URAL - 1736 - Chinese Hockey

网络流解决比赛得分验证
本文介绍了一种使用网络流算法来验证比赛得分正确性的方法。对于n支队伍的比赛,通过构建特定的网络流模型,可以判断得分是否合理,并输出各场比赛的比分情况。

题意:n支队伍打比赛,每2队只进行1场比赛,规定时间内胜得3分,败得0分,若是打到了加时赛,那么胜得2分,败得1分,给出n支队伍最后的总得分,问这个结果是否是可能的,是的话输出“CORRECT”及各场比赛各队伍的比分情况,否则输出"INCORRECT"(2 <= n <= 200)。

题目链接:http://acm.timus.ru/problem.aspx?space=1&num=1736

——>>赛后师弟说这是一道网络流大水题,果如其言~

设一个超级源点s,一个超级汇点t,各支队伍各为1个结点,各场比赛也各为1个结点,从s到各场比赛各连1条边,容量为3,从各场比赛到这场比赛的2支参赛队伍各连1条边,容量为3,最后从各支队伍向t各连1条边,容量为输入的对应得分。然后,跑一次最大流,若最大流为满流3 * n * (n-1) / 2,则得分是正确的,再根据各场比赛的流量输出相应的数据,否则得分是不正确的。

 

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <vector>
#include <queue>

using namespace std;

const int maxv = 200 + 10;
const int maxn = 40000 + 10;
const int INF = 0x3f3f3f3f;

int a[maxv], vs[maxv][maxv];

struct Edge{
    int u;
    int v;
    int cap;
    int flow;
};

struct Dinic{
    int n, m, s, t;
    vector<Edge> edges;
    vector<int> G[maxn];
    bool vis[maxn];
    int d[maxn];
    int cur[maxn];

    int addEdge(int uu, int vv, int cap){
        edges.push_back((Edge){uu, vv, cap, 0});
        edges.push_back((Edge){vv, uu, 0, 0});
        m = edges.size();
        G[uu].push_back(m-2);
        G[vv].push_back(m-1);
        return m-2;
    }

    bool bfs(){
        memset(vis, 0, sizeof(vis));
        queue<int> qu;
        qu.push(s);
        d[s] = 0;
        vis[s] = 1;
        while(!qu.empty()){
            int x = qu.front(); qu.pop();
            int si = G[x].size();
            for(int i = 0; i < si; i++){
                Edge& e = edges[G[x][i]];
                if(!vis[e.v] && e.cap > e.flow){
                    vis[e.v] = 1;
                    d[e.v] = d[x] + 1;
                    qu.push(e.v);
                }
            }
        }
        return vis[t];
    }

    int dfs(int x, int a){
        if(x == t || a == 0) return a;
        int flow = 0, f;
        int si = G[x].size();
        for(int& i = cur[x]; i < si; i++){
            Edge& e = edges[G[x][i]];
            if(d[x] + 1 == d[e.v] && (f = dfs(e.v, min(a, e.cap-e.flow))) > 0){
                e.flow += f;
                edges[G[x][i]^1].flow -= f;
                flow += f;
                a -= f;
                if(a == 0) break;
            }
        }
        return flow;
    }

    int Maxflow(int s, int t){
        this->s = s;
        this->t = t;
        int flow = 0;
        while(bfs()){
            memset(cur, 0, sizeof(cur));
            flow += dfs(s, INF);
        }
        return flow;
    }
};

int main()
{
    int n;
    while(scanf("%d", &n) == 1){
        Dinic din;
        int t = n + n * (n-1) / 2 + 1;
        for(int i = 1; i <= n; i++){
            scanf("%d", &a[i]);
            din.addEdge(i, t, a[i]);
        }
        for(int i = 1, k = n+1; i <= n; i++)
            for(int j = i+1; j <= n; j++, k++){
                vs[i][j] = din.addEdge(0, k, 3);
                din.addEdge(k, i, 3);
                din.addEdge(k, j, 3);
            }
        if(din.Maxflow(0, t) == 3 * n * (n-1) / 2){
            puts("CORRECT");
            for(int i = 1; i <= n; i++)
                for(int j = i+1; j <= n; j++){
                    int L = din.edges[vs[i][j]+2].flow;
                    int R = din.edges[vs[i][j]+4].flow;
                    if(L == 3 && R == 0) printf("%d > %d\n", i, j);
                    else if(L == 0 && R == 3) printf("%d < %d\n", i, j);
                    else if(L == 2 && R == 1) printf("%d >= %d\n", i, j);
                    else printf("%d <= %d\n", i, j);
                }
        }
        else puts("INCORRECT");
    }
    return 0;
}


 

 

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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