JZOJ 5307. 【NOIP2017提高A组模拟8.18】偷窃 (Standard IO)

本文介绍了一道名为“偷窃”的NOIP2017提高A组模拟赛题目的解决思路及代码实现。通过分析题目特点,采用二分图匹配算法解决该问题,最终给出完整代码。

5307. 【NOIP2017提高A组模拟8.18】偷窃 (Standard IO)

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Description

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Input

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Output

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Sample Input

5 5
1 4 0 5 2
2 1 2 0 1
0 2 3 4 4
0 3 0 3 1
1 2 2 1 1

Sample Output

9

Data Constraint

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Hint

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题解

乍一看以为是贪心,贪心保留最大的

后来,发现有个诡异的地方
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这是一个会搬砖的小偷

于是,只能用二分图了
如果第i行和第j列最大值相等且可以放,就连一条边
跑一遍匹配匹配到的边就只算一次,代表只放一个就能满足一行和一列
匹配不到的行和列,就分别算一次

代码

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<vector>
#define N 101
using namespace std;

vector<long>map[N];
long a[N][N],link[N],hang[N],lie[N];
bool cover[N];

bool find(long now)
{   long i,to;
    for(i=0;i<map[now].size();i++){
        to=map[now][i];
        if(!cover[to]){
            cover[to]=true;
            if(!link[to]||find(link[to])){
                link[to]=now;
                return true;
            }
        }
    }
    return false;
}

int main()
{   long n,m,i,j,ans=0,sum=0;
    scanf("%ld%ld",&n,&m);
    for(i=1;i<=n;i++)
        for(j=1;j<=m;j++){
            scanf("%ld",&a[i][j]);
            hang[i]=max(hang[i],a[i][j]);
            lie[j]=max(lie[j],a[i][j]);
            if(a[i][j])
                sum+=a[i][j]-1;
        }
    for(i=1;i<=n;i++)
        if(hang[i])ans+=hang[i]-1;
    for(j=1;j<=m;j++)
        if(lie[j])ans+=lie[j]-1;
    for(i=1;i<=n;i++)
        for(j=1;j<=m;j++){
            if(hang[i]==lie[j]&&a[i][j])
                map[i].push_back(j);
        }
    for(i=1;i<=n;i++){
        memset(cover,false,sizeof(cover));
        if(find(i))
            ans-=hang[i]-1;
    }
    printf("%ld\n",sum-ans);
    return 0;
}
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
提供了一套完整的基于51单片机的DDS(直接数字频率合成)信号波形发生器设计方案,适合电子爱好者、学生以及嵌入式开发人员学习和实践。该方案详细展示了如何利用51单片机(以AT89C52为例)结合AD9833 DDS芯片来生成正弦波、锯齿波、三角波等多种波形,并且支持通过LCD12864显示屏直观展示波形参数或状态。 内容概述 源码:包含完整的C语言编程代码,适用于51系列单片机,实现了DDS信号的生成逻辑。 仿真:提供了Proteus仿真文件,允许用户在软件环境中测试整个系统,无需硬件即可预览波形生成效果。 原理图:详细的电路原理图,指导用户如何连接单片机、DDS芯片及其他外围电路。 PCB设计:为高级用户准备,包含了PCB布局设计文件,便于制作电路板。 设计报告:详尽的设计文档,解释了项目背景、设计方案、电路设计思路、软硬件协同工作原理及测试结果分析。 主要特点 用户交互:通过按键控制波形类型和参数,增加了项目的互动性和实用性。 显示界面:LCD12864显示屏用于显示当前生成的波形类型和相关参数,提升了项目的可视化度。 教育价值:本资源非常适合教学和自学,覆盖了DDS技术基础、单片机编程和硬件设计多个方面。 使用指南 阅读设计报告:首先了解设计的整体框架和技术细节。 环境搭建:确保拥有支持51单片机的编译环境,如Keil MDK。 加载仿真:在Proteus中打开仿真文件,观察并理解系统的工作流程。 编译与烧录:将源码编译无误后,烧录至51单片机。 硬件装:根据原理图和PCB设计制造或装配硬件。 请注意,本资源遵守CC 4.0 BY-SA版权协议,使用时请保留原作者信息及链接,尊重原创劳动成果。
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