poj1201 差分约束系统/system of different contraints

本文介绍了一个区间问题的求解算法,通过Bellman-Ford算法计算最小集合大小,使得该集合与每个给定区间至少有ci个公共元素。适用于解决特定类型的最优化问题。

用s[i]表示小于等于i的元数个数

可得约束条件为:s[node.from]-s[node.to]<-c,隐含的为0<=s[i]-s[i-1]<=1

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
using namespace std;
const int MAXN=50010;
struct cnode
{
  int from;
  int to;
  int w;
}node[MAXN];
int d[MAXN];
int n;
 int mmin;
  int mmax;
 bool bellman_ford()
{
  memset(d,0,sizeof(d));
  bool flag=1;
  bool f;
  int i;
  while(flag)
    {
      flag=0;
      for(i=0;i<n;i++)
    {
      if(d[node[i].from]>d[node[i].to]+node[i].w)//from-to<c
        {
          d[node[i].from]=d[node[i].to]+node[i].w;
          flag=1;
        }
    }
     
 
      for(i=mmin;i<=mmax;i++)
    {
      if(d[i-1]+1<d[i])//0<=d[i]-d[i-1]<=1
    {
      d[i]=d[i-1]+1;
      f=1;
    }
    }
     
 
  for(i=mmax;i>=mmin;i--)
    {
      if(d[i-1]>d[i])
    {
      d[i-1]=d[i];
      f=1;
    }
    }
 
    }
  return true;

 
}
int main()
{
    int FROM,TO,W;
  int i;
  while(scanf("%d",&n)!=EOF)
    {
      mmin=800000000;
      mmax=-100;
      for(i=0;i<n;i++)
    {
      scanf("%d %d %d",&FROM,&TO,&W);
      node[i].from=FROM-1;
      node[i].to=TO;
      node[i].w=-W;
      if(FROM<mmin)
        {
          mmin=FROM;
        }
      if(TO>mmax)
        {
          mmax=TO;
        }
     
    }
      bellman_ford();
      printf("%d/n",d[mmax]-d[mmin-1]);
      return 0;
    }
 
  return 0;
}

附题目:

Intervals
Time Limit: 2000MSMemory Limit: 65536K
Total Submissions: 13145Accepted: 4860

Description

You are given n closed, integer intervals [ai, bi] and n integers c1, ..., cn.
Write a program that:
reads the number of intervals, their end points and integers c1, ..., cn from the standard input,
computes the minimal size of a set Z of integers which has at least ci common elements with interval [ai, bi], for each i=1,2,...,n,
writes the answer to the standard output.

Input

The first line of the input contains an integer n (1 <= n <= 50000) -- the number of intervals. The following n lines describe the intervals. The (i+1)-th line of the input contains three integers ai, bi and ci separated by single spaces and such that 0 <= ai <= bi <= 50000 and 1 <= ci <= bi - ai+1.

Output

The output contains exactly one integer equal to the minimal size of set Z sharing at least ci elements with interval [ai, bi], for each i=1,2,...,n.

Sample Input

5
3 7 3
8 10 3
6 8 1
1 3 1
10 11 1

Sample Output

6
【RIS 辅助的 THz 混合场波束斜视下的信道估计与定位】在混合场波束斜视效应下,利用太赫兹超大可重构智能表面感知用户信道与位置(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“IS 辅助的 THz 混合场波束斜视下的信道估计与定位”展开,重点研究在太赫兹(THz)通信系统中,由于混合近场与远场共存导致的波束斜视效应下,如何利用超大可重构智能表面(RIS)实现对用户信道状态信息和位置的联合感知与精确估计。文中提出了一种基于RIS调控的信道参数估计算法,通过优化RIS相移矩阵提升信道分辨率,并结合信号到达角(AoA)、到达时间(ToA)等信息实现高精度定位。该方法在Matlab平台上进行了仿真验证,复现了SCI一区论文的核心成果,展示了其在下一代高频通信系统中的应用潜力。; 适合人群:具备通信工程、信号处理或电子信息相关背景,熟悉Matlab仿真,从事太赫兹通信、智能反射面或无线定位方向研究的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标:① 理解太赫兹通信中混合场域波束斜视问题的成因与影响;② 掌握基于RIS的信道估计与用户定位联合实现的技术路径;③ 学习并复现高水平SCI论文中的算法设计与仿真方法,支撑学术研究或工程原型开发; 阅读建议:此资源以Matlab代码实现为核心,强调理论与实践结合,建议读者在理解波束成形、信道建模和参数估计算法的基础上,动手运行和调试代码,深入掌握RIS在高频通信感知一体化中的关键技术细节。
内容概要:该文档为一段用于Google Earth Engine(GEE)平台的JavaScript代码脚本,旨在对伯利兹(Belize)地区2023年的土地覆盖进行监督分类。脚本加载了Landsat-9影像数据和多个辅助数据集,包括训练样本、区域边界、森林变化掩膜等,并对影像进行裁剪与重投影处理。基于三组不同版本的训练数据,采用多种分类器(如决策树、梯度提升树、最小距离法、支持向量机、随机森林等)对影像进行土地覆盖分类,生成多套分类结果。所有结果在三个并列地图视图中可视化展示,并叠加流域、行政区划、保护区和国际边界等参考图层,便于对比分析。最终界面以水平布局呈现三个地图面板及标题、图例和数据来源信息。; 适合人群:具备遥感与地理信息系统(GIS)基础知识,熟悉Google Earth Engine平台操作的科研人员或技术人员;适合从事土地利用/覆盖分类、环境监测等相关领域的研究生或专业从业人员。; 使用场景及目标:①比较不同分类算法(如CART、RF、SVM等)在相同区域和数据条件下的分类效果;②评估不同训练样本集对分类精度的影响;③实现大范围、高分辨率的土地覆盖制图与可视化分析;④支持生态环境评估、国土规划或气候变化研究中的空间数据分析需求。; 阅读建议:此资源为完整可运行的GEE脚本,建议在Earth Engine平台上实际加载运行,结合代码逐段理解数据预处理、分类建模与结果可视化的流程。使用者可根据自身需求替换训练样本或扩展分类器类型,进一步优化分类方案。
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