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
时间限制:1000 ms | 内存限制:65535 KB
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;
}
【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
【硕士论文复现】可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究”展开,旨在通过Matlab代码复现硕士论文中的核心模型与算法,探讨可再生能源(如风电、光伏)与大规模电动汽车接入电网后的协同优化调度方法。研究重点包括考虑需求侧响应的多时间尺度调度、电动汽车集群有序充电优化、源荷不确定性建模及鲁棒优化方法的应用。文中提供了完整的Matlab实现代码与仿真模型,涵盖从场景生成、数学建模到求解算法(如NSGA-III、粒子群优化、ADMM等)的全过程,帮助读者深入理解微电网与智能电网中的能量管理机制。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、智能电网、电动汽车等领域技术研发的工程人员。; 使用场景及目标:①用于复现和验证硕士论文中的协同调度模型;②支撑科研工作中关于可再生能源消纳、电动汽车V2G调度、需求响应机制等课题的算法开发与仿真验证;③作为教学案例辅助讲授能源互联网中的优化调度理论与实践。; 阅读建议:建议结合文档提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习各模块实现,重点关注模型构建逻辑与优化算法的Matlab实现细节,并通过修改参数进行仿真实验以加深理解。
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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值