[SCOI2003]蜘蛛难题

本文深入探讨了一种称为“注水联通”的算法问题,通过使用图论和搜索算法,如广度优先搜索(BFS),来解决如何均匀地为一系列相互连接的桶注水,直到特定桶达到预设高度的问题。文章详细介绍了算法实现过程,包括初始化图结构、添加边、执行BFS搜索以找到可能的最高水位,并检查目标桶是否满足条件。

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

题目

对于当年来说似乎是神题??

做法

对于联通注水来说,我们考虑把所有能平分到水的桶同时加高度,然后暴力判断

My complete code

copy来的代码

#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <cmath>
using namespace std;
const int N=105;
const int INF=32083208;
struct edge {int x,y,next;} b[N];
struct point {int x,y,h;} c[N],pos;
int n,m,a[N],tot,ans,q[N]; bool v[N];
inline long long getint()
{
    long long x=0; char c=getchar(); bool flag=false;
    while ((c!='-')&&((c<'0')||(c>'9'))) c=getchar();
    if (c=='-') flag=true,c=getchar();
    while ((c>='0')&&(c<='9')) x=x*10+(long long)(c-'0'),c=getchar();
    if (flag) return -x; else return x;
}
inline int find(int x)
{
    for (int i=1; i<=n; i++) if (x==c[i].x) return i;
    return 0;
}
inline void addedge(int x,int y,int z)
{
    ++tot; b[tot].x=y; b[tot].y=z; b[tot].next=a[x]; a[x]=tot;
    ++tot; b[tot].x=x; b[tot].y=z; b[tot].next=a[y]; a[y]=tot;
}
void init()
{
    n=getint(); ans=0; tot=0; memset(a,0,sizeof(a));
    for (int i=1; i<=n; i++) c[i].x=getint(),c[i].y=getint(),c[i].h=c[i].y+getint(); m=getint();
    for (int i=1; i<=m; i++)
    {
        int x=getint(),y=getint(),d=getint();
        addedge(find(x-1),find(x+d),y);
    }
    pos.x=getint(); pos.y=getint();
}
void bfs()
{
    int head=0,tail=0;
    for (int i=1; i<=n; i++) if (v[i]) q[++tail]=i;
    while (head<tail)
    {
        int k=q[++head];
        for (int p=a[k];p;p=b[p].next)
        {
            int pp=b[p].x; if (v[pp]) continue;
            if (c[k].h<=b[p].y) v[pp]=true,q[++tail]=pp;
        }
    }
}
void solve()
{
    memset(v,false,sizeof(v)); v[1]=true;
    while (true)
    {
        bfs(); int maxh=-INF;
        for (int i=1; i<=n; i++) if (v[i]) maxh=max(maxh,c[i].h);
        if ((v[pos.x])&&(c[pos.x].h==maxh)&&(c[pos.x].h==pos.y)) {printf("%d\n",ans); return;}
        for (int i=1; i<=n; i++) if ((v[i])&&(c[i].h==maxh)&&(c[i].h==c[i].y)) {printf("-1\n"); return;}
        for (int i=1; i<=n; i++) if ((v[i])&&(c[i].h==maxh)) c[i].h--,ans++;
    }
}
int main()
{
    init();
    solve();
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/y2823774827y/p/10469700.html

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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