MZOJ 1344 工作依赖

本文介绍了一个使用C++实现的图遍历算法,重点在于如何正确读入图数据并进行处理。通过一个具体例子展示了如何利用isdigit()函数判断字符是否为数字,并在读取过程中构建图结构。最后,通过深度优先搜索(DFS)算法计算了特定节点的子图总权重。

这道题并不是很难,关键在于读入;

其余只需一个遍历;(考的时候傻逼兮兮的没写出来)

另外,学到了一个 isdigit()用来判断是否是0-9的数字;

 

#include <bits/stdc++.h>
#define read read()
#define up(i,l,r) for(register int i = (l);i <= (r); i++)
#define re(i,u) for(register int i = head[u]; i; i = e[i].nxt) 
using namespace std;
const int N = 10055,M = 1000055;
int n,m,t[N],head[N],ans,size,vis[N];
string s;
struct edge{int v,nxt;}e[M];
void add(int u,int v) {e[++size].v = v; e[size].nxt = head[u]; head[u] = size;}
void dfs(int u)
{    
    ans+=t[u]; vis[u] = 1;
    re(i,u) {int v = e[i].v; if(!vis[v]) dfs(v);}
}
int main()
{
    freopen("work.in","r",stdin);
    scanf("%d%d",&n,&m);
    up(i,1,n)
    {
        int x = 0;
        scanf("%d",&t[i]);
        getline(cin,s);
        up(j,0,(s.size()))
        {
            if(!isdigit(s[j]))
            {
                if(x!=0) add(i,x), x = 0;
                continue;
            }
            else x = x * 10 + s[j] - 48;
        }
    }
    dfs(m);
    printf("%d",ans);
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/mzg1805/p/10316101.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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