HihoCoder 1122 二分图二•二分图最大匹配之匈牙利算法

本文介绍了一种基于二分匹配算法解决最大匹配问题的方法。通过使用C++编程语言实现了一个具体的例子,展示了如何找到图中最大的独立边集。该算法首先初始化所有顶点的匹配状态为未匹配,然后对于每个顶点尝试寻找匹配。如果找到新的匹配,则更新匹配状态并继续搜索。最终输出的是匹配数的一半,这是因为每条边连接两个顶点。

模板Orz

#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;

#define se second
#define fi first
#define ll long long
#define pb push_back
#define CLR(a,b) memset(a,(b),sizeof(a))
const int MAXN = (int)1e3+10;

int k, m, n;
int E[MAXN][MAXN];
bool used[MAXN];
int bl[MAXN];
bool find(int u) {
    for(int i = 1; i <= n; ++i) {
        if(used[i]==false && E[u][i]) {
            used[i] = true;
            if(bl[i]==0 || find(bl[i])) {
                bl[i] = u;
                return true;
            }
        }
    }
    return false;
}
int main() {
    ios::sync_with_stdio(false);
    CLR(bl, 0);
    int p, x; cin >> n >> m;
    for(int i = 1; i <= m; ++i) {
        int u, v;
        cin >> u >> v;
        E[u][v] = true;
        E[v][u] = true;
    }
    int ans = 0;
    for(int i = 1; i <= n; ++i) {
        CLR(used, false);
        if(find(i)) ans++;
    }
    cout << ans/2 << endl;

    return 0;
}
【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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