【codevs】1022覆盖(匈牙利算法)

本文通过一个具体的实例详细介绍了如何使用匈牙利算法解决匹配问题。通过对陆地地图的建模,构造了一个无向图,并利用四维数组来表示节点间的连接状态。文章提供了完整的C++实现代码,包括深度优先搜索(DFS)过程。

嗯,先上题目描述。。。

此题接近裸的匈牙利算法,将陆地和其四周是陆地的点连一条边,这样就有了一个无向图。

接着就是从第一个点出发枚举未被标记的点,标记与其对应的另一个点(因为是1*2的长方形)。

开了一个四维数组e[x1][y1][x2][y2],若为零代表点(x1,y1)与(x2,y2)不连通。

match[x1][y1][1]放与点(x1,y1)配对的另一个点的x,match[x1][y1][2]放与点(x1,y1)配对点的y。

还有就是更改的时候记得双向更改,因为是无向图啊。

然后就跑dfs,代码应该是可以看得懂的吧。。。

#include<cstdio>
#include<cstring>
int m,n,k;
int cc[4][2]={{0,1},{0,-1},{1,0},{-1,0}};
int e[102][102][102][102]={0};
bool ok[102][102],book[102][102];
int match[102][102][3];
bool dfs(int x,int y)
{
    for(int i=0;i<4;i++)
    {
        int p1=x+cc[i][0];
        int p2=y+cc[i][1];
        if(p1>=1&&p1<=m&&p2>=1&&p2<=n)
        {
            if(!book[p1][p2]&&e[x][y][p1][p2])
            {
                book[p1][p2]=1;
                if(!match[p1][p2][1]||dfs(match[p1][p2][1],match[p1][p2][2]))
                {
                    match[p1][p2][1]=x;
                    match[p1][p2][2]=y;
                    match[x][y][1]=p1;
                    match[x][y][2]=p2;
                    return true;
                }
            }
        }
    }
    return false;
}
int main()
{
    memset(ok,true,sizeof(ok));
    memset(match,0,sizeof(match));
    int sum=0;
    scanf("%d %d %d",&m,&n,&k);
    int l,r;
    for(int i=1;i<=k;i++)
    {
        scanf("%d %d",&l,&r);
        ok[l][r]=false;
    }
    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        for(int j=1;j<=n;j++)
        {
            if(ok[i][j])
            {
                if(i+1<=m&&ok[i+1][j])
                {
                    e[i][j][i+1][j]=1;
                    e[i+1][j][i][j]=1;
                }
                if(j+1<=n&&ok[i][j+1])
                {
                    e[i][j][i][j+1]=1;
                    e[i][j+1][i][j]=1;
                }
            }
        }    
    }
        for(int i=1;i<=m;i++)
        {
            for(int j=1;j<=n;j++)
            {
            if(!ok[i][j])continue;
            memset(book,0,sizeof(book));
            if(!match[i][j][1]&&dfs(i,j))sum++;
            }
        }
    printf("%d",sum);
    return 0;
}
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转载于:https://www.cnblogs.com/JKAI/p/6777309.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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