UVA 10308 Roads in the North

本文介绍了解决UVA_10308问题的方法,通过将原图视为一棵树并指定一个树根,利用深度优先搜索算法(DFS)找到树的最大路径。特别地,讨论了可能存在村庄数量为0的情况及其处理方式。

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UVA_10308

    由于原图是一棵树,这样我们只要随便指定一个树根就可以画成树的形式,那么所有路径都可以看成以父节点为中转点的“儿子甲+儿子乙”的形式(当然只有一个儿子的处理方式也是一样的),同时我们用dfs遍历树的时候父节点顺便向上返回一个最大的儿子即可。

    我在看UVA的论坛的时候,有人说是存在village数为0的情况,并且这种情况用一个空行表示,因此我们不能把所有的空行都当做分割线去处理,但实际上不考虑这种情况直接交也能AC,可能是后来UVA改了数据吧,不过我的程序还是按考虑有这种情况来写的。

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#define MAXD 10010
#define MAXM 20010
char b[100];
int start, e, first[MAXD], next[MAXM], v[MAXM], w[MAXM];
long long int res;
void add(int x, int y, int z)
{
w[e] = z;
v[e] = y;
next[e] = first[x];
first[x] = e;
e ++;
}
long long int dfs(int u, int fa)
{
int i, j;
long long int max = 0, ans;
for(i = first[u]; i != -1; i = next[i])
if(v[i] != fa)
{
ans = dfs(v[i], u) + w[i];
if(ans + max > res)
res = ans + max;
if(ans > max)
max = ans;
}
return max;
}
void solve()
{
int i, j, k;
res = 0;
dfs(1, -1);
printf("%lld\n", res);
}
int main()
{
int x, y, z, ok = 1, blank = 1;
while(ok)
{
memset(first, -1, sizeof(first));
e = start = 0;
for(;;)
{
if(gets(b) == NULL)
{
ok = 0;
break;
}
if(b[0] == '\0')
{
if(blank)
{
if(gets(b) == NULL)
ok = 0;
}
blank = 1;
break;
}
else
blank = 0;
sscanf(b, "%d%d%d", &x, &y, &z);
start = x;
add(x, y, z);
add(y, x, z);
}
solve();
}
return 0;
}


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:此资源不仅提供了详细的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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