UVA 11478 Halum(差分约束,5级)

本文探讨了Halum操作在图算法中的应用,通过调整边的成本来使所有边成本达到正数的最大值。介绍了如何使用差分约束系统解决此问题,并提供了一段实现该算法的C++代码。

 
Problem H
Halum
Time Limit : 3 seconds
 


You are given a directed graph G(V,E) with a set of vertices and edges. Each edge (i,j) that connects some vertex i to vertex j has an integer cost associated with that edge.
 
Define the operation Halum(v, d) to operate on a vertex v using an integer d as follows: subtract d from the cost of all edges that enter v and add d to the cost of every edge that leaves v.

As an example of that operation, consider graph G that has three vertices named (1, 2, 3) and two edges. Edge (1, 2) has cost -1, and edge (2,3) has cost 1. The operation Halum(2,-3) operates on edges entering and leaving vertex 2.  Thus, edge (1, 2) gets cost -1-(-3)=2 and the edge (2, 3) gets cost 1 + (-3) = -2.

Your goal is to apply the Halum function to a graph, potentially repeatedly, until every edge in the graph has at least a certain cost that is greater than zero. You have to maximize this cost.

 

 
 Input  
 

Two space-separated integers per case: V(V≤500) and E(E≤2700)E lines follow. Each line represents a directed edge using three space-separated integers (u, v, d). Absolute value of cost can be at most 10000.

 
   
 Output 
 

If the problem is solvable, then print the maximum possible value. If there is no such solution print “No Solution”. If the value can be arbitrary large print “Infinite”

 
   
 Sample InputSample Output  
 

2 1
1 2 10
2 1
1 2 -10
3 3
1 2 4
2 3 2
3 1 5
4 5
2 3 4
4 2 5
3 4 2
3 1 0
1 2 -1


Infinite
Infinite
3
1



  
 

Problem Setter: Md. Mahbubul Hasan
Next Generation Contest 5

思路:设sum(u)是u点所有加减操作的和,那么u->v的最终权值就是sum(u)+w(u,v)-sum(v)

            二分最小权值x

            那么就是 sum(u)+w(u,v)-sum(v)>=x

          sum(v)<=sum(u)+w(u,v)-x 等价于最短路的d[v]<=d[u]+w(u,v);

因此一个差分就可以解决了。


#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<queue>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int mm=500+9;
const int mn=4700+9;
const int oo=1e9;
int n,m,edge;
int head[mm];
class node
{
  public:int v,next,dis;
}e[mn];
void data()
{
 memset(head,-1,sizeof(head));edge=0;
}
void add(int u,int v,int _dis)
{
  e[edge].v=v;e[edge].dis=_dis;e[edge].next=head[u];head[u]=edge++;
}
int id[mm],dis[mm];bool vis[mm];
bool spfa(int x)
{
  int u,v;
  memset(vis,0,sizeof(vis));
  memset(id,0,sizeof(id));
  queue<int>Q;
  for(int i=0;i<=n;++i)
    dis[i]=oo;
  Q.push(0);vis[0]=1;
  dis[0]=0;
  int z,spend;
  while(!Q.empty())
  {
    u=Q.front();Q.pop();vis[u]=0;
    for(int i=head[u];~i;i=e[i].next)
    {
      v=e[i].v;
      spend=e[i].dis-x;
      if(dis[v]>dis[u]+spend)
      {
        dis[v]=dis[u]+spend;
        if(!vis[v])
        {
          if(++id[v]>=n+1)
          {return 0;}
          vis[v]=1;Q.push(v);
        }
      }
    }
  }
  return 1;
}
int main()
{ int a,b,c;
  while(~scanf("%d%d",&n,&m))
  {  data();
    for(int i=0;i<m;++i)
    {
      scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);
      add(a,b,c);
    }
    for(int i=1;i<=n;++i)
      add(0,i,0);
    int l=0,r=10001,mid,ans=0;
    if(spfa(r)){printf("Infinite\n");continue;}
    if(!spfa(1)){printf("No Solution\n");continue;}
    while(l<=r)
    {
      mid=(l+r)/2;
      if(spfa(mid)){l=mid+1;ans=max(ans,mid);}
      else r=mid-1;
    }
    printf("%d\n",ans);
  }
  return 0;
}




### GIB-UVA ERP-BCI HDF5 文件格式及其处理方法 HDF5 是一种用于存储大量科学数据的文件格式,广泛应用于神经科学研究领域。对于 GIB-UVA ERP-BCI 数据集中的 HDF5 文件,通常包含了脑电图(EEG)信号以及其他元数据信息。以下是关于该类文件的一些重要细节以及如何对其进行处理的方法。 #### 1. HDF5 文件结构概述 HDF5 文件是一种分层的数据存储格式,类似于文件系统的目录树结构。它支持多种数据类型,包括数组、表格和字符串等。在 GIB-UVA ERP-BCI 的上下文中,这些文件可能包含以下内容: - **实验记录**:如时间戳、采样率和其他实验参数。 - **原始 EEG 数据**:多通道的时间序列数据。 - **事件标记**:表示刺激呈现或其他行为事件的时间点。 这种层次化的结构使得研究人员可以轻松访问特定部分的数据而无需加载整个文件[^3]。 #### 2. 处理 HDF5 文件所需的工具 为了读取和操作 HDF5 文件,可以使用 Python 中的 `h5py` 或 MATLAB 提供的相关库。下面是一个简单的例子展示如何利用 `h5py` 打开并探索一个 HDF5 文件的内容: ```python import h5py def explore_hdf5(file_path): with h5py.File(file_path, 'r') as f: print("Keys:", list(f.keys())) # 列出顶层组名 for key in f.keys(): item = f[key] if isinstance(item, h5py.Dataset): print(f"{key} is a dataset with shape {item.shape}") elif isinstance(item, h5py.Group): print(f"{key} is a group containing:") for sub_key in item.keys(): print(f" - {sub_key}") explore_hdf5('example.h5') ``` 上述脚本会打印出给定 HDF5 文件的所有顶键,并区分它们是数据集还是子组[^4]。 #### 3. 内存管理注意事项 如果尝试运行某些大型模型(例如 DeepSeek-R1),可能会遇到内存不足的情况,正如引用中提到的例子所示[^2]。在这种情况下,建议采取以下措施来优化资源分配: - 使用更高效的算法减少计算需求; - 增加物理 RAM 或启用虚拟内存扩展; - 对于 GPU 加速环境,考虑调整批次大小或切换到较低精度浮点数运算模式(FP16 vs FP32)。 此外,在处理大尺寸的 HDF5 文件时也需要注意类似的性能瓶颈问题——可以通过逐块加载而非一次性全部载入的方式来缓解这一挑战[^5]。 #### 4. 特殊情况下的预处理技术 针对 BCI 应用场景下采集得到的高维时空域特征矩阵,往往还需要执行一系列标准化流程,比如去噪滤波器应用、基线校正以及重参考变换等等。具体实现取决于实际研究目标和个人偏好设置等因素影响。 --- ###
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