hdu 1532 最大流 模板题

本文详细介绍了一道经典的模板题,通过使用最大流算法解决。文章提供了完整的C++代码实现,包括图的构建、广度优先搜索(BFS)和深度优先搜索(DFS)的实现细节,展示了如何通过最大流算法求解问题。

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模板题,按题目要求建图跑最大流 

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <queue>
using namespace std;
#define inf 0x7fffffff

struct Edge{
    int v,w,nxt;
}g[10001];
int head[10001];
int cnt;

void addEdge(int u,int v,int w){
    g[cnt].v = v;
    g[cnt].w = w;
    g[cnt].nxt = head[u];
    head[u] = cnt;
    ++ cnt;
}

int n,m,x,y,z;
int ans,flow;
int dis[10001];
queue<int> q;
int S,T;

void init(){
    memset(head,-1,sizeof(head));
    memset(g,0,sizeof(g));
    cnt = 0;
    memset(dis,-1,sizeof(dis));
    while(!q.empty()) q.pop();
    ans = 0;
}

int bfs(){
    memset(dis,-1,sizeof(dis));
    while(!q.empty()) q.pop();
    dis[S] = 0;
    q.push(S);
    while(!q.empty()){
        int u = q.front();
        q.pop();
        for(int i=head[u];i!=-1;i=g[i].nxt){
            int v = g[i].v;
            if(dis[v]==-1 && g[i].w > 0){
                dis[v] = dis[u] + 1;
                q.push(v);
            }
        }
    }
    return dis[T]!=-1;
}

int dfs(int u,int exp){
    if(u==T) return exp;
    int flow=0,tmp= 0;
    for(int i=head[u];i!=-1;i=g[i].nxt){
        int v = g[i].v;
        if((dis[v] == (dis[u]+1)) && (g[i].w>0)){
            tmp = dfs(v,min(exp,g[i].w));
            if(!tmp) continue;

            exp -= tmp;
            flow += tmp;

            g[i].w -= tmp;
            g[i^1].w += tmp;

            if(!exp) break;
        }
    }
    return flow;
}

int main(){
    int f,d,tmp;
    while(~scanf("%d%d",&n,&m)){
        init();
        S =1;T =m;
        for(int i=1;i<=n;++i){
            scanf("%d%d%d",&x,&y,&tmp);
            addEdge(x,y,tmp);
            addEdge(y,x,0);
        }
        while(bfs()){
            ans += dfs(S,inf);
        }
        printf("%d\n",ans);
    }
}

 

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。该研究不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点和挑战,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,可以根据不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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