HDOJ 3062 Party

本文介绍了一个基于Tarjan算法解决的夫妻聚会问题。该问题要求从n对夫妻中选出n个人参加聚会,但某些人之间存在矛盾,不能同时出席。通过构建图并运用Tarjan算法寻找强连通分量来判断是否能找到合适的参会人选。

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2set的tarjan写法.....

Party

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Total Submission(s): 3841    Accepted Submission(s): 1244


Problem Description
有n对夫妻被邀请参加一个聚会,因为场地的问题,每对夫妻中只有1人可以列席。在2n 个人中,某些人之间有着很大的矛盾(当然夫妻之间是没有矛盾的),有矛盾的2个人是不会同时出现在聚会上的。有没有可能会有n 个人同时列席?
 

Input
n: 表示有n对夫妻被邀请 (n<= 1000)
m: 表示有m 对矛盾关系 ( m < (n - 1) * (n -1))

在接下来的m行中,每行会有4个数字,分别是 A1,A2,C1,C2 
A1,A2分别表示是夫妻的编号 
C1,C2 表示是妻子还是丈夫 ,0表示妻子 ,1是丈夫
夫妻编号从 0 到 n -1 
 

Output
如果存在一种情况 则输出YES 
否则输出 NO 
 

Sample Input
  
2 1 0 1 1 1
 

Sample Output
  
YES
 

Source
 


#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>

using namespace std;

const int maxn=5000;

struct Edge
{
    int to,next;
}edge[100000];

int Adj[maxn],Size;

void init()
{
    Size=0; memset(Adj,-1,sizeof(Adj));
}

void Add_Edge(int u,int v)
{
    edge[Size].to=v;
    edge[Size].next=Adj[u];
    Adj[u]=Size++;
}

int DFN[maxn],Low[maxn],Instack[maxn],Belong[maxn];
int top,Stack[maxn],Index,scc;

void Tarjan(int u)
{
    int v;
    DFN[u]=Low[u]=++Index;
    Stack[top++]=u;
    Instack[u]=1;

    for(int i=Adj[u];~i;i=edge[i].next)
    {
        v=edge[i].to;
        if(!DFN[v])
        {
            Tarjan(v);
            Low[u]=min(Low[u],Low[v]);
        }
        else if(Instack[v])
        {
            Low[u]=min(Low[u],DFN[v]);
        }
    }

    if(Low[u]==DFN[u])
    {
        scc++;
        do
        {
            v=Stack[--top];
            Instack[v]=false;
            Belong[v]=scc;
        }while(u!=v);
    }
}

bool solve_scc(int n)
{
    memset(DFN,0,sizeof(DFN));
    memset(Instack,0,sizeof(Instack));
    memset(Belong,0,sizeof(Belong));
    top=Index=scc=0;

    for(int i=0;i<2*n;i++)
    {
        if(!DFN[i]) Tarjan(i);
    }

    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        if(Belong[i<<1]==Belong[i<<1|1]) return false;
    }
    return true;
}

int main()
{
    int n,m,a1,a2,c1,c2;
    while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF)
    {
        init();
        while(m--)
        {
            scanf("%d%d%d%d",&a1,&a2,&c1,&c2);
            Add_Edge((a1<<1)+c1,(a2<<1|1)-c2);
            Add_Edge((a2<<1)+c2,(a1<<1|1)-c1);
        }
        if(solve_scc(n)) puts("YES");
        else puts("NO");
    }
    return 0;
}



内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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