Codeforces 605B Lazy Student

本文介绍了一种简化构造最小生成树的方法,通过排序和分段添加边,实现快速构建过程。避免了错误的下标使用和复杂的条件判断,提供了一种直观且易于实现的解决方案。

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

传送门:
http://codeforces.com/problemset/problem/605/B

题意:
给定m条边的权值和标志位,标志位为1说明其在最小生成树上,然后还原整个图,如果不行的话就输出-1!!!!!!!!    

就是喜欢这种构造题目!!!!
So easy 的题目嘛,只需要把边按照权值从小到大排序,然后顺着往后加不就可以了嘛,如果不在最小生成树上,就隔着加,为-1的情况就是隔着的那个点还没被最小生成树覆盖到嘛!!!

想用高端方式去写,刚开始下标居然搞错了,然后,一定要注意风格与格式,vector时候要push_back,不是直接存
wrong on 7 ,因为排序的时候用vector还是不太方便,因为要保证先遍历的是最小生成树上的边,所以还是默默去开node吧。。。
又wrong on27了,简直是醉了,这次是因为我每次加的时候把是l不动,
r++,这样的话绝对就会出问题啊,会把还没判到的r加进去,结果就变成无解了,简直是醉了。。。。。。
肯定得是r不动,然后l++啊,这样才能保证在已经定了的区间里面进行加和减嘛!!!

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn=1e5+10;
struct node{
    int value,flag,id;
}a[maxn];
int n,m;
pair<int,int>ans[maxn];
bool cmp(node a,node b){
    if(a.value==b.value) return a.flag>b.flag;
    return a.value<b.value;
}
int vis[maxn];
int main(){
    cin>>n>>m;
    for(int i=1;i<=m;i++){
        scanf("%d%d",&a[i].value,&a[i].flag);
        a[i].id=i;
    }
    sort(a+1,a+1+m,cmp);
    int cur=1;int l=1;int r=l+2;
    for(int i=1;i<=m;i++){
        if(a[i].flag==1){
            ans[a[i].id].first=cur++;vis[cur-1]=1;
            ans[a[i].id].second=cur;vis[cur]=1;
        }
        else{
            if(!vis[r]) return puts("-1");
            ans[a[i].id].first=l;
            ans[a[i].id].second=r;
            l++;
            if(l==r-1){
                l=1;r++;
            }
        }
    }
    for(int i=1;i<=m;i++){
        printf("%d %d\n",ans[i].first,ans[i].second);
    }
    return 0;
}
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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