poj 1149 PIGS 最大流

本文介绍了一个解决POJ1149最大流问题的C++实现方案,详细展示了通过建立图模型并使用Edmonds-Karp算法求解最大流的过程。该方案包括了初始化图、增加边、执行广度优先搜索(BFS)和Edmonds-Karp算法等关键步骤。

#include "stdio.h"   //poj 1149 最大流
#include "string.h"
#include "queue"
using namespace std;

#define N 2250
#define INF 0x3fffffff

struct node
{
	int u,v,w;
	int next;
}edge[8*N];

int n,idx;
int start,end;
int route[N],maxf[N],head[N],last[N];

int EK();
int BFS();
void init();
void adde(int u,int v,int w);
void addedge(int u,int v,int w);
int MIN(int x,int y){ return x<y?x:y;}

int main()
{
	int m,k;
	int i,j;
	int u,v,w,Case;

	while(scanf("%d %d",&m,&k)!=-1)
	{
		init();
		start = 0;  //超级源点
		end = m+k+1;  //超级汇点
		for(n=1;n<=m;n++)
		{
			scanf("%d",&w);
			adde(start,n,w);
			last[n] = n;
		}
		n=m;
		for(i=1;i<=k;i++)
		{
			n++;
			scanf("%d",&Case);
			while(Case--)
			{
				scanf("%d",&v);
				adde(last[v],n,INF);
				last[v] = n;
			}
			scanf("%d",&w);
			adde(n,end,w);
		}
		int ans = EK();
		printf("%d\n",ans);
	}
	return 0;
}

void init()
{
	idx = 0;
	memset(head,-1,sizeof(head));
}

void adde(int u,int v,int w)
{
	addedge(u,v,w);
	addedge(v,u,0);
}

void addedge(int u,int v,int w)
{
	edge[idx].u = u;
	edge[idx].v = v;
	edge[idx].w = w;
	edge[idx].next = head[u];
	head[u] = idx;
	idx++;
}

int EK()
{
	int ans=0,kejia;
	int x,y;
	while(kejia = BFS())
	{
		ans += kejia;
		y = route[end];
		while(y!=-1)
		{
			x = y^1;
			edge[y].w -= kejia;
			edge[x].w += kejia;
			y = route[edge[y].u];
		}
	}
	return ans;
}

int BFS()
{
	int i;
	int x,y;
	memset(route,-1,sizeof(route));
	for(i=0;i<N;i++)	maxf[i] = INF;
	route[0] = 0;
	queue<int> q;
	q.push(start);
	while(!q.empty())
	{
		x = q.front();
		q.pop();
		for(i=head[x];i!=-1;i=edge[i].next)
		{
			y = edge[i].v;
			if(route[y]==-1 && edge[i].w>0)
			{
				maxf[y] = MIN(maxf[x],edge[i].w);
				route[y] = i;
				q.push(y);
			}
		}
	}
	route[0] = -1;
	if(route[end]==-1) return 0;
	return maxf[end];
}


//http://www.cnblogs.com/rainydays/archive/2011/08/27/2155710.html

转载于:https://www.cnblogs.com/ruo-yu/p/4411997.html

【RIS 辅助的 THz 混合场波束斜视下的信道估计与定位】在混合场波束斜视效应下,利用太赫兹超大可重构智能表面感知用户信道与位置(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“IS 辅助的 THz 混合场波束斜视下的信道估计与定位”展开,重点研究在太赫兹(THz)通信系统中,由于混合近场与远场共存导致的波束斜视效应下,如何利用超大可重构智能表面(RIS)实现对用户信道状态信息和位置的联合感知与精确估计。文中提出了一种基于RIS调控的信道参数估计算法,通过优化RIS相移矩阵提升信道分辨率,并结合信号到达角(AoA)、到达时间(ToA)等信息实现高精度定位。该方法在Matlab平台上进行了仿真验证,复现了SCI一区论文的核心成果,展示了其在下一代高频通信系统中的应用潜力。; 适合人群:具备通信工程、信号处理或电子信息相关背景,熟悉Matlab仿真,从事太赫兹通信、智能反射面或无线定位方向研究的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标:① 理解太赫兹通信中混合场域波束斜视问题的成因与影响;② 掌握基于RIS的信道估计与用户定位联合实现的技术路径;③ 学习并复现高水平SCI论文中的算法设计与仿真方法,支撑学术研究或工程原型开发; 阅读建议:此资源以Matlab代码实现为核心,强调理论与实践结合,建议读者在理解波束成形、信道建模和参数估计算法的基础上,动手运行和调试代码,深入掌握RIS在高频通信感知一体化中的关键技术细节。
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