JZOJ 1610. 【东莞市选2008】导弹

本文介绍了一种解决特定图论问题的算法,通过预处理每个节点到其他节点的最短路径,构建二分图并求解其最大匹配。利用Floyd算法进行路径预处理,结合匈牙利算法进行最大匹配的求解。

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


题目:

在这里插入图片描述


题意:

给出每个节点到其他节点的权值,再让你构建一个二分图,要求其最大匹配最小


分析:

因为 n &lt; = 100 n&lt;=100 n<=100,所以我们可以直接用 F l o y d Floyd Floyd预处理出每个点到其他点的最短路
然后就是用二分确定我们的二分图的最大边值,在二分的 c h e c k check check函数中使用匈牙利算法求最大匹配


代码:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<cstring>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>
#include<set>
#include<queue>
#include<vector>
#include<map>
#include<list>
#include<ctime>
#include<iomanip>
#include<string>
#include<bitset>
#include<deque>
#include<set>
#define LL long long
using namespace std;
inline LL read(){
    LL d=0,f=1;char s=getchar();
    while(s<'0'||s>'9'){if(s=='-')f=-1;s=getchar();}
    while(s>='0'&&s<='9'){d=d*10+s-'0';s=getchar();}
    return d*f;
}
int t[105][105],m1,m2;
int c1[105],c2[105],tf[105];
struct node{
	int to,next;
}e[10005];
int cnt=0,ls[205],HZB[105];
void add(int x,int y)
{
	e[cnt]=(node){y,ls[x]};
	ls[x]=cnt++;
	return;
}
bool dfs(int k)
{
	for(int i=ls[k];~i;i=e[i].next)
	{
		int s=e[i].to;
		if(!tf[s])
		{
			tf[s]=1;
			if(!HZB[s]||dfs(HZB[s])) {HZB[s]=k;return 1;}
		}
	}
	return 0;
}
bool check(int x)
{
	memset(ls,-1,sizeof(ls));
	memset(HZB,0,sizeof(HZB));
	cnt=0;
	for(int i=1;i<=m1;i++)
	  for(int j=1;j<=m2;j++)
	    if(t[c1[i]][c2[j]]<=x) add(i,j);
	int sum=0;
	for(int i=1;i<=m1;i++)
	{
		memset(tf,0,sizeof(tf));
		if(dfs(i)) sum++;
	}
	return sum==m2;
}
int main()
{
//	freopen("c.in","r",stdin);
//	freopen("c.out","w",stdout);
	int n=read();
	memset(t,0x3f3f3f3f,sizeof(t));
	for(int i=1;i<=n;i++)
	  for(int j=1;j<=n;j++)
	    t[i][j]=read();
	for(int k=1;k<=n;k++)
	  for(int i=1;i<=n;i++)
	    for(int j=1;j<=n;j++)
	      t[i][j]=min(t[i][j],t[i][k]+t[k][j]);
	m1=read(); for(int i=1;i<=m1;i++) c1[i]=read();
	m2=read(); for(int i=1;i<=m2;i++) c2[i]=read();
	int l=1,r=1000000;
	while(l<=r)
	{
		int mid=(l+r)>>1;
		if(check(mid)) r=mid-1;
		else l=mid+1;
	}
	cout<<l;
    return 0;
}

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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