POJ 3159 Candies (差分约束)

基于分位数回归的静态CoVaR计算 案例与代码 原文链接:https://bbs.pinggu.org/thread-7925441-1-1.html 一、静态CoVaR模型介绍 二、资料简介 实现对相关期刊论文进行论文重现,解决实证分析中的技术操作问题。里面包含了每一步详细的步骤,可以方便的利用这个手册解决大部分利用分位数回归计算静态CoVaR的论文的模型实现问题。即从数据下载到模型实现一整条操作步骤。 关键词:【分位数回归】【Co... 阅读详情

http://poj.org/problem?id=3159
题意:幼儿园有 n n 个小朋友,设第i个小朋友得到的糖果数为 v[i] v [ i ] ,有 m m 个约束条件,表示B得到的糖果数不能多于 A A 得到的糖果数C个,即 v[B]−v[A]<=C v [ B ] − v [ A ] <= C ,求第 1 1 个小朋友与第n个小朋友糖果数差值的最大值,即求在满足这 m m 个条件的情况下,v[n]−v[1]的最大值。

标准的差分约束题,A向B连一条长为C的边,跑最短路得到的就是答案。具体差分约束的讲解参考博客https://blog.youkuaiyun.com/consciousman/article/details/53812818

这里要注意的就是,最短路可以用Dijkstra+Heap求,也可以用SPFA,但是这道题卡队列的SPFA,要用栈跑,用队列会超时。

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<queue>
#include<stack>
#include<cstring>
#define INF 0x3f3f3f
using namespace std;

const int maxn=30010,maxm=150010;
int head[maxn],k=1,n,m,x,y,a,b,dis[maxn],sum[maxn];
bool vis[maxn];
struct edge{
    int w,v,next;
}e[maxm];
void addedge(int u,int v,int w){e[k].v=v;e[k].w=w;e[k].next=head[u];head[u]=k++;}
void spfa(int s)
{
    long long res=0;
    memset(vis,0,sizeof(vis));
    memset(dis,INF,sizeof(dis));
    stack<int> q;
    dis[s]=0;
    vis[s]=1;
    q.push(s);
    while(!q.empty())
    {
        int t=q.top();
        vis[t]=0;
        q.pop();
        for(int i=head[t];i;i=e[i].next)
        {
            int v=e[i].v;
            if(dis[v]>dis[t]+e[i].w)
            {
                dis[v]=dis[t]+e[i].w;
                if(!vis[v])
                {
                    vis[v]=1;
                    q.push(v);
                    sum[v]++;
                    if(sum[v]>n)
                        return ;
                }
            }
        }
    }
}

int main()
{
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        scanf("%d%d%d",&a,&b,&x);
        addedge(a,b,x);
    }
    long long ans=0;
    spfa(1);
    printf("%d\n",dis[n]);
    return 0;
}
手把手教你学Simulink——基于自动驾驶辅助系统的场景实例:车道保持辅助系统(LKA)的仿真与实现 本文通过Simulink实例讲解车道保持辅助系统(LKA)的实现方法。首先介绍LKA从预警到主动控制的技术演进,阐述其系统架构、核心组件和工作原理。重点演示基于自行车模型的车辆横向动力学建模过程,以及使用线性二次调节器(LQR)设计横向控制器的详细步骤。教程包含四个仿真场景测试,分析关键指标如控制精度、舒适性和响应性。最后探讨LKA技术的发展方向,强调人机协同的安全理念。该实例为自动驾驶辅助系统开发提供了完整的Simulink实践方案。 阅读详情

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