POJ3159_Candies_差分约束_SPFA

本文介绍了一种利用最短路径算法解决差分约束系统问题的方法,并通过一道具体的题目——“Candies”来阐述如何将问题转化为图论中的最短路径问题。文章详细解释了从题目理解到代码实现的全过程。

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吐槽

这道题又是自己没好好想就去网上查题解去了- -发现是一道差分约束的题,以前没听说过这个啊-  -没办法就去百科了一下什么是差分约束,发现是转化成最短路径来解。

然后看题解上说都是最短路径,自己以为是最长路,很是郁闷- -后来自己推了推,算是半懂不懂的理解了把。

本来计划直接做呢,但是发现大家说用队列会超时,必须得用栈- -没有用过啊!!看了代码发现除了定义不一样,其他几乎一样的,这样,栈,队列,优先队列三种都做过至少一次了,形式都很像。

后悔查代码了,如果自己做的话肯定会用队列,然后TLE一次才印象深刻,这样看别人题解规避自己可能犯的错误感觉心里很别扭- -

(Ps:刚刚亲测一遍,就是把定义改一下,然后Q.pop()改成Q.front()就好了,果然TLE- -,不过心里舒坦了一些)

唉,总之昨天没做完,晚上去看09视频了,这几天效率太低,被同学拉下一周的内容了,要好好加把劲才行啊

*/

题意

        从1到N,N个点之间有关系,A,B,c代表A不能忍受B能比他多 超过c个糖果,也就是B<=A+c,给出这些关系,让你求N最多能比1多多少个糖果

思路:

          然后把这些关系转化成一个图,用最短路径解,原理与步骤详见百度百科差分约束词条//具体于本题的转化思路在代码的注释里

/*

         如果一个系统由n个变量和m个约束条件组成,其中每个约束条件形如xj-xi<=bk(i,j∈[1,n],k∈[1,m]),则称其为差分约束系统(system of difference constraints)。亦即,差分约束系统是求解关于一组变量的特殊不等式组的方法。
         求解差分约束系统,可以转化成图论的单源最短路径(或最长路径)问题。
观察xj-xi<=bk,会发现它类似最短路中的三角不等式d[v]<=d[u]+w[u,v],即d[v]-d[u]<=w[u,v]。因此,以每个变量xi为结点,对于约束条件xj-xi<=bk,连接一条边(i,j),边权为bk。我们再增加一个源点s,s与所有定点相连,边权均为0。对这个图,以s为源点运行Bellman-ford算法(或SPFA算法),最终{d[ i]}即为一组可行解。

转载于百度百科http://baike.baidu.com/view/1008149.htm

*/



原题:

Candies
Time Limit: 1500MS Memory Limit: 131072K
Total Submissions: 20216 Accepted: 5346

Description

During the kindergarten days, flymouse was the monitor of his class. Occasionally the head-teacher brought the kids of flymouse’s class a large bag of candies and had flymouse distribute them. All the kids loved candies very much and often compared the numbers of candies they got with others. A kid A could had the idea that though it might be the case that another kid B was better than him in some aspect and therefore had a reason for deserving more candies than he did, he should never get a certain number of candies fewer than B did no matter how many candies he actually got, otherwise he would feel dissatisfied and go to the head-teacher to complain about flymouse’s biased distribution.

snoopy shared class with flymouse at that time. flymouse always compared the number of his candies with that of snoopy’s. He wanted to make the difference between the numbers as large as possible while keeping every kid satisfied. Now he had just got another bag of candies from the head-teacher, what was the largest difference he could make out of it?

Input

The input contains a single test cases. The test cases starts with a line with two integersN and M not exceeding 30 000 and 150 000 respectively. N is the number of kids in the class and the kids were numbered 1 throughN. snoopy and flymouse were always numbered 1 and N. Then followM lines each holding three integers A, B and c in order, meaning that kidA believed that kid B should never get over c candies more than he did.

Output

Output one line with only the largest difference desired. The difference is guaranteed to be finite.

Sample Input

2 2
1 2 5
2 1 4

Sample Output

5

Run IDUserProblemResultMemoryTimeLanguageCode LengthSubmit Time
11761910chengtbf3159Accepted2112K688MSC++1706B2013-07-11 09:15:17


代码:


/*
刚开始以为是转化成最长路,因为题中是求最大差值嘛,但是网上一看都是最短路,十分困惑,就自己推一下
输入是A->B(c),建立有向边,表示B<=A+c才成立,即A>=B+(-c)才成立。要求最大的差值N-1,即1-N的绝对值最大。
所以有方程if(A<B+(-c))A=B+(-c),让差值尽可能大。如果A>B+(-c),那本身就满足条件,不需要松弛
上面的松弛条件转化一下就是if(B>A+c)B=A+c;
其实这里并不是严格的最短路径,因为状态松弛的条件跟正常的最短路径是反的,因为正常的有向边是if(A>B+C)A=B+c;而这里A、B相反,
所以其实是用最短路径的模版求最大差值


初始化自己刚开始也没想好,但是现在推一遍感觉有点眉目了,2到N初始化为MAXN,
表示假设刚开始差了无穷大(显然实际是不可能的),但是找其中满足情况的最小路径,就是找满足条件的最大差值

*/

#include<cstdio>
#include<queue>
#include<stack>
#include<algorithm>
#define MAXN 2000000000//悲催啊,题中没给差值的范围- -所以尽量开大点,到20亿
using namespace std;

typedef struct MyStruct
{
	int to,next,val;
}EDGE;

EDGE edge[150010];//边数组
int head[30010];
int dis[30010];//存点1到点i允许的最大差值
int count_num;
int flag[30010];//标记数组标记是否在栈中
stack<int>Q;
void addedge(int a,int b,int w)
{
	edge[count_num].to=b;
	edge[count_num].next=head[a];
	edge[count_num].val=w;
	head[a]=count_num++;
}

void SPFA()
{
	while (!Q.empty())
	{
		Q.pop();
	}
	int temp,son,i;
	Q.push(1);
	while (!Q.empty())
	{
		temp=Q.top();
		flag[temp]=0;
		Q.pop();
		for ( i = head[temp]; i !=-1; i=edge[i].next)
		{
			son=edge[i].to;
			if (dis[son]>dis[temp]+edge[i].val)
			{
				dis[son]=dis[temp]+edge[i].val;
				if (flag[son]==0)
				{
					Q.push(son);
					flag[son]=1;
				}
			}
		}
	}
}

int main()
{
	int a,b,w,n,m,i;
	while (scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF)
	{
		count_num=1;//初始化
		dis[1]=0;
		memset(flag,0,sizeof(flag));
		memset(head,-1,sizeof(head));
		for ( i = 2; i <=n ; i++)
		{
			dis[i]=MAXN;
		}
		//输入
		for ( i = 1; i <=m ; i++)
		{
			scanf("%d%d%d",&a,&b,&w);
			addedge(a,b,w);
		}
		//处理
		SPFA();
		//输出
		printf("%d\n",dis[n]);
	}
	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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