zoj 1654 Place the Robots 二分图匹配

本文探讨了如何使用二分图匹配算法解决POJ1654问题,即在一个地图上合理放置最多数量的机器人。地图由不同符号表示,包括墙壁、草地和空地,机器人只能放置在空地上。通过构建二分图并应用匹配算法,实现了最优解的计算。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

/*
题目:poj1654
时间:2014-08-17
标签:二分图匹配
题意:给一个map
	'#'代表Wall 子弹不穿
	'*'代表Grass 子弹穿
	'o'代表Empty 子弹穿,放机器人
	求最多能放几个机器人。
http://blog.youkuaiyun.com/acdreamers/article/details/8654005
*/
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<vector>
#include<string.h>
using namespace std;
#define mem(a,b) memset(a,b,sizeof a)
const int N=52*52/2;
//二分图模板

struct Edge{//邻接图
	int v,next;
}edge[N*N];
int cnt,head[N];
void addEdge(int u,int v){
	edge[cnt].v = v;
	edge[cnt].next = head[u];
	head[u] = cnt++;
}

bool visit[N];
int link[N];
bool dfs(int u){//寻找增广路
	for(int i = head[u]; i!=-1; i = edge[i].next){
		int v = edge[i].v;
		if(visit[v] == false){
			visit[v] = true;
			if(link[v] == -1 || dfs(link[v])){//找到未匹配的点
				link[v] = u;
				return true;
			}
		}
	}
	return false;
}

int match(int R){//二分图匹配(左端点个数)
	int ans=0;
	mem(link,-1);
	for(int i=1;i<=R;i++){
		mem(visit,false);
		if(dfs(i)) ans++;
	}
	return ans;
}

char mp[N][N];
int row[N][N],col[N][N];
int R,C;
void build(int n,int m){//map转换成二分图
	mem(row,false);
	mem(col,false);
	R=C=1;
	for(int i=1;i<=n;i++){//二分图构点
		for(int j=1;j<=m;j++){
			if(mp[i][j]!='#'&&row[i][j]==0){//横向一条
				for(int k=j;mp[i][k]!='#'&&k<=m;k++)
					row[i][k]=R;
				R++;
			}
			if(mp[i][j]!='#'&&col[i][j]==0){//竖向一条
				for(int k=i;mp[k][j]!='#'&&k<=n;k++)
					col[k][j]=C;
				C++;
			}
		}
	}
	mem(head,-1);
	cnt=0;
	for(int i=1;i<=n;i++){//二分图构边
		for(int j=1;j<=m;j++)
			if(mp[i][j]=='o'&&row[i][j]!=0&&col[i][j]!=0){
				addEdge(row[i][j],col[i][j]);
				//printf("%d %d is edge\n",row[i][j],col[i][j]);
			}
	}
}

int main(){
	int T,cas=1,n,m;
	cin>>T;
	while(T--){
		cin>>n>>m;
		for(int i=1;i<=n;i++)
			scanf("%s",mp[i]+1);
		printf("Case :%d\n",cas++);
		build(n,m);//构造二分图的点和边
		printf("%d\n",match(R));//二分图匹配
	}
	return 0;
}

内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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