acm模版

本文介绍了一种使用SPFA算法求解图中从指定起点到其他各点的最短路径的方法。通过邻接表存储图结构,并利用双向队列优化了搜索过程,提高了算法效率。

图论

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <queue>

using namespace std;
const int maxn = 10000+100;
const int maxm = 500000+100;
const int inf = 0x3f3f3f3f;
int d[maxn];
int head[maxn],vis[maxn];
int to[maxm],edge[maxm],nxt[maxm];
int tot=0;
int n,m,s;
void addedge(int x,int y,int z) {
    to[++tot]=y;
    edge[tot]=z;
    nxt[tot]=head[x];
    head[x]=tot;
}
void spfa(int s) {
    for(int i=1;i<=n;i++) d[i] = inf;
    d[s]=0;
    for(int i=1;i<=n;i++) vis[i]=0;
    vis[s]=1;
    deque<int> Q;
    Q.push_back(s);
    while(!Q.empty()) {
        int now = Q.front();Q.pop_front();
        vis[now] = 0;
        for(int i=head[now];i;i=nxt[i]) {
            int y=to[i],z=edge[i];
            if(d[y]>d[now]+z) {
                d[y]=d[now]+z;
                if(vis[y]==0) {
                    if(d[y]<d[Q.front()]) {
                        Q.push_front(y);
                    }else Q.push_back(y);
                }
            }
        }
    }
}
int main() {
    cin>>n>>m>>s;
    int x,y,z;
    for(int i=1;i<=m;i++) {
        cin>>x>>y>>z;
        addedge(x,y,z);
    }
    spfa(s);
    for(int i=1;i<=n;i++) {
        if(d[i]==inf) printf("2147483647 ");
        else printf("%d ",d[i]);
    }
    printf("\n");
    return 0;
}

数据结构

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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