洛谷 P2016 战略游戏

题目:战略游戏

思路:
可以知道,一个节点不用放哨兵,那么它的父节点和所有的子节点都必须放哨兵。
f[x][w] f [ x ] [ w ] 表示第 x x 个节点放哨兵的状态为w所用的最少哨兵数量。其中, bool w b o o l   w 0 0 代表没放哨兵,为1代表放了哨兵。
转移方程:
f[x][1]=min(f[y][0],f[y][1]+1) f [ x ] [ 1 ] = ∑ m i n ( f [ y ] [ 0 ] , f [ y ] [ 1 ] + 1 )
f[x][0]=f[y][1]+1 f [ x ] [ 0 ] = ∑ f [ y ] [ 1 ] + 1
这里的 y y x所有的子节点。

代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

#define maxn 1500

int n;
vector<int> a[maxn+5];
int f[maxn+5][3];

void read(int& x) {
    scanf("%d",&x);
}

int dfs(int x,int fa,int w) {
    if(f[x][w]) return f[x][w]; 
    if(w==0)
    for(int i=0;i<a[x].size();i++) {
        int y=a[x][i];
        if(y==fa) continue;
        f[x][w]+=dfs(y,x,1)+1;
    }
    else
    for(int i=0;i<a[x].size();i++) {
        int y=a[x][i];
        if(y==fa) continue;
        f[x][w]+=min(dfs(y,x,0),dfs(y,x,1)+1);
    }
    return f[x][w];
}

int main() {
    read(n);
    for(int i=1;i<=n;i++) {
        int x,k;
        read(x);read(k);
        x++;
        while(k--) {
            int y;
            read(y);
            y++;
            a[x].push_back(y);
            a[y].push_back(x);
        }
    }
    int ans=min(dfs(1,0,0),dfs(1,0,1)+1);
    printf("%d",ans);
    return 0;
}
【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
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