POJ1275/ZOJ1420/HDU1529 Cashier Employment (差分约束)

本文探讨了一种经典差分约束问题的解决方案,旨在通过算法优化来确定满足特定需求条件下的最小出纳员配置数量。文章详细介绍了如何构建问题模型,并通过一系列方程组来表示时间需求与应聘人数之间的关系。利用二分查找法优化搜索过程,最终实现高效求解。案例展示了在实际应用中如何通过数学模型和算法来解决资源分配问题。

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题意:一商店二十四小时营业,但每个时间段需求的出纳员不同,现有n个人申请这份工作,其可以从固定时间t连续工作八个小时,问在满足需求的情况下最小需要多少个出纳

一道十分经典的差分约束题目,在构图上稍有难度

为避免负数,时间计数1~24。

令:

r[i]表示i时间需要的人数 (1<=i<=24)

num[i]表示i时间应聘的人数 (1<=i<=24)

x[i]表示i时间录用的人数 (0<=i<=24),其中令x[0]=0

再设s[i]=x[0]+x[1]+……+x[i] (0<=i<=24),

由题意,可得如下方程组:

(1) s[i]-s[i-8]>=R[i] (8<=i<=24)

(2) s[i]-s[16+i]>=R[i]-s[24] (1<=i<=7)

(3) s[i]-s[i-1]>=0 (1<=i<=24)

(4) s[i-1]-s[i]>=-T[i] (1<=i<=24)

这样就得到了四个相同形式的大于等于方程组,我们只需要枚举s[24]即可处理。可以使用二分优化。

ps:对于A-B>=C的方程,即连一条从B至A的权值为C的有向边。

  1 #include <iostream>
  2 #include <cstring>
  3 #include <cstdio>
  4 #include <queue>
  5 #define REP(A,X) for(int A=0;A<X;A++)
  6 using namespace std;
  7 #define INF 0x7fffffff
  8 #define MAXN 10010
  9 struct node{
 10     int v,d,next;
 11 }edge[MAXN];
 12 int head[110];
 13 int inihead[110];
 14 int e=0;
 15 void init()
 16 {
 17     e=0;
 18     REP(i,110)head[i]=-1;
 19 }
 20 void add_edge(int u,int v,int d)
 21 {
 22     edge[e].v=v;
 23     edge[e].d=d;
 24     edge[e].next=head[u];
 25     head[u]=e;
 26     e++;
 27 }
 28 int dis[MAXN];
 29 int vis[MAXN];
 30 int cnt[MAXN];
 31 int r[MAXN];
 32 int num[MAXN];
 33 int spfa(int mid){
 34     REP(i,25)vis[i]=0;
 35     REP(i,25)dis[i]=-INF;
 36     REP(i,25)cnt[i]=0;
 37     queue<int>q;
 38     q.push(0);
 39     vis[0]=1;
 40     cnt[0]++;
 41     dis[0]=0;
 42     while(!q.empty())
 43     {
 44         int x=q.front();
 45         q.pop();
 46         for(int i=head[x];i!=-1;i=edge[i].next)
 47         {
 48             int y=edge[i].v;
 49             int d=edge[i].d;
 50             if(dis[y]<dis[x]+d)
 51             {
 52                 dis[y]=dis[x]+d;
 53                 if(!vis[y])
 54                 {
 55                     q.push(y);
 56                     vis[y]=1;
 57                     cnt[y]++;
 58                     if(cnt[y]>25)return false;
 59                 }
 60             }
 61         }
 62         vis[x]=0;
 63     }
 64     return 1;
 65 
 66 }
 67 
 68 int main()
 69 {
 70     ios::sync_with_stdio(false);
 71     //freopen("in.in","r",stdin);
 72     int t;
 73     scanf("%d",&t);
 74     while(t--)
 75     {
 76         REP(i,24)scanf("%d",&r[i+1]);
 77         int n;
 78         int a;
 79         scanf("%d",&n);
 80         REP(i,25)num[i+1]=0;
 81         REP(i,n){
 82             scanf("%d",&a);
 83             num[a+1]++;
 84         }
 85         init();
 86         for(int i=1;i<=24;i++){
 87             if(i>7)add_edge(i-8,i,r[i]);
 88             add_edge(i,i-1,-num[i]);
 89             add_edge(i-1,i,0);
 90         }
 91         int tempe=e;
 92         REP(i,25)inihead[i]=head[i];
 93         int x=0,y=n;
 94         int ans=INF;
 95         while(x<y)
 96         {
 97             e=tempe;
 98             int mid=(x+y)/2;
 99             REP(i,25) head[i]=inihead[i];
100             for(int i=1;i<8;i++) add_edge(i+16,i,r[i]-mid);
101             add_edge(0,24,mid);
102             if(spfa(mid)){
103                 y=mid;
104                 ans=min(mid,ans);
105             }
106             else{
107                 x=mid+1;
108             }
109         }
110         if(ans>n)printf("No Solution\n");
111         else printf("%d\n",ans);
112     }
113     return 0;
114 }
代码君

 

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基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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