WHU 1124 Football Coach

本文介绍了一种基于最大流算法的比赛调度方法,通过构建特定的网络流模型解决比赛安排问题。对于有特定队伍参加的比赛,确保该队伍能赢得比赛的前提下,合理安排其他比赛,使所有比赛都能顺利进行。

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WHU_1124

    首先对于有N参加的比赛,肯定是赢了最好,暂时先不考虑其他的比赛,这是如果各队的积分有大于或等于第N队的,那么肯定是输出NO的。

    接下来考虑其他的比赛,对于任意队伍i而言,得分是不等等于或者超过score[N]的,因此可以将源点和i连一条容量为score[N]-score[i]-1的边,由于比赛的总积分是2,自然将比赛和汇点连一条容量为2的边,之后就是谁参加哪场比赛就对应连一条容量为2的边即可,这样做最大流,如果最后能够满流就说明所有的比赛都能安排妥当。

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
#define MAXN 110
#define MAXD 1110
#define MAXM 6210
#define INF 0x3f3f3f3f
struct Point
{
    int x, y;    
}p[MAXM];
int a[MAXN], N, M, P, first[MAXD], e, next[MAXM], v[MAXM], flow[MAXM];
int S, T, d[MAXD], q[MAXD], work[MAXD];
void init()
{
    int i;
    for(i = 1; i <= N; i ++)
        scanf("%d", &a[i]);
    P = 0;
    for(i = 0; i < M; i ++)
    {
        scanf("%d%d", &p[P].x, &p[P].y);
        if(p[P].x == N || p[P].y == N)
            a[N] += 2;
        else
            ++ P;
    }
}
void add(int x, int y, int z)
{
    v[e] = y, flow[e] = z;
    next[e] = first[x], first[x] = e ++;
}
void build()
{
    int i;
    S = 0, T = N + P;
    memset(first, -1, sizeof(first[0]) * (T + 1));
    e = 0;
    for(i = 0; i < P; i ++)
    {
        add(p[i].x, N + i, 2), add(N + i, p[i].x, 0);    
        add(p[i].y, N + i, 2), add(N + i, p[i].y, 0);
        add(N + i, T, 2), add(T, N + i, 0);
    }
    for(i = 1; i < N; i ++)
        add(S, i, a[N] - a[i] - 1), add(i, S, 0);
}
int bfs()
{
    int i, j, rear = 0;
    memset(d, -1, sizeof(d[0]) * (T + 1));
    d[S] = 0, q[rear ++] = S;
    for(i = 0; i < rear; i ++)
        for(j = first[q[i]]; j != -1; j = next[j])
            if(flow[j] && d[v[j]] == -1)
            {
                d[v[j]] = d[q[i]] + 1, q[rear ++] = v[j];
                if(v[j] == T)
                    return 1;
            }
    return 0;
}
int dfs(int cur, int a)
{
    if(cur == T)
        return a;
    int t;
    for(int &i = work[cur]; i != -1; i = next[i])
        if(flow[i] && d[v[i]] == d[cur] + 1)
            if(t = dfs(v[i], std::min(a, flow[i])))
            {
                flow[i] -= t, flow[i ^ 1] += t;
                return t;    
            }    
    return 0;
}
int dinic()
{
    int ans = 0, t;
    while(bfs())
    {
        memcpy(work, first, sizeof(first[0]) * (T + 1));
        while(t = dfs(S, INF))
            ans += t;    
    }
    return ans;
}
void solve()
{
    int i;
    for(i = 1; i < N; i ++)
        if(a[i] >= a[N])
        {
            printf("NO\n");
            return ;    
        }
    build();
    if(dinic() == P * 2)
        printf("YES\n");
    else
        printf("NO\n");
}
int main()
{
    while(scanf("%d%d", &N, &M) == 2)
    {
        init();
        solve();    
    }
    return 0;    
}

转载于:https://www.cnblogs.com/staginner/archive/2012/08/07/2626317.html

基于C2000 DSP的电力电子、电机驱动和数字滤波器的仿真模型构建及其C代码实现方法。首先,在MATLAB/Simulink环境中创建电力电子系统的仿真模型,如三相逆变器,重点讨论了PWM生成模块中死区时间的设置及其对输出波形的影响。接着,深入探讨了C2000 DSP内部各关键模块(如ADC、DAC、PWM定时器)的具体配置步骤,特别是EPWM模块采用上下计数模式以确保对称波形的生成。此外,还讲解了数字滤波器的设计流程,从MATLAB中的参数设定到最终转换为适用于嵌入式系统的高效C代码。文中强调了硬件在环(HIL)和支持快速原型设计(RCP)的重要性,并分享了一些实际项目中常见的陷阱及解决方案,如PCB布局不当导致的ADC采样异常等问题。最后,针对中断服务程序(ISR)提出了优化建议,避免因ISR执行时间过长而引起的系统不稳定现象。 适合人群:从事电力电子、电机控制系统开发的技术人员,尤其是那些希望深入了解C2000 DSP应用细节的研发工程师。 使用场景及目标:①掌握利用MATLAB/Simulink进行电力电子设备仿真的技巧;②学会正确配置C2000 DSP的各项外设资源;③能够独立完成从理论设计到实际产品落地全过程中的各个环节,包括但不限于数字滤波器设计、PWM信号生成、ADC采样同步等。 其他说明:文中提供了大量实用的代码片段和技术提示,帮助读者更好地理解和实践相关知识点。同时,也提到了一些常见错误案例,有助于开发者规避潜在风险。
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