1011

本文介绍了一种基于搜索和剪枝技术的算法实现,通过深度优先搜索(DFS)策略来解决特定的问题。该算法利用了回溯法进行状态空间的遍历,并结合剪枝策略减少不必要的搜索路径,提高解决问题的效率。

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

 

 

搜索,剪枝。

 

内容概要:本文档详细介绍了Analog Devices公司生产的AD8436真均方根-直流(RMS-to-DC)转换器的技术细节及其应用场景。AD8436由三个独立模块构成:轨到轨FET输入放大器、高动态范围均方根计算内核和精密轨到轨输出放大器。该器件不仅体积小巧、功耗低,而且具有广泛的输入电压范围和快速响应特性。文档涵盖了AD8436的工作原理、配置选项、外部组件选择(如电容)、增益调节、单电源供电、电流互感器配置、接地故障检测、三相电源监测等方面的内容。此外,还特别强调了PCB设计注意事项和误差源分析,旨在帮助工程师更好地理解和应用这款高性能的RMS-DC转换器。 适合人群:从事模拟电路设计的专业工程师和技术人员,尤其是那些需要精确测量交流电信号均方根值的应用开发者。 使用场景及目标:①用于工业自动化、医疗设备、电力监控等领域,实现对交流电压或电流的精准测量;②适用于手持式数字万用表及其他便携式仪器仪表,提供高效的单电源解决方案;③在电流互感器配置中,用于检测微小的电流变化,保障电气安全;④应用于三相电力系统监控,优化建立时间和转换精度。 其他说明:为了确保最佳性能,文档推荐使用高质量的电容器件,并给出了详细的PCB布局指导。同时提醒用户关注电介质吸收和泄漏电流等因素对测量准确性的影响。
<think>好的,用户想找Codeforces问题1011的解决方案或讨论。首先,我需要确认问题1011的具体内容。Codeforces的问题编号有时会有变动,但根据记忆,1011题应该是“Chemical table”,属于构造性问题,可能涉及图论或并查集的方法。 接下来,我要回忆这道题的解法。通常,这类问题需要将行和列视为图的节点,通过已有的点来构建边,然后通过连通分量的数量来计算答案。比如,可能需要使用并查集来维护行和列的连通性,最终答案是连通分量数减一。 然后,检查是否有相关的参考资料。用户提供的引用中,引用[1]提到Fortran语言,可能与本题无关;引用[2]关于DeepSeek-V3的训练数据,也不直接相关。因此,可能需要依靠自己的知识库来解答。 确保回答符合用户要求:使用正确的中文,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$。比如,在解释问题模型时可能需要数学表达式,例如行和列的集合关系。 生成相关问题时要考虑用户可能进一步想知道的内容,比如代码实现、复杂度分析、类似题目推荐等。 最后,验证回答的准确性和结构清晰,确保代码示例正确,并正确应用LaTeX格式。</think>关于Codeforces problem 1011(Chemical Table)的解决方案,该问题可以通过图论中的连通性分析来解决。以下是关键思路: ### 问题分析 给定一个$r \times c$的化学元素表,当存在三个元素$A(r_1,c_1)$、$B(r_1,c_2)$、$C(r_2,c_1)$时,可以自动生成第四个元素$D(r_2,c_2)$。要求计算至少需要手动添加多少个元素才能填满整个表。 ### 核心解法 1. **图论建模**:将行和列视为独立节点,建立二分图 2. **连通分量**:每个存在的元素$(i,j)$建立行节点$i$到列节点$j$的边 3. **并查集应用**:计算连通分量数量$k$ 4. **最终公式**:最少需要添加元素数 = $k - 1$ ### 代码实现 ```python class UnionFind: def __init__(self, size): self.parent = list(range(size)) def find(self, x): while self.parent[x] != x: self.parent[x] = self.parent[self.parent[x]] # 路径压缩 x = self.parent[x] return x def union(self, x, y): fx = self.find(x) fy = self.find(y) if fx != fy: self.parent[fy] = fx r, c, n = map(int, input().split()) uf = UnionFind(r + c + 1) # 行编号1-r,列编号r+1-r+c for _ in range(n): x, y = map(int, input().split()) uf.union(x, r + y) # 连接行和列节点 components = set() for i in range(1, r + c + 1): components.add(uf.find(i)) print(len(components) - 1) ``` ### 复杂度分析 - 时间复杂度:$O((r+c)\alpha(r+c))$,其中$\alpha$是阿克曼函数的反函数 - 空间复杂度:$O(r+c)$ ### 相关证明 设最终连通分量数为$k$,则至少需要$k-1$条边才能连通整个图。根据二分图性质,每增加一个连通分量需要额外添加一个元素[^1]。
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