POJ 2186 Popular Cows

本文介绍了一道名为POJ 2186的编程题解,通过使用强连通分量和Tarjan算法来解决该问题。核心思路是找到被所有其他节点崇拜的节点数量,利用Tarjan算法进行缩点处理,最终计算出度为0的强连通分量即为目标。

题目链接:

http://poj.org/problem?id=2186

题意:

有一群喜欢互相崇拜的牛,让你输出会被其他所有牛崇拜的牛的数量。

题解:

这里很容易想到用强连通进行缩点(因为在这个强连通分量里面的牛是被互相崇拜的,可以直接看成一只牛),题目中说道,这只牛被所有的牛崇拜,因此,也不难想到这牛是不会崇拜其他牛的。因为根据强连通缩点的性质,在完成缩点之后,这个图就变成了有向无环图。因此只要考虑点出度的问题就行了。

Tarjan模版:

stack<int> s;
vector<int> v[maxn2];
bool instack[maxn1];
int dfn[maxn1],low[maxn1];
int belong[maxn1];//缩点存储
int degree[maxn1];
int cnt1;//更新
int cnt2;//计算有几个满足条件
int n,m;

void scc(int x)
{
    dfn[x]=low[x]=cnt1++;
    instack[x]=true;
    s.push(x);
    for(int i=0;i<v[x].size();i++)
    {
        int y=v[x][i];
        if(dfn[y]==-1)
        {
            scc(y);
            low[x]=min(low[x],low[y]);
        }
        else if(instack[y])
        {
            low[x]=min(low[x],dfn[y]);
        }
    }
    if(dfn[x]==low[x])
    {
        int z;
        do
        {
            z=s.top();
            s.pop();
            instack[z]=false;
            belong[z]=cnt2;
        }
        while(x!=z);
        cnt2++;
    }
}

void Tarjan()
{
    while(!s.empty())
        s.pop();
    met(dfn,-1);
    met(low,inf);
    met(belong,-1);
    cnt1=0;
    cnt2=0;
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        if(dfn[i]==-1)
            scc(i);
    }
}

代码:

#include <cstdio>
#include <stack>
#include <map>
#include <vector>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
#define met(a,b) memset(a,b,sizeof(a))
#define inf 0x3f3f3f3f
const int maxn1 =1e4+10;
const int maxn2 =5e4+10;
stack<int> s;
vector<int> v[maxn2];
bool instack[maxn1];
int dfn[maxn1],low[maxn1];
int belong[maxn1];//缩点存储
int degree[maxn1];
int cnt1;//更新
int cnt2;//计算有几个满足条件
int n,m;

void scc(int x)
{
    dfn[x]=low[x]=cnt1++;
    instack[x]=true;
    s.push(x);
    for(int i=0;i<v[x].size();i++)
    {
        int y=v[x][i];
        if(dfn[y]==-1)
        {
            scc(y);
            low[x]=min(low[x],low[y]);
        }
        else if(instack[y])
        {
            low[x]=min(low[x],dfn[y]);
        }
    }
    if(dfn[x]==low[x])
    {
        int z;
        do
        {
            z=s.top();
            s.pop();
            instack[z]=false;
            belong[z]=cnt2;
        }
        while(x!=z);
        cnt2++;
    }
}

void Tarjan()
{
    while(!s.empty())
        s.pop();
    met(dfn,-1);
    met(low,inf);
    met(belong,-1);
    cnt1=0;
    cnt2=0;
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        if(dfn[i]==-1)
            scc(i);
    }
}

void slove()
{
    Tarjan();
    met(degree,0);
//    判定计算出度值
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        for(int j=0;j<v[i].size();j++)
        {
            int k=v[i][j];
            if(belong[i]!=belong[k])
                degree[belong[i]]++;
        }
    }
    int num=0;
    int pos=0;
    for(int i=0;i<cnt2;i++)
    {
        if(degree[i]==0)
        {
            pos=i;
            num++;
        }
    }
    if(num!=1)
    {
        printf("0\n");
    }
    else
    {
        int ans=0;
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            if(belong[i]==pos)
                ans++;
        }
        printf("%d\n",ans);
    }
}

int main()
{
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i=0;i<m;i++)
    {
        int a,b;
        scanf("%d%d",&a,&b);
        a--;
        b--;
//        从0——N-1;
        v[a].push_back(b);
    }
    slove();
}

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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