sgu 176 有上下界的网络流

本文介绍了一种解决特定网络流问题的方法,即在网络中找到最小流值的同时确保指定的一些边必须达到满流状态。通过重构网络并利用最大流算法两次求解,最终找到最小可行流及其具体分配方案。

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176. Flow construction
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memory limit per test: 4096 KB
input: standard 
output: standard



You have given the net consisting of nodes and pipes; pipes connect the nodes. Some substance can flow by pipes, and flow speed in any pipe doesn't exceed capacity of this pipe. 
The substance cannot be accumulated in the nodes. But it is being produced in the first node with the non-negative speed and being consumed with the same speed in the last node. 
You have some subset taken from the set of pipes of this net. You need to start the motion of substance in the net, and your motion must fully fill the pipes of the given subset. Speed of the producing substance in the first node must be minimal. 
Calculate this speed and show the scene of substance motion. 
Remember that substance can't be accumulated in the nodes of the net.

Input
Two positive integer numbers N (1<=N<=100) and M have been written in the first line of the input - numbers of nodes and pipes. 
There are M lines follows: each line contains four integer numbers Ui, Vi, Zi, Ci; the numbers are separated by a space. Ui is the beginning of i-th pipe, Vi is its end, Zi is a capacity of i-th pipe (1<=Zi<=10^5) and Ci is 1 if i-th pipe must be fully filled, and 0 otherwise. 
Any pair of nodes can be connected only by one pipe. If there is a pipe from node A to node B, then there is no pipe from B to A. Not a single node is connected with itself. 
There is no pipe which connects nodes number 1 and N. Substance can flow only from the beginning of a pipe to its end.

Output
Write one integer number in the first line of the output - it ought to be the minimal speed of the producing substance in the first node. 
Write M integers in the second line - i-th number ought to be the flow speed in the i-th pipe (numbering of pipes is equal to the input). 
If it is impossible to fill the given subset, write "Impossible".

Sample test(s)

Input
 
Input 1: 
4 4  
1 2 2 0 
 2 4 1 1 
 1 3 2 1 
 3 4 3 0 
 Input 2: 
 4 4 
 1 2 1 0 
 2 4 2 1 
 1 3 3 1 
 3 4 2 0
Output
 
Output 1: 

1 1 2 2 
Output 2: 
Impossible

题意:给出一个有源有汇网络,规定有些边一定要满流,有些边不一定。求网络最小流。

我用的是一种较为简易的做法,将红书稍加改动

求有源汇有上下界最小可行流的方法如下:

(1)重构一个不包含下界的图。

(a)添加超级源SS和超级汇ST

(b)对于原图中的每条边(a->b,L,U)(L代表下界,U代表上界),拆成三条

i. a->b,容量为U-L

ii. SS->b,容量为L

iii. a->ST,容量为L

(2)求一遍SS到ST的最大流

(3)添加边t->s,容量为无穷大。t为原来的源点,s为原来的汇点。

(4) 再求一遍SS到ST的最大流

(5)检查从SS出发的边是否全部满流。如果有不满流的边,说明不存在可行流。

否则新添边t->s上的流量为所求的最小流。

题目中还需要输出方案中每条边的流量。只需要将“a->b,容量为U-L”的边,加上其下界L,就是原边对应的流量。

代码:

#include<queue>
#include<iostream>
#include<string>
#include<cstring>
#include<vector>
#include<iomanip>
#include<stack>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<map>
#include<list>
using namespace std;
const int INF=1e9;
#define rep(i,n) for(int i=0;i<n;i++)
const double eps=1e-6;
const int maxn = 105;
//const int INF=1e9;
struct Edge{
	int from,to,cap,flow;
	int L; //下界
	Edge(int f = 0, int t = 0, int _L = 0, int c = 0, int fl = 0):from(f),to(t),cap(c),flow(fl),L(_L){}
};
int n,m,s,t;
int S,T;
vector<Edge> edges;
vector<int> G[maxn];
bool vis[maxn];
int d[maxn];
int cur[maxn];
void init(int n)
{
	edges.clear();
	rep(i,n+3) G[i].clear();
}
int AddEdge(int from,int to,int L,int cap){
	edges.push_back(Edge(from, to, L, cap, 0)); //返回的是这条的编号
	edges.push_back(Edge(to, from, 0, 0, 0));
	int p = edges.size();
	G[from].push_back(p - 2);
	G[to].push_back(p - 1);
	return p - 2;
}
bool BFS(int s,int t){
	memset(vis,0,sizeof(vis));
	queue<int> q;
	q.push(s);
	d[s] = 0; 
	vis[s] = 1;
	while(!q.empty()){
		int x = q.front(); q.pop();
		for(int i = 0;i<(int)G[x].size();i++){
			Edge &e = edges[G[x][i]];
			if(!vis[e.to] && e.cap > e.flow){
				vis[e.to] = 1; d[e.to] = d[x] + 1;
				q.push(e.to);
			}
		}
	}
	return vis[t];
}
int DFS(int x,int a,int t){
	if(x == t || a == 0) return a;
	int flow = 0,f;
	for(int &i = cur[x];i < (int)G[x].size(); i++){
		Edge& e = edges[G[x][i]];
		if(d[x]+1 == d[e.to] &&(f = DFS(e.to,min(a,e.cap-e.flow),t))>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){ //dinic
	int flow = 0;
	while(BFS(s,t)){
		memset(cur, 0, sizeof(cur));
		flow += DFS(s, INF, t);
	}
	return flow;
}
vector<int> eid; //要输出流量的边的序号
int main() {
#ifndef ONLINE_JUDGE
	freopen("in.txt","r",stdin);
	//  freopen("out.txt","w",stdout);
#endif
	while(~scanf("%d%d",&n,&m))
	{
		eid.clear();
		s = 1,t = n;
		S = 0;
		T = n + 1;
		init(n);
		int u,v,z,c;
		while(m--)
		{
			scanf("%d%d%d%d",&u,&v,&z,&c);
			if(c == 0)
			{
				//AddEdge(s,v,0);
				eid.push_back(AddEdge(u, v, 0, z)); 
				//AddEdge(u,t,0);
			}
			else
			{
				AddEdge(S, v, 0, z);
				eid.push_back(AddEdge(u, v, z, z-z));
				AddEdge(u, T, 0, z);
			}
		}
		maxflow(S, T);
		AddEdge(t, s, 0, INF);
		maxflow(S, T);
		bool f = 0;
		for(int i=0;i<G[S].size();i++)
		{
			if(edges[G[S][i]].flow != edges[G[S][i]].cap) //检查从S出发的边是否全部满流
			{
				f = 1;
				break;
			}
		}
		if(f) { puts("Impossible");continue; }
		int ans = edges[edges.size() - 2].flow; //输出t -> s这条边上的流量,即为最小可行流
		cout<<ans<<endl;
		int sz = eid.size();
		rep(i,sz)
		{
			printf("%d%c",edges[eid[i]].flow + edges[eid[i]].L,i == sz - 1 ? '\n' : ' '); //输出各边上的流量
		}
	}
	return 0;
}


基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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