Codeforces Round #403 B 二分,C , 染色

本文探讨了在一条直线上求最快相遇时间的问题,并提供了一种有效的算法实现。此外,还介绍了图论中的一种染色算法,用于解决图中的冲突问题。
给定人的位置和移动速度,求最快移动到同一点的时间.在一条直线上..

对于能否在同一个时刻全部点都相见,这个可以说是一个常用的套路了。
我原本还打算用扫描线 的。。
也有用三分过的,不懂原理。



#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define maxn 60010
double x[maxn],v[maxn];
int n;
bool judge(double tim)
{
    double l=0,r=1e9;
    double tl,tr;
    for(int i=1;i<=n;++i)
    {
        tl=x[i]-v[i]*tim;
        tr=x[i]+v[i]*tim;
        if(tl>r||tr<l) return false;
        l=max(l,tl);
        r=min(r,tr);
    }
    return true;
}
int main()
{
    scanf("%d",&n);
    for(int i=1;i<=n;++i) scanf("%lf",&x[i]);
    for(int i=1;i<=n;++i) scanf("%lf",&v[i]);
    double lb=0,ub=1e9;
    for(int i=0;i<100;++i)
    {
        double mid=(lb+ub)/2.0;
        if(judge(mid)) ub=mid;
        else lb=mid;
    }
    printf("%.10lf\n",ub);
    return 0;
}

其实也知道是答案回事D+1.。
可是对于染色不会,看了别人,这样染色挺对的。
反正先在dfs 的时候就直接记录ans【】。然后while()判断会不会冲突。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define maxn 200100
int ans[maxn];
vector<int>g[maxn];
int fa[maxn];
int n;
int siz;
void dfs(int u,int pre)
{
    int now=1;
    for(int i=0;i<(int)g[u].size();++i)
    {
        int v=g[u][i];
        if(v==pre) continue;
        while(now==ans[u]||now==ans[pre]) ++now;
        ans[v]=now;
        siz=max(siz,now);
        now++;
        dfs(v,u);
    }
}
int main()
{
    scanf("%d",&n);
    for(int i=1;i<n;++i)
    {
        int u,v;
        scanf("%d%d",&u,&v);
        g[u].push_back(v);
        g[v].push_back(u);
    }
    ans[1]=1;
    siz=1;
    dfs(1,0);
    printf("%d\n",siz);
    for(int i=1;i<=n;++i)
        printf("%d ",ans[i]);
    return 0;
}
数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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