Reward(HDOJ-2647)

本文介绍了一个工厂老板在春节前如何合理分配员工奖励的问题,并提供了一种解决方案,通过拓扑排序来确定最少的资金分配方式,同时确保满足所有员工提出的相对薪酬需求。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Problem Description

Dandelion’s uncle is a boss of a factory. As the spring festival is coming , he wants to distribute rewards to his workers. Now he has a trouble about how to distribute the rewards.
The workers will compare their rewards ,and some one may have demands of the distributing of rewards ,just like a’s reward should more than b’s.Dandelion’s unclue wants to fulfill all the demands, of course ,he wants to use the least money.Every work’s reward will be at least 888 , because it’s a lucky number.

Input

One line with two integers n and m ,stands for the number of works and the number of demands .(n<=10000,m<=20000)
then m lines ,each line contains two integers a and b ,stands for a’s reward should be more than b’s.

Output

For every case ,print the least money dandelion ‘s uncle needs to distribute .If it’s impossible to fulfill all the works’ demands ,print -1.

Sample Input

2 1
1 2
2 2
1 2
2 1

Sample Output

1777
-1

题意:

给出n个工人的m条工资对比关系,工人的最低工资是888。

思路:

很明显,只要拓扑排序一遍,得出每个工人的工资高低关系,然后高的人比低的人高1元,用res记录每个人的工资,如果最后统计出的人数小于n说明无法排序,输出-1。

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <string>
#include <cstring>
#include <cstdlib>
#include <map>
#include <vector>
#include <queue>
#include <stack>
#include <set>
#include <list>
#include <cmath>
#include <algorithm>
#define MST(a, b) memset(a, b, sizeof(a))
using namespace std;
typedef long long ll;
const int MAXN = 10000 + 10;
int n, m;
vector <int> g[MAXN];
int res[MAXN], dgree[MAXN], ans;
void init() {
    for (int i = 1; i <= n; i++) g[i].clear();
    MST(res, 0);
    MST(dgree, 0);
    ans = 0;
}
bool topo() {
    queue <int> q;
    int pos = 0;
    for (int i = 1; i <= n; i++)
        if (!dgree[i]) {
            q.push(i);
            res[i] = 888;
            pos++;
        }
    while (!q.empty()) {
        int u = q.front();
        q.pop();
        ans += res[u];
        for (int i = 0; i < g[u].size(); i++) {
            if (--dgree[g[u][i]] == 0) {
                res[g[u][i]] = res[u] + 1;
                pos++;
                q.push(g[u][i]);
            }
        }
    }
    if (pos < n) return false;
    return true;
}
int main() {
    ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(0); cout.tie(0);
    while (cin >> n >> m) {
        init();
        while (m--) {
            int x, y;
            cin >> x >> y;
            g[y].push_back(x);
            dgree[x]++;
        }
        if (!topo()) cout << "-1" << endl;
        else cout << ans << endl;
    }
}
内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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