P4782 【模板】2-SAT 问题

本文介绍了一种解决2-SAT问题的算法实现,通过构建图模型并运用深度优先搜索和强连通分量分析,判断是否存在满足条件的变量赋值方案。关键步骤包括变量及其取反形式的建模、边的添加以及拓扑排序后的逆向遍历。

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#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<vector>
#include<algorithm>
#include<cmath>
using namespace std;
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;
}
const int maxn=4e6+5;
int n,m,n2;
int h[maxn],to[maxn],nxt[maxn],tot;
void ade(int x,int y){
	to[++tot]=y; nxt[tot]=h[x]; h[x]=tot;
}
int dfn[maxn],cnt,low[maxn],stk[maxn],top;
bool vis[maxn],out[maxn];
int col[maxn];
void trj(int f,int u){
	low[u]=dfn[u]=++cnt;
	vis[u]=true;
	stk[++top]=u;
	for(int i=h[u];i;i=nxt[i]){
		int v=to[i];
		if(!vis[v]){
			trj(u,v);
			low[u]=min(low[u],low[v]);
		}else if(!out[v]) low[u]=min(low[u],dfn[v]);
	}
	if(low[u]==dfn[u]){
		out[u]=true;
		col[u]=++col[0];
		while(stk[top]!=u){
			int c=stk[top];
			out[c]=true;
			col[c]=col[0];
			top--;
		}
		top--;
	}
}
int id(int x,int op){
	return x+op*n;
}
int ans[maxn];
int main(){
//	freopen("c.in","r",stdin);
//	freopen("c.out","w",stdout);
	n=read(); m=read(); n2=n<<1;
	for(int i=1;i<=m;i++){
		int x=read(),a=read(),y=read(),b=read();
		ade(id(x,a^1),id(y,b));
		ade(id(y,b^1),id(x,a));
	}
	for(int i=1;i<=n2;i++){
		if(!vis[i]) trj(0,i);
	}
	for(int i=1;i<=n;i++){
		if(col[i]==col[i+n]){
			printf("IMPOSSIBLE");
			return 0;
		}
		if(col[i]>col[i+n]) ans[i]=1;
	}
	printf("POSSIBLE\n");
	for(int i=1;i<=n;i++) printf("%d ",ans[i]);
	return 0;
}
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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