习题8-9(uva-1613)

#include <iostream>
#include <istream>
#include <sstream>
#include <vector>
#include <stack>
#include <list>
#include <map>
#include <set>
#include <deque>
#include <queue>
#include <cstring>
#include <unordered_map>
#include <unordered_set>
#include <algorithm>
#include <numeric>
#include <chrono>
#include <ctime>
#include <cmath>
#include <cctype>
#include <string>
#include <cstdio>
#include <iomanip>


#include <thread>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
#include <functional>
#include <iterator>
using namespace std;
const int maxn = 1e4 + 7;
int n, m,k,color[maxn];
vector<int > e[maxn];

bool Check(int cur, int c) {
	for (int i = 0; i < e[cur].size(); i++) {
		if (color[e[cur][i]] == c) return false;
	}
	return true;
}
void dfs(int cur) {
	for (int i = 1; i <= k; i++) {
		if (Check(cur, i)) {
			color[cur] = i;
			break;
		}
	}
	for (int i = 0; i < e[cur].size(); i++) {
		if (!color[e[cur][i]]) {
			dfs(e[cur][i]);
		}
	}
}

int main()
{
	int a, b;
	while (cin >> n >> m && n && m) {
		for (int i = 1; i <= n; i++) e[i].clear();
		k = 0;
		for (int i = 1; i <= m; i++) {
			cin >> a >> b;
			e[a].push_back(b);
			e[b].push_back(a);
			k = max(k, (int)e[a].size());
			k = max(k, (int)e[b].size());
		}
		k |= 1;
		memset(color, 0, sizeof(color));
		cout << k << endl;
		dfs(1);
		for (int i = 1; i <= n; i++)cout << color[i] << endl;
	}
	return 0;
}
#include <iostream>
#include <istream>
#include <sstream>
#include <vector>
#include <stack>
#include <list>
#include <map>
#include <set>
#include <deque>
#include <queue>
#include <cstring>
#include <unordered_map>
#include <unordered_set>
#include <algorithm>
#include <numeric>
#include <chrono>
#include <ctime>
#include <cmath>
#include <cctype>
#include <string>
#include <cstdio>
#include <iomanip>


#include <thread>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
#include <functional>
#include <iterator>
using namespace std;
const int maxn = 1e4 + 7;
int n, m,k,vis[maxn],color[maxn];
vector<int> e[maxn];

void dfs(int cur) {
	for (int i = 0; i < e[cur].size(); i++) {
		vis[color[e[cur][i]]] = cur;
	}
	for (int i = 1; i <= k; i++) {
		if (vis[i] != cur) {
			color[cur] = i;
			break;
		}
	}
	for (int i = 0; i < e[cur].size(); i++) {
		if (!color[e[cur][i]]) {
			dfs(e[cur][i]);
		}
	}
}

int main()
{
	int a, b;
	while (cin >> n >> m && n && m) {
		for (int i = 1; i <= n; i++)e[i].clear();
		k = 0;
		for (int i = 1; i <= m; i++) {
			cin >> a >> b;
			e[a].push_back(b);
			e[b].push_back(a);
		}
		for (int i = 1; i <= n; i++) k = max(k, (int)e[i].size());
		k |= 1;
		memset(vis, 0, sizeof(vis));
		memset(color, 0, sizeof(color));
		dfs(1);
		cout << k << endl;
		for (int i = 1; i <= n; i++) cout << color[i] << endl;
	}
	return 0;
}
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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