Firetruck UVA - 208(并查集+dfs)

本文介绍了一种使用并查集预处理连通性,并结合深度优先搜索(DFS)来找出所有从起点到终点的字典序路径的方法。该方法首先通过并查集判断起点与终点是否连通,若连通,则利用DFS遍历并输出所有可能的路径。

题目大意

给出终点,然后给出哪两个点连通,注意这里的连通是没有方向的那种连通。然后按字典序输出所有可能从1到终点的路径。

思路

由于1可能到达不了终点,盲目暴力肯定会超时,所以可以先用并查集看1和终点是否连通,然后在开始用dfs打印路径。这里的dfs写法是看一位大佬的写法才豁然开朗。

代码

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <vector>
using namespace std;

const int maxn = 21;
int pre[maxn];                   // 父节点 
bool G[maxn][maxn];              // 记录两点是否连通
int ans;  
int vis[maxn];
int en;                          // 最终要到达的目标位置
vector<int> res;                 // 保存路径结果

int find(int x) {
    int r = x;
    int temp;
    while(r != pre[r])  {
        r = pre[r];
    }
    while(x != r) {              // 路径压缩
        temp = pre[x];
        pre[temp] = r;           // 把每一个都连到根节点
        x = temp;
    }
    return r;
}

void dfs(int cur)
{
    if (cur == en){
        ans++;
        for (int i = 0; i != res.size(); i++)
            printf("%d%c", res[i], i == res.size()-1 ? '\n' : ' ');
        return;
    }
    for (int i = 2; i <= 21; i++) {
        if (!vis[i] && G[cur][i]) {
            vis[i] = 1;
            res.push_back(i);
            dfs(i);
            vis[i] = 0;
            res.pop_back();
        }
    }
}

int main() {
    freopen("input.txt", "r", stdin);
    int x, y;
    int kase = 0;
    while(~scanf("%d", &en)) {
        for(int i = 1; i <= maxn; i++) {
            pre[i] = i;
        }
        memset(G, false, sizeof(G));
        while(scanf("%d%d", &x, &y) && x && y) {
            G[x][y] = G[y][x] = true;
            int rx = find(x);
            int ry = find(y);
            if (rx != ry) {
                pre[rx] = ry;   
            }
        }
        ans = 0;
        printf("CASE %d:\n", ++kase);
        int fen = find(en);
        int fbe = find(1);
        if (fbe != fen) {
            goto END;     // 用并查集防止超时
        }
        memset(vis, 0, sizeof(vis));
        res.clear();
        res.push_back(1);
        vis[1] = 1;
        dfs(1);
        END:
        printf("There are %d routes from the firestation to streetcorner %d.\n", ans, en);
    }
    return 0;
}
【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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