差分约束

作用

给出一些形如x-y<=b不等式的约束,询问是否满足有解。

参考博客

差分约束系统详解

Note

将约束为标题转换成图论里的最短路径问题
求未知数的最大值,那么按小于等于建图后求最短路
如果求未知数的最小值,那么按小于等于建图后求最长路即可。

代码实现

存储结构

const int maxn=10010;
const int inf=0x3f3f3f3f;
int n,ml,md;
int al[maxn],bl[maxn],dl[maxn];//两点与权值
int ad[maxn],bd[maxn],dd[maxn];
int d[maxn];

所需函数

Bellman-Ford(小于等于建图)
//Bellman-ford
	for(int k=0;k<n;k++){
		for(int i=0;i<n-1;i++){
			//if(d[i+1]<inf)
			d[i]=min(d[i],d[i+1]);
		}
		for(int i=0;i<ml;i++){
			if(d[al[i]-1]<inf){
				d[bl[i]-1]=min(d[bl[i]-1],d[al[i]-1]+dl[i]);
			}
		}
		for(int i=0;i<md;i++){
			if(d[bd[i]-1]<inf){
				d[ad[i]-1]=min(d[ad[i]-1],d[bd[i]-1]-dd[i]);
			}
		}
	}

例题

1)POJ - 3169 Layout

题意

农夫养了N头牛,编号为1到N。按照编号顺序排成一排,在他们之间,有一些牛关系比较好,所以希望彼此之间不超过一定距离,也有一些牛关系比较不好,希望彼此之间至少要满足某个距离。给出了ML个关系好的,以及MD个关系不好的,求1号牛和N号牛之间的最大距离。如果不存在任何一种排列方法满足条件则输出-1.无限大的情况输出-2.

AC代码
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>

using namespace std;
const int maxn=10010;
const int inf=0x3f3f3f3f;
int n,ml,md;
int al[maxn],bl[maxn],dl[maxn];
int ad[maxn],bd[maxn],dd[maxn];
int d[maxn];
void solve(){
	fill(d,d+n,inf);
	d[0]=0;
	//Bellman-ford
	for(int k=0;k<n;k++){
		for(int i=0;i<n-1;i++){
			//if(d[i+1]<inf)
			d[i]=min(d[i],d[i+1]);
		}
		for(int i=0;i<ml;i++){
			if(d[al[i]-1]<inf){
				d[bl[i]-1]=min(d[bl[i]-1],d[al[i]-1]+dl[i]);
			}
		}
		for(int i=0;i<md;i++){
			if(d[bd[i]-1]<inf){
				d[ad[i]-1]=min(d[ad[i]-1],d[bd[i]-1]-dd[i]);
			}
		}
	}
	int res=d[n-1]; 
	if(d[0]<0){
		res=-1;
	}
	else if(res==inf){
		res=-2;
	}
	printf("%d\n",res);
}
int main(){
	scanf("%d%d%d",&n,&ml,&md);
	for(int i=0;i<ml;i++) scanf("%d%d%d",&al[i],&bl[i],&dl[i]);
	for(int i=0;i<md;i++) scanf("%d%d%d",&ad[i],&bd[i],&dd[i]);
	solve();
	return 0;
}
分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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