T[i].y,&T[i].z);
    scanf("%d%d",&s,&t);
    sort(T+1,T+1+m);
    memset(dist,0x3f,sizeof(dist));
    dist[s]=0;
    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        x=T[i].x,y=T[i].y,z=T[i].z;
        f[x].push_back(y);g[x].push_back(z);
        f[y].push_back(x);g[y].push_back(z);
        if(dist[x]<dist[y]) swap(x,y);
        if(dist[x]<=max(dist[y],T[i].z))
            continue;
        dist[x]=max(dist[y],T[i].z);
        Q.push(x);vis[x]=true;
        spfa();
        if((double)dist[t]/T[i].z<ans)
            ans=(double)dist[t]/T[i].z,a=dist[t],b=T[i].z; 
    }
    if(ans==1e7)
        puts("IMPOSSIBLE");
    else if(a%b==0)
        printf("%d",a/b);
    else
        printf("%d/%d",a/gcd(a,b),b/gcd(a,b));
    return 0;
}

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YOLO26改进策略【Neck】| CVPR2025 LCA轻量交叉注意力 跨层级双向引导 + 分层降噪增强,提升微小目标特征表达 简单相加、拼接融合无法建立深浅层双向约束关系,浅层微小目标易被深层背景覆盖,深层全局信息难以修正浅层噪声;普通单路自注意力仅单一层内建模依赖,缺少跨层级特征互引导机制,深浅特征信息割裂;标准多头跨注意力计算量大、参数量高,轻量化单模态检测/分割网络部署困难,无法区分前景目标与背景噪声。为此设计单模态轻量化交叉注意力LCA,构建浅层细节、深层语义双分支双向引导结构,轻量完成跨层级特征交互,同步降噪并强化单模态微小目标特征。 阅读详情

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