POJ 2965 The Pilots Brothers

本文介绍了一种高效方法来解决特定图操作问题,通过仅改变目标点及其所在行列的状态,避免了不必要的计算,显著提高了算法效率。具体实现包括初始化空图,识别并标记操作点及其相邻点,最后遍历数组找出被操作的点。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

http://poj.org/problem?id=2965

有两种写法,一种是暴力,妥妥的超时了,去搜了一下,发现有捷径可以走;

首先要明白如何只改变图中一点而不影响其他的点,只要把该点所在的行列上所有的点都操作一次就可以了;

先假设整张图为空白,输入到某点为‘+’时,说明需要操作该点,把该点行列上的点标记一下,(如果某点被偶数次操作就会被取消操作)

最后遍历一下数组,找到操作点就可以了;

#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<stdlib.h>
using namespace std;
int a[5][5];
int main()
{
    char c;
    memset(a,0,sizeof(a));
    int i,j,k;
    for(i=1;i<=4;i++)
    {
        for(j=1;j<=4;j++)
        {
            cin>>c;
            if(c=='+')
            {
                a[i][j]=!a[i][j];
                for(k=1;k<=4;k++)
                {
                    a[i][k]=!a[i][k];
                    a[k][j]=!a[k][j];
                }
            }
        }
    }
    int num=0;
    for(i=1;i<=4;i++)
    for(j=1;j<=4;j++)
    if(a[i][j]) num++;
    printf("%d\n",num);
    for(i=1;i<=4;i++)
    {
        for(j=1;j<=4;j++)
        if(a[i][j]) printf("%d %d\n",i,j);
    }
    return 0;
}

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,该项目运用遗传算法(GA)优化支持向量回归(SVR)和支持向量机(SVM)模型的超参数及特征选择。项目旨在解决电力系统调度、发电计划、需求侧响应等多个应用场景中的关键问题,特别是在应对高比例可再生能源接入带来的非线性、非平稳负荷预测挑战。文中涵盖了从数据接入、特征工程、模型训练到部署上线的全流程,包括详细的代码示例和GUI设计,确保方案的可复现性和实用性。 适用人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB语言和机器学习算法的研发人员;从事电力系统调度、电力市场交易、新能源消纳等相关领域的工程师和技术专家。 使用场景及目标:①通过构建面向小时级别的滚动预测,输出高分辨率负荷轨迹,为日内与日前滚动调度提供边际成本最小化的依据;②在负荷高峰和供给紧张时,通过价格信号或直接负荷控制实施需求侧响应,提升削峰效率并抑制反弹;③为灵活性资源(调峰机组、储能、可中断负荷)提供更清晰的出清路径,降低弃风弃光率,提升系统整体清洁度;④帮助市场主体更准确地评估边际出清价格变化,提高报价成功率与收益稳定性,同时降低由预测偏差带来的风险敞口;⑤在运维与审计场景中,对预测产生的原因进行说明,保障业务侧与监管侧的可追溯性。 阅读建议:此资源不仅提供了完整的代码实现和GUI设计,更注重于理解GA优化过程中涉及到的数据处理、特征构造、模型选择及评估等核心步骤。因此,在学习过程中,建议结合实际案例进行实践,并深入研究每个阶段的具体实现细节,特别是适应度函数的设计、超参数空间的定义以及多样性维护机制的应用。此外,关注项目中关于数据对齐、缺失值处理、特征标准化等方面的最佳实践,有助于提高模型的鲁棒性和泛化能力。
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