图的dfs、bfs

题目:http://www.gdfzoj.com/oj/contest/150/problems/7

这种搜环类型的题就是dfs。不多说,上代码

#include <cstdio>
#include <vector>
#include <cstring>

using namespace std;

const int maxSize=2000;
int n,m,num=1,t;
int a[maxSize+5][maxSize+5];
bool ans;
int vis[maxSize+5];
vector <int> M[maxSize+5];

void dfs(int x)
{
	int i,y,j,t1;
	
	if (x==t)//搜回去
	{
		ans=true;
		return ;
	}
	vis[x]=true;
	
	for (i=0;i<M[x].size();i++)
		if (!vis[M[x][i]])
			dfs(M[x][i]);
}

int main()
{
	int i,x,y,j;
	
	freopen("a.txt","r",stdin);
	scanf("%d%d",&n,&m);
	
	for (i=0;i<m;i++)
	{
		scanf("%d%d",&x,&y);
		a[x][y]=1;
	}
	for (i=1;i<=n;i++)//从邻接矩阵转向量可以防止重复
		for (j=1;j<=n;j++)
			if (a[i][j]==1)
				M[i].push_back(j);
	
	for (t=1;t<=n;t++)//dfs每个点
	{
		ans=false;
		memset(vis,false,sizeof(vis));
		for (i=0;i<M[t].size();i++)//把下一个dfs,可以防止一dfs就返回 
		{
			dfs(M[t][i]);
			if (ans==true)//一搜到环就结束
			{
				printf("T\n");
				break;
			}
		}
		if (ans==false)//找不到环
			printf("F\n");
	}
	
	return 0;
}

bfs:一般应用于求最短路。搜到终点即可结束

题目:http://www.gdfzoj.com/oj/contest/150/problems/10

一句话:用队列实现

PS:一般不会多次bfs(每个点都bfs)

#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <queue>
#include <cstring>
using namespace std;

struct node
{
	int x,y,t;
};

const int maxSize=1000;
char c[maxSize+5][maxSize+5];
node p1;
int n,m;
queue <node> q;
int vis[maxSize+5][maxSize+5],f[maxSize+5][maxSize+5];
int fx[4][2]={{1,0},{-1,0},{0,1},{0,-1}};

void bfs()
{
	int i,t;
	node p,q1;
	
	while (!q.empty())
	{
		q1=q.front();	q.pop();
		for (i=0;i<4;i++)
		{
			p.x=q1.x+fx[i][0];
			p.y=q1.y+fx[i][1];
			if (p.x<0 || p.x==m || p.y<0 || p.y==n)
				continue;
			if (vis[p.x][p.y]==0 && c[p.x][p.y]!='X')
			{
				vis[p.x][p.y]=1;
				f[p.x][p.y]=f[q1.x][q1.y]+1;
				q.push(p);
			}
		}
	}
	memset(vis,0,sizeof(vis));
	q.push(p1);
	t=0;
	while (!q.empty())
	{
		q1=q.front();	q.pop();
		p.t=q1.t+1;
		for (i=0;i<4;i++)
		{
			p.x=q1.x+fx[i][0];
			p.y=q1.y+fx[i][1];
			if (p.x<0 || p.x==m || p.y<0 || p.y==n)
				continue;
			if (c[p.x][p.y]=='E')
			{
				printf("%d\n",p.t); 
				t=1;
				while (!q.empty())
					q.pop();
				break;
			}
			if (vis[p.x][p.y]==0 && c[p.x][p.y]!='X' && f[p.x][p.y]>p.t)
			{
				vis[p.x][p.y]=1;
				q.push(p);
			}
		}
	}
	if (t==0)
		printf("YYR is extremely dangerous!\n");
}

int main()
{
	int i,j;
	node n1;
	
	freopen("a.txt","r",stdin);
	while (scanf("%d%d",&m,&n))
	{
		if (m==0)
			break;
		memset(c,0,sizeof(c));
		memset(vis,0,sizeof(vis));
		memset(f,0,sizeof(f));
		for (i=0;i<m;i++)
		{
			scanf("%s",&c[i]);
			for (j=0;j<n;j++)
			{
				if (c[i][j]=='P')
				{
					p1.x=i;	p1.y=j;	p1.t=0;
				}
				else if (c[i][j]=='D')
				{
					n1.x=i;	n1.y=j;	vis[i][j]=1;
					q.push(n1);
				}
			}
		}
		bfs();
	}
		
	
	
	return 0;
}




内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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