2020上海ICPC B.Mine Sweeper II

该博客探讨了一种关于二元关系的问题,特别是在图的上下文中。通过计算图A和图B之间的不同点数,如果少于总点数的一半,则图B可以通过取反操作变为图A。反之,如果超过一半,通过对图A取反得到的图即为满足条件的输出。算法实现包括读取图的矩阵表示,比较不同元素并判断输出哪幅图。

思路考虑一个二元关系(点,雷),要想到我们把整张图取反后,这个二元关系的个数是不变的
想到这点这题其实就已经过了。
我们计算一下图A和图B两张图不同的个数有多少个,如果少于一半,那么B可以变成A,所以输出A即可。
如果大于一半呢?我们知道取反后二元组个数是不变的。
所以我们对A进行取反,这样子,现在不同的个数就是没取反时候相同的个数,是小于一半的,并且满足要求,因此只需要输出A的补图即可。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
char s[1<<10][1<<10],t[1<<10][1<<10];
int main(
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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