nyoj 20

本文介绍了一种解决特定图论问题的方法,即在一个由N个城市组成的连通图中找到从城市S到城市T的路径,并确定每个城市前往下一城市的前驱节点。通过使用深度优先搜索算法(DFS),我们可以有效地解决这个问题。

/**吝啬的国度
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难度:3
描述
在一个吝啬的国度里有N个城市,这N个城市间只有N-1条路把这个N个城市连接起来。现在,Tom在第S号城市,
他有张该国地图,他想知道如果自己要去参观第T号城市,必须经过的前一个城市是几号城市(假设你不走重
复的路)。
输入
第一行输入一个整数M表示测试数据共有M(1<=M<=5)组
每组测试数据的第一行输入一个正整数N(1<=N<=100000)和一个正整数S(1<=S<=100000),N表示城市的总个
数,S表示参观者所在城市的编号
随后的N-1行,每行有两个正整数a,b(1<=a,b<=N),表示第a号城市和第b号城市之间有一条路连通。
输出
每组测试数据输N个正整数,其中,第i个数表示从S走到i号城市,必须要经过的上一个城市的编号。
(其中i=S时,请输出-1)
样例输入
2
10 1
1 9
1 8
8 10
10 3
8 6
1 2
10 4
9 5
3 7

1
10 7
1 9
1 8
8 10
10 3
8 6
1 2
10 4
9 5
3 7
样例输出
-1 1 10 10 9 8 3 1 1 8*/

“这N个城市间只有N-1条路把这个N个城市连接起来”,说明这是一个连通图,而边数等于顶点数 - 1的连通图就是一棵树

注意每次输入时要把图的邻接表清0,不然会有wa


#include <cstdio>
#include <vector>
#include <cstring>
#include <iostream>
using namespace std;

int N,S,T;
const int SIZE = 100010;
vector<int>G[SIZE];
int res[SIZE];

void Output(){
    vector<int>::iterator it;
    for(int i=1;i<=N;i++){//有1~N个顶点,
        cout << i << ": ";
        for(it=G[i].begin();it!=G[i].end();it++) cout << *it << " ";
        cout << endl;
    }
    return ;
}

void dfs(int cur){
    vector<int>::iterator it;
    int nex;
    //父子节点关系
    for(it=G[cur].begin();it!=G[cur].end();it++){
        nex = *it;
        if(!res[nex]){
            res[nex] = cur;
            dfs(nex);
        }
    }
    return ;
}

int main(){
    int M,a,b;
    while(~scanf("%d",&M)){
        while(M--){
            memset(G,0,sizeof(G));//邻接表初始化清0
            scanf("%d %d",&N,&S);
            for(int i=1;i<N;i++){//N-1条边
                scanf("%d %d",&a,&b);
                G[a].push_back(b);//无向图
                G[b].push_back(a);
            }
            //Output();
            memset(res,0,sizeof(res));
            dfs(S);
            res[S] = -1;
            for(int i=1;i<=N;i++){
                cout << res[i];
                cout << " ";
                //if(i!=N) cout << " ";
            }
        }
    }

    return 0;
}
多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法旨在应对电力系统中源荷不确定性带来的挑战,通过构建分布鲁棒优化模型,有效处理多源输入下的动态最优潮流问题,提升系统运行的安全性和经济性。文中详细阐述了模型的数学 formulation、求解算法及仿真验证过程,并提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现与应用。该研究属于电力系统优化调度领域的高水平技术复现,具有较强的工程实用价值。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事电力系统优化调度的工程技术人员,尤其适合致力于智能电网、鲁棒优化、能源调度等领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于电力系统多源环境下动态最优潮流的建模与求解;②支撑含可再生能源接入的电网调度决策;③作为鲁棒优化方法在实际电力系统中应用的教学与科研案例;④为IEEE118节点系统的仿真研究提供可复现的技术支持。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注不确定变量的分布鲁棒建模、目标函数构造及求解器调用方式。读者应具备一定的凸优化和电力系统分析基础,推荐配合YALMIP工具包与主流求解器(如CPLEX、Gurobi)进行调试与扩展实验。
内容概要:本文系统介绍了物联网与云计算的基本概念、发展历程、技术架构、应用场景及产业生态。文章阐述了物联网作为未来互联网的重要组成部分,通过RFID、传感器网络、M2M通信等技术实现物理世界与虚拟世界的深度融合,并展示了其在智能交通、医疗保健、能源管理、环境监测等多个领域的实际应用案例。同时,文章强调云计算作为物联网的支撑平台,能够有效应对海量数据处理、资源弹性调度和绿色节能等挑战,推动物联网规模化发展。文中还详细分析了物联网的体系结构、标准化进展(如IEEE 1888、ITU-T、ISO/IEC等)、关键技术(中间件、QoS、路由协议)以及中国运营商在M2M业务中的实践。; 适合人群:从事物联网、云计算、通信网络及相关信息技术领域的研究人员、工程师、高校师生以及政策制定者。; 使用场景及目标:①了解物联网与云计算的技术融合路径及其在各行业的落地模式;②掌握物联网体系结构、标准协议与关键技术实现;③为智慧城市、工业互联网、智能物流等应用提供技术参考与方案设计依据;④指导企业和政府在物联网战略布局中的技术选型与生态构建。; 阅读建议:本文内容详实、覆盖面广,建议结合具体应用场景深入研读,关注技术标准与产业协同发展趋势,同时结合云计算平台实践,理解其对物联网数据处理与服务能力的支撑作用。
标题基于Java的停车场管理系统设计与实现研究AI更换标题第1章引言介绍停车场管理系统研究背景、意义,分析国内外现状,阐述论文方法与创新点。1.1研究背景与意义分析传统停车场管理问题,说明基于Java系统开发的重要性。1.2国内外研究现状综述国内外停车场管理系统的发展现状及技术特点。1.3研究方法以及创新点介绍本文采用的研究方法以及系统开发中的创新点。第2章相关理论总结Java技术及停车场管理相关理论,为系统开发奠定基础。2.1Java编程语言特性阐述Java的面向对象、跨平台等特性及其在系统开发中的应用。2.2数据库管理理论介绍数据库设计原则、SQL语言及在系统中的数据存储与管理。2.3软件工程理论说明软件开发生命周期、设计模式在系统开发中的运用。第3章基于Java的停车场管理系统设计详细介绍系统的整体架构、功能模块及数据库设计方案。3.1系统架构设计阐述系统的层次结构、模块划分及模块间交互方式。3.2功能模块设计介绍车辆进出管理、车位管理、计费管理等核心功能模块设计。3.3数据库设计给出数据库表结构、字段设计及数据关系图。第4章系统实现与测试系统实现过程,包括开发环境、关键代码及测试方法。4.1开发环境与工具介绍系统开发所使用的Java开发环境、数据库管理系统等工具。4.2关键代码实现展示系统核心功能的部分关键代码及实现逻辑。4.3系统测试方法与结果阐述系统测试方法,包括单元测试、集成测试等,并展示测试结果。第5章研究结果与分析呈现系统运行效果,分析系统性能、稳定性及用户满意度。5.1系统运行效果展示通过截图或视频展示系统实际操作流程及界面效果。5.2系统性能分析从响应时间、吞吐量等指标分析系统性能。5.3用户满意度调查通过问卷调查等方式收集用户反馈,分析用户满意度。第6章结论与展望总结研究成果,提出系统改进方向及未来发展趋势。6.1研究结论概括基于Java的停车场管理
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链式前向星是一种用于存储图的数据结构,可使用`vector`来实现。其核心思想是模拟链表的头插法逻辑,对于每个节点,将与其相连的边按照一定规则存储在`vector`中。 以下是使用`vector`实现链式前向星建图的示例代码,结合了NYOJ 20吝啬的国度的部分代码逻辑: ```cpp #include <iostream> #include <vector> using namespace std; // 定义边的结构体 struct Edge { int to; // 边的终点 int next; // 下一条边的编号 }; // 全局变量 const int MAXN = 10005; vector<Edge> edges; // 存储所有边 vector<int> head(MAXN, -1); // 存储每个节点的第一条边的编号 // 添加边的函数 void addEdge(int u, int v) { Edge e; e.to = v; e.next = head[u]; // 模拟头插法,新边的next指向当前节点的第一条边 head[u] = edges.size(); // 更新当前节点的第一条边为新边的编号 edges.push_back(e); } // 示例使用 int main() { int m, a, b; cin >> m; // 读入边的信息并建图 for (int i = 0; i < m - 1; i++) { cin >> a >> b; addEdge(a, b); addEdge(b, a); // 无向图需要双向添加边 } // 遍历每个节点的所有边 for (int i = 1; i <= m; i++) { cout << "Node " << i << " has edges to: "; for (int j = head[i]; j != -1; j = edges[j].next) { cout << edges[j].to << " "; } cout << endl; } return 0; } ``` 在上述代码中,`Edge`结构体用于存储边的信息,`edges`向量存储所有的边,`head`向量存储每个节点的第一条边的编号。`addEdge`函数用于添加边,模拟了链表的头插法逻辑。
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