【二分图】专题

refer:http://blog.youkuaiyun.com/hackbuteer1/article/details/7398008

http://poj.org/problem?id=1469


#include <iostream>
#include <math.h>
#include <algorithm>
#include <string.h>
#include <stdio.h>
using namespace std;

bool g[110][310];
bool visit[310];
int match[310];
int p, n;

bool dfs(int u)
{
    for(int i = 1; i <= n; i++){
        if(g[u][i] && !visit[i]){
            visit[i] = true;
            if(match[i] == -1 || dfs(match[i])){
                match[i] = u;
                return true;
            }
        }
    }
    return false;
}


int main()
{
    int t;
    scanf("%d", &t);
    while(t--)
    {
        scanf("%d%d", &p, &n);
        for(int i = 1; i <= p; i++){
            for(int j = 1; j <= n; j++){
                g[i][j] = false;
            }
        }
        for(int i = 1; i <= n; i++)
            match[i] = -1;
        bool flag = false;
        for(int i = 1; i <= p; i++) //input
        {
            int times;
            scanf("%d", ×);
            if(times == 0) flag = true;
            while(times--){
                int a;
                scanf("%d", &a);
                g[i][a] = true;
            }
        }

        if(!flag){
            int ans = 0;
            for(int i = 1; i <= p; i++){
                memset(visit, false, sizeof(visit));
                if(dfs(i)) ans++;
            }
            if(ans == p) puts("YES");
            else puts("NO");
        }
        else
            puts("NO");
    }
    return 0;
}

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2444


#include <iostream>
#include <math.h>
#include <algorithm>
#include <string.h>
#include <stdio.h>
using namespace std;
#define white 1
#define black 0
#define none -1

int n;
bool g[220][220];
int color[220];
bool visite[220];

bool DFS(int u)
{
    for(int i = 0; i <= n; i++)
    {
        if(g[u][i])
        {
            if(color[i] == none)
            {
                color[i] = 1 - color[u];
                if(DFS(i) == true) return true;
            }
            else if(color[u] == color[i]) return true;
        }
    }
    return false;
}

bool isbigr()
{
    memset(color, -1, sizeof(color));
    color[1] = white;
    //printf("%d %d", color[1], color[3]);
    if(DFS(1)) return true;
    return false;
}

bool match(int u)
{
    for(int i = 1; i <= n; i++)
    {
        if(g[u][i] && !visite[i])
        {
            visite[i] = true;
            if(color[i] == -1 || match(color[i]))
            {
                color[i] = u;
                return true;
            }
        }
    }
    return false;
}
int main()
{
    int m;
    while(scanf("%d %d", &n, &m) != -1)
    {
        for(int i = 0; i <= n; i++)
            for(int j = 0; j <= n; j++)
                g[i][j] = false;

        while(m--)
        {
            int a, b;
            scanf("%d %d", &a, &b);
            g[a][b] = true;
        }

        if(isbigr()) puts("No");
        else
        {
            for(int i = 0; i <= n; i++)
                color[i] = -1;
            int ans = 0;

            for(int i = 1; i<= n; i++)
            {
                memset(visite, false, sizeof(visite));
                if(match(i)) ans++;
            }
            printf("%d\n", ans);
        }
    }

}


本研究利用Sen+MK方法分析了特定区域内的ET(蒸散发)趋势,重点评估了使用遥感数据的ET空间变化。该方法结合了Sen斜率估算器和Mann-Kendall(MK)检验,为评估长期趋势提供了稳健的框架,同时考虑了时间变化和统计显著性。 主要过程与结果: 1.ET趋势可视化:研究利用ET数据,通过ET-MK和ET趋势图展示了蒸散发在不同区域的空间和时间变化。这些图通过颜色渐变表示不同的ET水平及其趋势。 2.Mann-Kendall检验:应用MK检验来评估ET趋势的统计显著性。检验结果以二元分类图呈现,标明ET变化的显著性,帮助识别出有显著变化的区域。 3.重分类结果:通过重分类处理,将区域根据ET变化的显著性进行分类,从而聚焦于具有显著变化的区域。这一过程确保分析集中在具有实际意义的发现上。 4.最终输出:最终结果以栅格图和png图的形式呈现,支持各种应用,包括政策规划、水资源管理和土地利用变化分析,这些都是基于详细的时空分析。 ------------------------------------------------------------------- 文件夹构造: data文件夹:原始数据,支持分析的基础数据(MOD16A2H ET数据 宁夏部分)。 results文件夹:分析结果与可视化,展示研究成果。 Sen+MK_optimized.py:主分析脚本,适合批量数据处理和自动化分析。 Sen+MK.ipynb:Jupyter Notebook,复现可视化地图。
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