Test 7.12 T2

博客围绕一张有加油站的无向图展开,给出路径询问问题,包括题目描述、输入输出格式、样例及数据范围。解析部分指出可通过最大生成树解决,只保留加油站节点,用多源点最短路径求pos值,采用离线操作,按c排序,用并查集维护连通性。

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题目描述

​ 有一张 n 个点 m 条边的无向图,其中有 s 个点上有加油站。有 Q 次询问(a,b,c), 问能否开一辆油箱容积为 c 的车从 a 走到 b。

输入格式

​ 第一行三个整数 n,s,m。

​ 接下来一行 s 个数,表示有加油站的节点。

​ 接下来 m 行,每行三个整数 (x,y,z),表示一条连接 x,y,权值为 z 的边。

​ 接下来一行一个整数 Q。

​ 接下来 Q 行,每行三个整数 (a,b,c),表示询问。

输出格式

​ 共 Q 行,若对应询问可行,输出 TAK,否则输出 NIE

样例输入

6 4 5
1 5 2 6
1 3 1
2 3 2
3 4 3
4 5 5
6 4 5
4
1 2 4
2 6 9
1 5 9
6 5 8

样例输出

TAK
TAK
TAK
NIE

数据范围

​ Part 1:2 个测试点,每个 5 分:\(n,Q\leq100\)

​ Part 2:1 个测试点,20 分:\(n\leq1000\)

​ Part 3:2 个测试点,每个 10 分:\(n=s\)

​ Part 4:10 个测试点,每个 5 分:无特殊性质

​ 对于所有数据,\(2\leq s\leq n\leq200000,1\leq m\leq 200000,z\leq10000,c\leq2*10^9\)

解析

如果从一个加油站能够到达另一个加油站,那么说明这条路径是可行的。所以,对于每一个(a,b),我们需要知道(a,b)之间权值最大的边是否小于c。很自然的可以想到最大生成树,但问题的关键在于如何建出最大生成树。

对于这棵生成树,我们可以只保留加油站节点。为了减少边的规模,设原图中到每个点最近的加油站节点为pos[i],那么如果一条边的两个端点的pos值不相同,则对应的两个加油站之间必然需要连一条边,边权为
\[ dis(pos[u],u)+w(u,v)+dis(pos[v],v) \]
具体的pos值可以用多源点最短路径去求。设每个加油站都是一个起点,pos为自身,那么在转移过程中对于每一个\(dis[y]>dis[x]+w(x,y)\),都有\(pos[y]=pos[x]\)

在实现过程中,用离线操作会更加方便。将询问按c从小到大排序,每到一个询问都将边权小于当前c的树边的两端连起来,如果询问的a和b在同一个连通块中就说明可行。并查集维护连通性即可。

代码

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <queue>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#define N 200002
using namespace std;
struct node{
    int u,v,w;
}a[N];
struct query{
    int a,b,c,id;
}b[N];
int head[N],ver[N*2],nxt[N*2],edge[N*2],l;
int n,m,s,q,i,j=1,p,pos[N],dis[N],u[N],v[N],w[N],fa[N],num,ans[N];
bool in[N],e[N];
void insert(int x,int y,int z)
{
    l++;
    ver[l]=y;
    edge[l]=z;
    nxt[l]=head[x];
    head[x]=l;
}
void SPFA()
{
    queue<int> q;
    memset(dis,0x3f,sizeof(dis));
    memset(in,0,sizeof(in));
    for(int i=1;i<=n;i++){
        if(e[i]){
            q.push(i);
            pos[i]=i;
            dis[i]=0;in[i]=1;
        }
    }
    while(!q.empty()){
        int x=q.front();
        q.pop();
        for(int i=head[x];i;i=nxt[i]){
            int y=ver[i];
            if(dis[y]>dis[x]+edge[i]){
                pos[y]=pos[x];
                dis[y]=dis[x]+edge[i];
                if(!in[y]){
                    q.push(y);
                    in[y]=1;
                }
            }
        }
        in[x]=0;
    }
}
int cmp1(const node &x,const node &y)
{
    return x.w<y.w;
}
int cmp2(const query &x,const query &y)
{
    return x.c<y.c;
}
int find(int x)
{
    if(fa[x]!=x) fa[x]=find(fa[x]);
    return fa[x];
}
int main()
{
    freopen("B.in","r",stdin);
    freopen("B.out","w",stdout);
    cin>>n>>s>>m;
    for(i=1;i<=s;i++){
        int x;
        cin>>x;
        e[x]=1;
        if(p==0) p=x;
    }
    for(i=1;i<=m;i++){
        cin>>u[i]>>v[i]>>w[i];
        insert(u[i],v[i],w[i]);
        insert(v[i],u[i],w[i]);
    }
    SPFA();
    for(i=1;i<=m;i++){
        if(pos[u[i]]!=pos[v[i]]) a[++num]=(node){pos[u[i]],pos[v[i]],dis[u[i]]+dis[v[i]]+w[i]};
    }
    cin>>q;
    for(i=1;i<=q;i++){
        cin>>b[i].a>>b[i].b>>b[i].c;
        b[i].id=i;
    }
    sort(a+1,a+num+1,cmp1);
    sort(b+1,b+q+1,cmp2);
    for(i=1;i<=n;i++) fa[i]=i;
    for(i=1;i<=q;i++){
        while(a[j].w<=b[i].c&&j<=num){
            fa[find(a[j].u)]=find(a[j].v);
            j++;
        }
        if(find(b[i].a)==find(b[i].b)) ans[b[i].id]=1;
    }
    for(i=1;i<=q;i++){
        if(ans[i]==1) cout<<"TAK"<<endl;
        else cout<<"NIE"<<endl;
    }
    fclose(stdin);
    fclose(stdout);
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/LSlzf/p/11178576.html

内容概要:本文围绕直流微电网中带有恒功率负载(CPL)的DC/DC升压转换器的稳定控制问题展开研究,提出了一种复合预设性能控制策略。首先,通过精确反馈线性化技术将非线性不确定的DC转换器系统转化为Brunovsky标准型,然后利用非线性扰动观测器评估负载功率的动态变化和输出电压的调节精度。基于反步设计方法,设计了具有预设性能的复合非线性控制器,确保输出电压跟踪误差始终在预定义误差范围内。文章还对比了多种DC/DC转换器控制技术如脉冲调整技术、反馈线性化、滑模控制(SMC)、主动阻尼法和基于无源性的控制,并分析了它们的优缺点。最后,通过数值仿真验证了所提控制器的有效性和优越性。 适合人群:从事电力电子、自动控制领域研究的学者和工程师,以及对先进控制算法感兴趣的研究生及以上学历人员。 使用场景及目标:①适用于需要精确控制输出电压并处理恒功率负载的应用场景;②旨在实现快速稳定的电压跟踪,同时保证系统的鲁棒性和抗干扰能力;③为DC微电网中的功率转换系统提供兼顾瞬态性能和稳态精度的解决方案。 其他说明:文中不仅提供了详细的理论推导和算法实现,还通过Python代码演示了控制策略的具体实现过程,便于读者理解和实践。此外,文章还讨论了不同控制方法的特点和适用范围,为实际工程项目提供了有价值的参考。
内容概要:该论文介绍了一种名为偏振敏感强度衍射断层扫描(PS-IDT)的新型无参考三维偏振敏感计算成像技术。PS-IDT通过多角度圆偏振光照射样品,利用矢量多层光束传播模型(MSBP)和梯度下降算法迭代重建样品的三维各向异性分布。该技术无需干涉参考光或机械扫描,能够处理多重散射样品,并通过强度测量实现3D成像。文中展示了对马铃薯淀粉颗粒和缓步类动物等样品的成功成像实验,并提供了Python代码实现,包括系统初始化、前向传播、多层传播、重建算法以及数字体模验证等模块。 适用人群:具备一定光学成像和编程基础的研究人员,尤其是从事生物医学成像、材料科学成像领域的科研工作者。 使用场景及目标:①研究复杂散射样品(如生物组织、复合材料)的三维各向异性结构;②开发新型偏振敏感成像系统,提高成像分辨率和对比度;③验证和优化计算成像算法,应用于实际样品的高精度成像。 其他说明:PS-IDT技术相比传统偏振成像方法具有明显优势,如无需干涉装置、无需机械扫描、可处理多重散射等。然而,该技术也面临计算复杂度高、需要多角度数据采集等挑战。文中还提出了改进方向,如采用更高数值孔径(NA)物镜、引入深度学习超分辨率技术等,以进一步提升成像质量和效率。此外,文中提供的Python代码框架为研究人员提供了实用的工具,便于理解和应用该技术。
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