HDU 1068 Girls and Boys (二分图 最大独立子集)

本文探讨了利用匹配算法解决匈牙利问题的方法,通过实例展示如何使用特定的算法来解决此类问题,包括定义变量、实现算法步骤及最终结果的应用。
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#define M 510
#define N 250010
int head[M],next[N],key[N],match[M];
int use[M],num,n;
void add(int u,int v)
{
	key[num]=v;
	next[num]=head[u];
	head[u]=num++;
}
int find(int u)
{
	int temp,i;
	for(i=head[u];i!=-1;i=next[i])
	{
		temp=key[i];
		if(!use[temp])
		{
			use[temp]=1;
			if(match[temp]==-1||find(match[temp]))
			{
				match[temp]=u;
				return 1;
			}
		}
	}
	return 0;
}
int hungary()
{
	int sum=0,i;
	for(i=0;i<n;i++)
	{
		memset(use,0,sizeof(use));
		if(find(i))sum++;
	}
	return sum;
}
int main()
{
	int u,v,i,j,m;
	while(scanf("%d",&n)!=-1)
	{
		num=0;
		memset(match,-1,sizeof(match));
		memset(head,-1,sizeof(head));
		for(i=0;i<n;i++)
		{
			scanf("%d: (%d)",&u,&m);
			for(j=0;j<m;j++)
			{
				scanf("%d",&v);
				add(u,v);
			}
		}
		printf("%d\n",n-(hungary()>>1));
	}
	return 0;
}

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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