【练习】HDU 1827 Summer Holiday (强连通分量+缩点)

题意

给定N个人,M条关系(N <=1000, M<= 2000),,如果a到b有边则表示第a个人能够联系到第b个人,联系第i个人的花费为v[i],联系具有传递性。现在需要联系到所有人,求最小联系人数和最小花费。

题解

考虑使用tarjan算法求解出所有强连通分量,然后强连通分量缩点(染色),然后考虑最小花费。自然想到如果一个部分(点)没有人指向它,那么一定要通知他,也就对应图中的入度。若一个连通分量入度为0,则一定要选中这个连通分量,并且自然选择这个连通分量中花费最小的。

可以在Tarjan的规程中,求出每个连通分量连通的最小花费。对缩点的图进行一次dfs,求出入度,最后统计答案即可。

代码

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef double db;
typedef long long ll;
typedef unsigned long long ull;
const int nmax = 2005;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
const ll LINF = 0x3f3f3f3f3f3f3f3f;
const ull p = 67;
const ull MOD = 1610612741;
int N,M;
int cost[1005];
(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例与代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码与实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
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