【入门】匈牙利算法+HNOI2006 hero超级英雄

本文介绍了匈牙利算法的基本原理及其在解决最大匹配问题中的应用,通过具体实例进行详细解析,并提供了一道相关算法题目的解题思路及代码实现。

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一、关于匈牙利算法

匈牙利算法是由匈牙利数学家Edmonds提出的,用增广路径求二分图最大匹配的算法。

听起来高端,其实说白了就是:

假设不存在单相思(单身狗偷偷抹眼泪),在一个同性恋不合法的国家里(不存在任何歧视#正色),有一些男人和女人,他们互相之间存在一些互相爱恋的关系。而匈牙利算法就是要促成尽量多的男女配对。


如下图:

绿色标注的就是这张图的一个最大二分图匹配。

先提一个下面会提到的名词:
增广路:若P是图G中一条连通两个未匹配顶点的路径,并且属于M的边和不属于M的边(即已匹配和待匹配的边)在P上交替出现,则称P为相对于M的一条增广路径。

下面讲讲匈牙利算法的思路:
1、依次从一个部分的每个顶点出发,寻找一条增广路;

2、遍历所有当前点能到达的点,若找到一条增广路,就更新匹配数,并返回1;否则重复二,直至所有点被遍历;

3、若以当前点能到达的所有点被遍历仍未找到一条可增广路,返回1。

显然,由于寻找增广路的过程需要深搜,所以匈牙利算法是一个基于dfs的算法。思路很简单,所以我就不贴伪代码了才不是因为懒而且还不会写伪代码(划掉),反正hero是裸题,题解里也有模板。

二、HNOI2006 hero超级英雄题解

题目描述:

现在电视台有一种节目叫做超级英雄,大概的流程就是每位选手到台上回答主持人的几个问题,然后根据回答问题的多少获得不同数目的奖品或奖金。主持人问题准备了若干道题目,只有当选手正确回答一道题后,才能进入下一题,否则就被淘汰。为了增加节目的趣味性并适当降低难度,主持人总提供给选手几个“锦囊妙计”,比如求助现场观众,或者去掉若干个错误答案(选择题)等等。 这里,我们把规则稍微改变一下。假设主持人总共有m道题,选手有n种不同的“锦囊妙计”。主持人规定,每道题都可以从两种“锦囊妙计”中选择一种,而每种“锦囊妙计”只能用一次。我们又假设一道题使用了它允许的锦囊妙计后,就一定能正确回答,顺利进入下一题。现在我来到了节目现场,可是我实在是太笨了,以至于一道题也不会做,每道题只好借助使用“锦囊妙计”来通过。如果我事先就知道了每道题能够使用哪两种“锦囊妙计”,那么你能告诉我怎样选择才能通过最多的题数吗?

输入:

输入文件的一行是两个正整数n和m(0 < n <1001,0 < m < 1001)表示总共有n中“锦囊妙计”,编号为0~n-1,总共有m个问题。
以下的m行,每行两个数,分别表示第m个问题可以使用的“锦囊妙计”的编号。
注意,每种编号的“锦囊妙计”只能使用一次,同一个问题的两个“锦囊妙计”可能一样。

输出:

第一行为最多能通过的题数p。

样例输入:

5 6
3 2
2 0
0 3
0 4
3 2
3 2

样例输出:

4

数据范围:

0 < n , m < 1001

绝对的裸题,裸得让我怀疑这是我在bzoj上见到的。附上链接→_→http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1191

代码如下:

 1 #include<stdio.h>
 2 #include<string.h>
 3 struct node
 4 {
 5     int v;
 6     int next;
 7 };
 8 node e[3010];
 9 int st[3010],cnt;
10 int n,m; 
11 bool vis[3010];//判断当遍搜索中某个点是否被走过 
12 int link[3010];//判断左右端点是否相连   link[i]=j代表锦囊i与问题j相连,特别的,当link[i]=0时表示i是一个未盖点 
13 void build(int a,int b)
14 {
15     e[++cnt].v=b;
16     e[cnt].next=st[a];
17     st[a]=cnt;
18 }//建图,问题连向锦囊 
19 bool dfs(int x)
20 {
21     int i;
22     for(i=st[x];i!=0;i=e[i].next)
23     {
24         if(vis[e[i].v])continue;//如果被枚举点已经被访问过,就跳过这个点 
25         vis[e[i].v]=true;
26         int temp=e[i].v;
27         if(!link[temp]||dfs(link[temp]))//若temp是一个未盖点或从temp对应的问题开始有可增广路,就将temp对应的问题更改为x,并且认为存在从x开始的增广路 
28         {
29             link[temp]=x;
30             return true;
31         }
32     }
33     return false;
34 }
35 int main()
36 {
37     scanf("%d%d",&n,&m);
38     int a,b,i,ans=0;
39     for(i=1;i<=m;i++)
40     {
41         scanf("%d%d",&a,&b);
42         build(i,a);
43         build(i,b);
44     }//建图,问题连向锦囊 
45     for(i=1;i<=m;i++)
46     {
47         memset(vis,false,sizeof(vis)); 
48         if(dfs(i))ans++;
49         else      break;//这句一定要加!一定要加!一定要加!说三遍 ←__ ← 最开始没加无限WA,后来意识到这是个闯关游戏,一关没过游戏结束,就不往后做了 
50     }
51     printf("%d",ans);
52     return 0;
53 }
HNOI2006 hero超级英雄

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基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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