UVA12130 Summits(BFS + 贪心)

本文解析了UVA12130Summits问题,该问题是寻找二维矩阵中的峰值点数量,使用BFS算法结合贪心策略解决。通过节点排序和状态标记避免重复计算。

UVA12130 Summits(BFS + 贪心)

题目链接

题目大意:
给你一个h w 的矩阵,矩阵的每一个元素都有一个值,代表这个位置的高度。

题目要求你找出这个图中有多少个位置是峰值点。从每一个点(高度H)出发遍历这个图有一个要求。就是走过的点的高度不能小于等于H - d;成为峰值点的要求就是从这个点出发走到的位置不能有高度大于H的。

解题思路:
由于图非常大。用dfs肯定不行。将这些点依照高度从大到小的排序。然后每一个点作为起点来遍历,假设找到比这个点大的点就说明不是峰值点。

而且遍历的过程中就会将途中走过的点标记上它能到的最大高度。假设下次要找的这个点已经被标记过了。就说明这个点能够到达更大的高度。肯定不是峰值点,就不须要遍历。

代码:

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>

using namespace std;
const int maxn = 505;

int G[maxn][maxn];
int vis[maxn][maxn];//标记对于单独的一次遍历中是否有反复遍历的点,标记能否够到达更大的高度
int n, m, d;

const int dir[4][2] = {{0, -1}, {0, 1}, {-1, 0}, {1, 0}};

struct Node {

    int x, y, v;
}node[maxn * maxn], q[maxn * maxn];

int cmp (const Node &a, const Node &b) {
    return a.v > b.v;
}

int BFS (int k) {

    int front , rear;
    int cnt = 1;
    front = 0;
    rear = 1;
    q[front] = node[k];
    vis[node[k].x][node[k].y] = node[k].v;
    bool flag = 1;
    while (front < rear) {

        for (int i = 0; i < 4; i++) {

            int newx = q[front].x + dir[i][0];
            int newy = q[front].y + dir[i][1];
            if (newx < 0 || newx >= n || newy < 0 || newy >= m)    
                continue;

            if (G[newx][newy] > node[k].v) {
                flag = 0;//往下继续遍历
                continue;
            }
            if (vis[newx][newy] == node[k].v || node[k].v - G[newx][newy] >= d)
                continue;
            vis[newx][newy] = node[k].v;
            if (G[newx][newy] == node[k].v)
                cnt++;
            else 
                G[newx][newy] = node[k].v;
            q[rear].x = newx;
            q[rear++].y = newy;    
        }
        front++;
    }
    if (flag)
        return cnt;
    return 0;
}

int main () {

    int T;
    scanf ("%d", &T);
    while (T--) {

        scanf ("%d%d%d", &n, &m, &d);
        int cnt = 0;
        for (int i = 0; i < n; i++)
            for (int j = 0; j < m; j++) {
                scanf ("%d", &G[i][j]);
                node[cnt].x = i;
                node[cnt].y = j;
                node[cnt++].v = G[i][j];
            }

        sort (node, node + cnt, cmp);
        memset (vis, -1, sizeof (vis));    
        int ans = 0;
        for (int i = 0; i < cnt; i++) {
            if (vis[node[i].x][node[i].y] == -1) {
                ans += BFS(i);
            }
        }

        printf ("%d\n", ans);
    }
    return 0;
}
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的建模策略。该方法通过对系统中多个相互耦合的DC-DC变换器进行统一建模,构建出整个微电网的集中状态空间模型,并在此基础上实施线性化处理,便于后续的小信号分析与稳定性研究。文中详细阐述了建模过程中的关键步骤,包括电路拓扑分析、状态变量选取、平均化处理以及雅可比矩阵的推导,最终通过Matlab代码实现模型仿真验证,展示了该方法在动态响应分析和控制器设计中的有效性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事微电网、新能源系统建模与控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网中多变换器系统的统一建模方法;②理解状态空间平均法在非线性电力电子系统中的应用;③实现系统线性化并用于稳定性分析与控制器设计;④通过Matlab代码复现和扩展模型,服务于科研仿真与教学实践。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解建模流程,重点关注状态变量的选择与平均化处理的数学推导,同时可尝试修改系统参数或拓扑结构以加深对模型通用性和适应性的理解。
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