POJ1463 树型动态规划

本文介绍了一个战略游戏问题的解决方案,目标是最小化士兵的数量以确保每条道路都有士兵监视。通过构建DP算法解决该问题,利用状态转移方程实现最优解。

题意:

      给定一棵树,在某些节点上会放置士兵,使得任意一条边上的俩个节点至少有一个节点有士兵,求达到要求的方案里放士兵最 小数量。
思路:建树,每个child有唯一的father,用每个点有两种状态有士兵跟没有 士兵,dp[i][1]表示有士兵,dp[i][0]表示没有士兵。
则状态转移方程为:dp[father][1]=sum(max(dp[child][0],dp[child][1])+1;
                 dp[father][0]=sum(dp[child][1]);
源代码:


 


}
附题目:
Strategic game
Time Limit: 2000MS Memory Limit: 10000K
Total Submissions: 2808 Accepted: 1225

Description

Bob enjoys playing computer games, especially strategic games, but sometimes he cannot find the solution fast enough and then he is very sad. Now he has the following problem. He must defend a medieval city, the roads of which form a tree. He has to put the minimum number of soldiers on the nodes so that they can observe all the edges. Can you help him?

Your program should find the minimum number of soldiers that Bob has to put for a given tree.

For example for the tree:

the solution is one soldier ( at the node 1).

Input

The input contains several data sets in text format. Each data set represents a tree with the following description:

  • the number of nodes
  • the description of each node in the following format
    node_identifier:(number_of_roads) node_identifier1 node_identifier2 ... node_identifiernumber_of_roads
    or
    node_identifier:(0)

The node identifiers are integer numbers between 0 and n-1, for n nodes (0 < n <= 1500);the number_of_roads in each line of input will no more than 10. Every edge appears only once in the input data.

Output

The output should be printed on the standard output. For each given input data set, print one integer number in a single line that gives the result (the minimum number of soldiers). An example is given in the following:

Sample Input

4
0:(1) 1
1:(2) 2 3
2:(0)
3:(0)
5
3:(3) 1 4 2
1:(1) 0
2:(0)
0:(0)
4:(0)

Sample Output

1
2

 

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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