LightOJ - 1074Extended Traffic【spfa判断负环】

该博客主要探讨了如何运用SPFA(Shortest Path Faster Algorithm)算法求解图中节点之间的最短路径。作者首先定义了相关数据结构和变量,然后通过`spfa()`函数实现SPFA算法。在给定的有向图中,计算每个节点到源点的最短距离,并标记是否存在负权环。最后,对于输入的各个目标节点,输出其到源点的最短距离。博客内容涉及到图论、最短路径算法和C++编程。
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<queue>
#include<stack>
#include<map>
using namespace std;
#define ll long long
int dss[210],dis[210],head[210],vis[210],sum[210],cycle[210],s=0;
const int inf=0x3f3f3f3f;
int n,m,tot;
queue<int>que;
struct gg
{
    int to,time,next;
}g[500000];
  void add(int x,int y,int z)
  {
      g[++tot].to=y;
      g[tot].next=head[x];
      g[tot].time=z;
      head[x]=tot;
  }
  void spfa()
  {
      while(!que.empty())
        que.pop();
      dis[1]=0;
      vis[1]=1;
      que.push(1);
      while(!que.empty())
      {
          int v=que.front();
          que.pop();
          vis[v]=0;
          for(int i=head[v];i!=-1;i=g[i].next)
            {

                int to=g[i].to,time=g[i].time;
                if(cycle[to])continue;
                if(dis[to]>dis[v]+g[i].time)
                {
                    dis[to]=dis[v]+time;
                    if(!vis[to])
                      {
                          vis[to]=1;
                          que.push(to);
                          sum[to]++;
                      }
                      if(sum[to]>=n)cycle[to]=1;
                }


            }

      }
  }
 void solve()
 {
     tot=0;
     memset(dis,inf,sizeof(dis));
       memset(head,-1,sizeof(head));
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        memset(sum,0,sizeof(sum));
        memset(cycle,0,sizeof(cycle));
    scanf("%d",&n);
    for(int i=1;i<=n;i++)
       scanf("%d",&dss[i]);
    scanf("%d",&m);
    for(int i=0;i<m;i++)
    {
        int x,y,z;
        scanf("%d%d",&x,&y);
        z=(dss[y]-dss[x])*(dss[y]-dss[x])*(dss[y]-dss[x]);
       // printf("  %d  ",z);
        add(x,y,z);
    }
    spfa();
    scanf("%d",&m);
    int o;
    printf("Case %d:\n",s);
    for(int i=1;i<=m;i++)
        { scanf("%d",&o);
            if(dis[o]<3||cycle[o]||dis[o]==inf)printf("?");
       else printf("%d",dis[o]);
       if(i!=m)printf("\n");
       }
       printf("\n");
}

int main()
{
    //ios::sync_with_stdio(0);
    int t;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
  {s++;
      solve();}
}
基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4,采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的估算,进而完成无传感器矢量控制(FOC)。同时,研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证(可能使用Simulink)以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试,旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强境适应性。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法;②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化;③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习,有条件者应在实验平台上进行验证,重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键节。
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