最大网络流dinic算法—【hdoj1532】Drainage Ditches

本文解析了HDU 1532题目,通过Dinic算法解决最大流量问题。介绍如何构建图并使用BFS与DFS进行多路增广,最终求得从起点到终点的最大流量。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目hdoj1532传送门
落谷传送门
题意:给出n个河流,m个点,以及每个河流的流量,求从1到m点的最大流量。
Sample Input:
5 4
1 2 40
1 4 20
2 4 20
2 3 30
3 4 10

Sample Output:
50

dinic算法每次都先bfs一遍,处理出一个层次图,然后再dfs多路增广。
注意tot要从1开始

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
const int oo=0x3f3f3f3f;
struct node{
    int u,v,w,next;
}e[420];
int dis[210],dl[2010];
int l,r,n,ans,tot=1,begin[210];
int min(int x,int y){
    return x<y?x:y;
}
void add(int u,int v,int w){
    e[++tot].u=u;
    e[tot].v=v;
    e[tot].w=w;
    e[tot].next=begin[u];
    begin[u]=tot;
}
int bfs(){
    memset(dis,0,sizeof(dis));
    l=1;r=1;dl[1]=1;dis[1]=1;
    while(l<=r){
        int h=begin[dl[l]];
        while(h){
            if(e[h].w && !dis[e[h].v]){
                dis[e[h].v]=dis[dl[l]]+1;
                dl[++r]=e[h].v;
            }
            h=e[h].next;
        }
        l++;
    }
    return dis[n]>0?1:0;
}
int dfs(int d,int c){//c是当前流量
    if(d==n)return c;
    int h=begin[d],kk,sum=0;
    while(h){
        if(e[h].w && dis[e[h].v]==dis[d]+1){
            kk=dfs(e[h].v,min(c,e[h].w));
            e[h].w-=kk;
            e[h^1].w+=kk;
            c-=kk;sum+=kk;
            if(!c)return sum;
        }
        h=e[h].next;
    }
    return sum;
}
int main(){
    int i,j,u,v,w,k,m;
    scanf("%d%d",&m,&n);
    for(i=1;i<=m;i++){
        scanf("%d%d%d",&u,&v,&w);
        add(u,v,w);
        add(v,u,0);
    }
    while(bfs())
        ans+=dfs(1,oo);
    printf("%d",ans);
    return 0;
}
基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值