poj_3259Wormholes

本文探讨了通过特定路径和虫洞实现回到过去的可能性,利用贝尔曼-福特算法判断是否存在负权回路,进而验证时间旅行的可行性。

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

Wormholes
Time Limit:2000MS Memory Limit:65536K
Total Submissions:24055 Accepted:8573

Description

While exploring his many farms, Farmer John has discovered a number of amazing wormholes. A wormhole is very peculiar because it is a one-way path that delivers you to its destination at a time that is BEFORE you entered the wormhole! Each of FJ's farms comprisesN(1 ≤N≤ 500) fields conveniently numbered 1..N,M(1 ≤M≤ 2500) paths, andW(1 ≤W≤ 200) wormholes.

As FJ is an avid time-traveling fan, he wants to do the following: start at some field, travel through some paths and wormholes, and return to the starting field a time before his initial departure. Perhaps he will be able to meet himself :) .

To help FJ find out whether this is possible or not, he will supply you with complete maps toF(1 ≤F≤ 5) of his farms. No paths will take longer than 10,000 seconds to travel and no wormhole can bring FJ back in time by more than 10,000 seconds.

Input

Line 1: A single integer,F.Ffarm descriptions follow.
Line 1 of each farm: Three space-separated integers respectively:N,M, andW
Lines 2..M+1 of each farm: Three space-separated numbers (S,E,T) that describe, respectively: a bidirectional path betweenSandEthat requiresTseconds to traverse. Two fields might be connected by more than one path.
LinesM+2..M+W+1 of each farm: Three space-separated numbers (S,E,T) that describe, respectively: A one way path fromStoEthat also moves the traveler backTseconds.

Output

Lines 1..F: For each farm, output "YES" if FJ can achieve his goal, otherwise output "NO" (do not include the quotes).

Sample Input

2
3 3 1
1 2 2
1 3 4
2 3 1
3 1 3
3 2 1
1 2 3
2 3 4
3 1 8

Sample Output

NO
YES
判断有无负环。。

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<map>
#include<cmath>
#include<vector>
#include<algorithm>
#include<set>
#include<string>
#include<queue>
#include <stack>
using namespace std;
#pragma warning(disable : 4996)
const int INF = 999999;  
const int MAXN = 10005;

typedef struct Node
{
	int v;//起点
	int u;//终点
	int w; 
}Node;
Node edge[MAXN];
int dist[MAXN];     //此处要特别注意,bellman-ford算法中不要使用0x7fffffff,为此wa了n次 
int edgenum, n, m, w;

bool BellmanFord(int s)
{
	int i, j;
	bool flag = false;
	for(i = 1; i <= n; ++i)
	{
		dist[i] = INF;        //其余点的距离设置为无穷
	}
	dist[s] = 0;             //源点的距离设置为0
	for(i = 1; i < n; ++i)
	{
		flag = false;       //优化:如果某次迭代中没有任何一个d值改变,尽可以立刻退出迭代而不需要把所有的n-1次迭代都做完
		for(j = 0; j < edgenum; ++j)
		{
			if(dist[edge[j].v] > dist[edge[j].u] + edge[j].w)
			{
				flag = true;
				dist[edge[j].v] = dist[edge[j].u] + edge[j].w;
			}
		}
		if(!flag)
		{
			break;
		}
	}
	for(i = 0; i < edgenum; ++i)
	{
		if(dist[edge[i].v] > dist[edge[i].u] + edge[i].w)
		{
			return false;//存在负环
		}
	}
	return true;//不存在负环
}

int main()
{
	freopen("in.txt", "r", stdin);
	int t, x, y, z;
	scanf("%d", &t);
	while (t--)
	{
		edgenum = 0;
		scanf("%d %d %d", &n, &m, &w);
		for(int i = 1; i <= m; i++)
		{
			scanf("%d %d %d", &x, &y, &z);
			edge[edgenum].u = x;
			edge[edgenum].v = y;
			edge[edgenum++].w = z;
			edge[edgenum].u = y;
			edge[edgenum].v = x;
			edge[edgenum++].w = z;
		}
		for(int i = 1; i <= w; i++)
		{
			scanf("%d %d %d", &x, &y, &z);
			edge[edgenum].u = x;
			edge[edgenum].v = y;
			edge[edgenum++].w = -z;
		}
		if(BellmanFord(1))
		{
			printf("NO\n");
		}
		else
		{
			printf("YES\n");
		}
	}
	return 0;
}




内容概要:本文围绕直流微电网中带有恒功率负载(CPL)的DC/DC升压转换器的稳定控制问题展开研究,提出了一种复合预设性能控制策略。首先,通过精确反馈线性化技术将非线性不确定的DC转换器系统转化为Brunovsky标准型,然后利用非线性扰动观测器评估负载功率的动态变化和输出电压的调节精度。基于反步设计方法,设计了具有预设性能的复合非线性控制器,确保输出电压跟踪误差始终在预定义误差范围内。文章还对比了多种DC/DC转换器控制技术如脉冲调整技术、反馈线性化、滑模控制(SMC)、主动阻尼法和基于无源性的控制,并分析了它们的优缺点。最后,通过数值仿真验证了所提控制器的有效性和优越性。 适合人群:从事电力电子、自动控制领域研究的学者和工程师,以及对先进控制算法感兴趣的研究生及以上学历人员。 使用场景及目标:①适用于需要精确控制输出电压并处理恒功率负载的应用场景;②旨在实现快速稳定的电压跟踪,同时保证系统的鲁棒性和抗干扰能力;③为DC微电网中的功率转换系统提供兼顾瞬态性能和稳态精度的解决方案。 其他说明:文中不仅提供了详细的理论推导和算法实现,还通过Python代码演示了控制策略的具体实现过程,便于读者理解和实践。此外,文章还讨论了不同控制方法的特点和适用范围,为实际工程项目提供了有价值的参考。
内容概要:该论文介绍了一种名为偏振敏感强度衍射断层扫描(PS-IDT)的新型无参考三维偏振敏感计算成像技术。PS-IDT通过多角度圆偏振光照射样品,利用矢量多层光束传播模型(MSBP)和梯度下降算法迭代重建样品的三维各向异性分布。该技术无需干涉参考光或机械扫描,能够处理多重散射样品,并通过强度测量实现3D成像。文中展示了对马铃薯淀粉颗粒和缓步类动物等样品的成功成像实验,并提供了Python代码实现,包括系统初始化、前向传播、多层传播、重建算法以及数字体模验证等模块。 适用人群:具备一定光学成像和编程基础的研究人员,尤其是从事生物医学成像、材料科学成像领域的科研工作者。 使用场景及目标:①研究复杂散射样品(如生物组织、复合材料)的三维各向异性结构;②开发新型偏振敏感成像系统,提高成像分辨率和对比度;③验证和优化计算成像算法,应用于实际样品的高精度成像。 其他说明:PS-IDT技术相比传统偏振成像方法具有明显优势,如无需干涉装置、无需机械扫描、可处理多重散射等。然而,该技术也面临计算复杂度高、需要多角度数据采集等挑战。文中还提出了改进方向,如采用更高数值孔径(NA)物镜、引入深度学习超分辨率技术等,以进一步提升成像质量和效率。此外,文中提供的Python代码框架为研究人员提供了实用的工具,便于理解和应用该技术。
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