HDU 1151 Air Raid

本文介绍了一种求解有向无环图(DAG)中最小路径覆盖问题的算法实现,采用匈牙利算法进行匹配,通过DFS深度优先搜索寻找增广路径,最终输出最小路径覆盖数。

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

DAG的最小路径覆盖

#include<stdio.h>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<string.h>
#include<vector>
using namespace std;


const int MAXN=550;

int linker[MAXN];
bool used[MAXN];
vector<int>Map[MAXN];
int uN;
int jz[MAXN][MAXN];
int n,m;

bool dfs(int u)
{
    for(int i=0; i<Map[u].size(); i++)
    {
        if(!used[Map[u][i]])
        {
            used[Map[u][i]]=true;
            if(linker[Map[u][i]]==-1||dfs(linker[Map[u][i]]))
            {
                linker[Map[u][i]]=u;
                return true;
            }
        }
    }
    return false;
}

int hungary()
{
    int u;
    int res=0;
    memset(linker,-1,sizeof(linker));
    for(u=1; u<=uN; u++)
    {
        memset(used,false,sizeof(used));
        if(dfs(u)) res++;
    }
    return res;
}


int main()
{
    int u,k,v;
    int TT;
    scanf("%d",&TT);
    while(TT--)
    {
        scanf("%d%d",&n,&m);
        for(int i=0; i<=n; i++) Map[i].clear();
        for(int i=0; i<m; i++)
        {
            scanf("%d%d",&u,&v);
            Map[u].push_back(v);
        }
        uN=n;
        printf("%d\n",n-hungary());
    }
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zufezzt/p/4839378.html

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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