Codeforces Round #375 (Div. 2) E One-Way Reform(欧拉路径,好题)

本文介绍了一种解决图定向问题的方法,通过构建无向连通图并利用Fleury算法寻找欧拉回路,实现尽可能多的节点具有相同的入度和出度。特别讨论了如何处理奇数度节点。

参考 http://blog.youkuaiyun.com/fouzhe/article/details/52739175

题意:

n个点m条边的无向连通图 
没有自环没有重边 
我们要把所有点都定向 
希望使得尽可能多的点拥有相同的入度与出度 
让你输出满足这个条件的最大点数和每条边最后的定向 

分析:这个地方的和n+1连个边应该是正常的思路。。

题解:

首先计算所有点的度,如果存在度为奇数的点,那么这种点的个数必定为偶数(因为由于每条边在度数总和上增加2,那么所以奇数度的点的度只和也必定为奇数),那么我们新建一个结点n+1,将那些度为奇数的点连向n+1。那么这个此时这个图每个点度都为偶数了,必定有欧拉回路,使用Fleury算法画欧拉路就可以了。


另外要注意图可能不连通,所以要对每个点进行dfs。
    #include<iostream>  
    #include<cstdio>  
    #include<algorithm>  
    #include<cstring>  
    #include<vector>  
    #include<set>  
    using namespace std;  
    const int MAXN=200+100;  
    set<int> g[MAXN];  
    int deg[MAXN];  
    vector<pair<int,int> >res;  
    int n,m;  
    void init()  
    {  
        memset(deg,0,sizeof(deg));  
        for(int i=0;i<MAXN;i++) g[i].clear();  
        res.clear();  
    }  
    void dfs(int u)  
    {  
        while(g[u].size())  
        {  
            int v=*g[u].begin();  
            g[u].erase(v),g[v].erase(u);  
            if(u!=n+1&&v!=n+1)  
             printf("%d %d\n",u,v);  
            dfs(v);  
        }  
    }  
    int main()  
    {  
        int cas;  
        scanf("%d",&cas);  
        while(cas--)  
        {  
            init();  
            scanf("%d%d",&n,&m);  
            while(m--)  
            {  
                int u,v;  
                scanf("%d%d",&u,&v);  
                g[u].insert(v),g[v].insert(u);  
                deg[u]++,deg[v]++;  
            }  
            int ans=0;  
            for(int i=1;i<=n;i++)  
            if(deg[i]&1) ans++,g[i].insert(n+1),g[n+1].insert(i);  
            printf("%d\n",n-ans);  
            for(int i=1;i<=n;i++) dfs(i);  

        }  
        return 0;  
    }  
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的研究资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播机制,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法提升系统安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,可用于模拟复杂电力系统在多重故障下的响应特性,支持对关键故障路径的识别与优化决策,适用于高水平科研复现与工程仿真分析。文中还列举了大量相关技术方向的配套资源,涵盖智能优化算法、电力系统管理、机器学习、路径规划等多个领域,并提供了网盘链接以便获取完整代码与资料。; 适合人群:具备电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统安全分析的工程技术人员,尤其适合致力于高水平论文(如EI/SCI)复现与创新的研究者。; 使用场景及目标:①复现顶级期刊关于N-k故障与连锁传播的优化模型;②开展电力系统韧性评估、故障传播分析与多阶段防御策略设计;③结合YALMIP等工具进行双层优化建模与场景筛选算法开发;④支撑科研项目、学位论文或学术成果转化。; 阅读建议:建议读者按照文档提供的目录顺序系统学习,优先掌握双层优化与场景筛选的核心思想,结合网盘中的Matlab代码进行调试与实验,同时参考文中提及的智能算法与电力系统建模范例,深化对复杂电力系统建模与优化的理解。
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