POJ 2391 Ombrophobic Bovines ★(Floyd+二分+拆点+最大流)

本文深入解析了一个利用图论中的最大流算法解决实际问题的案例,具体介绍了如何通过拆点建图和二分搜索的方法,解决在特定条件下让奶牛进入避雨点的问题。文章详细解释了为何需要拆点,以及不拆点可能导致的逻辑错误,并提供了完整的代码实现。此案例不仅展示了最大流算法的应用,也强调了在设计算法时深入理解问题本质的重要性。

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题意】有n块草地,一些奶牛在草地上吃草,草地间有m条路,一些草地上有避雨点,每个避雨点能容纳的奶牛是有限的,给出通过每条路的时间,问最少需要多少时间能让所有奶牛进入一个避雨点。 和POJ2112很类似,都是 使最大的走过路径长度和最小的题,也是先Floyd再二分求最大流看是否满流……昨天刚做啊,第一下竟然没看出来,真是太年轻太Naive了!……=_= 【 思路】拆点建图,每个点的(in)和(out)间容量oo,源点向每个有牛的点(in)连边,容量为该点的牛数,每个有避雨点的点(out)向汇点连边,容量为避雨点能容纳的牛数。然后二分答案做最大流,满流就说明当前值可以让所有牛避雨成功,不断二分缩小答案就ok了。 【 为什么要拆点】前几次没有多想,觉得拆点顺理成章的,太主观了,根本没有认真理解……这里要补充一下了: 从两个角度讲。第一,拆点是为了 构造二分图,这样才不会出现环从而影响到超级源点到某个“源点”的入流量,如下图所示:   POJ 2391 构图   我们的加边是严格从i->i'的,由此可以看出i节点的入流完全取决于从超级源点来的流,这个流我们设置的是避雨棚当前的人数,这个人数当然从一开始就决定而与其他避雨棚无关且不可改变的。 而如果我们不拆点: POJ 2391   显然1、2、3的节点入流还取决于其他的避雨棚,这显然是不对的。另外,容易想到当前避雨棚人数好避雨棚可容纳人数怎么能放一起呢?显然需要拆点。 第二: POJ 2391   其中每条无向边表示两条方向相反的有向边,容量均为∞。当二分到T = 70的时候,显然我们只加入了(2, 3)和(3, 4)两条无向边,因为只有这两对点间的最短距离小于等于70。但是从图中也可以看出,由于没有拆点,点2也可以通过这两条边到达点4,而实际上这是不允许的。也就是说我们所加的限制条件没有起到作用。 简单的说,这里拆点的作用就是通过拆点加单向边来 防止节点的间接连通。 由此可见,只有拆点才是正确的做法。 ============================================================================== 再一个就是吐槽本题数据……略变态…… 【 代码http://paste.ubuntu.com/5883013/

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内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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