带技巧的暴力-ZOJ 3710 [Friends

本文介绍了一个基于社交网络的模拟算法,该算法通过一系列条件判断来模拟新朋友关系的建立过程。利用C++实现,该算法读取输入参数,包括用户数量、初始朋友关系对数以及成为新朋友所需的共同朋友最小数量,然后模拟并输出最终生成的新朋友对数。
#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <cstring>
#include <string>
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <queue>
using namespace std;

int map[105][105];

int main()
{
	
	int i,j,t,n,m,k,p,cun,q,countt,a,b,flag;

	scanf("%d",&t);
	for (q=1;q<=t;q++)
	{
		memset(map,0,sizeof(map));
countt=0;
		scanf("%d%d%d",&n,&m,&k);
		for (i=1;i<=m;i++)
		{
			scanf("%d%d",&a,&b);
			map[a+1][b+1]=1;
			map[b+1][a+1]=1;
		}
int change=1;
		while(change)     //循环到不改有新朋友生成就结束,,如果做n次超时
		{
		change=0;
		for (i=1;i<=n;i++)
		{
		
						//新朋友
			for (j=1;j<=n;j++)
			{
					flag=0;
					cun=0;
				if (j==i) continue;    //自己
				if (map[i][j]==1) continue;  //已经是朋友,跳过
				for (p=1;p<=n;p++)              
				{
					if (map[i][p]&&map[j][p])       
						cun++;
					if (cun>=k) {flag=1;map[i][j]=1;map[j][i]=1;break;}
				}
				if (flag==1)   //i可以和j交朋友
				{
					countt++;    
				 change=1;
				}
			}
		}
		}

		printf("%d\n",countt);
		
	}
	
	
	return 0;
	
}

内容概要:本文档是一份关于交换路由配置的学习笔记,系统地介绍了网络设备的远程管理、交换机与路由器的核心配置技术。内容涵盖Telnet、SSH、Console三种远程控制方式的配置方法;详细讲解了VLAN划分原理及Access、Trunk、Hybrid端口的工作机制,以及端口镜像、端口汇聚、端口隔离等交换技术;深入解析了STP、MSTP、RSTP生成树协议的作用与配置步骤;在路由部分,涵盖了IP地址配置、DHCP服务部署(接口池与全局池)、NAT转换(静态与动态)、静态路由、RIP与OSPF动态路由协议的配置,并介绍了策略路由和ACL访问控制列表的应用;最后简要说明了华为防火墙的安全区域划分与基本安全策略配置。; 适合人群:具备一定网络基础知识,从事网络工程、运维或相关技术岗位1-3年的技术人员,以及准备参加HCIA/CCNA等认证考试的学习者。; 使用场景及目标:①掌握企业网络中常见的交换与路由配置技能,提升实际操作能力;②理解VLAN、STP、OSPF、NAT、ACL等核心技术原理并能独立完成中小型网络搭建与调试;③通过命令示例熟悉华为设备CLI配置逻辑,为项目实施和故障排查提供参考。; 阅读建议:此笔记以实用配置为主,建议结合模拟器(如eNSP或Packet Tracer)动手实践每一条命令,对照拓扑理解数据流向,重点关注VLAN间通信、路由选择机制、安全策略控制等关键环节,并注意不同设备型号间的命令差异。
多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多旋翼无人机组合导航系统,重点介绍了基于多源信息融合算法的设计与实现,利用Matlab进行代码开发。文中采用扩展卡尔曼滤波(EKF)作为核心融合算法,整合GPS、IMU(惯性测量单元)、里程计和电子罗盘等多种传感器数据,提升无人机在复杂环境下的定位精度与稳定性。特别是在GPS信号弱或丢失的情况下,通过IMU惯导数据辅助导航,实现连续可靠的位姿估计。同时,文档展示了完整的算法流程与Matlab仿真实现,涵盖传感器数据预处理、坐标系转换、滤波融合及结果可视化等关键环节,体现了较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和信号处理知识,从事无人机导航、智能控制、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多旋翼无人机的高精度组合导航系统设计;②用于教学与科研中理解多传感器融合原理与EKF算法实现;③支持复杂环境下无人机自主飞行与定位系统的开发与优化。; 阅读建议:建议结合Matlab代码与理论推导同步学习,重点关注EKF的状态预测与更新过程、多传感器数据的时间同步与坐标变换处理,并可通过修改噪声参数或引入更多传感器类型进行扩展实验。
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