uva 10330 - Power Transmission(网络流)

本文探讨了最大流问题的解题思路,包括增广路算法和拆点技巧,并通过实例代码展示了如何使用这些算法解决UVA 10330问题。

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uva 10330 - Power Transmission


题目大意:最大流问题。


解题思路:増广路算法加拆点。


#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <queue>

using namespace std;

#define min(a,b) (a)<(b)?(a):(b)

const int N = 205;
const int tmp = 100;
const int INF = 0x3f3f3f3f;

int n, g[N][N], f[N][N];

void init() {
	memset(g, 0, sizeof(g));
	memset(f, 0, sizeof(f));

	int a, b, c, t;
	for (int i = 1; i <= n; i++) {
		scanf("%d", &c);
		g[i + tmp][i] = c;
	}

	scanf("%d", &t);
	for (int i = 0; i < t; i++) {
		scanf("%d%d%d", &a, &b, &c);
		g[a][b + tmp] = c;
	}

	scanf("%d%d", &a, &b);
	for (int i = 0; i < a; i++) {
		scanf("%d", &c);
		g[0][c + tmp] = INF;
	}

	for (int i = 0; i < b; i++) {
		scanf("%d", &c);
		g[c][n + tmp + 1] = INF;
	}
}

int solve() {
	n = n + tmp + 1;
	int a[N], vis[N];
	int ans = 0;
	queue<int> q;

	while (1) {

		memset(vis, 0, sizeof(vis));
		memset(a, 0, sizeof(a));

		int c = 0, t;

		vis[c] = 0;
		a[c] = INF;
		q.push(c);

		while (!q.empty()) {

			c = q.front(), q.pop();

			for (int i = 0; i <= n; i++) {

				t = min(g[c][i] - f[c][i], a[c]);

				if (t > a[i]) {
					vis[i] = c;
					a[i] = t;
					q.push(i);
				}
			}
		}

		if (a[n] == 0) break;
		ans += a[n];

		for (int i = n; i; i = vis[i]) {

			f[i][vis[i]] -= a[n];
			f[vis[i]][i] += a[n];
		}
	}
	return ans;
}

int main () {

	while (scanf("%d", &n) == 1) {

		init();
		printf("%d\n", solve());
	}
	return 0;
}

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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