LA3027 - Corporative Network

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题意:给N个结点,执行I或E操作,I u,v表示fa[u]=v且两者距离是abs(u-v)%1000,E x表示查询x结点到根节点的距离。

题解:带权并查集即可。

AC代码;

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
using namespace std;
#define _for(i,a,b) for(int i=a;i<=b;i++)
const int maxn = 20005;
int n,t,m,fa[maxn],size[maxn],dis[maxn];
int find(int x)
{
    if(fa[x]==x)return x;
    int now = find(fa[x]);
    dis[x]+=dis[fa[x]];
    return fa[x]=now;
}
void intc()
{
    _for(i,1,n)fa[i]=i;
    _for(i,1,n)dis[i]=0;
}
int main(int argc, char const *argv[])
{
    cin>>t;
    while(t--)
    {
        cin>>n;
        intc();
        char s[3];
        while(cin>>s)
        {
            if(s[0]=='O')break;
            if(s[0]=='E')
            {
                int x;
                cin>>x;
                find(x);
                cout<<dis[x]<<endl;
            }
            else if(s[0]=='I')
            {
                int x,y;
                cin>>x>>y;
                fa[x]=y;
                dis[x]=abs(x-y)%1000;
            }
        }
    }
    return 0;
}

多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源不确定性(如可再生能源出力波动、负荷变化等),提升系统运行的安全性与经济性。文档还列举了大量相关的电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、配电网重构等多个方向,并提供了YALMIP等工具包的网盘下载链接,支持科研复现与进一步开发。整体内容聚焦于电力系统建模、优化算法应用及鲁棒性分析。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化的工程技术人员;熟悉优化建模(如鲁棒优化、分布鲁棒优化)者更佳。; 使用场景及目标:①开展电力系统动态最优潮流研究,特别是含高比例可再生能源的场景;②学习和复现分布鲁棒优化在IEEE118等标准测试系统上的应用;③进行科研项目开发、论文复现或算法比较实验;④获取相关Matlab代码资源与仿真工具支持。; 阅读建议:建议按文档结构逐步浏览,重点关注模型构建思路与代码实现逻辑,结合提供的网盘资源下载必要工具包(如YALMIP),并在Matlab环境中调试运行示例代码,以加深对分布鲁棒优化方法的理解与应用能力。
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