2023“钉耙编程”中国大学生算法设计超级联赛(2)Fencing the cows

该问题是一个几何算法题,要求用最少的围栏点包围所有牧草点。关键在于构建围栏点的凸包,并利用叉积判断牧草点是否在边的左侧。通过Floyd算法求解最小环,确保所有牧草点被包围。时间复杂度为O(n^2m+n^3)。给出的代码实现该算法。

2023“钉耙编程”中国大学生算法设计超级联赛(2)Fencing the cows

题目大意

n n n个围栏点和 m m m个牧草点,你需要从这 n n n个点中选择尽可能少的围栏点,使得这些围栏点能包围所有牧草点。注意牧草点不能与围栏点相交。

t t t组数据。

1 ≤ t ≤ 10 , 1 ≤ n , m ≤ 500 1\le t\leq 10,1\leq n,m\leq 500 1t10,1n,m500

数据保证 ∑ n ≤ 4000 , ∑ m ≤ 4000 \sum n\leq 4000,\sum m\leq 4000 n4000,m4000


题解

显然,这 n n n个点组成一个凸包,这 m m m个牧草点肯定在凸包的边的同一侧。但如果只判断是同侧,就可能会得出一个没有包围任何牧草点的凸包。所以,我们给每条边定为单向边,并规定 m m m个牧草点都要在这条边的左侧,这样就能避免上述情况。判断一个点是否在一条边的左侧可以用叉积来解决。

n n n个围栏点两两组成单向边,如果 m m m个牧草点不满足都位于边的左侧,那么这条边不合法。然后,对所有的合法边做一次 Floyd \text{Floyd} Floyd来求最小环即可。

时间复杂度为 O ( n 2 m + n 3 ) O(n^2m+n^3) O(n2m+n3)

code

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int inf=1e9;
int t,n,m,ans,f[505][505];
struct node{
	int x,y;
}a[505],b[505];
long long check(node ax,node bx,node cx){
	return 1ll*(ax.x-cx.x)*(bx.y-cx.y)-1ll*(bx.x-cx.x)*(ax.y-cx.y);
}
int main()
{
	scanf("%d",&t);
	while(t--){
		scanf("%d%d",&n,&m);
		for(int i=1;i<=n;i++){
			scanf("%d%d",&a[i].x,&a[i].y);
		}
		for(int i=1;i<=m;i++){
			scanf("%d%d",&b[i].x,&b[i].y);
		}
		for(int i=1;i<=n;i++){
			for(int j=1;j<=n;j++){
				if(i==j){
					f[i][j]=inf;continue;
				}
				f[i][j]=1;
				for(int k=1;k<=m;k++){
					if(check(a[i],a[j],b[k])<=0){
						f[i][j]=inf;break;
					}
				}
			}
		}
		for(int k=1;k<=n;k++){
			for(int i=1;i<=n;i++){
				for(int j=1;j<=n;j++){
					f[i][j]=min(f[i][j],f[i][k]+f[k][j]);
				}
			}
		}
		ans=inf;
		for(int i=1;i<=n;i++){
			ans=min(ans,f[i][i]);
		}
		if(ans==inf) ans=-1;
		printf("%d\n",ans);
	}
	return 0;
}
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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