Gym-100803 Problem F There is No Alternative

题目链接

原文

题目大意:
给定一个n个顶点m条边的连通图,让你求这个图的最小生成树中不能被其它边取代的边。不能被取代的边是指:若该边不取的话,就无法得到最小生成树(具体可以参见题目样例)。输出这样的边的总数目及其权值和。

解题思路:

  1. 先求一遍原图的最小生成树,得到最小生成树的权值和val。
  2. 枚举得到的最小生成树的中每一条边,判断这条边被删除后(不取)是否仍然可以得到最小生成树(权值和=val)。若可以得到,说明该边可以被取代,反之亦然。
  3. 复杂度O(NM)。

反省:
并查集讲解

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;

const int maxn=50005;
int p[maxn],vis[maxn],have[maxn];
int n,m,ans,res;

int
FIND(int x) {
    return p[x]==x?x:p[x]=FIND(p[x]);
}

struct
node{
    int f,t,val;
}edge[maxn];

bool
cmp(node n1,node n2) {
    return n1.val<n2.val;
}

int
kruskal(int cancled) {
    int mid=0;
    for(int i=1;i<=n;i++)p[i]=i;
    for(int i=0;i<m;i++){
        if(i==cancled)continue;  // cancled用得6
        int x=FIND(edge[i].f);
        int y=FIND(edge[i].t);
        if(x!=y){
            if(cancled==-1)vis[i]=1;
            p[x]=y;
            mid+=edge[i].val;
        }
    }
    return mid;
}

int
main() {
//    freopen("in.txt","r",stdin);
    while(~scanf("%d%d",&n,&m)){
        ans=0;res=0;
        for(int i=0;i<m;i++){
            scanf("%d%d%d",&edge[i].f,&edge[i].t,&edge[i].val);
        }
        sort(edge,edge+m,cmp);
        memset(vis,0,sizeof vis);
        int best=kruskal(-1);
        for(int i=0;i<m;i++)
            if(vis[i]&&best!=kruskal(i))ans++,res+=edge[i].val;
            // 边i在最初的最小生成树中,且删去后不能得到最小生成树(权值和 != best)
        cout<<ans<<" "<<res<<endl;
    }
    return 0;
}
内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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