Wiki 1233(太空飞行计划问题-最大权闭合子图)

W 教授正在为国家航天中心计划一系列的太空飞行。每次太空飞行可进行一系列商业性实验而获取利润。现已确定了一个可供选择的实验集合 E={E1,E2,…,Em},和进行这些实验需要使用的全部仪器的集合 I={I1, I2,… I n } 。实验 Ej需要用到的仪器是 I 的子集 Rj˝I。配置仪器 Ik的费用为 ck美元。实验 Ej的赞助商已同意为该实验结果支付 pj美元。W 教授的任务是找出一个有效算法,确定在一次太空飞行中要进行哪些实验并因此而配置哪些仪器才能使太空飞行的净收益最大。这里净收益是指进行实验所获得的全部收入与配置仪器的全部费用的差额。  

对于给定的实验和仪器配置情况,编程找出净收益最大的试验计划。

第 1 行有 2 个正整数 m和 n。m 是实验数,n 是仪器数。接下来的 m 行,每行是一个实验的有关数据。第一个数赞助商同意支付该实验的费用;接着是该实验需要用到的若干仪器的编号。最后一行的 n 个数是配置每个仪器的费用。

第 1 行是实验编号;第 2行是仪器编号;最后一行是净收益。

2 3

10 1 2

25 2 3

5 6 7

1 2  

1 2 3 

17

最大权闭合子图,入门题。

把S向正费用点连边,T向负费用点连边,原图的边间连+oo

然后做最小割=min(未选收益+选花费)


答案=选收益-选花费=全选收益-(未选收益+选花费)


#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<functional>
#include<cmath>
#include<cctype>
#include<cassert>
#include<climits>
using namespace std;
#define For(i,n) for(int i=1;i<=n;i++)
#define Rep(i,n) for(int i=0;i<n;i++)
#define Fork(i,k,n) for(int i=k;i<=n;i++)
#define ForD(i,n) for(int i=n;i;i--)
#define Forp(x) for(int p=pre[x];p;p=next[p])
#define RepD(i,n) for(int i=n;i>=0;i--)
#define MEM(a) memset(a,0,sizeof(a))
#define MEMI(a) memset(a,127,sizeof(a))
#define MEMi(a) memset(a,128,sizeof(a))
#define INF (2139062143)
#define F (1000000009)
#define MAXN (1000000)
#define MAXM (1000000)
typedef long long ll;
int edge[MAXM],pre[MAXN]={0},next[MAXM]={0},weight[MAXM],size=1;
void addedge(int u,int v,int w)
{
   edge[++size]=v;
   weight[size]=w;
   next[size]=pre[u];
   pre[u]=size;
}
void addedge2(int u,int v,int w){addedge(u,v,w),addedge(v,u,0);}
int n1,n2,s,t,n;
int d[MAXN]={0},cnt[MAXN]={0};
int sap(int x,int flow)
{
   if (x==t) return flow;
   int nowflow=0;
   Forp(x)
   {
      int &v=edge[p];
      if (d[x]-1==d[v]&&weight[p]>0) 
      {
         int fl=sap(v,min(weight[p],flow));
         nowflow+=fl,flow-=fl,weight[p]-=fl,weight[p^1]+=fl;
         if (!flow) return nowflow;
      }      
   }
   if (!(--cnt[d[x]++])) d[s]=n+1;
   cnt[d[x]]++; 
   return nowflow;
}
int label[MAXN]={0};
void dfs(int x)
{
   label[x]=1;
   Forp(x)
   {
      int &v=edge[p];
      if (weight[p]>0&&!label[v]) dfs(v);
   }
}

int t1[MAXN],t2[MAXN];
int main()
{
   //freopen("wiki1233.in","r",stdin);
   scanf("%d%d",&n1,&n2); //n1:expr  n2:mechine
   n=n1+n2+2;s=n-1,t=n;
   int total=0;
   For(i,n1)
   {
      int w;
      scanf("%d",&w);addedge2(s,i,w);t1[i]=size-1; 
      total+=w;      //cout<<w<<' ';
      char c;
      while (c=getchar())
      {
         if (c=='\n') break;
         else if (isdigit(c))
         {
            int a;
            ungetc(c,stdin);scanf("%d",&a);
            addedge2(i,n1+a,INF);
         }        
      }      
   }//cout<<endl;
   For(i,n2) 
   {
      int w;
      scanf("%d",&w);addedge2(n1+i,t,w);t2[i]=size-1;t2[i]=size-1;      
   }
   
   int ans=0;cnt[0]=n;
   while (d[s]<=n) ans+=sap(s,INF);
   
   
   dfs(s);
   
   //For(i,n) if (label[i]) cout<<i<<' ';cout<<endl;
   
   For(i,n1) if (label[i]^label[s]==0) cout<<i<<' ';cout<<endl;
   For(i,n2) if (label[n1+i]^label[t]) cout<<i<<' ';cout<<endl;
   
   /*
   bool b=0;
   For(i,n1) cout<<weight[t1[i]]<<' ';cout<<endl;
   For(i,n1) if (weight[t1[i]^1]==0) 
   {
      if (b) printf(" ");b=1;
      printf("%d",i);
   } puts("");
   
   b=0;
   For(i,n2) if (weight[t2[i]]==0) 
   {
      if (b) printf(" ");b=1;
      printf("%d",i);
   } puts("");
   */
   
   
   
   cout<<total-ans<<endl;
   
   //while (1);
   return 0;
}





Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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