bzoj 3060 [Poi2012]Tour de Byteotia 并查集

本文介绍了一种使用并查集解决特定图论问题的方法:首先将所有边权重大于K的边加入图中,并确保不会形成环;接着再考虑边权重不大于K的情况,同样避免形成环。最终目的是确定能加入图中的最大边数。

并查集先把两个端点大于K的所有边加进去,然后在不产生新的环的情况下加入剩下的边,没了。。。。
感觉poi2012比13,14,15的水多了呀。。。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define N 2100000
int n,m,K,ans;
int a[N],b[N],fa[N];
int find(int x){return x==fa[x] ? x:fa[x]=find(fa[x]);}
int main()
{
    //freopen("tt.in","r",stdin);
    scanf("%d%d%d",&n,&m,&K);
    for(int i=1;i<=m;i++)
        scanf("%d%d",&a[i],&b[i]);
    for(int i=1;i<=n;i++)fa[i]=i;
    for(int i=1;i<=m;i++)
        if(a[i]>K&&b[i]>K)
            ans++,fa[find(a[i])]=find(b[i]);
    for(int i=1;i<=m;i++)
        if(a[i]<=K||b[i]<=K)
        {
            if(find(a[i])!=find(b[i]))
            {
                ans++;
                fa[find(a[i])]=find(b[i]);
            }
        }
    printf("%d\n",m-ans);
    return 0;
}
数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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