poj 2699 The Maximum Number of Strong Kings【最大流+枚举】

本文介绍了一种解决特定竞赛问题的策略算法。通过枚举答案并构建流量网络,使用dinic最大流算法判断是否存在满足条件的强连通王。涉及排序、图论及最大流算法。

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

因为n很小所以从大到小枚举答案。(从小到大先排个序,因为显然胜利场次越多越容易成为strong king。然后对于每个枚举出来的ans建图。点分别表示人和比赛。s向所有人连接流量为胜利场次的边,所有比赛向t连流量为1的边来限制流量,然后对于“某一方一定要赢得比赛”,也就是当前被枚举为strong king一定要赢比他赢得场次多(注意是严格大于,要把等于判掉)的人,这种情况,把一定要赢的人向这场比赛连流量为1的边。否则比赛双方都向该比赛连边,表示谁赢都可以。然后跑dinic,看最大流是否等于比赛场次。

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<string>
#include<queue>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int N=505,inf=1e9;
int T,n,h[N],cnt,a[N],ans,s,t,sum,le[N],id[N][N];
string c;
struct qwe
{
    int ne,to,v;
}e[N];
void add(int u,int v,int w)
{
    cnt++;
    e[cnt].ne=h[u];
    e[cnt].to=v;
    e[cnt].v=w;
    h[u]=cnt;
}
void ins(int u,int v,int w)
{
    add(u,v,w);
    add(v,u,0);
}
bool bfs()
{
    queue<int>q;
    memset(le,0,sizeof(le));
    le[s]=1;
    q.push(s);
    while(!q.empty())
    {
        int u=q.front();
        q.pop();
        for(int i=h[u];i;i=e[i].ne)
            if(!le[e[i].to]&&e[i].v>0)
            {
                le[e[i].to]=le[u]+1;
                q.push(e[i].to);
            }
    }
    return le[t];
}
int dfs(int u,int f)
{
    if(u==t||!f)
        return f;
    int us=0;
    for(int i=h[u];i&&us<f;i=e[i].ne)
        if(le[e[i].to]==le[u]+1&&e[i].v>0)
        {
            int t=dfs(e[i].to,min(e[i].v,f-us));
            e[i].v-=t;
            e[i^1].v+=t;
            us+=t;
        }
    if(!us)
        le[u]=0;
    return us;
}
int dinic()
{
    int re=0;
    while(bfs())
        re+=dfs(s,inf);
    return re;
}
int main()
{
    scanf("%d\n",&T);
    while(T--)
    {
        n=0;
        getline(cin,c);
        for(int i=c.size()-1;i>=0;)
        {
            while((c[i]>'9'||c[i]<'0')&&i>=0)
                i--;
            int r=0;
            while(c[i]>='0'&&c[i]<='9'&&i>=0)
            {
                r=r*10+c[i]-48;
                i--;
            }
            a[++n]=r;
        } 
        sum=n;
        sort(a+1,a+1+n);
        for(int i=1;i<n;i++)
            for(int j=i+1;j<=n;j++)
                id[i][j]=++sum;
        s=0,t=++sum;
        for(ans=n;ans>=1;ans--)
        {
            memset(h,0,sizeof(h));
            cnt=1;
            for(int i=1;i<=n;i++)
                ins(s,i,a[i]);
            for(int i=1;i<n;i++)
                for(int j=i+1;j<=n;j++)
                    ins(id[i][j],t,1);
            for(int i=1;i<n;i++)
                for(int j=i+1;j<=n;j++)
                {
                    if(i>n-ans&&a[i]!=a[j]) 
                        ins(i,id[i][j],1);
                    else 
                    {
                        ins(i,id[i][j],1);
                        ins(j,id[i][j],1);
                    }
                }
            if(dinic()==n*(n-1)/2)
            {
                printf("%d\n",ans);
                break;
            }
        }
    }
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/lokiii/p/8385931.html

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/67c535f75d4c 在机器人技术中,轨迹规划是实现机器人从一个位置平稳高效移动到另一个位置的核心环节。本资源提供了一套基于 MATLAB 的机器人轨迹规划程序,涵盖了关节空间和笛卡尔空间两种规划方式。MATLAB 是一种强大的数值计算与可视化工具,凭借其灵活易用的特点,常被用于机器人控制算法的开发与仿真。 关节空间轨迹规划主要关注机器人各关节角度的变化,生成从初始配置到目标配置的连续路径。其关键知识点包括: 关节变量:指机器人各关节的旋转角度或伸缩长度。 运动学逆解:通过数学方法从末端执行器的目标位置反推关节变量。 路径平滑:确保关节变量轨迹连续且无抖动,常用方法有 S 型曲线拟合、多项式插值等。 速度和加速度限制:考虑关节的实际物理限制,确保轨迹在允许的动态范围内。 碰撞避免:在规划过程中避免关节与其他物体发生碰撞。 笛卡尔空间轨迹规划直接处理机器人末端执行器在工作空间中的位置和姿态变化,涉及以下内容: 工作空间:机器人可到达的所有三维空间点的集合。 路径规划:在工作空间中找到一条从起点到终点的无碰撞路径。 障碍物表示:采用二维或三维网格、Voronoi 图、Octree 等数据结构表示工作空间中的障碍物。 轨迹生成:通过样条曲线、直线插值等方法生成平滑路径。 实时更新:在规划过程中实时检测并避开新出现的障碍物。 在 MATLAB 中实现上述规划方法,可以借助其内置函数和工具箱: 优化工具箱:用于解决运动学逆解和路径规划中的优化问题。 Simulink:可视化建模环境,适合构建和仿真复杂的控制系统。 ODE 求解器:如 ode45,用于求解机器人动力学方程和轨迹执行过程中的运动学问题。 在实际应用中,通常会结合关节空间和笛卡尔空间的规划方法。先在关节空间生成平滑轨迹,再通过运动学正解将关节轨迹转换为笛卡
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