LOJ 115 无源汇有上下界可行流

博客介绍了网络流模板题的解题思路,先去掉下界连边,记录各点至少的流入和流出流量,将流入大于流出的连向tt,流出大于流入的连向ss进行补流,再跑最大流,根据sum与flow关系判断有无答案,还给出代码转载链接。

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思路

模板题
首先把下界去掉(连边upper-lower
然后记录每个点至少要流出的和流入的流量(下界
然后流入大于流出的连向tt,流出大于流入的连向ss(补流
然后跑最大流,如果sum=flow,就代表加上的边满流,有答案,否则没有

代码

#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <queue>
#include <vector>
#define int long long
using namespace std;
const int MAXN = 20100;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
struct Edge{
    int u,v,cap,flow;
};
vector<int> G[MAXN];
vector<Edge> edges;
int n,m,d[MAXN],sumx,lower[MAXN],ss,tt,vis[MAXN],dep[MAXN],cur[MAXN],id[50000];
void addedge(int u,int v,int cap){
    edges.push_back((Edge){u,v,cap,0});
    edges.push_back((Edge){v,u,0,0});
    int cnt=edges.size();
    G[u].push_back(cnt-2);
    G[v].push_back(cnt-1);
}
void addedge(int u,int v,int cap,int lower){
    addedge(u,v,cap-lower);
    d[u]+=lower;
    d[v]-=lower;    
}
int dfs(int x,int a){
    if(x==tt||a==0)
        return a;
    int flow=0,f;
    for(int &i=cur[x];i<G[x].size();i++){
        Edge &e = edges[G[x][i]];
        if(dep[e.v]==dep[x]+1&&(f=dfs(e.v,min(e.cap-e.flow,a)))>0){
            flow+=f;
            e.flow+=f;
            edges[G[x][i]^1].flow-=f;
            a-=f;
            if(!a)
                break;
        }
    }
    return flow;
}
queue<int> q;
bool bfs(void){
    memset(vis,0,sizeof(vis));
    dep[ss]=0;
    q.push(ss);
    vis[ss]=1;
    while(!q.empty()){
        int x=q.front();
        q.pop();
        for(int i=0;i<G[x].size();i++){
            Edge &e = edges[G[x][i]];
            if((!vis[e.v])&&e.cap>e.flow){
                dep[e.v]=dep[x]+1;
                vis[e.v]=true;
                q.push(e.v);
            }
        }
    }
    return vis[tt];
}
int dinic(void){
    int flow=0;
    while(bfs()){
        memset(cur,0,sizeof(cur));
        flow+=dfs(ss,INF);
    }
    return flow;
}
signed main(){
    // freopen("1.in","r",stdin);
    // freopen("1.out","w",stdout);
    scanf("%lld %lld",&n,&m);
    for(int i=1;i<=m;i++){
        int a,b,c;
        scanf("%lld %lld %lld %lld",&a,&b,&lower[i],&c);
        addedge(a,b,c,lower[i]);
        id[i]=edges.size()-2;
    }
    ss=MAXN-2;
    tt=MAXN-3;
    for(int i=1;i<=n;i++){
        if(d[i]>0){
            addedge(i,tt,d[i]);
            sumx+=d[i];
        }
        else{
            addedge(ss,i,-d[i]);
        }
    }
    int max_flow=dinic();
    // printf("sumx=%lld maxflow=%lld\n",sumx,max_flow);
    if(sumx==max_flow){
        printf("YES\n");
        for(int i=1;i<=m;i++)
            printf("%lld\n",lower[i]+edges[id[i]].flow);
    }
    else{
        printf("NO\n");
    }
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/dreagonm/p/10802001.html

内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
内容概要:论文《基于KANN-DBSCAN带宽优化的核密度估计载荷谱外推》针对传统核密度估计(KDE)载荷外推中使用全局固定带宽的局限性,提出了一种基于改进的K平均最近邻DBSCAN(KANN-DBSCAN)聚类算法优化带宽选择的核密度估计方法。该方法通过对载荷数据进行KANN-DBSCAN聚类分组,采用拇指法(ROT)计算各簇最优带宽,再进行核密度估计和蒙特卡洛模拟外推。实验以电动汽车实测载荷数据为对象,通过统计参数、拟合度和伪损伤三个指标验证了该方法的有效性,误差显著降低,拟合度R²>0.99,伪损伤接近1。 适合人群:具备一定编程基础和载荷数据分析经验的研究人员、工程师,尤其是从事汽车工程、机械工程等领域的工作1-5年研发人员。 使用场景及目标:①用于电动汽车载荷谱编制,提高载荷预测的准确性;②应用于机械零部件的载荷外推,特别是非对称载荷分布和多峰扭矩载荷;③实现智能网联汽车载荷预测与数字孪生集成,提供动态更新的载荷预测系统。 其他说明:该方法不仅解决了传统KDE方法在复杂工况下的“过平滑”与“欠拟合”问题,还通过自适应参数机制提高了方法的普适性和计算效率。实际应用中,建议结合MATLAB代码实现,确保数据质量,优化参数并通过伪损伤误差等指标进行验证。此外,该方法可扩展至风电装备、航空结构健康监测等多个领域,未来研究方向包括高维载荷扩展、实时外推和多物理场耦合等。
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