bzoj 4080: [Wf2014]Sensor Network 随机化

本文介绍了一种利用随机化算法解决平面内点的最大团问题的方法。通过随机序列生成及贪心策略,该算法能在多项式时间内找到点集中满足特定距离条件的最大子集。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题意

给定平面内的n个点,选出一个点集S,使得S里的所有点两两之间欧几里得距离不超过d,问|S|的最大值以及S里的点都有哪些。若答案有多种,输出任意一个。
第一行两个整数n和d,分别表示烤鸭店数和老板给魔法炮的路费。
n<=100,d<=10000

分析

题意就是要找一个最大团。
正解貌似是二分图最大独立集。
居然还有随机化这种玄学的算法。。。看来是我孤陋寡闻了。
只要每次随机一个序列,然后按顺序贪心地加点就好了。

代码

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<bitset>
using namespace std;

const int N=105;

int n,d,w[N];
bitset<N> ans,now;
bool f[N][N],vis[N];
struct data{int x,y;}a[N];

int read()
{
    int x=0,f=1;char ch=getchar();
    while (ch<'0'||ch>'9'){if(ch=='-')f=-1;ch=getchar();}
    while (ch>='0'&&ch<='9'){x=x*10+ch-'0';ch=getchar();}
    return x*f;
}

int get_dis(data a,data b)
{
    return (a.x-b.x)*(a.x-b.x)+(a.y-b.y)*(a.y-b.y);
}

void Rand()
{
    for (int i=1;i<=n;i++) swap(w[i],w[rand()%n+1]);
}

void solve()
{
    memset(vis,0,sizeof(vis));
    now.reset();
    for (int i=1;i<=n;i++)
        if (!vis[i])
        {
            now.set(w[i]);
            for (int j=i+1;j<=n;j++)
                if (!f[w[i]][w[j]]) vis[j]=1;
        }
    if (now.count()>ans.count()) ans=now;
}

int main()
{
    n=read();d=read();
    for (int i=1;i<=n;i++) a[i].x=read(),a[i].y=read(),w[i]=i;
    for (int i=1;i<n;i++)
        for (int j=i+1;j<=n;j++)
            if (get_dis(a[i],a[j])<=d*d) f[i][j]=f[j][i]=1;
    for (int i=1;i<=1000;i++) Rand(),solve();
    printf("%d\n",ans.count());
    for (int i=1;i<=n;i++) if (ans[i]) printf("%d ",i);
    return 0;
}
内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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