NOIP模拟(20171026)T2 做运动

本文介绍了一个结合最小生成树与最短路径算法的问题解决思路,通过二分查找确定边的最大权重,并使用改进的迪杰斯特拉算法求得从起点到终点的最短路径。代码中详细展示了节点与边的数据结构定义、图的建立、二分查找及最短路径搜索的过程。

最小生成树+最短路裸题?
二分+最短路裸题?
还是归为卡常题吧
别看了,没卡过去

#include<bits/stdc++.h>
#define LEN 2000000
#define INF 1000000000000000000
using namespace std;
inline int getint(){
    int x=0,p=1;
    char c=getchar();
    while(!isdigit(c)){
        if(c=='-')p=-1;
        c=getchar();
    }
    while(isdigit(c)){
        x=(x<<3)+(x<<1)+(c^'0');
        c=getchar();
    }
    return x*p;
}
inline void putint(long long x){
    if(x<0){
        x=-x;
        putchar('-');
    }
    static int buf[30];
    int tot=0;
    do{
        buf[tot++]=x%10;
        x/=10;
    }while(x);
    while(tot)putchar(buf[--tot]+'0');
}
int n,m;
struct road{
    int e,nxt,t;
    long long len;
}r[LEN*2];
int tot=1,first[LEN];
inline void creat(int a,int b,int t,int c){
    r[++tot].t=t;
    r[tot].len=c;
    r[tot].len*=t;
    r[tot].e=b;
    r[tot].nxt=first[a];
    first[a]=tot;
}
bool vis[LEN];
bool check(int x,int s,int t){
    for(int i=1;i<=n;++i){
        vis[i]=0;
    }
    vis[s]=1;
    queue<int>q;
    q.push(s);
    while(!q.empty()){
        int u=q.front();
        q.pop();
        for(int i=first[u];i;i=r[i].nxt){
            int v=r[i].e;
            if(r[i].t>x)continue;
            if(vis[v])continue;
            if(v==t)return true;
            vis[v]=1;
            q.push(v);
        }
    }
    return false;
}
long long dis[LEN];
void dijkstra(int x,int s,int t){
    for(int i=1;i<=n;++i){
        vis[i]=0;
        dis[i]=INF;
    }
    dis[s]=0;
    typedef pair<long long,int> pii;
    priority_queue<pii,vector<pii>,greater<pii> >q;
    q.push(make_pair(0,s));
    while(!q.empty()){
        int u=q.top().second;
        q.pop();
        if(vis[u])continue;
        vis[u]=1;
        if(u==t)break;
        for(int i=first[u];i;i=r[i].nxt){
            int v=r[i].e;
            if(r[i].t>x)continue;
            if(dis[v]>dis[u]+r[i].len){
                dis[v]=dis[u]+r[i].len;
                q.push(make_pair(dis[v],v));
            }
        }
    }
}
int main(){
    n=getint(),m=getint();
    for(int i=1;i<=m;++i){
        int a=getint(),b=getint(),t=getint(),c=getint();
        creat(a,b,t,c);
        creat(b,a,t,c);
    }
    int s,t;
    s=getint(),t=getint();
    int l=0,r=10000,ans1=0;
    while(l<=r){
        int mid=l+r>>1;
        if(check(mid,s,t)){
            ans1=mid;
            r=mid-1;
        }
        else{
            l=mid+1;
        }
    }
    putint(ans1),putchar(' ');
    dijkstra(ans1,s,t);
    putint(dis[t]);
    return 0;
}
考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成与缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率与创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建与求解过程,重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
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