poj 3041Asteroids+3692Kindergarten(二分图匹配+公式补充)

本文探讨了通过构建二分图并使用匈牙利算法解决游戏参与者选择和太空飞船穿越问题。利用最小顶点覆盖和最大匹配理论,文章提供了解决方案以确保所有参与者或障碍物都能被有效覆盖。
Asteroids
Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K
Total Submissions: 13780 Accepted: 7493

Description

Bessie wants to navigate her spaceship through a dangerous asteroid field in the shape of an N x N grid (1 <= N <= 500). The grid contains K asteroids (1 <= K <= 10,000), which are conveniently located at the lattice points of the grid. 

Fortunately, Bessie has a powerful weapon that can vaporize all the asteroids in any given row or column of the grid with a single shot.This weapon is quite expensive, so she wishes to use it sparingly.Given the location of all the asteroids in the field, find the minimum number of shots Bessie needs to fire to eliminate all of the asteroids.

Input

* Line 1: Two integers N and K, separated by a single space. 
* Lines 2..K+1: Each line contains two space-separated integers R and C (1 <= R, C <= N) denoting the row and column coordinates of an asteroid, respectively.

Output

* Line 1: The integer representing the minimum number of times Bessie must shoot.

Sample Input

3 4
1 1
1 3
2 2
3 2

Sample Output

2

Hint

INPUT DETAILS: 
The following diagram represents the data, where "X" is an asteroid and "." is empty space: 
X.X 
.X. 
.X.
 

OUTPUT DETAILS: 
Bessie may fire across row 1 to destroy the asteroids at (1,1) and (1,3), and then she may fire down column 2 to destroy the asteroids at (2,2) and (3,2).

Source

问题描述
有一个N*N的网格,放有k个星星。

Bessie有一个强大的武器,每次可以清扫任意一行或者任意一列上所有的星星。当时武器非常昂贵,给出K个星星的位置,用最少的武器清扫干净所有的星星。

解题思路:
最小顶点覆盖:
用最少的顶点覆盖所有的边
二分图最小顶点覆盖 = 最大匹配

采用匈牙利算法:

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cstdlib>
#include<cmath>
#include<string>
#include<stack>
#include<queue>
#include<vector>
#include<algorithm>
#include<iostream>
using namespace std;
#ifdef __int64
typedef __int64 LL;
#else
typedef long long LL;
#endif
bool _map[520][520];
int vis[520];
int link[520];//记录n2中的点在n1中所匹配的点的编号,即匹配集合M
int n,k;
int n1,n2;//为二分图的两个顶点集
bool Find(int x)
{
    for(int i=0;i<n2;i++)
    {
        if(_map[x][i]&&!vis[i])//x和i有边,且节点i未被搜索
        {
            vis[i]=1;
            if(link[i]==-1||Find(link[i]))//如果i不属于前一个匹配M,或者i匹配的节点可以找到一条增广路
            {
                link[i]=x;//更新
                return true;
            }
        }
    }
    return false;
}
int mach()
{
    int ans=0;
    memset(link,-1,sizeof(link));
    for(int i=0;i<n1;i++)
    {
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        if(Find(i))//如果从第i个点找到了增广路
            ans++;
    }
    return ans;
}
int main()
{
    while(~scanf("%d%d",&n,&k))
    {
        memset(_map,0,sizeof(_map));
        int r,c;
        for(int i=1;i<=k;i++)
        {
            scanf("%d%d",&r,&c);
            _map[r-1][c-1]=true;
        }
        n1=n2=n;
        printf("%d\n",mach());
    }
    return 0;
}

Kindergarten
Time Limit: 2000MS Memory Limit: 65536K
Total Submissions: 4798 Accepted: 2334

Description

In a kindergarten, there are a lot of kids. All girls of the kids know each other and all boys also know each other. In addition to that, some girls and boys know each other. Now the teachers want to pick some kids to play a game, which need that all players know each other. You are to help to find maximum number of kids the teacher can pick.

Input

The input consists of multiple test cases. Each test case starts with a line containing three integers
GB (1 ≤ GB ≤ 200) and M (0 ≤ M ≤ G × B), which is the number of girls, the number of boys and
the number of pairs of girl and boy who know each other, respectively.
Each of the following M lines contains two integers X and Y (1 ≤ X≤ G,1 ≤ Y ≤ B), which indicates that girl X and boy Y know each other.
The girls are numbered from 1 to G and the boys are numbered from 1 to B.

The last test case is followed by a line containing three zeros.

Output

For each test case, print a line containing the test case number( beginning with 1) followed by a integer which is the maximum number of kids the teacher can pick.

Sample Input

2 3 3
1 1
1 2
2 3
2 3 5
1 1
1 2
2 1
2 2
2 3
0 0 0

Sample Output

Case 1: 3
Case 2: 4

Source


问题描述:

在幼儿园中,有很多小孩,男孩之间互相认识,女孩之间也互相认识。而且,知道一些女孩男孩之间相互认识。现在老师要组织一个游戏,需要参加游戏的人之间相互认识。求老师可挑选参加游戏的最大人数。

题目分析:

这个题目相当于求最大团。下面我就来补充几个概念,和几个公式

1、独立集:任何两点都不相邻。

2、团:任何两点都相邻。

3、最大独立集 = 顶点数 - 最大匹配数

4、最小顶点覆盖 = 最大匹配数

5、最小路径覆盖 = 最大独立集

6、最大团 = 补图的最大独立集

下面就直接运用第六个公式,先构建一个补图,之后求最大匹配数。结果用顶点数一减就完事了。

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cstdlib>
#include<cmath>
#include<string>
#include<stack>
#include<queue>
#include<vector>
#include<algorithm>
#include<iostream>
using namespace std;
#ifdef __int64
typedef __int64 LL;
#else
typedef long long LL;
#endif
bool _map[300][300];
int vis[300];
int link[300];
int n1,n2;
int G,B,M;
bool Find(int x)
{
    for(int i=0;i<n2;i++)
    {
        if(_map[x][i]&&!vis[i])
        {
            vis[i]=1;
            if(link[i]==-1||Find(link[i]))
            {
                link[i]=x;
                return true;
            }
        }
    }
    return false;
}
int mach()
{
    int ans=0;
    memset(link,-1,sizeof(link));
    for(int i=0;i<n1;i++)
    {
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        if(Find(i))
            ans++;
    }
    return ans;
}
int main()
{
    int kase=1;
    while(scanf("%d%d%d",&G,&B,&M)&&G&&B&&M)
    {
        for(int i=0;i<G;i++)//构建原二分图的补图
            for(int j=0;j<B;j++)
                _map[i][j]=true;
        int g,b;
        for(int i=0;i<M;i++)
        {
            scanf("%d%d",&g,&b);
            _map[g-1][b-1]=false;
        }
        n1=G; n2=B;
        printf("Case %d: %d\n",kase++,G+B-mach());
    }
    return 0;
}


【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值