【BZOJ1179】【APIO2009】Atm(tarjan+spfa)

Description

这里写图片描述

Input

第一行包含两个整数N、M。N表示路口的个数,M表示道路条数。接下来M行,每行两个整数,这两个整数都在1到N之间,第i+1行的两个整数表示第i条道路的起点和终点的路口编号。接下来N行,每行一个整数,按顺序表示每个路口处的ATM机中的钱数。接下来一行包含两个整数S、P,S表示市中心的编号,也就是出发的路口。P表示酒吧数目。接下来的一行中有P个整数,表示P个有酒吧的路口的编号。

Output

输出一个整数,表示Banditji从市中心开始到某个酒吧结束所能抢劫的最多的现金总数。

Sample Input

6 7

1 2

2 3

3 5

2 4

4 1

2 6

6 5

10

12

8

16

1 5

1 4

4

3

5

6

Sample Output

47

HINT

50%的输入保证N, M<=3000。所有的输入保证N, M<=500000。每个ATM机中可取的钱数为一个非负整数且不超过4000。输入数据保证你可以从市中心沿着Siruseri的单向的道路到达其中的至少一个酒吧。

题解:
这道还好。就是把环缩点,跑最长路即可。因为有多个终点,所以有两种处理方法:逐个终点比较,或设一个虚拟终点T2。

代码如下:

#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<algorithm>
#include<string.h>
#include<queue>
#include<math.h>
#define ll long long
#define inf 0x7f7f7f7f
#define N 500005
using namespace std;
int n,m,s,p; 
int e[N],nex[N],hd[N],e2[N],nex2[N],hd2[N],tot;
int dfn[N],low[N],tim,q[N],top,scc;
bool inq[N];
int bl[N],v[N],c[N];
int f[N];
void ins(int u,int v){e[++tot]=v,nex[tot]=hd[u],hd[u]=tot;}
void ins2(int u,int v){e2[++tot]=v,nex2[tot]=hd2[u],hd2[u]=tot;}
void tarjan(int x)
{
    int now=0;
    dfn[x]=low[x]=++tim;
    q[++top]=x,inq[x]=1;
    for(int i=hd[x];i;i=nex[i])
    {
        if(!dfn[e[i]]) 
        {
            tarjan(e[i]);
            low[x]=min(low[x],low[e[i]]);
        }
        else if(inq[e[i]]) low[x]=min(low[x],dfn[e[i]]);
    }
    if(low[x]==dfn[x])
    {
        scc++;
        while(now!=x)
        {
            now=q[top];top--;bl[now]=scc;
            v[scc]+=c[now];
            inq[now]=0;
        }
    }
}
void reb()
{
    tot=0;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    for(int j=hd[i];j;j=nex[j])
    if(bl[i]!=bl[e[j]]) ins2(bl[i],bl[e[j]]);
}
void spfa()
{
    queue<int> Q;
    memset(inq,0,sizeof(inq));
    Q.push(bl[s]);inq[bl[s]]=1;f[bl[s]]=v[bl[s]];
    while(!Q.empty())
    {
        int now=Q.front();Q.pop();
        for(int i=hd2[now];i;i=nex2[i])
        {
            if(f[e2[i]]<f[now]+v[e2[i]])
            {
                f[e2[i]]=f[now]+v[e2[i]];
                if(!inq[e2[i]])
                {
                    inq[e2[i]]=1;
                    Q.push(e2[i]);
                }
            }
        }
        inq[now]=0;
    }
}
int main()
{
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i=1,u,v;i<=m;i++) scanf("%d%d",&u,&v),ins(u,v);
    for(int i=1;i<=n;i++) scanf("%d",&c[i]);
    for(int i=1;i<=n;i++) 
    if(!dfn[i]) tarjan(i);
    scanf("%d%d",&s,&p);
    reb();
    spfa();
    int ans=0;
    for(int i=1,x;i<=p;i++)
    {
        scanf("%d",&x);
        if(f[bl[x]]>ans) ans=f[bl[x]];  
    }
    printf("%d\n",ans);
    return 0;
}
内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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